JP2003083907A - Defect inspecting method and its apparatus - Google Patents

Defect inspecting method and its apparatus

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JP2003083907A
JP2003083907A JP2001276612A JP2001276612A JP2003083907A JP 2003083907 A JP2003083907 A JP 2003083907A JP 2001276612 A JP2001276612 A JP 2001276612A JP 2001276612 A JP2001276612 A JP 2001276612A JP 2003083907 A JP2003083907 A JP 2003083907A
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Shunji Maeda
Takashi Okabe
Kaoru Sakai
俊二 前田
隆史 岡部
薫 酒井
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Hitachi Ltd
株式会社日立製作所
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a defect inspecting method and apparatus with easy sensitivity adjustment capable of both inspecting locational deviation in an image to be inspected, image distortion, etc., by considering brightness between the images and of reducing misreports and highly sensitively detecting defects only by setting a threshold value in defect inspection for comparing the image to be inspected with a reference image and detecting the defects from their difference. SOLUTION: Correction is performed in such a way as to reduce the difference between the image to be inspected and the reference image according to the contrast of the image. On a micro locational deviation part, reduction in the occurrence of misreports and highly sensitive inspection are implemented by a single low threshold value on a whole area to be inspected by a means for especially intensively computing overall brightness between the images as necessary. In the case that an object to be inspected is a semiconductor wafer, by the computing means for previously computing the brightness difference between the images caused by the difference of a film thickness in the wafer, it is possible to avoid the occurrence of misreports due to brightness irregularities without reduction in sensitivity and easily perform sensitivity adjustment by the single threshold value.

Description

【発明の詳細な説明】 【0001】 【発明の属する技術分野】本発明は、光もしくはレーザなどを用いて得られた半導体ウェハ、TFT、ホトマスクなどの対象物の画像と、あらかじめ記憶されている参照画像を比較し、その差異から微細パターン欠陥や異物等の検査を行う欠陥検査方法及びその装置に関する。 BACKGROUND OF THE INVENTION [0001] [Technical Field of the Invention The present invention relates to an optical or semiconductor wafer obtained like using a laser, TFT, an image of an object such as a photomask, is stored in advance reference image to compare to a defect inspection method and apparatus for inspecting such a fine pattern defects and foreign matter from the difference. 特に半導体ウェハの外観検査を行うのに好適な欠陥検査方法及びその装置に関する。 In particular to suitable defect inspection method and apparatus for performing a visual inspection of the semiconductor wafer. 【0002】 【従来の技術】被検査対象の検出画像と参照画像とを比較して欠陥検出を行う従来の技術としては、特開平05 [0002] As a conventional technique for comparing the reference image and the inspected object detected images a defect detection, JP 05
−264467号公報に記載の方法が知られている。 Methods are known according to -264,467 JP. 【0003】これは、繰り返しパターンが規則的に並んでいる検査対象試料をラインセンサで順次撮像し、繰り返しパターンピッチ分の時間遅れをおいた画像と比較し、その不一致部をパターン欠陥として検出するものである。 [0003] It is to sequentially imaging a subject sample repetitive pattern are regularly arranged in the line sensor is compared with image at a repetitive pattern pitch of the time delay, and detects the mismatch portion as a pattern defect it is intended. しかし、実際にはステージの振動や対象物の傾きなどがあり、2枚の画像の位置が合っているとは限らないため、センサで撮像した画像と、繰り返しパターンピッチ分の遅延された画像の位置ずれ量を求める必要がある。 In practice, however, include the slope of the vibration and the object stage, since the position of the two images are not necessarily matching, the image captured by the sensor, the repetitive pattern pitch of the delayed image it is necessary to determine the positional deviation amount. そして、求められた位置ずれ量に基づき2枚の画像の位置合わせを行った後、画像間の差をとり、差が規定のしきい値よりも大きいときに欠陥と,小さいときは非欠陥と判定する。 Then, after the alignment of the two images based on the position deviation amount obtained by taking the difference between images, a defect when the difference is greater than a specified threshold value, when the small and non-defect judge. 【0004】 【発明が解決しようとする課題】上記のように従来の技術では、被検査対象の検出画像と参照画像の位置ずれ検出→位置合わせ→画像比較、すなわち、2枚の画像の差異算出→欠陥抽出の手順で欠陥検査を行うが、位置ずれ検出時に正しい位置ずれ量が求まらなかった場合、間違った位置での位置合わせを行うことになる。 [0004] In the [0005] conventional as described above techniques, positional shift detection → alignment → image comparison of the reference image and the inspection subject of the detected image, i.e., the difference calculation of the two images → perform steps defect inspection in the defect extraction, but if the correct positional deviation amount at the time of displacement detection was Motomara will be aligned at the wrong position. この場合、 in this case,
被位置合わせ画像において、明るさの変化量が少ない領域では被位置合わせ画像の差異は大きくならないが、明るさの変化量が大きい領域ではその差異が大きくなる。 In the positioned image, the area change amount of the brightness is small but not differences in the alignment image is large, the difference becomes large in the area change amount of the brightness is large.
例えば、図1の11は検出画像、12は参照画像の一例であり、1aは一様に明るい下地領域、1bは明るい下地に暗いパターンがある領域である。 For example, an example of the 11 detection image, 12 reference image FIG. 1, 1a is uniformly bright background area, 1b is a region in which there is a dark pattern on a bright background. また、検出画像1 In addition, the detection image 1
1には欠陥1cがある。 There is a defect 1c to 1. 本例の画像において、位置1D The image of this embodiment, the position 1D
−1D'での輝度値の波形は図1(b)のようになっている。 The waveform of the luminance values ​​in -1D 'so that the FIG. 1 (b). ここで、11と12の位置ずれ量が正しく求まった場合、11と12の位置合わせ後の差画像は図2のようになる。 Here, when the position deviation amount of 11 and 12 were Motoma' correctly, the difference image after the positioning of the 11 and 12 is as shown in FIG. 差画像とは検出画像と参照画像の対応する各位置での差分値に応じて濃淡差表示した画像のことである。 The difference image is an image displaying shading difference according to the difference value at each position corresponding to the reference image and the detected image. 差分値が特定のしきい値TH以上となる部分を欠陥とするならば、図2において、検出画像11の欠陥1c If the portion where the difference value is above a certain threshold value TH as a defect, in FIG. 2, the defect 1c of the detected image 11
のみが検出される。 Only it is detected. しかし、11と12の位置ずれ量が間違って算出された場合、位置合わせ後の差画像は図3 However, if it is calculated incorrectly positional deviation amount of 11 and 12, a difference image after the positioning is 3
のようになり、領域1bにあるパターンのエッジのように輝度値の変化の大きい領域では、微小な位置ずれでも差分値は大きくなり、欠陥として検出されることになる。 Would be, in a large area of ​​the change of the luminance value as the edge of the pattern in the region 1b, also the difference value increases, will be detected as a defect in the minute positional shift. これは本来、欠陥として検出されるべきものではない。 This not inherently be detected as a defect. つまり虚報である。 That is a false alarm. 従来、図3のような虚報発生を避けるための1つの方法として、しきい値THを大きくしていた。 Conventionally, as one method to avoid false alarm occurrence as shown in FIG. 3, it has a larger threshold value TH. これは感度を下げることになり、エッジ部分と同程度以下の差分値の欠陥は検出できない。 This results in lowering the sensitivity, the defect of the edge portions about the same or less of the difference value can not be detected. また、別の方法として虚報の生じやすい高コントラスト部分ではしきい値THを高く設定し、虚報の生じにくい低コントラスト部分ではしきい値THを低く設定していたが、複数個のしきい値を扱うことになり、感度調整が煩雑になる。 Also, set high threshold TH is likely to occur high contrast parts of misinformation Alternatively, in the hardly generates low contrast parts of the false alarm was set low threshold TH, a plurality of threshold It will be handled, sensitivity adjustment becomes complicated. 【0005】更に、被検査対象が半導体ウェハであった場合、位置ずれ量が正しく求まったとしても、ウェハ内での膜厚の違いがあると、図4の4a、4bに示すように、検出画像11と参照画像12との間において同一のパターンで明るさの違いが生じ、その差分値は4cのように大きくなる。 Furthermore, when the object to be inspected is a semiconductor wafer, even if the position displacement amount is Motoma' correctly, when there is a film having a thickness difference in the wafer, as shown 4a of FIG. 4, the 4b, detection the difference in brightness occurs in the same pattern between the image 11 and the reference image 12, the difference value increases as 4c. これも虚報であり、検出しないようにするためには、しきい値THを大きくせざるを得ない。 It is also false information, in order to avoid detection, the threshold value TH increases inevitably.
もしくは明るさむらのある領域とない領域でしきい値を別に設定せざるを得ない。 Or separately inevitably set the threshold in the area that there is no region of the brightness variation. 【0006】本発明の目的は、このような従来技術の課題を解決すべく、被検査対象の検出画像を参照画像と比較してその差異から欠陥を検出する比較検査において、 An object of the present invention is to solve the problems of the conventional art, in comparison inspection for detecting defects from the difference compared to a reference image to detect images of the object to be inspected,
色むらや位置ずれ、画像歪みによる虚報を低減するとともに、高感度な欠陥検査を実現する欠陥検査方法及びその装置を提供することにある。 Shift color unevenness and position, while reducing the false information by the image distortion is to provide a defect inspection method and apparatus for realizing a high sensitivity defect inspection. 【0007】また、本発明の他の目的は、半導体ウェハを対象とした検査において、膜厚の違いなどから生じるパターンの明るさむらによる虚報を低減し、高感度な欠陥検査を実現する欠陥検査方法及びその装置を提供することにある。 Another object of the present invention, in the inspection intended for semiconductor wafer, the defect inspection reduces false information by brightness variation pattern resulting from the differences in thickness, to achieve a high sensitivity defect inspection to provide a method and apparatus. 【0008】 【課題を解決するための手段】上記目的を達成するために、本発明は、2枚の画像の比較によりその差異から欠陥を検出する検査において、非欠陥部分にて明るさの合わせ込みを行うことを特徴とする。 [0008] To achieve the above object, according to an aspect of the present invention, by comparing the two images in the inspection for detecting defects from the difference, brightness combined in at the non-defective portion and performing write. その効果的な構成の一つとしては、微小な位置ずれがあっても、低しきい値で高感度に欠陥を検出することを特徴とする。 As one of the effective configuration, even if there is small misalignment, and detecting defects with high sensitivity at low threshold. 別の構成としては、検査対象が半導体ウェハであった場合、ウェハ内の膜厚の違いにより画像間の同一パターンで明るさの違いが生じていても、あらかじめ明るさを合わせ込むことにより、明るさむらの有無にかかわらず、低しきい値で高感度な欠陥検査を行うことを特徴とする。 As another configuration, when the inspection target is a semiconductor wafer, even as difference in brightness in the same pattern between images by the film thickness difference in the wafer, by intended to adjust the pre-brightness, brightness or without Samra, and performing high-sensitivity defect inspection with a low threshold. 【0009】また、2枚の画像間の明るさの差が特定しきい値以上の部分を欠陥として検出する検査において、 Further, in a test brightness difference between the two images to detect a portion of the more specific threshold as a defect,
被検査対象の検出画像と参照画像の差異が小さくなるような補正を画像のコントラストに応じて行うことを特徴とする。 And performing in accordance with the correction difference that is smaller the reference image and the inspection subject of the detected image on the contrast of the image. その効果的な構成としては、微小な位置ずれや画像歪みがあっても、その差異が大きくなり、誤検出(虚報)が生じやすい高コントラスト部分では、あらかじめ差異が小さくなるように画像間の明るさを合わせ込むことにより、最終的な欠陥検出処理において、低しきい値で、高感度な欠陥検査を行うことを特徴とする。 As the effective configuration, even if there is slight displacement and image distortion, the difference becomes large, the false detection (false alarm) is easily caused high contrast portion, the brightness between the images as previously difference decreases by intended to adjust it is, in the final defect detection process, characterized in that at low threshold, perform high-sensitivity defect inspection. 【0010】これらの構成を備えることにより、全検査対象領域に対し、低しきい値であっても虚報の発生しない高感度な欠陥検査方法及び欠陥検査装置を実現することができる。 [0010] By providing these structures, the total inspection area, it is possible to realize a high-sensitivity defect inspection method and a defect inspection apparatus even low threshold does not occur false alarm. 【0011】また、本発明は、被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出過程と、該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量に基づいて前記検出画像と前記参照画像とを画素単位で位置合わせ処理を行う位置合わせ過程と、該位置合わせ過程で位置合わせされた検出画像と参照画像との各々において各画素での特徴量を算出する各画素の特徴量演算過程と、該各画曾の特徴量演算過程で各々の画像で算出された各画素での特徴量における対応する画素での相関に応じて前記画像を複数のカテゴリに分解する画像のカテゴリ分解過程と、該画像のカテゴリ分解過程で分解されたカテゴリ毎に検出画像と参照画像との明るさを合わせ込むための補正係数を演算する補正係数演算過程と、該補正係数演 [0011] The present invention is based on the detected image and the positional shift amount detection step of detecting a positional deviation amount in relation to the standard reference image, position shift amount calculated by the positional shift amount detection process to be inspected wherein the positioning step of the the detected image and the reference image to align processing in units of pixels, and calculates the feature amount of each pixel in each of the reference image and the aligned detected image in the registration process Te a feature quantity calculation process for each pixel, decomposing the image according to the correlation at the corresponding pixel in the feature amount of each pixel calculated in each image by the feature amount calculation process of the respective picture great-into a plurality of categories and category decomposition process of the image to be a correction coefficient calculating step of calculating a correction coefficient for intended to adjust the brightness of the reference image and the detected image for each category that has been degraded in the category decomposition process of the image, the correction coefficient Starring 過程で演算されたカテゴリ毎の補正係数を用いて少なくとも一方の画像における各画素での輝度値を補正して明るさの合わせ込みを行う明るさ補正過程と、該明るさ補正過程で明るさの合わせ込みが行われた検出画像と参照画像とを比較して差分値を演算して所定の判定しきい値で欠陥若しくは欠陥候補を検出する欠陥検出過程とを有することを特徴とする欠陥検査方法である。 And brightness correction process for performing narrowing combined correction to the brightness of the luminance values ​​at each pixel in at least one image by using a correction coefficient for each computed category in the process, the brightness in the brightness correction process defect inspection method by comparing the detected image included combined is performed with the reference image calculating a difference value and having a defect detection step of detecting a defect or defects candidates with a predetermined determination threshold value it is. 【0012】また、本発明は、前記補正係数演算過程において、検出画像の輝度値と参照画像の輝度値との関係を示す散布図を用いて明るさを合わせ込むための補正係数を演算することを特徴とする。 [0012] The present invention also provides the correction factor calculation process, by calculating a correction coefficient for intended to adjust the brightness by using a scatter diagram showing the relationship between the luminance value of the reference image and the luminance value of the detected image the features. 【0013】 【発明の実施の形態】以下、本発明に係る実施の形態を図1から図13を用いて詳細に説明する。 DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION Hereinafter, an embodiment according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 13. 【0014】実施の形態として、半導体ウェハを対象とした光学式外観検査装置における欠陥検査方法を例にとると、図5はその装置の構成の一実施例を示したものである。 [0014] Embodiment, taking a defect inspection method in Example of the optical inspection device intended for the semiconductor wafer, FIG. 5 shows an example of the configuration of the device. 外観検査装置は、試料(半導体ウェハなどの被検査物)51を搭載し、移動させるステージ52と、光源501、該光源501から出射した光を集光して照明光として試料51を照明する照明光学系502、試料51 Appearance inspection apparatus is equipped with 51 (object to be inspected such as a semiconductor wafer) samples, illuminating a stage 52 for moving the light source 501, a sample 51 the light emitted from the light source 501 as a condenser to illumination light illumination optical system 502, a sample 51
から反射して得られる光学像を結像させる対物レンズ5 An objective lens 5 for focusing an optical image obtained by reflected from
03、および結像された光学像を受光し、明るさに応じた画像信号に変換するイメージセンサ504を有する検出部53とで構成される。 03, and the imaged receiving an optical image, and a detection unit 53 having an image sensor 504 for converting an image signal corresponding to the brightness. 画像処理部55は、上記検出部53で検出された画像により、試料であるウェハ内の欠陥候補を算出するものである。 The image processing unit 55, the detected image by the detecting unit 53, and calculates a defect candidate in the wafer as a sample. そして、画像処理部5 Then, the image processing unit 5
5は、検出部53からの入力信号をデジタル信号に変換するAD変換部54、デジタル信号よりシェーディング補正、暗レベル補正等の画像補正を行う前処理部50 5, before performing an input signal from the detection section 53 AD conversion section 54 for converting into a digital signal, a shading correction from the digital signals, image correction such as dark level correction processing unit 50
5、比較対象のデジタル信号を参照画像信号として格納しておく遅延メモリ506、検出部53で検出されたデジタル信号(検出画像信号)と遅延メモリ506の参照画像信号との位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出部5 5, detects the positional deviation amount between the reference image signal as the compared digital signal is stored as a reference image signal should delay memory 506, the detected digital signal by the detection unit 53 (detection image signal) and delay memory 506 positional shift amount detection unit 5
07、算出された位置ずれ量を用いて、検出画像信号と参照画像信号との間の位置ずれを補正して両画像信号の比較を行い、差分値が特定のしきい値より大きい部分を欠陥候補として出力する画像比較部508、および欠陥候補の座標や特徴量などを算出する特徴抽出部509から構成される。 07, using the position deviation amount calculated, the defect positional deviation to perform a comparison of the correction to both the image signal, sub-difference value is greater than a particular threshold between the detected image signal and the reference image signal It composed of feature extraction unit 509 for calculating the like image comparison unit 508, and the coordinates and characteristics of the defect candidate is output as a candidate. 全体制御部56は、ユーザからの検査パラメータ(画像比較で用いられるしきい値など)の変更を受け付けたり、検出された欠陥情報を表示したりする表示手段と入力手段を持つユーザインターフェース部5 The overall control unit 56, the user interface unit 5 with test parameters and receives the changes (and threshold used in the image comparison), the input and display means or displays the detected defect information unit from a user
10、検出された欠陥候補の特徴量や画像などを記憶する記憶装置511、および各種制御を行うCPUで構成される。 10, and a storage device 511, and a CPU which performs various control stores a feature amount and the image of the detected defect candidates. メカニカルコントローラ512は、全体制御部56からの制御指令に基づいてステージ52を駆動制御するものである。 Mechanical controller 512 is for driving and controlling the stage 52 based on a control command from the overall control unit 56. 尚、画像処理部55,検出部53等も全体制御部56からの指令に基づいて駆動制御される。 The image processing unit 55, also detector 53 and the like are driven and controlled based on a command from the overall control unit 56. 【0015】被検査対象となる半導体ウェハ51は、図6に示すように同一パターンのチップが多数、規則的に並んでいる。 The semiconductor wafer 51 to be inspected object, chips of the same pattern as shown in FIG. 6 is a large number, are arranged regularly. 図5に示す検査装置では、隣接する2つのチップの同じ位置、例えば図6の領域61と領域62等での画像を比較し、その差異を欠陥として検出する。 In the inspection apparatus shown in FIG. 5 compares the image at the same position of two adjacent chips, for example, region 61 and region 62 in FIG. 6 or the like to detect the difference as a defect. 【0016】その作用を説明すると、全体制御部56 [0016] To explain the effect, the overall control unit 56
は、メカニカルコントローラ512を制御することにより、試料である半導体ウェハ51をステージ52により連続的に移動させる。 By controlling the mechanical controller 512 to move the semiconductor wafer 51 as a sample continuously by the stage 52. これに同期して、順次、チップの像が検出部53のイメージセンサ504より取り込まれる。 In synchronization with this, sequentially, a chip image of captured from the image sensor 504 of the detecting section 53. 検出部53のイメージセンサ504は入力された信号を画像処理部55に出力する。 The image sensor 504 of the detecting section 53 outputs the input signal to the image processing unit 55. 【0017】画像処理部55では、まず入力されたアナログ信号をAD変換部54でデジタル信号に変換し、前処理部505にてシェーディング補正、暗レベル補正などを行う。 [0017] In the image processing unit 55, it converted into a digital signal by first input analog signal by the AD converter 54, the shading correction by the preprocessing unit 505 performs such a dark level correction. また、前処理部505では、必要に応じてノイズの除去とエッジ強調によりS/Nを向上させる処理を行う。 Also, the pre-processing unit 505 performs processing to improve S / N by the noise removal and edge enhancement if necessary. ただし、このS/N向上による画質改善処理は、後で行うこともできる。 However, image quality improvement processing by the S / N improvement can also be carried out later. 【0018】位置ずれ検出部507には、前処理部50 [0018] displacement detection unit 507, preprocessing unit 50
5から出力される検査対象チップの画像信号(検出画像信号)と、遅延メモリ506から出力される、ステージがチップ間隔分移動する時間だけ遅延された参照画像信号、すなわち、検査対象チップの1つ前のチップの画像信号(参照画像信号)がセットで入力される。 Inspection target chip image signal output from the 5 and (detection image signal) output from the delay memory 506, the reference image signal stage is delayed by a time of moving the chip interval fraction, i.e., one of the test target chips image signal of the previous chip (reference image signal) is input as a set. ステージの移動に同期して順次入力されるこれら2チップの画像信号は、ステージの振動があったり、ステージ上にセットされたウェハが傾いていると、全く同じ箇所での信号とはならない。 Image signals of the two chips that are sequentially input in synchronization with the movement of the stage, or have vibration of the stage, the wafer is set on the stage is inclined, not a signal at exactly the same place. このため、位置ずれ検出部507では連続的に入力される2つの画像間の位置ずれ量を算出する。 Therefore, to calculate the positional shift amount between the two images inputted positional shift detection unit 507 in continuously. この時、検出画像信号、参照画像信号は連続して入力されるが、位置ずれ量の算出は特定の長さを一処理単位とし、処理単位毎に順次行う。 At this time, the detection image signals, but the reference image signal is continuously input, the calculation of the positional deviation amount is the first processing unit to a specific length, are sequentially performed for each processing unit. 以下の処理についても各々の処理単位毎に行う。 It performed for each each processing unit the following further processing. 【0019】画像比較部508では算出された位置ずれ量を用いて画像の位置合わせを行い、検出画像信号と参照画像信号を比較して、その差分値が特定のしきい値より大きい領域を欠陥候補として出力する。 [0019] Using the positional shift amounts calculated in the image comparison unit 508 performs the alignment of the image, by comparing the reference image signal and detected image signal, the defect region greater than the difference value is a certain threshold and outputs it as a candidate. 【0020】特徴抽出部509では、複数の欠陥候補各々について、小さいものをノイズとして削除したり、近隣の欠陥候補同士を一つの欠陥としてマージするなどの編集を行い、ウェハ内での位置や面積、サイズなどの特徴量を算出し、最終的な欠陥として出力する。 [0020] The feature extraction unit 509, the plurality of defect candidates each performed or remove small things as noise, the editing such as merging neighboring defect candidate between as one defect, the position and area in the wafer calculates the feature quantity such as the size, output as final defect. これらの情報は、記憶装置511に保存する。 This information is stored in the storage device 511. また、ユーザインターフェース部510を介して、ユーザに提示する。 Also, through the user interface unit 510 presents to the user. 【0021】ここで、画像比較部508で単なる差分値から欠陥候補を求めた場合、それらが全て真の欠陥であるとは限らない。 [0021] Here, if the calculated defect candidates from a mere difference in the image comparison section 508, not necessarily they are all true defect. その例を以下に説明する。 It will be described in the following example:. 【0022】図1に示す検出画像11及び参照画像12 The detected image 11 and the reference image 12 shown in FIG. 1
の両画像には一様に明るい下地の中に十字の暗いパターンがある。 The two images of a a cross dark pattern in uniformly bright background. また、検出画像11にのみ欠陥1cがある。 Further, there is a defect 1c only to the detected image 11.
図1(b)のグラフは検出画像11の位置1D−1D Figure 1 graphs (b) the position 1D-1D of the detected image 11
'での輝度値の波形である。 The waveform of the luminance value in '. このグラフが示すように画像は高輝度で輝度の変化の少ない、すなわち低コントラストな領域1aと、パターンのエッジ部分で輝度の変化が大きい、すなわち高コントラストな領域1bとがある。 Image As this graph little change in luminance at a high luminance, i.e. a low contrast region 1a, a large change in luminance at edges of the pattern, that is, the high-contrast region 1b. 図2(a)は、これらの画像に対し、位置ずれ検出部507で正しい位置ずれ量が算出され、位置合わせが行われた時の各対応する位置での差分値の画像、つまり、差分が小さいところを暗く、大きいところを明るく表示した画像である。 2 (a) is for these images, the calculated correct position deviation amount in the positional deviation detecting section 507, an image of the difference values ​​at each corresponding position when the alignment is performed, that is, the difference is darken the place small, a bright display image a place large. 図2(b)は位置1D−1D'での差分値の波形である。 Figure 2 (b) is a waveform of a differential value at the position 1D-1D '. 差分値がしきい値TH以上の領域を欠陥とするならば、この場合、欠陥1cの領域のみが検出される。 If the difference value is a defect area equal to or greater than the threshold value TH, in this case, only the area of ​​the defect 1c is detected. 【0023】一方、図3(a)(b)は位置ずれ量が間違って算出され、間違った位置合わせが行われた時の差分値の画像と差分値の波形である。 On the other hand, FIG. 3 (a) (b) is calculated incorrectly positional deviation amount, an image and the waveform of the difference value of the difference value when the wrong alignment has been performed. 領域1aのように明るさの変化量が小さい低コントラスト領域では検出画像11と参照画像12の位置が多少ずれていても差分値は大きくならないが、領域1bのように明るさの変化量が大きい高コントラスト領域では微小な位置ずれでも差分値が大きくなることを示している。 Although not the difference value is greater be slightly misaligned of the detected image 11 and the reference image 12 in the low contrast area change amount of the brightness is small, such as region 1a, a large variation in brightness as the region 1b in the high-contrast region indicates that the difference value is greater at small misalignment. しきい値TH以上の領域を欠陥候補とする場合、このような位置ずれにより差分値が大きくなったところも検出される。 If the threshold value TH or more regions and defect candidate, is also detected where the difference value becomes large by such positional displacement. これらは本来、検出すべきものではない。 These are not the original, to be detected. 以下、このような真の欠陥ではないものを虚報と記述する。 Hereinafter referred to as a false alarm those that are not in such a true defect. 【0024】従来、位置ずれによる虚報の検出を避けるため、1つの方法として図3(b)に示すようにしきい値をTHからTH2へと高くしていたが、これでは差分値の小さい欠陥は検出できない。 [0024] Conventionally, in order to avoid detection of false information by the position deviation, but one threshold as shown in FIG. 3 (b) as a method has been increased to TH2 from TH, which in a small defect difference value can not be detected. すなわち、虚報発生を避けるために感度を落として検査をすることになる。 That is, to a test by dropping the sensitivity in order to avoid false alarm occurs. また、もう1つの方法として図3(c)に示すように高コントラスト領域ではしきい値をTH2に、低コントラスト領域ではしきい値をTHに設定していたが、複数個のしきい値を持つことになり、ユーザにとって感度調整が煩雑になっていた。 Further, the TH2 threshold in high-contrast areas as shown in FIG. 3 (c) Alternatively, although the low contrast regions had set threshold TH, a plurality of threshold It will have, sensitivity adjustment had become complicated for the user. 【0025】また、半導体ウェハ51の膜厚が一様でない場合、検査対象画像と参照画像には明るさの違いが生じる。 Further, when the film thickness of the semiconductor wafer 51 is not uniform, the difference in brightness is caused in the reference image and the target image. 例えば、図4の4a、4bの3つ並んだ十字は検査対象画像11と参照画像12内の対応するパターンであるが、膜厚の違いにより、明るさが大きく異なっている(以下、明るさむらと記述する。また、検出画像11 For example, although 4a of FIG. 4, three lined cross 4b is a corresponding pattern of the reference image 12 and the inspection object image 11, the difference in thickness, the brightness is significantly different (hereinafter, brightness describe the irregularity. Moreover, the detected image 11
にのみ欠陥1cがある。 There is a defect 1c only. 図4(a)は、これらの画像に対し、位置ずれ検出部507で正しい位置ずれ量が算出され、位置合わせが行われた時の各対応する位置での差分値の画像であるが、同一パターンであっても明るさむらのある部分では差分値が大きくなる。 4 (a) is for these images, the calculated correct position deviation amount in the positional deviation detecting section 507, is a picture of the difference values ​​at each corresponding position when the alignment is performed, the same even pattern difference value becomes large in the portion of the brightness variation. 図4(b)は、 FIG. 4 (b),
位置1D−1D'での差分値の波形である。 It is a waveform of a differential value at the position 1D-1D '. 差分値がしきい値TH以上の領域を欠陥とするならば、欠陥1cの他に、明るさむらにより差分値が大きくなる十字のパターンも検出される。 If the difference value is a defect area equal to or greater than the threshold value TH, the other defects 1c, a cross pattern in which the difference value increases by brightness variation is also detected. これらは虚報である。 These are false information. このような明るさむらによる虚報の検出を避けるため、位置ずれによる虚報発生時と同様に、しきい値をTHからTH2へと高くし、全体に低感度で検査を行う、もしくは、明るさむらがある部分ではしきい値をTH2に、明るさむらがない部分ではしきい値をTHに設定するなど複数個のしきい値で感度調整をして検査を行う等の方法がとられていた。 To avoid false alarm detection by such uneven brightness, as in the case of false information generated by the positional deviation, as high as the threshold value from TH to TH2, inspected at low sensitivity throughout, or brightness variation a TH2 threshold is the portion that has been taken a method for performing an inspection by the sensitivity adjustment of a plurality of threshold such as setting thresholds TH in part no brightness unevenness . 【0026】これに対し、本発明では画像比較部508 The image comparison unit 508 in contrast, the present invention
において、検出画像、参照画像の差分を演算する前に、 In, before calculating the detected image, the difference between the reference image,
あらかじめ、画像間の明るさの合わせ込みを行う。 In advance, do the narrowing match of brightness between the images. 図7 Figure 7
は処理の概要の一実施例である。 Is an example of an outline of processing. まず、位置ずれ検出部507で算出した位置ずれ量により、検査画像F(i, First, the positional deviation amount calculated by the position deviation detection unit 507, the inspection image F (i,
j)と参照画像G(i,j)の画素単位の位置合わせを行う(S70)。 j) the reference image G (i, to align the pixels of j) (S70). この位置合わせ後の画像について各画素の特徴量を演算し(S71)、特徴量に応じて対象画像を複数個に分解する(S72)。 The image after the positioning calculates the feature amount of each pixel (S71), decomposes the target image into a plurality in accordance with the characteristic quantity (S72). 分解後の画素のまとまりを以下、カテゴリと記述する。 A group of pixels after decomposition hereinafter, referred to as a category. 次に、各カテゴリ毎に検出画像と参照画像の明るさ(輝度値:階調値)F Then, the brightness of the detected image and the reference image for each category (luminance value: gradation value) F
(i,j)、G(i,j)を合わせ込むための補正係数を演算する(73)。 (I, j), calculates the correction factor for intended to adjust the G (i, j) (73). この補正係数を用いてカテゴリ毎に、一方の画像の輝度値を他方の画像の輝度値に近くなるように補正することにより明るさの合わせ込みを行う(74)。 For each category by using this correction coefficient, performs narrowing combined brightness by correcting to the luminance value of one image becomes close to the brightness value of the other image (74). そして補正後の検出画像F'(i,j)と参照画像G(i,j)の対応する各画素(i,j)で差分を演算し(S75)、画素毎に演算されるしきい値より大きいものを欠陥候補として抽出する(S76)。 The detected image F '(i, j) and the corrected reference image G (i, j) calculates the difference in each corresponding pixel in the (i, j) (S75), the threshold value which is calculated for each pixel extracting the larger ones as a defect candidate (S76). 【0027】次に、S71〜S74までの明るさ合わせ込みの処理手順の一実施例を詳細に説明する。 Next, a description will be given of an embodiment of a brightness combined inclusive of the processing procedure up S71~S74 detail. ここでは比較する検出画像F(i,j)と参照画像G(i,j) Here comparing the detected image F (i, j) and the reference image G (i, j)
のうち、一方の検出画像に対して輝度値(明るさ)の補正を行うこととする。 Of, and to perform the correction of the luminance value (brightness) for one of the detected image. まず、S70において画素単位で位置の合った検出画像F(i,j)と参照画像G(i, First, the detection image F (i, j) for which the position in pixel units in S70 and the reference image G (i,
j)を用いて、各画素(i,j)の特徴量を演算する(S71)。 With j), calculates the feature amount of each pixel (i, j) (S71). 特徴量には、明るさ、コントラスト、検出画像と参照画像での明るさの差(濃淡差)、周波数など多数あるが、以下、特徴量としてコントラストを用いた場合を例にとって説明する。 The feature amount, brightness, contrast, difference in brightness between the reference image and the detected image (shading difference), there are many such as frequency, hereinafter will be described an example case of using the contrast as a feature quantity. まず、対象領域内の全画素について各々にコントラストを演算する(S71)。 First, it calculates the contrast in each for all the pixels in the target region (S71). コントラスト演算には各種のオペレータがあるが、その1 There are a variety of operators to contrast calculation, Part 1
つにレンジフィルタ(range filter)がある。 One to have a range filter (range filter). これは、図8に示すように対象領域内の座標位置(i,j)におけるコントラストC(i,j)を、近傍領域での明るさの最大値Max(A,B,C,D)と最小値Min(A,B,C,D)の差とするものである。 This is the coordinate position of the target area as shown in Figure 8 (i, j) contrast in C a (i, j), the maximum value Max brightness in the vicinity region (A, B, C, D) and the minimum value Min (a, B, C, D) in which the difference. フィルタサイズを2×2にした場合、(i,j)での輝度値がA、近傍の明るさがB、C、Dならば計算式は(式1)となる。 When the filter size to 2 × 2, the (i, j) luminance values ​​in the A, the brightness in the vicinity of B, C, D if calculation formula (Equation 1). 【0028】 C(i,j)=Max(A,B,C,D)−Min(A,B,C,D) (式1) また、画質に応じて、レンジフィルタではなくノイズの影響を低減するパーセンタイルフィルタを用いてもよい。 [0028] C (i, j) = Max (A, B, C, D) -Min (A, B, C, D) and (Equation 1), depending on the image quality, the effect of noise instead of a range filter it may be used percentile filter to reduce. また、対象領域内の座標位置(i,j)におけるコントラストC(i,j)を2次微分値で計算してもよい。 The coordinate position of the target area (i, j) the contrast C (i, j) in the may be calculated by the second derivative. この場合、図9に示すように9近傍の輝度値A〜I In this case, the luminance value of 9 vicinity as shown in FIG. 9 A to I
を使い、(式2)による計算を行う。 The use, carry out the calculation according to equation (2). 【0029】 Dx=B+H−2×E、 Dy=D+F−2×E C(i,j)=Max(Dx,Dy) (式2) この他にも近傍内での輝度変化量を求めるために様々な演算方法を取り得る。 [0029] Dx = B + H-2 × E, Dy = D + F-2 × E C (i, j) = Max (Dx, Dy) (Equation 2) in order to determine the amount of change in brightness in the vicinity to the other It can take a variety of calculation method. このようにして検出画像F(i, In this way, the detected image F (i,
j)での各画素(i,j)のコントラストFC(i, Contrast FC (i of each pixel in the j) (i, j),
j)、参照画像G(i,j)での各画素(i,j)のコントラストGC(i,j)を演算し、検出画像F(i, j), contrast GC (i of each pixel of the reference image G (i, j) (i, j), j) calculates the detection image F (i,
j)と参照画像G(i,j)の対応する画素(i,j) Corresponding pixels of j) and the reference image G (i, j) (i, j)
での平均(式3)、もしくは差分(式4)、もしくは大きい方をとる(式5)などして2枚の画像のコントラストを統合し、各画素(i,j)でのコントラスト値を一意に決定する。 Unique contrast value of the average of (Equation 3) or the difference (Equation 4) or larger take (Equation 5) and the like to integrate the contrast of the two images, each pixel (i, j) It is determined to be. そして、この一意に決定されたコントラスト値C(i,j)に応じて画像をコントラストカテゴリとして数段階に分解する(S72)。 Then, decompose the image in accordance with the determined this unique contrast value C (i, j) in several stages as the contrast category (S72). 以下、数段階に分解したものをコントラストカテゴリと記述する。 Hereinafter referred to as contrast category that was broken down into several stages. 結果として、領域1aのような明るさが一様な部分(低コントラスト領域)から領域1bのパターンエッジ部のように明るさが急峻に変化する部分(高コントラスト領域) As a result, the brightness is uniform parts such as regions 1a portion in brightness as the pattern edge portion of the (low contrast region) region 1b abruptly changes (high contrast area)
までが、コントラストカテゴリとして段階的に分解される。 Until, step by step degraded as a contrast category. 【0030】 C(i,j)=(FC(i,j)+GC(i,j))/2 (式3) C(i,j)=|FC(i,j)−GC(i,j)| (式4) C(i,j)=Max(FC(i,j)、GC(i,j)) (式5) 次に、明るさを合わせ込むための補正係数をコントラストカテゴリ毎に演算する(S73)。 [0030] C (i, j) = (FC (i, j) + GC (i, j)) / 2 (Equation 3) C (i, j) = | FC (i, j) -GC (i, j ) | (equation 4) C (i, j) = Max (FC (i, j), GC (i, j)) (equation 5) Next, the correction coefficient for intended to adjust the brightness for each contrast category It is calculated (S73). その一例を図10 Figure 10 An example is
により説明すると、まず、同じコントラストカテゴリに属する画素について、横軸を検出画像での輝度値X、縦軸をそれに対応する参照画像での輝度値Yとした散布図を作る。 To explain, at first, the pixels belonging to the same contrast category, making scatter plot the luminance value Y of the brightness value of X in the detected image on the horizontal axis, the vertical axis in the reference image corresponding thereto. そして、散布図から近似直線を求める。 Then, obtain an approximate straight line from the scatter diagram. 図10 Figure 10
に示す101は、あるコントラストカテゴリに属する画素の散布図から求めた近似直線である。 101 shown in is an approximate straight line obtained from the scatter plot of the pixels belonging to a certain contrast category. 近似直線の算出方法は各種あるが、その一例として最小2乗近似(各点からの距離の総和が最小となるような直線を求める方法)がある。 The method of calculating the approximate straight line is various, but there is a least square approximation (method sum of distances from each point seeks straight line as a minimum) as an example. そして、算出された近似直線の傾きaとY Then, the calculated approximation line slope a and Y
切片bがそのコントラストカテゴリの補正係数となる(S73)。 Intercept b is the correction coefficient of the contrast category (S73). 【0031】こうして算出した補正係数を用いて検出画像の輝度値F(i,j)を補正し、明るさの合わせ込みを行う(S74)。 [0031] Thus by correcting the luminance value F of the detected image by using the calculated correction coefficient (i, j), it performs narrowing combined brightness (S74). 実際には、検出画像の輝度値がF In practice, the luminance value of the detected image is F
(i,j)だったとすると、補正後の検出画像F' (I, j), it was, detected image F 'after the correction
(i,j)を近似直線の傾きaとY切片bから(式6) (I, j) from the gradient a and the Y intercept b of the approximate straight line (6)
で算出する。 In the calculation. この(式6)が、本発明の特徴とするコントラストカテゴリ毎に、一方の画像の輝度値を他方の画像の輝度値に近くなるように補正することによる明るさの合わせ込みである。 This (Equation 6), for each contrast category, which is a feature of the present invention is narrowing combined brightness of correcting as the luminance value of one image becomes close to the brightness value of the other image. 【0032】 F'(i,j)=a×F(i,j)+b (式6) そして、明るさの合わせ込みがおこなれた検出画像の補正後の輝度値F'(i,j)と参照画像の輝度値G [0032] F '(i, j) = a × F (i, j) + b (Equation 6) The luminance value F after the correction of the detected image included combined brightness is offered at Contact' (i, j) luminance value G of the reference image and
(i,j)の差異を(式7)の差分D(i、j)で求め(S75)、差分値が設定したしきい値THより大きい部分を欠陥候補とする(S76)。 (I, j) the difference of the difference D (i, j) of equation (7) determined (S75), the a defect candidate threshold TH larger portion the difference value is set (S76). 【0033】 D(i,j)=F'(i,j)−G(i,j) (式7) 検出画像の明るさの補正は(式6)が示す通り、散布図を傾き45度、y切片0の直線上にのせるために各画素の輝度値を散布図内で回転(回転量:ゲイン)、シフト(シフト量:オフセット)させるのと同等である。 [0033] D (i, j) = F '(i, j) -G (i, j) (Equation 7) Correction of brightness as shown in (Equation 6) of the detected image, 45 degrees inclination scatter plots , rotating the luminance value of each pixel in the scatter plot to put on the line of the y-intercept 0 (rotation amount: gain), the shift (shift amount: offset) is equivalent to to. 図1 Figure 1
4はその動作を示している。 4 shows the operation. そして差分値D(i,j) And the difference value D (i, j)
は変換後の直線からの距離と同等となる。 Is equivalent to the distance from the straight line after conversion. これは直線との距離が近い点ほど補正後の差分値が小さくなる、すなわち強い補正がかかることを意味する。 This difference value becomes smaller distance is corrected as a point close to the straight line, that is, a strong correction means take. また、欠陥検出のためのしきい値THは変換後の散布図の外側に設定することになる図14(A)。 Further, FIG. 14 is a threshold TH for defect detection will be set outside of the scatter plot after conversion (A). このため、しきい値THを低く設定し、高感度な検査と行うためには図14(B) Therefore, in order to set a low threshold TH, performing a highly sensitive test FIG 14 (B)
に示すように変換後の散布図をスリムにする必要がある。 It is necessary to slim the scatter plot after conversion as shown in FIG. 【0034】そこで、本発明ではコントラストカテゴリ毎の散布図を更に細かいカテゴリに分解し、分解した小カテゴリ毎に近似直線を求める。 [0034] Therefore, the present invention is decomposed into finer categories scatter plots for each contrast category, obtaining an approximate line for each small category decomposed. その一実施例を、図1 An example thereof, FIG. 1
5を用いて説明する。 It will be described with reference to the 5. 151はあるコントラストカテゴリでの散布図である。 151 is a scatter plot of the contrast category there. これをコントラストとは異なる特徴量で分解する。 Degrade at different characteristic amount from this contrast. ここでは特徴量として補正前の検出画像と参照画像の濃淡差を用いる例を説明する。 Here will be described an example of using a shading difference between the reference image before correction of the detected image as the feature quantity. まず、着目画素について、 濃淡差:F(i,j)−G(i,j) を算出し、散布図領域を、設定した濃淡差の刻み幅に応じて数段階の濃淡差カテゴリに更に分解する。 First, the target pixel, shading difference: F (i, j) -G (i, j) is calculated, and further decomposing the scatter plot area, in several stages shading difference categories depending on the step size of the shading difference set to. これは1 This 1
52のように、散布図を傾き45度の直線に平行にスライスするのと同等である。 52 as in, it is equivalent to a slice parallel to the straight 45 degree inclination scatter plots. 次に各スライスされた小カテゴリ毎に近似直線152−1〜152−Nを算出する。 Then calculating an approximate straight line 152-1~152-N for each small category are each slice.
そして、前述のとおりに、各近似直線152−1〜15 Then, as described above, the approximate line 152-1~15
2−Nの傾きとy切片により補正を行う。 The slope and y-intercept of 2-N perform correction. 着目画素がどの小カテゴリに属しているかで補正係数である傾きaとy切片bが決まるので、F(i,j)での補正係数をa The inclination a and y-intercept b is a correction coefficient on whether the target pixel belongs to which small category are determined, a correction coefficient at F (i, j) a
(i,j)、b(i,j)とすると、補正後のF' (I, j), b (i, j) When, F 'after the correction
(i,j)は(式8)で表される。 (I, j) is represented by formula (8). 【0035】 F'(i,j)=a(i,j)×F(i,j)+b(i,j) (式8) このように画像を更に別の特徴量を用いて分解し、散布図をスリムにさせることにより、補正後の散布図も15 [0035] and digested with F '(i, j) = a (i, j) × F (i, j) + b (i, j) (Equation 8) a further feature amounts such images, by the scatter diagram slim, even scatter plot of the corrected 15
3のようにスリムになり、しきい値THを低く設定することが可能となる。 Becomes slim as 3, it is possible to set a low threshold TH. 【0036】ここでは、散布図を更に細かくスライスするための特徴量として濃淡差を用いたが、検出画像と参照画像の明るさ情報など別の特徴量を用いてもよい。 [0036] Here, using grayscale differences as a feature amount to more finely slice a scatter plot may be used another feature amounts such as luminance information of the reference image and the detected image. また、散布図をスライスするのではなく、図16に示すようにハフ変換などを用いて1つの散布図から複数の直線を同時に算出してもよい。 Instead of slicing the scatter plot, the Hough transform may be simultaneously calculated plurality of straight lines from one scatter plot using as shown in Figure 16. 更に各カテゴリ内の補正係数を直線近似からではなく、多項式の曲線近似により算出してもよい。 Further instead of a straight line approximating the correction coefficient in each category may be calculated by curve fitting polynomial. 【0037】ここで、全ての画素を補正すると欠陥まで補正してしまうことになる。 [0037] Here, it would result in corrected until the defect is corrected every pixel. そこで、本発明では、色むらなどの正常領域は強い明るさの合わせ込みを行い、非正常(欠陥候補)はあまり補正を行わずに検出するために、散布図において更に別の特徴量を用いて正常部分と非正常部分を識別し、明るさの合わせ込み方法を変える。 Therefore, in the present invention, normal regions such as color unevenness performs narrowing combined strong brightness, abnormal (defect candidates) in order to detect without much correction, yet with another feature quantity in scatter plot identifying normal portion and the abnormal portion Te, and change the way narrowing combined brightness. 例えば、欠陥と色むらを識別するための特徴量としては、検査画像と参照画像のテクスチャ情報、濃淡差、 For example, as the feature quantity for identifying defects and uneven color, texture information of the reference image and the inspection image, shading difference,
コントラスト、頻度など様々あるが、ここでは頻度(画素数)を用いた識別を例に説明する。 Contrast, there are various, including frequency, it will be described here identification using frequency (number of pixels) as an example. 一般的な特徴として、色むら(正常領域)は広範囲に渡っている、繰り返して発生する、あるパターンの全面で発生する、等の特長により頻度が大きい。 As a general feature, color unevenness (normal region) is extensively occurs repeatedly occurs at the entire surface of a pattern, the frequency is greater by Features like. これに対し、欠陥(非正常領域)は頻度が小さい。 In contrast, the defect (abnormal area) infrequent. これを利用して欠陥と色むらの識別を行い、明るさの合わせ込みの方法を変える。 This was subjected to identification of defects and color unevenness using, change the way inclusive of the mating of brightness. 図17 Figure 17
に示す171はあるコントラストカテゴリの散布図を濃淡差によりスライスしたもの、172はスライス後のカテゴリ毎の画素数を示すグラフ(以下、頻度分布と記述)であるが、濃淡差が小さいところは正常部分、濃淡差が大きい部分は欠陥もしくは色むらである可能性が高い。 Those 171 sliced ​​by shading difference scatter plots of contrast categories that are shown in, 172 is a graph showing the number of pixels per the sliced ​​category (hereinafter, frequency distribution and description), but is normally where shading difference is small parts, parts shading difference is large, it is likely to be defective or uneven color. そして、濃淡差が大きくなるに従い、頻度も小さくなっていく。 Then, in accordance with shading difference is large, the frequency also becomes smaller. そこで、頻度によって正常か非正常であるかを識別する。 Therefore, identifying whether the normal or abnormal depending on the frequency. 例えば、173に示すように、濃淡差が同じように大きくても、頻度がしきい値THNより大きければ色むらなどの正常カテゴリ、頻度がTHN以下ならば非正常カテゴリとする。 For example, as shown in 173, even shading difference is just as large, normal categories such as color unevenness when the frequency is greater than the threshold value THN, frequency and abnormal categories if THN below. しきい値THNはパラメータとてあらかじめ設定しておく。 Threshold THN is set in advance by a parameter. また、図18に示すように、頻度分布から標準偏差σを算出し、N×σとなるところをしきい値に設定することもできる。 Further, as shown in FIG. 18, and calculates a standard deviation sigma from the frequency distribution, a place to be N × sigma can be set to the threshold. 【0038】このようにしてカテゴリを、正常と非正常カテゴリに判別した後、判別結果に応じて補正(明るさの合わせ込み)を行う。 [0038] The category in this way, after it is determined to normal and non-normal category, perform the correction (narrowing match of brightness) depending on the determination result. その方法を図19に示す。 The method shown in FIG. 19. まず、正常と判断されたカテゴリについては191のようにそのカテゴリ内のデータを使って近似直線101を求める。 First, it was judged to be normal category obtain an approximate straight line 101 with the data in the category as 191. これにより、このカテゴリ内のデータは明るさの合わせ込みが行われる(192)。 As a result, the data in this category included alignment of the brightness is performed (192). また、非正常と判別されたカテゴリでは直線近似は行わず、最も近い正常カテゴリの近似直線101によって明るさの合わせ込みを行う(193)。 Further, the abnormal determination and category linear approximation is not performed, it performs narrowing combined brightness by the approximate straight line 101 closest normal category (193). この結果、非正常カテゴリでは近似直線との距離が大きくなるため明るさの合わせ込みは弱くなり、補正後の差分値がある程度補正されずに残る(1 As a result, in the non-normal category narrowing combined distance for increases brightness of the approximate line is weakened, the difference value after correction remains without being somewhat corrected (1
94)。 94). また、欠陥カテゴリであることが明らかな場合は全く明るさの合わせ込みを行わないようにもできる。 It is also not performed to narrow fit quite brightness if it is clear that a defect category.
この場合、欠陥カテゴリにはゲイン=1、オフセット= In this case, the defect category gain = 1, Offset =
0をセットすればよい。 0 should be set. このようにして、本発明ではノイズ信号を低レベルに押さえつつ、微小な欠陥が検出可能となる。 In this manner, in the present invention while suppressing the noise signal to a low level, minute defects can be detected. 【0039】更に、これらの方法は各コントラストカテゴリに応じて変えることもできる。 [0039] Further, these methods may also be varied according to the contrast category. その一例としては、 As an example of this,
図20に示すように低コントラストカテゴリでは、高コントラストカテゴリに比べ、散布図がばらつく傾向にある。 As shown in FIG. 20 in the low contrast category, compared with the high contrast category tend to scatter plot varies. 特に膜厚の違いにより生じるチップ間の色むらは、 In particular, color unevenness between chips caused by the difference in thickness,
その大半が低コントラストカテゴリに含まれる。 The majority is included in the low contrast category. しかし、特に色むらが強い場合、全コントラストで同様の小カテゴリへのスライス、正常/非正常の判別をする(2 However, especially when color unevenness is strong, slices the same small category for all contrast, the normal / abnormal determination (2
01)と、低コントラスト部分では明るさの合わせ込みがしきれずに虚報として残る場合がある。 01), in the low-contrast portion may remain as a false alarm without being completely is included combined brightness. このような時は、低コントラスト部分ではより細かくスライスを行うことにより近似直線の数を増やして高コントラストカテゴリよりも補正を強め、虚報の低減を行うことができる(202)。 Such case, strengthened correction than high-contrast category by increasing the number of approximated straight line by performing finer slices in low-contrast portion can be performed to reduce the false information (202). 【0040】別の例としては、先にも述べたようにパターンエッジ部分はコントラストの高いカテゴリに含まれるが、このようなところでは少しの位置ずれや画像の歪みに対してもその差分値が大きくなり、虚報となりやすい。 [0040] As another example, although the pattern edge portion as mentioned above is included in the high contrast category, the difference value with respect to the strain of such a place in a little displacement or image become large, it tends to be a false alarm. そこで、コントラストの高い領域は図21に示すように、正常/非正常を判別する頻度しきい値THNを低コントラストカテゴリに比べ小さく設定することができる。 Therefore, it is possible to areas of high contrast, as shown in FIG. 21 is set smaller than the frequency threshold value THN to determine normal / abnormal in low contrast category. これにより、正常と判別されるカテゴリが増え、合わせ込みが広い範囲で行われることになる。 This increases the categories that are determined to be normal, inclusive combined is carried out that in a wide range. 【0041】以上に説明したようにコントラストに応じた感度の調整は、スライスの仕方や頻度しきい値THN The sensitivity adjustment in accordance with the contrast as described above, the slice manner and frequency threshold THN
を変える等、いくつかの方法でできる。 Such as changing the can in several ways. これらは試料によって使い分けてもよいし、画質や画像の特徴量に応じて使い分けてもよい。 These may be used for different samples, it may be used according to the feature amount of the image quality and image. また、当然、感度調整のOn/O In addition, of course, of the sensitivity adjustment On / O
FFの切り替えも可能である。 Switching of FF is also possible. 更に、位置ずれ検出の精度を常にモニタリングし、正しい位置ずれ量が算出されなかったときに限って、コントラストの高い領域で通常よりも明るさの合わせ込みを強くすることもできる。 Furthermore, constantly monitoring the accuracy of the positional deviation detection, the correct position only when the deviation amount is not calculated, it is also possible to strongly narrowing of typically brightness than of a high contrast areas. 【0042】ここで、コントラスト演算フィルタの種類、フィルタサイズ、コントラストカテゴリへの分割数、刻み幅、更に濃淡差によるスライス数、刻み幅などはルックアップテーブルで定義することにより、フレキシブルに変更可能である。 [0042] Here, the type of contrast calculation filter, filter size, the number of divisions into contrast category, step size, further slices by shading difference, such as step size by defining a look-up table, can be changed flexibly is there. 【0043】以上、画像の分解をコントラストと濃淡差により行い、散布図をスリム化する例を説明したが、他の特徴量として検出画像の輝度値、参照画像の輝度値、 [0043] While the decomposition of the image is performed by the contrast and shading difference, an example has been described for streamlining the scatter plot, the luminance value of the detected image as another feature quantity of the reference image intensity values,
周波数領域、色情報、テクスチャ情報、明るさの分散値などで画像分解を行っても構わない。 Frequency domain, color information, texture information, may be performed image degradation in brightness, etc. of the dispersion value. 要は同じ特徴をもつ領域毎に画像を分解し、散布図がスリム化できれば本発明の範囲となる。 In short decomposed images for each area having the same characteristics, scatter plot is in the range of the present invention as long slim. 【0044】また、2つの特徴量を用いて画像を分解し、更に頻度を用いて合わせ込みの程度を変える例を示したが、3つ以上の特徴量から散布図のスリム化を行ってもよい。 [0044] Also, decomposing the image using the two feature amounts, although further showing an example of varying degrees inclusive combined with frequency, even if the streamline scatter plots of three or more feature quantity good. 例えば、これまで述べてきたようにパターンエッジのようなコントラストの高い領域では、少しの位置ずれがあっても濃淡差が大きくなる。 For example, in high contrast areas such as pattern edge as far described, shading difference increases even a little misalignment. つまり、位置ずれが生じていると散布図は拡がってしまう。 In other words, it will extend over scatter diagram and the position deviation occurs. そこで、散布図データの拡がりをチェックし、この拡がりが最小となる位置ずれ量をサブピクセル単位で算出するとともに、この散布図を用いて明るさの合わせ込みを行う。 Therefore, to check the spread of the scatter plot data, it calculates the amount of misregistration this spread is minimum in units of sub-pixels, performs narrowing combined brightness by using this scattergram. つまり、明るさの合わせ込みとサブピクセル単位での位置ずれ検出を同時に行うことにより、比較画像が最も高感度検査できるように最適化する。 In other words, by performing the positional deviation detection in the fitted and sub-pixel brightness at the same time, the comparative image is optimized for the most sensitive test. 【0045】以下、位置ずれ量検出は、当然2次元で行うが、説明を簡単にするため位置ずれ量検出を1次元(X軸方向)で行う場合について説明する。 [0045] Hereinafter, the position shift amount detection is carried out in course two dimensions, the case of performing one-dimensional positional shift amount detection order to simplify the description (X axis direction). 図11に示すように画素単位で位置合わせされた2枚の画像がサブピクセル単位でαだけずれているとする(−0.5<α Two images aligned in pixel units, as shown in FIG. 11 is that the shifted alpha in units of sub-pixels (-0.5 <alpha
<0.5画素)。 <0.5 pixels). この時、検出画像fと参照画像gを互いに1/2×αだけ寄せ合ってサブピクセル単位での位置合わせを行うには、線形補間により(式9)(式1 At this time, with the reference image g and the detection image f each other submitted by 1/2 × alpha mutually aligning the in units of sub-pixel, the linear interpolation (equation 9) (Equation 1
0)に示す画像F(x)、G(x)を作ればよい。 Image shown in 0) F (x), may make the G (x). 【0046】 F(x)=f(x)+α/2・(f(x)−f(x−1)) (式9) G(x)=g(x)+α/2・(g(x+1)−g(x)) (式10) また、検出画像は明るさの合わせ込み後の画像F' [0046] F (x) = f (x) + α / 2 · (f (x) -f (x-1)) (Equation 9) G (x) = g (x) + α / 2 · (g (x + 1 ) -g (x)) (equation 10) the image F after detection images narrowing combined brightness'
(x)は(式11)で表される。 (X) is expressed by (Equation 11). 【0047】 F'(x)=gain(x)・F(x)+offset(x) (式11) ここで、検出画像と参照画像のサブピクセル位置ずれ量と明るさ補正係数を同時に演算するためには、位置補正後であって、かつ、明るさ補正後の2枚の画像の輝度差の総和が最小になるような係数を求めればよい。 [0047] F '(x) = gain, where (x) · F (x) + offset (x) (Equation 11), for calculating the sub-pixel positional deviation amount and the brightness correction coefficient of the reference image and the detected image simultaneously the, even after the position correction, and it may be obtained the coefficient so that the sum is minimized of the luminance difference between the two images after brightness correction. つまり(式12)〜(式14)の3式を解けばよい。 That may be solved three equations (Equation 12) to (Equation 14). 以上に述べたように、本発明では2枚の画像(検出画像と参照画像)を比較し、その差分値から欠陥を検出する検査において、明るさむらや位置ずれにより画像間の差が大きくなる領域に対し、あらかじめ明るさの合わせ込みを行う。 As described above, the present invention compares the two images (detection image and the reference image), in a test to detect a defect from the difference value, the difference between the images is increased by the brightness unevenness and displacement for a region, perform the narrowing match of the pre-brightness. また、欠陥としての特徴をもつ領域では、明るさの合わせ込みを弱くする、もしくは明るさの合わせ込みを行わない。 Further, in a region with characteristics of a defect, to weaken the narrowing combined brightness, or does not perform narrowing combined brightness. 図12(d)は、図3で正しい位置ずれ量が検出されなかったときの本発明による明るさ合わせ込み後の差分値の波形である。 Figure 12 (d) is a waveform of the difference value after narrowing combined brightness of the present invention when the correct positional deviation amount is not detected in FIG. 図13(d)は、図4 FIG. 13 (d) 4
で明るさむらがあったときの本発明による明るさ合わせ込み後の差分値の波形である。 In the waveform of the difference value after narrowing combined brightness of the present invention when there is brightness variation. どちらも本来、欠陥として検出したくない領域に対して明るさの合わせ込みが行われ、差分値が小さくなる。 Both originally, brightness lump together of is performed on the area that you do not want to detect as a defect, the difference value becomes smaller. これに対し、欠陥部分では明るさの合わせ込みを弱くしているため、差分値はさほど小さくならない。 In contrast, because it weakens the narrowing combined brightness in the defect portion, not the difference value is less reduced. このため、従来、しきい値を全領域に対しTH2に設定する、もしくはTHとTH2の2つのしきい値を設定して虚報の発生を避けていたが、本発明により、感度を落とさずに位置ずれや明るさむらによる虚報の発生を避け、かつ、唯一の低しきい値TH3での高感度検査と容易な感度調整を可能とする。 Therefore, conventionally, is set to TH2 threshold to all the regions, or by setting the two thresholds TH and TH2 had avoided the occurrence of false alarm, the present invention, without reducing the sensitivity avoiding the occurrence of false information by displacement and brightness unevenness, and allows for high sensitivity examination and easy sensitivity adjustment in only low threshold TH3. 【0048】更に、本発明によれば、光学式外観検査装置では通常、検出感度100nmが達成可能となる。 [0048] Further, according to the present invention, typically, the detection sensitivity 100nm is achievable by optical inspection apparatus. 更に本発明を用いれば、画質が良好な場合には50nmの検出感度を出すことも可能である。 By using further the present invention, when the image quality is good it is possible to issue a detection sensitivity of 50nm. 【0049】以上、本発明の一実施例を、半導体ウェハを対象とした光学式外観検査装置における比較検査画像を例にとって説明したが、電子線式パターン検査やDU [0049] While the embodiment of the present invention has been described comparative test image in an optical inspection system intended for the semiconductor wafer as an example, an electron beam type pattern inspection and DU
Vを光源とした外観検査にも適用可能である。 Also V appearance inspection as a light source are applicable. この場合、検出感度30〜70nmが達成可能である。 In this case, the detection sensitivity 30~70nm is achievable. また、 Also,
被検査対象は、半導体ウェハに限られるわけではなく、 The object to be inspected is not limited to the semiconductor wafer,
画像の比較により欠陥検出が行われているものであれば、例えばTFT基板、ホトマスク、プリント板などでも適用可能である。 As long as the defect detection is performed by comparison of the image, for example a TFT substrate, photomask, it is also applicable in a printed circuit board. 【0050】 【発明の効果】以上に説明したごとく本発明によれば、 [0050] According to the present invention as has been described above, according to the present invention,
特に位置ずれや画像歪みによる虚報の発生しやすい高コントラスト部分や明るさむらに対して明るさの合わせ込みを行うことにより虚報の発生を低減することができる効果を奏する。 Particularly provided an advantage of being able to reduce the occurrence of false information by performing narrowing combined brightness relative prone high contrast portion and brightness unevenness of a false alarm due to displacement and image distortion. 【0051】また、本発明によれば、明るさの合わせ込みを行うことにより結果として低しきい値の設定が可能となり、高感度検査を実現することができる効果を奏する。 Further, according to the present invention, an effect that may be low threshold setting it becomes possible to realize a highly sensitive test as a result by performing narrowing combined brightness. 【0052】また、本発明によれば、唯一のしきい値設定で虚報の発生低減と欠陥の検出が両立し、感度の調整が容易にできる効果を奏する。 Further, according to the present invention, only compatible detection of occurrence reduced and defects false alarm by the threshold setting, an effect of the adjustment of sensitivity can be easily. 【0053】また、本発明によれば、光学式外観検査装置における比較検査に適用することにより、検出感度5 Further, according to the present invention, by applying the comparison test in the optical inspection device, the detection sensitivity 5
0nmを達成できる。 The 0nm can be achieved. また、電子線式パターン検査やD The electron beam type pattern inspection and D
UVを光源とした外観検査に適用することにより、検出感度30〜70nmが達成可能である。 By applying a visual inspection in which the UV light source, the detection sensitivity 30~70nm is achievable.

【図面の簡単な説明】 【図1】被検査対象の検出画像とその時の輝度波形の一例を示す図である。 BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS FIG. 1 is a diagram showing an example of the object to be inspected of the detected image brightness waveform at that time. 【図2】位置ずれ量が正しく算出された時の従来のしきい値設定方法の一例を示す図である。 2 is a diagram showing an example of a conventional threshold setting method when the positional displacement amount is properly calculated. 【図3】位置ずれ量が誤って算出された時の従来のしきい値設定方法の一例を示す図である。 3 is a diagram showing an example of a conventional threshold setting method when the positional deviation amount is calculated incorrectly. 【図4】比較チップ間に明るさむらがあった時の被検査対象の検出画像と従来のしきい値設定方法の一例を示す図である。 4 is a diagram showing an example of the detection image and the conventional threshold setting method to be inspected when there is brightness variation between comparative chips. 【図5】本発明に係る欠陥検査装置の一実施例を示す構成図である。 5 is a block diagram showing one embodiment of a defect inspection apparatus according to the present invention. 【図6】被検査対象となる半導体ウェハを示す図である。 6 is a diagram showing a semiconductor wafer to be inspected object. 【図7】図5に示す画像処理部の画像比較部における処理フローを示す図である。 7 is a diagram illustrating a processing flow in the image comparison unit of the image processing unit shown in FIG. 【図8】本発明に係る各画素での特徴量演算である着目画素(i,j)でのコントラスト演算方法の一実施例を説明する図である。 8 is a diagram for explaining an embodiment of a contrast calculation method in the feature quantity calculation is the target pixel in each pixel according to the present invention (i, j). 【図9】本発明に係る各画素での特徴量演算である着目画素(i,j)でのコントラスト演算方法の他の実施例を説明する図である。 9 is a diagram for explaining another embodiment of a contrast calculation method by the feature amount calculating a is the target pixel in each pixel according to the present invention (i, j). 【図10】本発明に係る散布図からの近似直線演算の一実施例を説明するための図である。 Is a diagram for explaining an example of the approximation straight line calculation from scatter plot in accordance with the present invention; FIG. 【図11】本発明に係る画素単位位置合わせ後の検出画像fと参照画像gとの位置関係を示す図である。 11 is a diagram showing the positional relationship between the detected image f and the reference image g after the pixel units aligned in accordance with the present invention. 【図12】本発明に係る位置ずれ量が誤って算出された時のしきい値設定方法の一実施例を説明するための図である。 It is a diagram for explaining an embodiment of a threshold setting method when the positional deviation amount is calculated incorrectly according to the present invention; FIG. 【図13】本発明に係る比較チップ間に明るさむらがあった時のしきい値設定方法の一実施例を説明するための図である。 13 is a diagram for explaining an embodiment of a threshold setting method when there is brightness variation between comparative chip according to the present invention. 【図14】本発明に係る散布図の直線近似による明るさの合わせ込みの挙動の一実施例を説明するための図である。 14 is a diagram for explaining an embodiment of a combined inclusive of the behavior of the brightness of the linear approximation of scatter diagram of the present invention. 【図15】本発明に係る散布図のスリム化の一実施例を説明するための図である。 15 is a diagram for explaining an example of streamlining scatter diagram according to the present invention. 【図16】本発明に係る散布図のスリム化の別の実施例を説明するための図である。 It is a diagram for explaining another embodiment of streamlining scatter diagram according to Figure 16 the present invention. 【図17】本発明に係る頻度によるカテゴリ判別方法の一実施例を説明するための図である。 17 is a diagram for explaining an example of frequency category determination method according to the present invention. 【図18】本発明に係る頻度しきい値の演算方法の一実施例を説明するための図である。 18 is a diagram for explaining an embodiment of a method of calculating the frequency threshold according to the present invention. 【図19】本発明に係る正常カテゴリと非正常カテゴリの補正の違いを示す図である。 19 is a diagram showing a difference of a correction of the normal categories and abnormal categories according to the present invention. 【図20】本発明に係るコントラスト毎の散布図とコントラストによる直線近似の実施例を説明するための図である。 It is a diagram for explaining an embodiment of a linear approximation by scatter diagram and contrast for each contrast according to Figure 20 the present invention. 【図21】本発明に係るコントラストによる頻度しきい値設定方法の一実施例を説明するための図である。 It is a diagram for explaining an embodiment of a frequency threshold setting method by the contrast according to Figure 21 the present invention. 【符号の説明】 11…検出画像、12…参照画像、51…試料、52… [DESCRIPTION OF REFERENCE NUMERALS] 11 ... detection image, 12 ... reference image, 51 ... sample, 52 ...
ステージ、53…検出部、501…光源、502…照明光学系、503…対物レンズ、504…イメージセンサ、55…画像処理部、54…AD変換部、505…前処理部、506…遅延メモリ、507…位置ずれ量検出部、508…画像比較部、509…特徴抽出部、56… Stage, 53 ... detector, 501 ... light source, 502 ... illumination optical system, 503 ... objective lens, 504 ... image sensor, 55 ... image processing unit, 54 ... AD conversion unit, 505 ... preprocessing unit, 506 ... delay memory, 507 ... positional shift amount detection unit, 508 ... image comparison section, 509 ... feature extraction unit, 56 ...
全体制御部、510…ユーザインターフェース部、51 Overall control unit, 510 ... user interface unit, 51
1…記憶装置、512…メカニカルコントローラ、10 1 ... storage device, 512 ... mechanical controller, 10
1…近似直線。 1 ... approximate straight line.

フロントページの続き (72)発明者 岡部 隆史 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所生産技術研究所内Fターム(参考) 2G051 AA51 AB02 BA05 CA03 EA12 EA14 EB01 ED07 ED08 4M106 AA01 BA04 CA39 CA50 DB04 DB20 DJ11 DJ18 DJ21 DJ23 5L096 BA03 EA12 EA14 EA35 FA06 FA17 FA34 FA37 FA69 GA04 GA08 HA07 JA11 Front page of the continuation (72) inventor Takashi Okabe Co., Ltd., Kanagawa Prefecture, Totsuka-ku, Yokohama-shi Yoshida-cho, address 292 Hitachi Production Engineering Research Institute within the F-term (reference) 2G051 AA51 AB02 BA05 CA03 EA12 EA14 EB01 ED07 ED08 4M106 AA01 BA04 CA39 CA50 DB04 DB20 DJ11 DJ18 DJ21 DJ23 5L096 BA03 EA12 EA14 EA35 FA06 FA17 FA34 FA37 FA69 GA04 GA08 HA07 JA11

Claims (1)

  1. 【特許請求の範囲】 【請求項1】被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出過程と、 該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量を用いて前記検出画像と前記参照画像との間の位置ずれ量を補正し、該補正された検出画像と参照画像の非欠陥部分の差異が小さくなるように少なくとも一方の画像の明るさを合わせ込み、該明るさを合わせ込まれた検出画像と参照画像とを比較してその差異から欠陥もしくは欠陥候補を検出する欠陥検出過程とを有することを特徴とする欠陥検査方法。 A positional shift amount detection step of detecting the Patent Claims 1. A positional displacement amount of the reference image as a detected image and a reference of the object to be examined, a position deviation amount calculated by the positional shift amount detection process correcting the positional deviation amount between the reference image and the detected image by using the combined brightness of the at least one image as a difference of the non-defective portion of the corrected detected image and the reference image becomes small Inclusive, defect inspection method characterized by having a defect detection process by comparing the reference image and detected images incorporated combined the brightness to detect a defect or defect candidates from the differences. 【請求項2】被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出過程と、 該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量を用いて前記検出画像と前記参照画像との間の位置ずれ量を補正し、該補正された検出画像と参照画像との間で明るさむらが生じている部分において少なくとも一方の画像の明るさを合わせ込み、該明るさを合わせ込まれた検出画像と参照画像とを比較してその差異から欠陥もしくは欠陥候補を検出する欠陥検出過程とを有することを特徴とする欠陥検査方法。 2. A position shift amount detection step of detecting a positional deviation amount of the inspection target of the detected image and the reference and made a reference image, the detected image by using the position displacement amount calculated by the positional shift amount detection process and correcting the positional deviation amount between the reference image, narrowing combined brightness of the at least one image in a portion where the brightness unevenness between the reference image and the corrected detected image has occurred, 該明Ru defect inspection method characterized by having a defect detection step of detecting a defect or defects candidates from the difference by comparing the detected image and the reference image that has been incorporated combined is. 【請求項3】被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出過程と、 該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量を用いて前記検出画像と前記参照画像との間の位置ずれ量を補正し、該補正された検出画像と参照画像との間で画像歪みが生じている領域において少なくとも一方の画像の明るさを合わせ込み、該明るさを合わせ込まれた検出画像と参照画像とを比較してその差異から欠陥もしくは欠陥候補を検出する欠陥検出過程とを有することを特徴とする欠陥検査方法。 3. A position shift amount detection step of detecting a positional deviation amount of the inspection target of the detected image and the reference and made a reference image, the detected image by using the position displacement amount calculated by the positional shift amount detection process positional displacement amount corrected, the corrected in the region where the image is distorted between the detected image and the reference image narrowing combined brightness of the at least one image, the brightness between the reference image and defect inspection method characterized by having a defect detection step of detecting a defect or defects candidates from the difference by comparing the detected image and the reference image that has been incorporated combined. 【請求項4】被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出過程と、 該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量を用いて前記検出画像と前記参照画像との間の位置ずれ量を補正し、該補正された検出画像と参照画像の差異が小さくなるように画像のコントラストに応じて少なくとも一方の画像の明るさを合わせ込み、該明るさを合わせ込まれた検出画像と参照画像とを比較してその差異から欠陥もしくは欠陥候補を検出する欠陥検出過程とを有することを特徴とする欠陥検査方法。 4. A positional shift amount detection step of detecting a positional deviation amount of the inspection target of the detected image and the reference and made a reference image, the detected image by using the position displacement amount calculated by the positional shift amount detection process a position shift amount by correcting the between the reference image, narrowing combined brightness of the at least one image according to the image contrast as the difference in the corrected detected image and the reference image becomes small, 該明Ru defect inspection method characterized by having a defect detection step of detecting a defect or defects candidates from the difference by comparing the detected image and the reference image that has been incorporated combined is. 【請求項5】被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出し、該位置ずれ量を検出する際、 5. detects the positional deviation amount of the reference image as a detected image and a reference of the object to be inspected, when detecting the positional deviation amount,
    位置ずれ量検出精度をモニタする位置ずれ量検出過程と、 該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量を用いて前記検出画像と前記参照画像との間の位置ずれ量を補正し、前記モニタされた位置ずれ量検出誤差が大きい場合には位置ずれの生じている領域での前記補正された検出画像と参照画像の非欠陥部分の差異が小さくなるように少なくとも一方の画像の明るさを合わせ込み、該明るさを合わせ込まれた検出画像と参照画像とを比較してその差異から欠陥もしくは欠陥候補を検出する欠陥検出過程とを有することを特徴とする欠陥検査方法。 A positional shift amount detection step of monitoring the position shift amount detection accuracy, the amount of positional deviation between the reference image and the detected image by using a positional displacement amount calculated by the positional shift amount detection process is corrected, the the brightness of the monitored positional displacement amount detection error case of a non-defective portion of the corrected detected image and the reference image in the region that occurs positional displacement difference is such that at least one of the smaller large picture the combined narrowing, defect inspection method characterized by having a defect detection step of detecting a defect or defects candidates from the difference is compared with the reference image and detected images incorporated combined the brightness. 【請求項6】被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出過程と、 該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量に基づいて前記検出画像と前記参照画像とを画素単位で位置合わせ処理を行う位置合わせ過程と、該位置合わせ過程で位置合わせされた検出画像と参照画像との各々において各画素での特徴量を算出する各画素の特徴量演算過程と、 該各画曾の特徴量演算過程で各々の画像で算出された各画素での特徴量における対応する画素での相関に応じて前記画像を複数のカテゴリに分解する画像のカテゴリ分解過程と、 該画像のカテゴリ分解過程で分解されたカテゴリ毎に検出画像と参照画像との明るさを合わせ込むための補正係数を演算する補正係数演算過程と、 該補正係数演算過程で演算さ 6. A positional shift amount detection step of detecting the positional displacement amount of the reference image as a detected image and a reference of the object to be inspected, the detected image based on the position deviation amount calculated by the positional shift amount detection process wherein the reference image and the positioning step of the aligning process in units of pixels, wherein each pixel for calculating a feature quantity of each pixel in each of the reference image and the aligned detected image in the registration process and and quantity operation process, the category of decomposing an image the image into a plurality of categories according to the correlation at the corresponding pixel in the feature amount of each pixel calculated in each image by the feature amount calculation process of the respective picture great- calculation of the decomposition process and a correction coefficient calculating step of calculating a correction coefficient for intended to adjust the brightness of the reference image and the detected image for each category that has been degraded in the category decomposition process of the image, the correction coefficient calculation process れたカテゴリ毎の補正係数を用いて少なくとも一方の画像における各画素での輝度値を補正して明るさの合わせ込みを行う明るさ補正過程と、 該明るさ補正過程で明るさの合わせ込みが行われた検出画像と参照画像とを比較して差分値を演算して所定の判定しきい値で欠陥若しくは欠陥候補を検出する欠陥検出過程とを有することを特徴とする欠陥検査方法。 And brightness correction process for performing narrowing combined correction to the brightness of the luminance values ​​at each pixel in at least one image by using a correction coefficient for each category that, although narrowing combined brightness in the brightness correction process defect inspection method characterized by performed the detected image and the reference image and the comparison by calculating a difference value by a and a defect detection step of detecting a defect or defects candidates with a predetermined determination threshold. 【請求項7】前記補正係数演算過程において、検出画像の輝度値と参照画像の輝度値との関係を示す散布図を用いて明るさを合わせ込むための補正係数を演算することを特徴とする請求項6記載の欠陥検出方法。 7. The correction factor calculation process, characterized by calculating the correction factor for intended to adjust the brightness by using a scatter diagram showing the relationship between the luminance value of the reference image and the luminance value of the detected image defect detection method of claim 6 wherein. 【請求項8】前記位置ずれ量検出過程において、検出画像の輝度値と参照画像の輝度値との関係を示す散布図を用いてサブピクセル単位で位置ずれ量を検出し、 前記位置合わせ過程において、サブピクセル単位で位置合わせ処理を行うことを特徴とする請求項6または7記載の欠陥検出方法。 8. The positional shift amount detection process detects the positional deviation amount in units of sub-pixels by using a scatter diagram showing the relationship between the luminance value of the reference image and the luminance value of the detected image, in said alignment step defect detection method according to claim 6 or 7, wherein the aligning process in units of sub-pixels. 【請求項9】被検査対象となる試料を搭載するステージと、 ビームを前記試料に照射する照射光学系と、 前記試料からのビームを検出して信号に変換する検出器と、 該検出器の出力信号を検出デジタル画像に変換するAD 9. A stage for mounting a specimen to be inspected object, an irradiation optical system for irradiating a beam to the sample, a detector for converting the detected and signal beams from the sample, the detector of the AD for converting an output signal to detect a digital image
    変換回路と、 これを記憶するメモリと、 前記検出デジタル画像と基準となる参照デジタル画像との位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出部、該位置ずれ量検出部で検出された位置ずれ量に基づいて検出デジタル画像と参照デジタル画像とを位置合わせをする位置合わせ部、該位置合わせ部で位置合わせされた検出デジタル画像と参照デジタル画像との明るさの違いをコントラストに応じて少なくとも一方の画像に対して合わせ込む明るさ補正部、および前記位置合わせ部で位置合わせされ、前記明るさ補正部で補正されたた検出デジタル画像と参照デジタル画像とを比較して欠陥若しくは欠陥候補を検出する画像比較部を備えた画像処理部と、 該画像処理部において検出される欠陥検出結果を表示する出力モニタとを備えたことを特徴とす A conversion circuit, a memory for storing this position shift amount detector for detecting a positional deviation amount between the reference digital image to be the detecting digital image and the reference, the positional deviation amount detected by the positional deviation amount detecting unit positioning portion for positioning the detected digital image and the reference digital image based on the difference in brightness between the detected digital image and the reference digital image is aligned with the positioning unit in response to the contrast least one image brightness correction unit intended to adjust relative, and said aligned in the alignment part, the image to detect a defect or defects candidates by comparing the detected digital image corrected by the brightness correction section and the reference digital image to an image processing unit having a comparison unit, characterized in that an output monitor for displaying the defect detection results detected in the image processing unit 欠陥検査装置。 Defect inspection apparatus. 【請求項10】被検査対象となる試料を搭載するステージと、 ビームを前記試料に照射する照射光学系と、 前記試料からのビームを検出して信号に変換する検出器と、 該検出器の出力信号を検出デジタル画像に変換するAD 10. A stage for mounting a specimen to be inspected object, an irradiation optical system for irradiating a beam to the sample, a detector for converting the detected and signal beams from the sample, the detector of the AD for converting an output signal to detect a digital image
    変換回路と、 これを記憶するメモリと、 被検査対象の検出デジタル画像と基準となる参照デジタル画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出部、該位置ずれ量検出部で算出された位置ずれ量に基づいて前記検出デジタル画像と前記参照デジタル画像とを画素単位で位置合わせ処理を行う位置合わせ処理部、該位置合わせ処理部で位置合わせされた検出デジタル画像と参照デジタル画像との各々において各画素での特徴量を算出し、該各々の画像で算出された各画素での特徴量における対応する画素での相関に応じて前記画像を複数のカテゴリに分解し、該分解されたカテゴリ毎に検出画像と参照画像との明るさを合わせ込むための補正係数を演算し、該演算されたカテゴリ毎の補正係数を用いて少なくとも一方の画像における各画素での A conversion circuit, a memory for storing this position shift amount detector for detecting a positional deviation amount of the reference digital image to be detected digital image and the reference of the object to be examined, the position deviation calculated by the positional shift amount detection unit positioning process unit for aligning process and said reference digital image and the detected digital image pixel by pixel based on the amount in each of the aligned detected digital image and the reference digital image with the alignment processing unit each calculating a feature value of the pixel, in accordance with the correlation at the corresponding pixel in the feature amount of each pixel calculated by said each image decomposing the image into a plurality of categories, each category that is the decomposition calculating a correction coefficient for intended to adjust the brightness of the reference image and the detected image, at each pixel in at least one image by using a correction coefficient for each category, which is the operational 度値を補正して明るさの合わせ込みを行う明るさ補正部、および該明るさ補正部で明るさの合わせ込みが行われた検出デジタル画像と参照デジタル画像とを比較して差分値を演算して所定の判定しきい値で欠陥若しくは欠陥候補を検出する欠陥検出部から構成された画像処理部とを備えたことを特徴とする欠陥検査装置。 Brightness correction unit which corrects the degree value performs narrowing combined brightness by, and calculating a difference value by comparing the reference digital image and detecting the digital image that includes the combined brightness in the brightness correction unit has been performed defect inspection apparatus characterized by comprising an image processing unit that is composed of the defect detecting unit for detecting a defect or defects candidates with a predetermined determination threshold value to. 【請求項11】前記画像処理部の明るさ補正部において、明るさを合わせ込むための補正係数の演算を、検出デジタル画像の輝度値と参照デジタル画像の輝度値との関係を示す散布図を用いて行うように構成したことを特徴とする請求項10記載の欠陥検出装置。 11. The brightness correction unit of the image processing unit, the calculation of the correction factor for intended to adjust the brightness, a scatter diagram showing the relationship between the luminance value of the luminance value and the reference digital image of the detected digital image using the defect detecting apparatus according to claim 10, wherein the configured as performed.
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