JP2004317190A - 高速凹凸判定可能な表面検査方法及び表面検査システム - Google Patents
高速凹凸判定可能な表面検査方法及び表面検査システム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】平面を有する被検査材の表面検査を行うに際して、検出された異常部の凹凸情報も含めて検出することのできる表面検査方法を提供すること。
【解決手段】多結晶体ウェハの表面に散在する異常部（ボイド・コンタミ）を検査する表面検査方法であって、低倍率対物レンズを用いて、ウェハの表面の検査領域内を走査させ、検査領域部分の低倍率検査画像の多数を順次取得するステップと、低倍率検査画像を画像処理することで、異常部を検出し、その位置を演算・記憶するステップと、高倍率対物レンズを用いて、異常部の位置において、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を複数取得するステップと、複数の高倍率検査画像に基づいて、正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、異常領域が凹（ボイド）であるか凸（コンタミ）であるかを判定するステップとを有する。
【選択図】 図５
【解決手段】多結晶体ウェハの表面に散在する異常部（ボイド・コンタミ）を検査する表面検査方法であって、低倍率対物レンズを用いて、ウェハの表面の検査領域内を走査させ、検査領域部分の低倍率検査画像の多数を順次取得するステップと、低倍率検査画像を画像処理することで、異常部を検出し、その位置を演算・記憶するステップと、高倍率対物レンズを用いて、異常部の位置において、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を複数取得するステップと、複数の高倍率検査画像に基づいて、正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、異常領域が凹（ボイド）であるか凸（コンタミ）であるかを判定するステップとを有する。
【選択図】 図５
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検査材の表面に散在する凹凸異常部を検査する表面検査技術に関し、特に、多結晶体のセラミックスウェハーに好適な表面検査技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
被検査材の１例として、鏡面状に表面研磨加工された、多結晶構造を有するセラミックスウェハーがある。かかる素材は、ハードディスクの読み取りヘッドに用いられている。ウェハー自体は、円盤状あるいは矩形状の板であり、フォトリソグラフィ等により表面に回路を形成した後、製品の大きさにカットしたものが多数得られるようにしている。かかる被検査材の表面には、異常部の中でもボイドと呼ばれる凹状の欠陥が存在すると製品としては使えないおそれがある。したがって、被検査材の表面の異常部を検査する技術が必要となってくる。被検査材の表面検査を行う技術として、下記の特許文献１，２が知られている。
【０００３】
特許文献１では、検査すべき基板の表面を光ビームにより走査して欠陥を検出し、この欠陥の近傍にマーキングを行い、検出された欠陥を高倍率のレンズで観察する。高倍率のレンズで観察するのは、欠陥の発生要因を解析するためである。
【０００４】
特許文献２では、パターンが形成されている基板について良否検査を行い、欠陥とそのアドレスを求め、欠陥を含む部位の画像を撮像し、欠陥のみの画像信号の各画素の輝度値を積算し、得られた積算輝度値を所定のしきい値と比較するものである。これにより、良品・異常品の判定を行う。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００２−３５０７３１号公報（特許請求の範囲、段落０００１〜０００４）
【特許文献２】
特開２００２−２０７２８７号公報（特許請求の範囲）
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の先行技術は、表面の欠陥を検出する技術を提供するものであるが、欠陥部分が凹か凸かを判定するものではない。先ほど述べたような、セラミックスウェハーの場合、ボイドのような凹状の異常部のほか、表面に付着した凸状の汚れやコンタミ（ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ） がある。凹状の異常は、製品として利用できないため後工程で取り除く必要があるが、凸状の異常部の場合は、洗浄等により異常を解消することができる。つまり、凸状の異常の場合は、真の欠陥ではなく、後処理を施すことで製品として利用することができる。したがって、表面検査を行うに際して、検出された異常が凹であるか凸であるかを識別する必要がある。
【０００６】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、その課題は、被検査材の表面検査を行うに際して、検出された異常部の凹凸情報も含めて検出することのできる高速凹凸判定可能な表面検査方法及び表面検査システムを提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
＜課題解決手段１＞
上記課題を解決するため本発明に係る高速凹凸判定可能な表面検査方法は、
被検査材の表面に散在する異常部を検査する表面検査方法であって、
低倍率対物レンズを用いて、被検査材の表面の検査領域内を走査させ、検査領域部分の低倍率検査画像を取得するステップと、
前記低倍率検査画像を画像処理することで、異常部を検出し、その位置を演算・記憶するステップと、
高倍率対物レンズを用いて、前記記憶された異常部の位置において、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を複数取得するステップと、
前記複数の高倍率検査画像に基づいて、正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、これらの位置情報から異常領域が凹であるか凸であるかを判定するステップとを有することを特徴とするものである。
【０００８】
この構成による表面検査方法の作用・効果は、以下の通りである。
【０００９】
まず、低倍率対物レンズを用いて、被検査材の表面の検査領域を走査して、低倍率検査画像を取得する。走査されるべき被検査材の検査領域は、表面の全領域でもよいし、予め設定した一部の領域でもよい。また、走査を行う場合に、対物レンズを含む後に説明する共焦点光学系を移動させてもよいし、被検査材を移動させてもよい。低倍率検査画像の検査領域部分の大きさは適宜に設定できる。走査を行うことで、低倍率検査画像を取得することができる。取得した各低倍率検査画像を画像処理し、異常部を検出する。この異常部の位置（座標）を演算して求め記憶する。この段階では、異常部が凹状であるか凸状であるかは不明である。
【００１０】
次に、対物レンズを高倍率対物レンズに切り替える。記憶された異常部の位置において、対物距離を変えつつ、複数の高倍率検査画像を取得する。高倍率の対物レンズを使用するので、異常部を拡大した状態で撮影することができる。同じ位置で対物距離を変えた複数の高倍率検査画像を取得するので、これを画像処理等することで、高さ方向の情報を取得するものである。つまり、撮影された検査領域部分内に含まれる正常領域の高さ情報と、異常領域の高さ情報を取得するものである。この高さ情報から異常領域が正常領域（表面）に対して高い位置にあるのか低い位置にあるのかが分かる。その結果、被検査材の表面検査を行うに際して、検出された異常部の凹凸情報も含めて検出することのできる表面検査方法を提供することができる。
【００１１】
＜課題解決手段２＞
本発明における、前記低倍率検査画像の画像処理において、
得られた低倍率検査画像から、被検査材の表面を照明する光源のシェーディング成分を抽出したシェーディング画像を取得するステップと、
前記低倍率検査画像から前記シェーディング画像を差分した差分画像を取得するステップとを有することが好ましい。
【００１２】
光源の光量は、照射される全領域に対して均一ではなく、例えば、二次元ガウス分布を有している。このようなシェーディング成分が画像信号に含まれると誤検出の原因となる。そこで、得られた低倍率検査画像から、シェーディング成分を抽出したシェーディング画像を取得する。このシェーディング画像を低倍率検査画像から差分することで、光源のシェーディングの影響を除去できる。その結果、精度のよい表面検査を行うことができる。
【００１３】
＜課題解決手段３＞
本発明の好適な実施形態として、多数取得される低倍率検査画像のうちの特定の１つを基準低倍率検査画像とし、この基準低倍率検査画像から取得された差分画像を基準差分画像とした場合、
基準差分画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムにおいて、高輝度側から順に各濃度における画素数を積算し、その積算画素数の全画素数に対する割合が所定の割合になった時点の濃度値を基準二値化しきい値として求めるステップと、
前記基準差分画像の濃度平均値を基準濃度平均値として取得するステップと、
前記基準低倍率検査画像以外の残りの低倍率検査画像については、得られた差分画像から濃度平均値を取得するステップと、
この濃度平均値の前記基準濃度平均値に対する増減値を取得するステップと、
前記基準二値化しきい値と前記増減値から補正二値化しきい値を取得するステップとを備え、
得られた補正二値化しきい値に基づいて差分画像を二値化して二値化画像を得るステップと、
得られた二値化画像に基づいて異常部があるか否かを判定するステップとを有することが好ましい。
【００１４】
前述したシェーディングの影響を除去した差分画像を求めた場合、これを二値化しきい値により二値化することで、異常部を抽出できる。ただし、二値化しきい値を固定値にしておくと、不都合なことが生じる。つまり、光源の全体的な明るさが変動することがある。かかる場合にも適切な二値化画像が得られるようにしておく必要がある。そこで、多数得られた低倍率検査画像のうちの特定の１つを基準低倍率検査画像とし、これに基づいて、まず、基準差分画像、基準二値化しきい値、基準濃度平均値を求めておく。残りの低倍率検査画像については、差分画像から濃度平均値を求め、これと基準濃度平均値との増減値を求める。この増減値が光源の光量変化分に相当する。そこで、この増減分だけ基準二値化しきい値を補正し、この補正された二値化しきい値を用いて二値化画像を作成する。これにより、適切な二値化画像を得ることができ、異常部の検出精度を上げることができる。
【００１５】
＜課題解決手段４＞
上述の方法で異常部を検出した場合、前記各低倍率検査画像から得られた異常部の位置及びサイズを表示させる欠陥分布マップを作成するステップを有することがより好ましい。
【００１６】
これにより、被検査材における異常部の分布状況を視覚的に確認することができ、異常部の発生原因や発生傾向の取得に寄与できる。
【００１７】
＜課題解決手段５＞
本発明に係る表面検査方法においては、
前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された各々の第１高倍率検査画像について、明るさ平均値を取得するステップと、
得られた前記明るさ平均値と前記対物距離との関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離に基づいて、被検査材の合焦位置を取得するステップとを有することが好ましい。
【００１８】
高倍率対物レンズによる検査は、異常部が凹状か凸状かを識別するために行われる。まず、低倍率対物レンズを用いて検出された異常部に、高倍率対物レンズを位置させる。つまり、異常部が検出されなかった箇所にはレンズを持っていかない。そして、対物距離を段階的に変えながら、複数の第１高倍率検査画像を取得する。複数取得するのは、被検査材の合焦位置を求めるためである。共焦点光学系であるため、被検査材の位置が合焦位置から外れると、撮像手段へ入射される光量が低下する。そこで、第１高倍率検査画像の明るさ平均値と、対物距離との関係を複数求めることで、明るさ平均値が最大となる対物距離を求める。この求めた対物距離が合焦位置に他ならない。これにより、被検査材の合焦位置を求めることができる。
【００１９】
＜課題解決手段６＞
合焦位置の求め方としては種々考えられるが、前記明るさ平均値と前記対物距離の関係から近似式を求め、この近似式から、前記合焦位置を取得することが好ましい。
【００２０】
かかる近似式に基づいて、合焦位置を精度よく求めることができる。
【００２１】
＜課題解決手段７＞
合焦位置を求めた後は、前記合焦位置に前記被検査材を位置させた状態で、前記高倍率対物レンズにより合焦点画像を取得するステップと、
この合焦点画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムから二値化しきい値を取得するステップと、
この二値化しきい値に基づいて、前記合焦点画像から二値化画像を取得するステップと、
この二値化画像に基づいて、異常領域が規定されたマスク画像を取得するステップとを有することが好ましい。
【００２２】
次に、合焦位置に被検査材を位置させて、高倍率対物レンズにより合焦点画像を取得する。この合焦点画像の濃度ヒストグラムを求め、二値化しきい値を取得する。低倍率検査画像の場合と異なり、高倍率の画像であるから異常領域の大きさも大きく撮影されている。よって、二値化しきい値も明確に求めやすい。合焦点画像を得ることで、マスク画像も正確に作成することができる。
【００２３】
＜課題解決手段８＞
二値化しきい値の求め方として、例えば、前記濃度ヒストグラムの曲線を二分する点を取得し、その位置を二値化しきい値とするものがあげられる。
【００２４】
被検査材が多結晶体の場合、得られた濃度ヒストグラム曲線には、山が２つできる傾向がある。２つの山のうちの１つは、異常領域に基づくものであり、もう１つは、多結晶体の表面模様に基づくものである。したがって、山と山の間、すなわち、曲線が下に凸になる位置を二値化しきい値とすることが好ましい。
【００２５】
＜課題解決手段９＞
本発明の好適な実施形態として、前記マスク画像は、正常領域が白レベルで、異常領域が黒レベルの正常領域マスク画像と、正常領域が黒レベルで、異常領域が白レベルの異常領域マスク画像とを含んでおり、
前記マスク画像を取得後、前記高倍率対物レンズにより、再度対物距離を段階的に変えながら、複数の第２高倍率検査画像を取得するステップと、
得られた各第２高倍率検査画像と、前記正常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた正常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
前記各第２高倍率検査画像と、前記異常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた異常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
段階的に得られた正常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、正常領域の対物距離を演算するステップと、
段階的に得られた異常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、異常領域の対物距離を演算するステップと、
求められた前記正常領域の対物距離と異常領域の対物距離とから、異常領域が表面に対して凹か凸かを判定するステップとを有するものがあげられる。
【００２６】
マスク画像として、正常領域マスク画像と異常領域マスク画像の２つを求める。正常領域マスク画像の白黒を反転させたものが異常領域マスク画像である。あらためて、対物距離を変えながら第２高倍率検査画像の複数を取得する。各第２高倍率検査画像と、２つのマスク画像について、論理積を求める。この論理積から、正常領域の明るさ平均値と、異常領域の明るさ平均値を対物距離に応じて段階的に求めることができる。ここで、共焦点光学系の特性から、明るさ平均値が最も大きくなる高さ位置に、正常領域と異常領域が存在することになる。このようにして得られた正常領域の対物距離と異常領域の対物距離の値から、異常領域が正常領域に対して凹か凸かを求めることができる。その結果、異常部が凹状か凸状かを識別することができる。
【００２７】
＜課題解決手段１０＞
本発明の別の好適な実施形態として、前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された各々の第１高倍率検査画像について、明るさ平均値を取得するステップと、
得られた前記明るさ平均値と前記対物距離との関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離に対応した第１高倍率検査画像を選択するステップと、
この選択された第１高倍率検査画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムから二値化しきい値を取得するステップと、
この二値化しきい値に基づいて、前記選択された第１高倍率検査画像から二値化画像を取得するステップと、
この二値化画像に基づいて、異常領域が規定されたマスク画像を取得するステップとを有するものがあげられる。
【００２８】
先ほどは、複数の第１高倍率検査画像の明るさ平均値と対物距離に基づいて合焦位置を求め、さらに合焦点画像を取得する手順を説明した。本構成は、合焦点画像をあらためて取得しない手順によるものである。すなわち、 ある異常部について得られた複数の第１高倍率検査画像について明るさ平均値を取得する。明るさ平均値が最も大きくなる第１高倍率検査画像を選択する。この選択された第１高倍率検査画像の対物距離は合焦位置にあるか、合焦位置に最も近い位置にあるとみなすことができる。よって、この選択された画像に基づいて、先ほどと同様にマスク画像を作成することができる。
【００２９】
＜課題解決手段１１＞
本発明の別の好適な実施形態として、前記マスク画像は、正常領域が白レベルで、異常領域が黒レベルの正常領域マスク画像と、正常領域が黒レベルで、異常領域が白レベルの異常領域マスク画像とを含んでおり、
前記マスク画像を取得後、取得済みの前記複数の第１高倍率検査画像と、前記正常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた正常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
前記各第１高倍率検査画像と、前記異常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた異常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
段階的に得られた正常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、正常領域の対物距離を演算するステップと、
段階的に得られた異常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、異常領域の対物距離を演算するステップと、
求められた前記正常領域の対物距離と異常領域の対物距離とから、異常領域が表面に対して凹か凸かを判定するステップとを有するものがあげられる。
【００３０】
先に説明した方法では、再度第２高倍率検査画像を取得する方法を説明したが、本構成は、取得済みの第１高倍率検査画像を用いて、正常領域マスク画像と異常領域マスク画像を作成し、正常領域の対物距離と異常領域の対物距離を求める。これに基づいて、異常部の凹凸を判定できる。この点は、すでに説明した通りである。この構成は、第２高倍率検査画像を取得しなくてすむので、検査時間を短縮することができる。
【００３１】
＜課題解決手段１２＞
本発明の更に別の好適な実施形態として、前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された複数の第１高倍率検査画像を用いて、画像を構成する各画素の明度値から各画素の対物距離を取得するステップと、
画像中の各画素の位置座標に基づいて、対物距離方向の重心位置をしきい値Ｍとして求めるステップと、
しきい値Ｍ以上の対物距離にある画素の画素数と、しきい値Ｍ未満の対物距離にある画素の画素数を求めるステップと、
画素数の多い側を正常領域、少ない側を異常領域とし、これにより、異常領域の凹凸を判定するステップとを有するものがあげられる。
【００３２】
この構成は、マスク画像を求める方法とは、全く異なる原理によるものである。 複数の第１高倍率検査画像を取得する点は同じであるが、ここから先の手順が異なる。 ある異常部について、取得した画像の各画素について、各画素の明度値と対物距離との関係から、各画素の対物距離を求める。 共焦点光学系による撮像であるから、最も明度値が大きくなる対物距離がその画素の合焦位置（又はその近傍）とすることができる。例えば、各画素の位置座標を（ｘ，ｙ）で表わし、対物距離をＤ（ｘ，ｙ）で表わし、対物距離方向（Ｚ軸方向） の重心位置をしきい値として、
しきい値Ｍ＝｛ΣΣＤ２ （ｘ，ｙ）｝／ΣΣＤ（ｘ，ｙ）
を求める。ただし、ΣΣはｘ方向の積算とｙ方向の積算の両方を行うことを示す。このしきい値Ｍは、対物距離と画素数の関係を表わす分布曲線の重心位置を示す指標であり、対物距離と同じ単位で示すことができる。そして、しきい値Ｍ以上の対物距離にある画素の画素数と、しきい値Ｍ未満の画素の画素数とを求め、画素数の多い側を正常領域と決定する。そして、異常領域がしきい値Ｍよりも上側にあれば異常部は凸であると判定でき、下側にあれば異常部は凹であると判定できる。
【００３３】
なお高倍率対物レンズによる検査においては、異常部にて複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、この画像を用いて画像処理やその他の演算処理等を行うステップの順序であるが、最初に全異常部について複数の第１高倍率検査画像を取得してから（一旦これらを記憶装置に保存する）画像処理等を行ってもよいし、異常部にて第１高倍率検査画像を取得するステップと画像処理等を行うステップとを繰り返してもよい。すなわち、 検出された異常部が複数存在する場合は、適宜の順序で行うことができる。
【００３４】
＜課題解決手段１３＞
本発明に係る被検査材の表面に散在する異常部を検査する表面検査システムは、
低倍率対物レンズを用いて、被検査材の表面の検査領域内を走査させ、検査領域部分の低倍率検査画像の多数を順次取得する手段と、
前記低倍率検査画像を画像処理することで、異常部を検出し、その位置を演算・記憶する手段と、
高倍率対物レンズを用いて、前記記憶された異常部の位置において、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を複数取得する手段と、
前記複数の高倍率検査画像に基づいて、正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、異常領域が凹であるか凸であるかを判定する手段とを有することを特徴とするものである。
【００３５】
かかる構成によるシステムの作用・効果は、すでに述べた通りである。
【００３６】
【発明の実施の形態】
＜装置構成＞
本発明に係る高速凹凸判定可能な表面検査方法を実施するためのシステム（装置）構成を図１により説明する。被検査材としては、特定のものに限定されないが、セラミックスウェハーにような多結晶体の検査には好適である。多結晶体は、Ａｌ２ Ｏ３ （アルミナ）やＴｉＣの各結晶により、数μｍ大の白黒の模様が生じる。この白黒模様は欠陥ではないため、これと区別できたかたちで欠陥を検出できなければならない。また、多結晶体の表面の異常には、ボイドのような凹状の異常と、コンタミや汚れ等の凸状の異常とがあるが、真の欠陥は凹状のボイドであり、凸状の異常は、多結晶体ウェハの表面を洗浄することで、取り除くことが出来る。したがって、異常部を検出するだけでなく、それが凸状か凹状かも識別できなければならない。
【００３７】
図１において、被検査材である多結晶体ウェハＡは、ＸＹステージ１の上に搭載される。多結晶体ウェハＡは、表面が平面に形成された円板状であるが、矩形状等でもよく、特定の形状に限定されるものではない。ＸＹステージ１は、固定された測定架台２の上に載せられており、Ｘ方向とＹ方向に独立して移動させることができる。駆動機構としては、ボールネジ駆動型のステージを使用している。かかるＸＹステージ１を設けることで、多結晶体ウェハＡをＸＹ平面内で走査させることができる。
【００３８】
ＸＹステージ１に垂直な方向にＺステージ３が設けられている。Ｚステージ３は、共焦点光学系の全体をＺ軸方向（上下高さ方向）に移動させるものであり、やはりボールネジ駆動型のステージを使用している。
【００３９】
多結晶体ウェハＡの表面の画像を撮影するためのＣＣＤカメラ４がＺステージ３の最上部に配置される。そして、ＸＹステージ１に近い側に、対物レンズが設けられており、低倍率対物レンズ５ａと高倍率対物レンズ５ｂの２つをレボルバ６により切り替え可能に構成されている。対物レンズ５により撮影された画像は、鏡筒７及び中間光学系８を介してＣＣＤカメラ４に結像される。ここで、Ｚステージ３に搭載されている光学系は共焦点光学系と呼ばれている。共焦点光学系にＣＣＤカメラ４（撮像系）を含めたものを共焦点撮像系と呼ぶ。なお、撮像手段は、ＣＣＤカメラでなくても良い。
【００４０】
＜共焦点光学系について＞
共焦点光学系とは、図２にモデル図を示すように、点光源（光源側ピンホール）と点検出器（検出器側ピンホール）が、ある焦点面に対して結像（共役）位置に配置された光学系を言う。このため同一平面内のぼけ像や、光軸方向にずれた点からの光は、検出器側でほとんど受光されず、空間分解能が非常に高いという特徴がある。図１の装置では、検出器としてＣＣＤカメラ４を使用し、光源としてレーザー光を使用している。中間光学系８の中に、ビームスプリッターが設けられている。レーザー光を用いるのは、直進性が要求されるためである。
【００４１】
共焦点光学系を用いることにより、対物レンズまたは被検査材を光軸方向に移動させて対物距離を変化させ、検出器側の出力が最大になる位置を求めることで、被検査材表面の高さ位置を計算可能である。
【００４２】
この方法により得られる高さ情報の分解能は、一般的には、使用する対物レンズの開口率に反比例する。すなわち、開口率が高い（倍率が高い）対物レンズを使用すれば、高さ分解能が小さくなり、異常部の凹凸高さの測定精度が向上する。
【００４３】
また、共焦点光学系では、その構造上、空間内のある一点しか捉えることが出来ない。そこで、この光学系を用いて二次元画像を取得するには、視野範囲内において、光軸を被検査材表面上で二次元方向（ＸＹ方向）に走査しなければならない。このようにして得られた画像を、共焦点画像と呼ぶことにする。
【００４４】
共焦点光学系における被検査材表面上における光軸の二次元走査方法としては、種々の方法が知られており、光軸を機械的に直接走査するガルバノミラー方式や、多数のピンホールを開けたディスクを回転させながら二次元走査するニポウディスク方式（図３参照）等がある。
【００４５】
本実施形態では、ニポウディスク方式ではあるが、防振機構を設けている。その理由は、次の通りである。測定架台２の上にＸＹステージ１を設けており、これにより、多結晶体ウェハＡを移動させながら検査を行っているので、この移動による振動の影響が考えられるからである。多結晶体ウェハＡを移動させる速度を極めて低速にすれば、移動に伴う振動の影響はなくなるが、検査時間が非常に長くなってしまい、検査効率が悪くなる。本実施形態においては、空気バネ方式の防振機構を用いている。もちろん、他の方式でもよい。
【００４６】
ニポウディスク方式においては、画像視野よりも大きな面積を持つ二次元光束を照射し、多数のピンホールを開けたディスクを回転させ、光束の各部分を遮光しながら二次元走査する機構となっている。ディスクの回転部以外に複雑な機械機構を持っておらず、耐振性の面で非常に優れている。また、二次元光束を照射するため、原理的にはガルバノミラー方式のような濃度ムラは生じない。ただし、レーザー光源からのスポット光を、シリンドリカルレンズ及びコリメートレンズ等を用いて平行光に広げて二次元光束として使用する場合、レーザー光量の二次元ガウス分布が残る。このため、光軸の中心付近は明るく、周辺部は暗くなり、得られた画像内に二次元シェーディングが生じる。この二次元シェーディングがあると、異常部を誤検出する可能性がある。本発明では上記のシリンドリカルレンズ等を用いているので、シェーディング補正している。これについては、後述する。
【００４７】
対物レンズと被検査材表面との対物距離を変更する手段としては、被検査材そのものを光軸方向に沿って移動させる方法、ピエゾアクチュエータ等を使用して対物レンズを移動させる方法、厚みの異なる平行平板を光路内に挿入して光路長を変化させる方法等がある。本実施形態では、被検査材は光軸方向（Ｚ軸方向）に固定し、共焦点撮像系の全体を移動させるＺステージ３を使用している。
【００４８】
対物レンズについては、開口率の低い低倍率対物レンズ（２．５倍、ＮＡ０．０７５）５ａと、開口率の高い高倍率対物レンズ（１００倍、ＮＡ０．９５）を使用し、これらのレンズの切り替え機構としてレボルバ６を使用している。ただし、切り替え機構としては、特定の機構に限定されるものではない。
【００４９】
＜制御ブロック構成＞
図１に示すように、制御装置１０が設けられており、その制御ブロック構成を図４に示す。制御回路として、ステージ制御部１１とレンズ切替制御部１２とを備えている。ステージ制御部１１は、ＸＹステージ１とＺステージ３の作動を制御する。つまり、ＸＹステージ１を移動させるモーターを制御することで、被検査材を走査することができる。どのような順番で走査するかは、予め、プログラムしておくことができる。また、Ｚステージ３を移動させるモーターを制御することで、対物距離を変更することができる。なお、ＸＹステージ１のＸ座標とＹ座標については、位置検出センサー１ａによりモニターできる。Ｚステージ３のＺ座標についても、位置検出センサー３ａによりモニターできる。レンズ切替制御部１２は、レボルバ機構６を制御する。これにより、低倍率対物レンズ５ａと高倍率対物レンズ５ｂの切替を自動的に行うことができる。
【００５０】
ＣＣＤカメラ４により取得される画像信号は、Ａ／Ｄ変換部１３によりデジタル信号に変換され、画像メモリ１４に一旦保存される。画像処理部１５は、ＣＣＤカメラ４により取得された画像データを画像処理する機能を有する。画像処理部１５は、画像処理プログラム等のソフトウェアや、演算処理を行うための回路（ハードウェア）、演算を行うための作業エリアとしてのメモリ等の適宜の組み合わせにより構成することができる。画像処理部１５の機能として、図４には、検査画像取得手段、シェーディング画像取得手段、差分画像取得手段、・・・等がある。それぞれの機能については、後述する。
【００５１】
データ保存部１６には、検出された異常部の位置データ、大きさデータ、対物距離データ等の種々のデータが保存される。また、画像データも保存される。モーター９には、画像処理を行った結果や検査結果を表示させることができる。
【００５２】
＜＜検査手順＞＞
次に、図１の装置を用いて検査を行う場合の検査手順を説明する。検査は、大きく分けて、低倍率対物レンズ５ａを使用した粗検査と、高倍率対物レンズ５ｂを利用した精密検査とに分けられる。検査手順の概要は、図５のフローチャートに示される。被検査材としては、多結晶体ウェハＡ（以下、単にウェハと言う。）を用いている。
【００５３】
＜１．粗検査＞
まず、対物レンズ５を低倍率対物レンズ５ａにセットする。ウェハ表面の全表面領域又は予め設定した表面領域を検査する。この検査の対象となる領域を「検査領域」と称することとする。また、ウェハＡは円板形をしている。まず、ＸＹステージ１を用いて、検査領域内を所定ピッチで移動し（走査し）、ＣＣＤカメラ４により低倍率の画像を取得する。１枚の画像として取得できる検査領域の大きさは、３ｍｍ×４ｍｍ程度であり、これを「検査領域部分」と称する。既に説明したように、１枚の画像を得るためにニポウディスク方式の光軸の走査が行われる。そして、ＸＹステージ１により検査領域を走査することで、低倍率の画像を得ることができる。この画像を「低倍率検査画像」と称することとする。取得された低倍率検査画像は、データ保存部１６に保存される。また、この低倍率検査画像は、共焦点画像である。すなわち、ウェハ表面を合焦位置に置いた状態での画像が取得される。
【００５４】
図６は、粗検査における走査（ウェハのピッチ送り）を説明する図である。 丸で描かれているのが、ウェハの形状であり、検査領域部分は小さな矩形で示されている。 走査方向の一例が破線の矢印で示されている。処理速度は、１視野（検査領域部分の一ヶ所）あたり３５０ｍｓｅｃである。
【００５５】
＜シェーディング補正＞
次に、この低倍率検査画像からシェーディング成分を除去する処理について説明する。シェーディングについてはすでに述べた通り、画像内には光量のガウス分布が生じている。この画像を図７に示す。図７からも分かるように、シェーディングとは、画像内において広範囲にわたる、ゆるやかな（低周波の）明るさのムラのことを言う。一方、検出すべき異常部は、広範囲にわたるようなものではなく、ごく微小な領域である。例えば、０．０１×０．０１ｍｍ程度の大きさである。また、異常部が存在すると、濃度の変化も急峻になる。すなわち、異常部における明るさの変動は、高周波成分を有することになる。
【００５６】
かかる観点から、原画像（低倍率検査画像）に対して、平滑化フィルターをかける（平滑化処理を行う）ことで、高周波成分を取り除くことができる。この高周波成分を取り除いた画像は、低周波成分のみの画像、すなわち、シェーディング画像である。したがって、原画像（低倍率検査画像）からシェーディング画像を差分することで、シェーディング成分を取り除いた補正画像（差分画像）が得られる。この差分画像を図８に示す。
【００５７】
シェーディング成分を取り除くもう１つの処理方法を説明する。すでに述べたように、二次元シェーディングが発生する要因は、レーザー光源の光束の二次元ガウス分布である。したがって、原画像の縦もしくは横のライン毎に濃度断面積情報を取得し、これを多次元関数もしくはガウス関数等で近似する。その結果を１ライン分の濃度断面データとして演算し取得する。図７の右側に、ある横ラインの濃度断面曲線が示されている。この関数を全ラインについて求めることで、二次元シェーディングのみを抽出したシェーディング画像を得ることができる。そして、このシェーディング画像を原画像から差分すれば、シェーディング成分を除去した差分画像を得ることができる（図８参照）。図８において、あるラインについての濃度断面データが示されているが、シェーディング成分（低周波成分）が除去されていることが分かる。なお、この濃度断面データには、高周波成分がライン全体にわたって存在しているが、これはウェハが多結晶体であることによるものである。すなわち、 アルミナ、ＴｉＣの各結晶により、数μｍ大の白黒の粒子模様が表面に存在するからである。もちろん、この白黒の粒子模様は欠陥ではない。
【００５８】
ところで、所定ピッチでウェハを移動させながら、撮影される低倍率検査画像のすべてについてシェーディング画像を作成するのは、処理時間が多大なものになり好ましくない。
【００５９】
原理的には、レーザー光束のガウス分布は、各画像ごとに同じであると考えられる。したがって、毎回シェーディング画像を生成する必要はない。そこで、本発明においては、ウェハ表面のある位置を撮像した低倍率検査画像を基準低倍率検査画像とし、この基準低倍率検査画像についてシェーディング画像を生成する。このようにして得られたシェーディング画像を他のすべての低倍率検査画像を補正する場合にも利用する。これにより、検査処理時間の短縮化を図っている。
【００６０】
ここで基準低倍率検査画像とすべき検査領域部分は、ウェハ表面上のどの箇所でもよい。本実施形態では、便宜上、ウェハの中心位置を基準として設定している。ウェハは、どの部分をとっても、表面状態はほぼ一様であるからである。また、基準低倍率検査画像として撮像した画像内に、仮に欠陥等の異常部があったとしても、シェーディング画像を作成する場合に、明るさの高周波変動成分である異常部は消えてしまうため、異常部の存在は影響しないからである。
【００６１】
＜異常部の検出＞
次に、シェーディング補正した差分画像に基づいて、異常部を検出する方法を説明する。ＣＣＤカメラ４により取得された低倍率検査画像（共焦点画像）において、均一な平面である表面に対して、異常部は凹凸を有する。ここで共焦点光学系の特徴により、凹凸異常部は、その周囲の正常領域に比べると暗く写る。共焦点光学系のような落射照明では、均一な平面に対しては照明が正反射して明るく見えるが、異常部では、反射面形状が均一な状態ではないため、照明が乱反射して暗く見える。この特徴に着目して異常部を検出する。そのため差分画像に対して、二値化やラベリング等の画像処理手法を用いて解析し、ラベルとして異常部を検出する。
【００６２】
＜しきい値の演算方法＞
差分画像を二値化するためには、二値化しきい値を求める必要がある。二値化しきい値として、固定された値を使う方法もあるが、画像全体の明るさ変動があった場合に、誤検出をする恐れがある。また、濃度ヒストグラムの分布状況から計算をするモード法、判別分析法、Ｐ−タイル法等が一般的に知られているが、単純にこれらの手法を用いるのではなく、工夫が必要とされる。
【００６３】
本発明の場合、低倍率対物レンズ５ａの倍率は２．５倍であり、４ｍｍ×３ｍｍ程度の検査領域部分（視野）に対して、検出すべき異常部の大きさは０．０１ｍｍ×０．０１ｍｍ程度であり、面積比にして１／１０万にも満たない程度の大きさしかない。したがって、一般的な二値化方法では、異常部を正確に検出できるしきい値を演算できない。
【００６４】
そこで、まず、基準低倍率検査画像をシェーディング補正した基準差分画像から濃度ヒストグラムを取得する。この濃度ヒストグラムの増減を曲線データに置きかえた例を図９に示す。ヒストグラムには、大きな山が１つ見られる。これは、ウェハ表面の白黒模様によるものである。そして、異常部が存在した場合、その分布は矢印Ｂで示すあたりに存在する。ただし、異常部の部分が、明確な山を形成することは通常はない。異常部の濃度は、通常は、白黒模様の「黒」部分よりも暗くなる。これは、共焦点光学系で撮像したことによるものであり、異常部は焦点面には存在しないため、焦点面に存在する白黒模様よりも暗く写る。
【００６５】
次に、このヒストグラムを基に、高輝度側から各濃度における度数（画素数） を順次積算していく。この積算度数が、ある所定割合になった時点の濃度位置を二値化しきい値として採用する。例えば、全画素中の９９．９％に到達した時点の濃度値（図９のＳで示す位置）を二値化しきい値とし、特に、基準差分画像から求めたものを「基準二値化しきい値」と称する。上記の所定割合をどの程度にするかについては、画像の中に占める異常部の面積比に対応して適宜定めることができる。
【００６６】
また、基準差分画像から濃度平均値も求めておく。これは画像内にある全画素の濃度値を積算して、これを画素数で割った値を採用する。これは画像全体の明るさの指標になるものである。この基準差分画像から得られた濃度平均値を、「基準濃度平均値」と称する。以上のように、基準低倍率検査画像に基づいて、基準差分画像、基準二値化しきい値、基準濃度平均値を求める。
【００６７】
＜しきい値の補正＞
先ほど述べたように、レーザー光源のガウス分布については変動はないが、光源の全体光量は時間と共に変動する可能性がある。よって、この変動要因を考慮する必要がある。光量の変動が生じると、図９の破線で示すように、ヒストグラムの山が横軸に沿って移動する。したがって、二値化しきい値を固定しておくと、誤検出の原因となる。
【００６８】
そこで基準差分画像以外の差分画像については、差分画像から濃度平均値を求め、この濃度平均値と基準濃度平均値との増減値を求める。この増減値を使用して、基準二値化しきい値に加算もしくは減算した値を補正二値化しきい値として利用する。したがって、基準差分画像以外の差分画像は、増減値により補正された二値化しきい値を利用して差分画像を二値化し、二値化画像を取得する。これにより、光量変動の影響を受けない精度のよい異常部検出を行うことができる。
【００６９】
以上のような方法で、二値化画像を取得する。異常部があれば、その領域をラベルとして抽出することができる。
【００７０】
＜欠陥分布マップの作成＞
以上のように抽出された異常部ラベルについては、画像内における異常部の位置（ラベル重心位置等） 及びラベルの大きさ（ラベルを構成する画素数）と、その画像を取得したＸＹステージ１の走査位置とを得ることができる。これらの異常部ラベルの情報は、データ保存部１６に保存される。このように、画像内における異常部の位置と、ＸＹステージ１の走査位置とから、ウェハ表面における異常部の位置を一意的に演算することができる。ウェハ表面の検査領域内をすべて走査することで、検査領域内のすべての異常部の位置と大きさの情報（リスト）を取得でき、これを異常部リストと称する。
【００７１】
以上のようにして求められた異常部の位置の分布状況をモニター９に表示させることができる。これを欠陥分布マップと称する。これを図１０に示す。これを見ることで、異常部の分布状況を知ることができる。また、異常の発生原因を見つける手助けにもなる。例えば、ウェハを手で触った跡とか、洗浄で落ちきっていない汚れ等は、分布状況を見れば明らかに分かる。
【００７２】
また、欠陥分布マップにおける異常部の位置の表示は、検出した異常部の大きさによって色を変える等の工夫を施してもよい。
【００７３】
図５のフローチャートでは、１ヶ所の検査領域部分について撮像を行い、異常部の検出処理を行ってから、次の検査領域部分へと移動するようにしている。これに代えて、最初に全部の検査領域部分について、低倍率検査画像をまず取得して保存し、その次に、異常部の検出処理をまとめて行っても良い。
【００７４】
＜＜２．微細検査（凹凸判定）の第１実施形態＞＞
以上のような低倍率対物レンズを用いて検出された異常部が、凸であるか凹であるかの判定を行う。そこで、まず、対物レンズ５を高倍率対物レンズ５ｂに切り替える。粗検査において異常部リストが作成されており、各異常部の位置情報に基づいて、異常部が画像中心に来るように、ＸＹステージ１によりウェハを移動させる。
【００７５】
＜合焦位置の検出＞
まず、ウェハ表面の合焦位置を検出する。すでに述べたように、共焦点光学系では、対物距離を変えながら、検出器の出力、すなわち、画像の明るさが最大になる位置を求めれば、ウェハ表面の高さ位置（合焦位置）を求めることができる。できる限り短時間で、かつ、測定精度を損なわない程度のステップ幅で移動させて、対物距離を変えながら画像を取得する。この画像は、高倍率検査画像であるが、後で区別のため、第１高倍率検査画像と称する。このように対物距離を変えながら、複数枚の第１高倍率検査画像を取得する。
【００７６】
走査の様子を図１１に示す。この図からも分かるように、図１０において異常部が検出された箇所を順次走査していくようにしている。これにより、検査効率を高めている。
【００７７】
図１２に、取得された複数の第１高倍率検査画像の例が示されている。この例示では、スキャンピッチ（高さ方向のステップ幅）は０．５μｍであり、スキャン範囲は、±５μｍである。なお、移動は、Ｚステージ３により共焦点撮像系の全体を移動させることで行われる。図１２では、全部で２０枚（ただし、枚数は適宜設定可能である。 ）の第１高倍率検査画像が撮影されている。スキャンピッチやスキャン範囲は、異常部の凹凸のレベルに応じて適宜設定することができる。
【００７８】
次に、このようにして得られた第１高倍率検査画像の各々の画像から、画像全体もしくは画像中のある領域の明るさ平均値を演算する。明るさ平均値の求め方は、前述した差分画像の濃度平均値の求め方と同様でよい。画像の明るさの代表値として、明るさ平均値を用いるのは次の理由による。すなわち、領域中の画素の１つ１つについて明るさを求めてこれを記憶する方法では、演算速度が非常に遅くなってしまうからである。もう１つの理由は、多結晶体の場合、表面の白黒の粒子模様により、領域中の局所ごとに反射率が異なり、測定結果にばらつきが生じるという問題があるからである。そこで明るさ平均値を用いて画像の濃度（明るさ）を検出している。なお、「明るさ平均値」という用語は、「濃度平均値」という言葉で置きかえることも可能であるが、差分画像のところで説明した濃度平均値とは区別するため、明るさ平均値という用語を使用する。
【００７９】
以上のように段階的（離散的）に得られた複数の（２０通りの）明るさ平均値と対物距離の関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離を求める。段階的に画像を取得しているため、得られた２０枚の画像の中に合焦点画像があるとは限らない。本発明では、精度のよい合焦位置を演算で求めるようにしている。そこで、２０枚の画像の中から明るさ平均値の大きな画像を数枚（例えば、図１２のｇ１，ｇ２，ｇ３，ｇ４の４枚）を選択する。この４枚の画像について得られている、明るさ平均値と対物距離の関係を近似式（例えば、二次元関数やガウス関数）で置きかえる。この関数は、図１２の左側のグラフにおける［ａ］で示すような曲線になる。そして、この曲線の極値（最大値）の所が明るさ平均値が最も大きくなる位置であり、合焦位置である。
【００８０】
合焦位置が求められると、この対物距離へと共焦点撮像系を移動させる。移動は、Ｚステージ３を用いる。合焦位置への設定が終わると、この位置で、ウェハ表面の画像を撮影する。この画像を、「合焦点画像」と称することとする。この合焦点画像において、正常な均一な黒白模様を有する領域を「正常領域」と称し、それ以外の凹凸異常部の領域を「異常領域」と称する。図１３（ａ）にその合焦点画像を示すが、既に説明してきたように、異常領域は、共焦点光学系の特徴により、周囲の正常領域の画像に比べて暗く撮影されていることがわかる。この合焦点画像を正常領域と異常領域に分別するが、その方法として、画像を二値化して、各領域のマスク画像を作成する方法を採用した。
【００８１】
＜しきい値の演算方法＞
二値化しきい値を求める方法としては、予め設定した固定値（固定二値化）を用いる方法もあるが、画像の明るさが一定ではないので、固定値を用いる方法は好ましくない。また、濃度ヒストグラムの分布状況から二値化しきい値を計算するモード法、判別分析法、Ｐ−タイル法等の一般的な方法も、異常領域の大きさの大小が決まっていない等の理由からしきい値の計算結果が不安定になる等の問題がある。そこで本発明では、次のようにして二値化しきい値を求めている。
【００８２】
まず、合焦点画像から濃度ヒストグラムを取得する。合焦点画像から得た離散データを曲線データに置き換えたものを図１４に示す。これは、濃度（ｘ）と画素数（ｙ）の関数ｙ＝ｆ（ｘ）として表わすことができる。図９の場合の濃度ヒストグラムとは異なり、高倍率での画像であるから、山が２つ明確に存在する。低濃度側の山ｍ１は異常部の存在によるものであり、高濃度側の山ｍ２は白黒模様の存在によるものである。したがって、この関数ｆ（ｘ）の２番目の変曲点ｍ２（下が凸になっている箇所）を求めれば、これを二値化しきい値とすることができる。この変曲点は、濃度ヒストグラムを二分する点に相当する。 この方法によれば、画像の全体の明るさ変動に影響されることなく、精度のよい二値化しきい値を得ることができる。
【００８３】
なお、濃度ヒストグラムにノイズ成分が多く含まれてくると予想される場合は、予め、ヒストグラムの離散データを移動平均等の手法を用いて１回又は複数回平滑化処理を行い、濃度ヒストグラムを得てから離散データを曲線データに置き換えて、 二値化しきい値を求めるようにすることが好ましい。
【００８４】
＜マスク画像の作成＞
この二値化しきい値を用いて合焦点画像の二値化を行う。この二値化画像では、正常領域が白レベル（レベル１）、異常領域が黒レベル（レベル０）となる。この二値化画像を「正常領域マスク画像」とする。この正常領域マスク画像の白黒を反転させた二値化画像を「異常領域マスク画像」とする。異常領域マスク画像では、正常領域が黒レベル（レベル０）、異常領域が白レベル（レベル１）となる。図１３（ｂ）は、異常領域のマスク画像を示す図である。図１３（ｂ）のマスク画像の白黒を反転させれば、正常領域のマスク画像となる。
【００８５】
なお、正常領域のマスク画像において、ノイズ成分、すなわち、数画素単位の面積しか持たないラベルが複数含まれる場合、正常領域マスク画像に対して、収縮／膨張処理や、一定面積以下のラベル除去等の処理を行ってもよい。
【００８６】
多結晶体ウェハの場合は、各結晶の反射率の違いから、数μｍ大の白黒の粒子模様が生じることは、すでに述べた通りであるが、高倍率対物レンズ５ｂを使用した場合、粒子模様も詳細に撮影される。かかる状況下で、数百ｎｍ〜数μｍの凹凸を持ち、周囲の表面に比べて暗く写る異常領域を切り分けるには、粒子模様の黒く写る部分よりも異常領域が暗く写っていなければならない。かかる点からも、高さ方向の分解能が非常に高くなければならず、通常の測定顕微鏡を使用した焦点合わせ手法による三次元計測法では検査が不可能である。したがって、かかる点から共焦点光学系が有用である。
【００８７】
＜凹凸判定＞
マスク画像を作成後、再度Ｚステージ３を移動させて、対物距離を変えながら、複数の画像を撮影する。この時に得られる画像を、「第２高倍率検査画像」と称することとする。
【００８８】
次に撮影した複数の第２高倍率検査画像と、正常領域マスク画像との論理積を演算する。これにより、正常領域のみが抽出される（異常領域は明るさ０の画像となる）。この正常領域の画像から明るさ平均値を求める。ここで明るさ平均値を求める理由は、既に第１高倍率検査画像のところで説明したのと同じである。正常領域の明るさ平均値と対物距離の関係をデータ保存部１６に保存する。
【００８９】
次に、得られた複数の第２高倍率検査画像と、異常領域マスク画像との論理積を演算する。これにより、異常領域のみが抽出される（正常領域は明るさ０の画像となる）。この異常領域の画像から、明るさ平均値を求める。同様に、異常領域の明るさ平均値と対物距離との関係もデータ保存部に保存する。離散的に得られた、複数の明るさ平均値と対物距離との関係から近似式を求め、明るさ平均値がピークになる位置を求める。正常領域における明るさ平均値と対物距離との関係式は、図１２の左側のグラフの［ａ］で示すようなグラフになる。これに対して、異常領域が凹状の場合は、同じグラフの［ｂ］で示すような曲線になる。凸状の場合は［ｃ］で示すような曲線になる。つまり、凹と凸とでは、曲線のずれる方向が逆になる。これらの曲線（近似式）から、正常領域と異常領域の高さ方向の関係がわかる。また、対物距離の差（明るさ平均値のピーク位置の差）が凹凸の量である。以上のようにして、異常部の凹凸を分別することができる。凹であれば、ボイド欠陥であり、凸であれば、コンタミや汚れである。
【００９０】
全ての異常部について凹凸判定ができた後に、再度、欠陥分布マップ（不図示）を作成する。このマップでは、凹と凸の識別ができるように、例えば、色分け手法によりマップを作成する。また、凹欠陥については、その深さや面積についても色分け手法を用いて表示させてもよい。
【００９１】
＜微細検査の別実施形態１（メモリスキャン方式１）＞
図５のフローチャートでは、ウェハを移動させながら検査を行っているが、これに限定されるものではない。すなわち、 ウェハを移動させながら第１高倍率検査画像を取得してメモリ内に保存し、粗検査において抽出された異常部のすべてについて第１高倍率検査画像を取得した後に、各異常部について凹凸判定を行うようにしてもよい。すなわち、 メモリ内に保存されている画像データを順次走査していく方式である。この手順を図１５のフローチャートに示す。
【００９２】
第１実施形態と同様に、対物レンズ５を高倍率対物レンズ５ｂに切り換える。粗検査において異常部リストが作成されており、各異常部の位置情報に基づいて、異常部が画像中心にくるように、ＸＹステージ１によりウェハを移動させる。
【００９３】
第１実施形態と同様に、対物距離を段階的に変えながら、複数枚の第１高倍率検査画像を取得する。この複数の第１高倍率検査画像は対物距離の位置情報と共にメモリに保存する。 この動作は各異常部を順次走査しながら行われる。第１実施形態と異なるのは、まず全異常部について画像データを取得して保存する点である。
【００９４】
第１実施形態と同様に、保存されている第１高倍率検査画像の各々の画像から、明るさ平均値を演算する。段階的（離散的）に得られた複数の明るさ平均値と対物距離の関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離を求める。求められた対物距離と一致する第１高倍率検査画像があればそれを選択し、もしなければ、求められた対物距離に最も近い対物距離についての第１高倍率検査画像をメモリから選択する。
【００９５】
第１実施形態と同様に、この第１高倍率検査画像から正常領域マスク画像と異常領域マスク画像を作成する。この２つのマスク画像と、メモリに保存されている複数の第１高倍率検査画像との論理積から正常領域と異常領域を抽出する。 そして、異常領域についての明るさ平均値と、正常領域についての明るさ平均値を求める。これら明るさ平均値を対物距離の情報と共にメモリに保存する。凹凸判定については、第１実施形態と同様に、正常領域と異常領域の対物距離の差から判別することができる。
【００９６】
この別実施形態１では、対物距離を変えながら撮像する工程が１回で済む（第２高倍率検査画像を取得しない）ので効率がよい。また、マスク画像を作成するために合焦点画像ではなく、それに近い画像（取得済みの画像）を用いて行っており、この点でも工程が簡素化される。なお、第１実施形態による場合でも、この別実施形態１と同様に合焦点画像を求めないでマスク画像を作成するようにしても良い。
【００９７】
＜微細検査の別実施形態２（メモリスキャン方式２）＞
次に、微細検査の別実施形態２を説明する。この実施形態は、マスク画像を作成しないで凹凸判定を行う方法である。その手順は、図１６のフローチャートに示される。
【００９８】
第１実施形態と同様に、対物距離を段階的に変えながら、複数枚の第１高倍率検査画像を取得する。この複数の第１高倍率検査画像は対物距離の位置情報と共にメモリに保存する。 この動作を各異常部にて行う。第１実施形態と異なるのは、まず全異常部について画像データを取得して保存する点である。（別実施形態１と同様）
次に、保存されている第１高倍率検査画像の各画素について、対物距離を求める。すなわち、 各画素の段階的（離散的）に得られた複数の明度値と対物距離の関係から、明度値が最大となる対物距離を求める。この対物距離の求め方については、すでに説明してきた方法と同じであるが、画像に含まれる各画素（全画素）について対物距離を求める点が特徴である。
【００９９】
各画素の２次元座標（ｘ，ｙ）と共に対物距離をメモリに保存する。これにより、各画素の対物距離が２元的に展開された対物距離マップ（図１８参照）が作成されることになる。これは、鳥瞰図や等高線図と同様に扱うことができる。
【０１００】
上記対物距離マップにおいて、座標（ｘ，ｙ）における画素の対物距離をＤ（ｘ，ｙ）とし、
Ｍ＝｛ΣΣＤ２ （ｘ，ｙ）｝／ΣΣＤ（ｘ，ｙ）
を求める。ここでΣΣは、ｘ，ｙの全方向を示す。図１７は、求められた各画素の対物距離（Ｚ軸方向の座標に対応）と、その対物距離の位置にある画素の画素数との関係を表わすグラフの１例である。求められたＭ（図１７に示すグラフ曲線の重心位置に対応）は、例えば、図１７に示すような位置にある。
【０１０１】
この重心位置Ｍをしきい値として、しきい値以上の領域に存在する画素数と、しきい値以下の領域に存在する画素数を演算する。画素数が多いほうを正常領域とし、画素数が少ない方を異常領域とする。異常領域の大きさは、画像全体から見るとごく一部を占めているに過ぎないからである。以上のように、正常領域がしきい値よりも下側にあれば、異常領域は凸であると判定でき、正常領域がしきい値よりも上側にあれば、異常領域は凹であると判定できる。
【０１０２】
また、対物距離マップにおいて、異常部を構成する全画素の対物距離を積分し、異常部の体積Ｖを求める。そして、図１８に示す対物距離マップにおいて、重心位置ＭとＺ軸上の座標Ｚ１で囲まれる体積Ｖ１の体積が、全体積Ｖの８０％（Ｖ１＝Ｖ×０．８）となるようにＺ１を取った時に、このＺ１とＭの差を凹凸量とすることができる。なお、上記例では８０％としているが、これに限定されるものではなく、適宜の数値を設定することができる。以上のように、マスク画像を求めない方法で凹凸判定を行うことができる。また、別実施形態１と同様に、対物距離を変えながら撮像する工程が１回で済む（第２高倍率検査画像を取得しない）ので効率がよい。
【０１０３】
＜別実施形態＞
（１）本実施形態では、共焦点光学系の１組に対して、１組のＸＹステージを使用してウェハの走査を行い、２組の対物レンズを切り替えて粗検査と精密検査を行っている。これに換えて、２組の光学系と、２組のＸＹステージを用い、そのうちの１つは、低倍率で粗検査を行い、もう１つで凹凸判定の精密検査を同時に行えるようにしてもよい。これにより、検査時間を高速にできるようにタンデムに組み込むこともできる。また、このようにタンデムにした場合、粗検査における光学系は、共焦点光学系でなくてもよく、通常の落射照明によっても異常部の検出は可能である。
【０１０４】
（２）対物距離を表わすデータは、必ずしも、対物レンズと被検査材表面の距離を直接的にあらわすものでなくてもよい。Ｚ軸方向に任意に原点（基準）を取った場合、その基準に対する距離データによって対物距離データとしてもよい。
【０１０５】
（３）微細検査における走査も、粗検査の場合と同様に、高倍率検査画像を取得しつつ凹凸判定を行ってもよいし、すべての高倍率検査画像を取得した後（全異常部を走査した後）に凹凸判定を行っても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】平面を有する被検査材の表面検査方法を実施するための装置構成を示す図
【図２】共焦点光学系のモデル図
【図３】ニポウディスク方式の構成例を示す図
【図４】制御装置の制御ブロック構成を示す図
【図５】検査手順のフローチャート
【図６】粗検査における走査（ウェハのピッチ送り）を説明する図
【図７】原画像（低倍率検査画像）を示す図
【図８】シェーディング補正した差分画像を示す図
【図９】濃度ヒストグラムの例を示す図
【図１０】欠陥分布マップの構成例を示す図
【図１１】微細検査における走査（ウェハのピッチ送り）を説明する図
【図１２】複数の第２高倍率検査画像の撮影例を示す図
【図１３】合焦点画像及びマスク画像を示す図
【図１４】濃度ヒストグラムを示す図
【図１５】詳細検査の別実施形態１の手順を示すフローチャート
【図１６】詳細検査の別実施形態２の手順を示すフローチャート
【図１７】各画素の画素数の分布を示すグラフ
【図１８】対物距離マップを示す図
【符号の説明】
１ ＸＹステージ
２ 測定架台
３ Ｚステージ
４ ＣＣＤカメラ
５ａ 低倍率対物レンズ
５ｂ 高倍率対物レンズ
６ レボルバ
Ａ 多結晶体ウェハ（被検査材）
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検査材の表面に散在する凹凸異常部を検査する表面検査技術に関し、特に、多結晶体のセラミックスウェハーに好適な表面検査技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
被検査材の１例として、鏡面状に表面研磨加工された、多結晶構造を有するセラミックスウェハーがある。かかる素材は、ハードディスクの読み取りヘッドに用いられている。ウェハー自体は、円盤状あるいは矩形状の板であり、フォトリソグラフィ等により表面に回路を形成した後、製品の大きさにカットしたものが多数得られるようにしている。かかる被検査材の表面には、異常部の中でもボイドと呼ばれる凹状の欠陥が存在すると製品としては使えないおそれがある。したがって、被検査材の表面の異常部を検査する技術が必要となってくる。被検査材の表面検査を行う技術として、下記の特許文献１，２が知られている。
【０００３】
特許文献１では、検査すべき基板の表面を光ビームにより走査して欠陥を検出し、この欠陥の近傍にマーキングを行い、検出された欠陥を高倍率のレンズで観察する。高倍率のレンズで観察するのは、欠陥の発生要因を解析するためである。
【０００４】
特許文献２では、パターンが形成されている基板について良否検査を行い、欠陥とそのアドレスを求め、欠陥を含む部位の画像を撮像し、欠陥のみの画像信号の各画素の輝度値を積算し、得られた積算輝度値を所定のしきい値と比較するものである。これにより、良品・異常品の判定を行う。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００２−３５０７３１号公報（特許請求の範囲、段落０００１〜０００４）
【特許文献２】
特開２００２−２０７２８７号公報（特許請求の範囲）
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の先行技術は、表面の欠陥を検出する技術を提供するものであるが、欠陥部分が凹か凸かを判定するものではない。先ほど述べたような、セラミックスウェハーの場合、ボイドのような凹状の異常部のほか、表面に付着した凸状の汚れやコンタミ（ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ） がある。凹状の異常は、製品として利用できないため後工程で取り除く必要があるが、凸状の異常部の場合は、洗浄等により異常を解消することができる。つまり、凸状の異常の場合は、真の欠陥ではなく、後処理を施すことで製品として利用することができる。したがって、表面検査を行うに際して、検出された異常が凹であるか凸であるかを識別する必要がある。
【０００６】
本発明は上記実情に鑑みてなされたものであり、その課題は、被検査材の表面検査を行うに際して、検出された異常部の凹凸情報も含めて検出することのできる高速凹凸判定可能な表面検査方法及び表面検査システムを提供することである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
＜課題解決手段１＞
上記課題を解決するため本発明に係る高速凹凸判定可能な表面検査方法は、
被検査材の表面に散在する異常部を検査する表面検査方法であって、
低倍率対物レンズを用いて、被検査材の表面の検査領域内を走査させ、検査領域部分の低倍率検査画像を取得するステップと、
前記低倍率検査画像を画像処理することで、異常部を検出し、その位置を演算・記憶するステップと、
高倍率対物レンズを用いて、前記記憶された異常部の位置において、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を複数取得するステップと、
前記複数の高倍率検査画像に基づいて、正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、これらの位置情報から異常領域が凹であるか凸であるかを判定するステップとを有することを特徴とするものである。
【０００８】
この構成による表面検査方法の作用・効果は、以下の通りである。
【０００９】
まず、低倍率対物レンズを用いて、被検査材の表面の検査領域を走査して、低倍率検査画像を取得する。走査されるべき被検査材の検査領域は、表面の全領域でもよいし、予め設定した一部の領域でもよい。また、走査を行う場合に、対物レンズを含む後に説明する共焦点光学系を移動させてもよいし、被検査材を移動させてもよい。低倍率検査画像の検査領域部分の大きさは適宜に設定できる。走査を行うことで、低倍率検査画像を取得することができる。取得した各低倍率検査画像を画像処理し、異常部を検出する。この異常部の位置（座標）を演算して求め記憶する。この段階では、異常部が凹状であるか凸状であるかは不明である。
【００１０】
次に、対物レンズを高倍率対物レンズに切り替える。記憶された異常部の位置において、対物距離を変えつつ、複数の高倍率検査画像を取得する。高倍率の対物レンズを使用するので、異常部を拡大した状態で撮影することができる。同じ位置で対物距離を変えた複数の高倍率検査画像を取得するので、これを画像処理等することで、高さ方向の情報を取得するものである。つまり、撮影された検査領域部分内に含まれる正常領域の高さ情報と、異常領域の高さ情報を取得するものである。この高さ情報から異常領域が正常領域（表面）に対して高い位置にあるのか低い位置にあるのかが分かる。その結果、被検査材の表面検査を行うに際して、検出された異常部の凹凸情報も含めて検出することのできる表面検査方法を提供することができる。
【００１１】
＜課題解決手段２＞
本発明における、前記低倍率検査画像の画像処理において、
得られた低倍率検査画像から、被検査材の表面を照明する光源のシェーディング成分を抽出したシェーディング画像を取得するステップと、
前記低倍率検査画像から前記シェーディング画像を差分した差分画像を取得するステップとを有することが好ましい。
【００１２】
光源の光量は、照射される全領域に対して均一ではなく、例えば、二次元ガウス分布を有している。このようなシェーディング成分が画像信号に含まれると誤検出の原因となる。そこで、得られた低倍率検査画像から、シェーディング成分を抽出したシェーディング画像を取得する。このシェーディング画像を低倍率検査画像から差分することで、光源のシェーディングの影響を除去できる。その結果、精度のよい表面検査を行うことができる。
【００１３】
＜課題解決手段３＞
本発明の好適な実施形態として、多数取得される低倍率検査画像のうちの特定の１つを基準低倍率検査画像とし、この基準低倍率検査画像から取得された差分画像を基準差分画像とした場合、
基準差分画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムにおいて、高輝度側から順に各濃度における画素数を積算し、その積算画素数の全画素数に対する割合が所定の割合になった時点の濃度値を基準二値化しきい値として求めるステップと、
前記基準差分画像の濃度平均値を基準濃度平均値として取得するステップと、
前記基準低倍率検査画像以外の残りの低倍率検査画像については、得られた差分画像から濃度平均値を取得するステップと、
この濃度平均値の前記基準濃度平均値に対する増減値を取得するステップと、
前記基準二値化しきい値と前記増減値から補正二値化しきい値を取得するステップとを備え、
得られた補正二値化しきい値に基づいて差分画像を二値化して二値化画像を得るステップと、
得られた二値化画像に基づいて異常部があるか否かを判定するステップとを有することが好ましい。
【００１４】
前述したシェーディングの影響を除去した差分画像を求めた場合、これを二値化しきい値により二値化することで、異常部を抽出できる。ただし、二値化しきい値を固定値にしておくと、不都合なことが生じる。つまり、光源の全体的な明るさが変動することがある。かかる場合にも適切な二値化画像が得られるようにしておく必要がある。そこで、多数得られた低倍率検査画像のうちの特定の１つを基準低倍率検査画像とし、これに基づいて、まず、基準差分画像、基準二値化しきい値、基準濃度平均値を求めておく。残りの低倍率検査画像については、差分画像から濃度平均値を求め、これと基準濃度平均値との増減値を求める。この増減値が光源の光量変化分に相当する。そこで、この増減分だけ基準二値化しきい値を補正し、この補正された二値化しきい値を用いて二値化画像を作成する。これにより、適切な二値化画像を得ることができ、異常部の検出精度を上げることができる。
【００１５】
＜課題解決手段４＞
上述の方法で異常部を検出した場合、前記各低倍率検査画像から得られた異常部の位置及びサイズを表示させる欠陥分布マップを作成するステップを有することがより好ましい。
【００１６】
これにより、被検査材における異常部の分布状況を視覚的に確認することができ、異常部の発生原因や発生傾向の取得に寄与できる。
【００１７】
＜課題解決手段５＞
本発明に係る表面検査方法においては、
前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された各々の第１高倍率検査画像について、明るさ平均値を取得するステップと、
得られた前記明るさ平均値と前記対物距離との関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離に基づいて、被検査材の合焦位置を取得するステップとを有することが好ましい。
【００１８】
高倍率対物レンズによる検査は、異常部が凹状か凸状かを識別するために行われる。まず、低倍率対物レンズを用いて検出された異常部に、高倍率対物レンズを位置させる。つまり、異常部が検出されなかった箇所にはレンズを持っていかない。そして、対物距離を段階的に変えながら、複数の第１高倍率検査画像を取得する。複数取得するのは、被検査材の合焦位置を求めるためである。共焦点光学系であるため、被検査材の位置が合焦位置から外れると、撮像手段へ入射される光量が低下する。そこで、第１高倍率検査画像の明るさ平均値と、対物距離との関係を複数求めることで、明るさ平均値が最大となる対物距離を求める。この求めた対物距離が合焦位置に他ならない。これにより、被検査材の合焦位置を求めることができる。
【００１９】
＜課題解決手段６＞
合焦位置の求め方としては種々考えられるが、前記明るさ平均値と前記対物距離の関係から近似式を求め、この近似式から、前記合焦位置を取得することが好ましい。
【００２０】
かかる近似式に基づいて、合焦位置を精度よく求めることができる。
【００２１】
＜課題解決手段７＞
合焦位置を求めた後は、前記合焦位置に前記被検査材を位置させた状態で、前記高倍率対物レンズにより合焦点画像を取得するステップと、
この合焦点画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムから二値化しきい値を取得するステップと、
この二値化しきい値に基づいて、前記合焦点画像から二値化画像を取得するステップと、
この二値化画像に基づいて、異常領域が規定されたマスク画像を取得するステップとを有することが好ましい。
【００２２】
次に、合焦位置に被検査材を位置させて、高倍率対物レンズにより合焦点画像を取得する。この合焦点画像の濃度ヒストグラムを求め、二値化しきい値を取得する。低倍率検査画像の場合と異なり、高倍率の画像であるから異常領域の大きさも大きく撮影されている。よって、二値化しきい値も明確に求めやすい。合焦点画像を得ることで、マスク画像も正確に作成することができる。
【００２３】
＜課題解決手段８＞
二値化しきい値の求め方として、例えば、前記濃度ヒストグラムの曲線を二分する点を取得し、その位置を二値化しきい値とするものがあげられる。
【００２４】
被検査材が多結晶体の場合、得られた濃度ヒストグラム曲線には、山が２つできる傾向がある。２つの山のうちの１つは、異常領域に基づくものであり、もう１つは、多結晶体の表面模様に基づくものである。したがって、山と山の間、すなわち、曲線が下に凸になる位置を二値化しきい値とすることが好ましい。
【００２５】
＜課題解決手段９＞
本発明の好適な実施形態として、前記マスク画像は、正常領域が白レベルで、異常領域が黒レベルの正常領域マスク画像と、正常領域が黒レベルで、異常領域が白レベルの異常領域マスク画像とを含んでおり、
前記マスク画像を取得後、前記高倍率対物レンズにより、再度対物距離を段階的に変えながら、複数の第２高倍率検査画像を取得するステップと、
得られた各第２高倍率検査画像と、前記正常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた正常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
前記各第２高倍率検査画像と、前記異常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた異常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
段階的に得られた正常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、正常領域の対物距離を演算するステップと、
段階的に得られた異常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、異常領域の対物距離を演算するステップと、
求められた前記正常領域の対物距離と異常領域の対物距離とから、異常領域が表面に対して凹か凸かを判定するステップとを有するものがあげられる。
【００２６】
マスク画像として、正常領域マスク画像と異常領域マスク画像の２つを求める。正常領域マスク画像の白黒を反転させたものが異常領域マスク画像である。あらためて、対物距離を変えながら第２高倍率検査画像の複数を取得する。各第２高倍率検査画像と、２つのマスク画像について、論理積を求める。この論理積から、正常領域の明るさ平均値と、異常領域の明るさ平均値を対物距離に応じて段階的に求めることができる。ここで、共焦点光学系の特性から、明るさ平均値が最も大きくなる高さ位置に、正常領域と異常領域が存在することになる。このようにして得られた正常領域の対物距離と異常領域の対物距離の値から、異常領域が正常領域に対して凹か凸かを求めることができる。その結果、異常部が凹状か凸状かを識別することができる。
【００２７】
＜課題解決手段１０＞
本発明の別の好適な実施形態として、前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された各々の第１高倍率検査画像について、明るさ平均値を取得するステップと、
得られた前記明るさ平均値と前記対物距離との関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離に対応した第１高倍率検査画像を選択するステップと、
この選択された第１高倍率検査画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムから二値化しきい値を取得するステップと、
この二値化しきい値に基づいて、前記選択された第１高倍率検査画像から二値化画像を取得するステップと、
この二値化画像に基づいて、異常領域が規定されたマスク画像を取得するステップとを有するものがあげられる。
【００２８】
先ほどは、複数の第１高倍率検査画像の明るさ平均値と対物距離に基づいて合焦位置を求め、さらに合焦点画像を取得する手順を説明した。本構成は、合焦点画像をあらためて取得しない手順によるものである。すなわち、 ある異常部について得られた複数の第１高倍率検査画像について明るさ平均値を取得する。明るさ平均値が最も大きくなる第１高倍率検査画像を選択する。この選択された第１高倍率検査画像の対物距離は合焦位置にあるか、合焦位置に最も近い位置にあるとみなすことができる。よって、この選択された画像に基づいて、先ほどと同様にマスク画像を作成することができる。
【００２９】
＜課題解決手段１１＞
本発明の別の好適な実施形態として、前記マスク画像は、正常領域が白レベルで、異常領域が黒レベルの正常領域マスク画像と、正常領域が黒レベルで、異常領域が白レベルの異常領域マスク画像とを含んでおり、
前記マスク画像を取得後、取得済みの前記複数の第１高倍率検査画像と、前記正常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた正常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
前記各第１高倍率検査画像と、前記異常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた異常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
段階的に得られた正常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、正常領域の対物距離を演算するステップと、
段階的に得られた異常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、異常領域の対物距離を演算するステップと、
求められた前記正常領域の対物距離と異常領域の対物距離とから、異常領域が表面に対して凹か凸かを判定するステップとを有するものがあげられる。
【００３０】
先に説明した方法では、再度第２高倍率検査画像を取得する方法を説明したが、本構成は、取得済みの第１高倍率検査画像を用いて、正常領域マスク画像と異常領域マスク画像を作成し、正常領域の対物距離と異常領域の対物距離を求める。これに基づいて、異常部の凹凸を判定できる。この点は、すでに説明した通りである。この構成は、第２高倍率検査画像を取得しなくてすむので、検査時間を短縮することができる。
【００３１】
＜課題解決手段１２＞
本発明の更に別の好適な実施形態として、前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された複数の第１高倍率検査画像を用いて、画像を構成する各画素の明度値から各画素の対物距離を取得するステップと、
画像中の各画素の位置座標に基づいて、対物距離方向の重心位置をしきい値Ｍとして求めるステップと、
しきい値Ｍ以上の対物距離にある画素の画素数と、しきい値Ｍ未満の対物距離にある画素の画素数を求めるステップと、
画素数の多い側を正常領域、少ない側を異常領域とし、これにより、異常領域の凹凸を判定するステップとを有するものがあげられる。
【００３２】
この構成は、マスク画像を求める方法とは、全く異なる原理によるものである。 複数の第１高倍率検査画像を取得する点は同じであるが、ここから先の手順が異なる。 ある異常部について、取得した画像の各画素について、各画素の明度値と対物距離との関係から、各画素の対物距離を求める。 共焦点光学系による撮像であるから、最も明度値が大きくなる対物距離がその画素の合焦位置（又はその近傍）とすることができる。例えば、各画素の位置座標を（ｘ，ｙ）で表わし、対物距離をＤ（ｘ，ｙ）で表わし、対物距離方向（Ｚ軸方向） の重心位置をしきい値として、
しきい値Ｍ＝｛ΣΣＤ２ （ｘ，ｙ）｝／ΣΣＤ（ｘ，ｙ）
を求める。ただし、ΣΣはｘ方向の積算とｙ方向の積算の両方を行うことを示す。このしきい値Ｍは、対物距離と画素数の関係を表わす分布曲線の重心位置を示す指標であり、対物距離と同じ単位で示すことができる。そして、しきい値Ｍ以上の対物距離にある画素の画素数と、しきい値Ｍ未満の画素の画素数とを求め、画素数の多い側を正常領域と決定する。そして、異常領域がしきい値Ｍよりも上側にあれば異常部は凸であると判定でき、下側にあれば異常部は凹であると判定できる。
【００３３】
なお高倍率対物レンズによる検査においては、異常部にて複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、この画像を用いて画像処理やその他の演算処理等を行うステップの順序であるが、最初に全異常部について複数の第１高倍率検査画像を取得してから（一旦これらを記憶装置に保存する）画像処理等を行ってもよいし、異常部にて第１高倍率検査画像を取得するステップと画像処理等を行うステップとを繰り返してもよい。すなわち、 検出された異常部が複数存在する場合は、適宜の順序で行うことができる。
【００３４】
＜課題解決手段１３＞
本発明に係る被検査材の表面に散在する異常部を検査する表面検査システムは、
低倍率対物レンズを用いて、被検査材の表面の検査領域内を走査させ、検査領域部分の低倍率検査画像の多数を順次取得する手段と、
前記低倍率検査画像を画像処理することで、異常部を検出し、その位置を演算・記憶する手段と、
高倍率対物レンズを用いて、前記記憶された異常部の位置において、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を複数取得する手段と、
前記複数の高倍率検査画像に基づいて、正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、異常領域が凹であるか凸であるかを判定する手段とを有することを特徴とするものである。
【００３５】
かかる構成によるシステムの作用・効果は、すでに述べた通りである。
【００３６】
【発明の実施の形態】
＜装置構成＞
本発明に係る高速凹凸判定可能な表面検査方法を実施するためのシステム（装置）構成を図１により説明する。被検査材としては、特定のものに限定されないが、セラミックスウェハーにような多結晶体の検査には好適である。多結晶体は、Ａｌ２ Ｏ３ （アルミナ）やＴｉＣの各結晶により、数μｍ大の白黒の模様が生じる。この白黒模様は欠陥ではないため、これと区別できたかたちで欠陥を検出できなければならない。また、多結晶体の表面の異常には、ボイドのような凹状の異常と、コンタミや汚れ等の凸状の異常とがあるが、真の欠陥は凹状のボイドであり、凸状の異常は、多結晶体ウェハの表面を洗浄することで、取り除くことが出来る。したがって、異常部を検出するだけでなく、それが凸状か凹状かも識別できなければならない。
【００３７】
図１において、被検査材である多結晶体ウェハＡは、ＸＹステージ１の上に搭載される。多結晶体ウェハＡは、表面が平面に形成された円板状であるが、矩形状等でもよく、特定の形状に限定されるものではない。ＸＹステージ１は、固定された測定架台２の上に載せられており、Ｘ方向とＹ方向に独立して移動させることができる。駆動機構としては、ボールネジ駆動型のステージを使用している。かかるＸＹステージ１を設けることで、多結晶体ウェハＡをＸＹ平面内で走査させることができる。
【００３８】
ＸＹステージ１に垂直な方向にＺステージ３が設けられている。Ｚステージ３は、共焦点光学系の全体をＺ軸方向（上下高さ方向）に移動させるものであり、やはりボールネジ駆動型のステージを使用している。
【００３９】
多結晶体ウェハＡの表面の画像を撮影するためのＣＣＤカメラ４がＺステージ３の最上部に配置される。そして、ＸＹステージ１に近い側に、対物レンズが設けられており、低倍率対物レンズ５ａと高倍率対物レンズ５ｂの２つをレボルバ６により切り替え可能に構成されている。対物レンズ５により撮影された画像は、鏡筒７及び中間光学系８を介してＣＣＤカメラ４に結像される。ここで、Ｚステージ３に搭載されている光学系は共焦点光学系と呼ばれている。共焦点光学系にＣＣＤカメラ４（撮像系）を含めたものを共焦点撮像系と呼ぶ。なお、撮像手段は、ＣＣＤカメラでなくても良い。
【００４０】
＜共焦点光学系について＞
共焦点光学系とは、図２にモデル図を示すように、点光源（光源側ピンホール）と点検出器（検出器側ピンホール）が、ある焦点面に対して結像（共役）位置に配置された光学系を言う。このため同一平面内のぼけ像や、光軸方向にずれた点からの光は、検出器側でほとんど受光されず、空間分解能が非常に高いという特徴がある。図１の装置では、検出器としてＣＣＤカメラ４を使用し、光源としてレーザー光を使用している。中間光学系８の中に、ビームスプリッターが設けられている。レーザー光を用いるのは、直進性が要求されるためである。
【００４１】
共焦点光学系を用いることにより、対物レンズまたは被検査材を光軸方向に移動させて対物距離を変化させ、検出器側の出力が最大になる位置を求めることで、被検査材表面の高さ位置を計算可能である。
【００４２】
この方法により得られる高さ情報の分解能は、一般的には、使用する対物レンズの開口率に反比例する。すなわち、開口率が高い（倍率が高い）対物レンズを使用すれば、高さ分解能が小さくなり、異常部の凹凸高さの測定精度が向上する。
【００４３】
また、共焦点光学系では、その構造上、空間内のある一点しか捉えることが出来ない。そこで、この光学系を用いて二次元画像を取得するには、視野範囲内において、光軸を被検査材表面上で二次元方向（ＸＹ方向）に走査しなければならない。このようにして得られた画像を、共焦点画像と呼ぶことにする。
【００４４】
共焦点光学系における被検査材表面上における光軸の二次元走査方法としては、種々の方法が知られており、光軸を機械的に直接走査するガルバノミラー方式や、多数のピンホールを開けたディスクを回転させながら二次元走査するニポウディスク方式（図３参照）等がある。
【００４５】
本実施形態では、ニポウディスク方式ではあるが、防振機構を設けている。その理由は、次の通りである。測定架台２の上にＸＹステージ１を設けており、これにより、多結晶体ウェハＡを移動させながら検査を行っているので、この移動による振動の影響が考えられるからである。多結晶体ウェハＡを移動させる速度を極めて低速にすれば、移動に伴う振動の影響はなくなるが、検査時間が非常に長くなってしまい、検査効率が悪くなる。本実施形態においては、空気バネ方式の防振機構を用いている。もちろん、他の方式でもよい。
【００４６】
ニポウディスク方式においては、画像視野よりも大きな面積を持つ二次元光束を照射し、多数のピンホールを開けたディスクを回転させ、光束の各部分を遮光しながら二次元走査する機構となっている。ディスクの回転部以外に複雑な機械機構を持っておらず、耐振性の面で非常に優れている。また、二次元光束を照射するため、原理的にはガルバノミラー方式のような濃度ムラは生じない。ただし、レーザー光源からのスポット光を、シリンドリカルレンズ及びコリメートレンズ等を用いて平行光に広げて二次元光束として使用する場合、レーザー光量の二次元ガウス分布が残る。このため、光軸の中心付近は明るく、周辺部は暗くなり、得られた画像内に二次元シェーディングが生じる。この二次元シェーディングがあると、異常部を誤検出する可能性がある。本発明では上記のシリンドリカルレンズ等を用いているので、シェーディング補正している。これについては、後述する。
【００４７】
対物レンズと被検査材表面との対物距離を変更する手段としては、被検査材そのものを光軸方向に沿って移動させる方法、ピエゾアクチュエータ等を使用して対物レンズを移動させる方法、厚みの異なる平行平板を光路内に挿入して光路長を変化させる方法等がある。本実施形態では、被検査材は光軸方向（Ｚ軸方向）に固定し、共焦点撮像系の全体を移動させるＺステージ３を使用している。
【００４８】
対物レンズについては、開口率の低い低倍率対物レンズ（２．５倍、ＮＡ０．０７５）５ａと、開口率の高い高倍率対物レンズ（１００倍、ＮＡ０．９５）を使用し、これらのレンズの切り替え機構としてレボルバ６を使用している。ただし、切り替え機構としては、特定の機構に限定されるものではない。
【００４９】
＜制御ブロック構成＞
図１に示すように、制御装置１０が設けられており、その制御ブロック構成を図４に示す。制御回路として、ステージ制御部１１とレンズ切替制御部１２とを備えている。ステージ制御部１１は、ＸＹステージ１とＺステージ３の作動を制御する。つまり、ＸＹステージ１を移動させるモーターを制御することで、被検査材を走査することができる。どのような順番で走査するかは、予め、プログラムしておくことができる。また、Ｚステージ３を移動させるモーターを制御することで、対物距離を変更することができる。なお、ＸＹステージ１のＸ座標とＹ座標については、位置検出センサー１ａによりモニターできる。Ｚステージ３のＺ座標についても、位置検出センサー３ａによりモニターできる。レンズ切替制御部１２は、レボルバ機構６を制御する。これにより、低倍率対物レンズ５ａと高倍率対物レンズ５ｂの切替を自動的に行うことができる。
【００５０】
ＣＣＤカメラ４により取得される画像信号は、Ａ／Ｄ変換部１３によりデジタル信号に変換され、画像メモリ１４に一旦保存される。画像処理部１５は、ＣＣＤカメラ４により取得された画像データを画像処理する機能を有する。画像処理部１５は、画像処理プログラム等のソフトウェアや、演算処理を行うための回路（ハードウェア）、演算を行うための作業エリアとしてのメモリ等の適宜の組み合わせにより構成することができる。画像処理部１５の機能として、図４には、検査画像取得手段、シェーディング画像取得手段、差分画像取得手段、・・・等がある。それぞれの機能については、後述する。
【００５１】
データ保存部１６には、検出された異常部の位置データ、大きさデータ、対物距離データ等の種々のデータが保存される。また、画像データも保存される。モーター９には、画像処理を行った結果や検査結果を表示させることができる。
【００５２】
＜＜検査手順＞＞
次に、図１の装置を用いて検査を行う場合の検査手順を説明する。検査は、大きく分けて、低倍率対物レンズ５ａを使用した粗検査と、高倍率対物レンズ５ｂを利用した精密検査とに分けられる。検査手順の概要は、図５のフローチャートに示される。被検査材としては、多結晶体ウェハＡ（以下、単にウェハと言う。）を用いている。
【００５３】
＜１．粗検査＞
まず、対物レンズ５を低倍率対物レンズ５ａにセットする。ウェハ表面の全表面領域又は予め設定した表面領域を検査する。この検査の対象となる領域を「検査領域」と称することとする。また、ウェハＡは円板形をしている。まず、ＸＹステージ１を用いて、検査領域内を所定ピッチで移動し（走査し）、ＣＣＤカメラ４により低倍率の画像を取得する。１枚の画像として取得できる検査領域の大きさは、３ｍｍ×４ｍｍ程度であり、これを「検査領域部分」と称する。既に説明したように、１枚の画像を得るためにニポウディスク方式の光軸の走査が行われる。そして、ＸＹステージ１により検査領域を走査することで、低倍率の画像を得ることができる。この画像を「低倍率検査画像」と称することとする。取得された低倍率検査画像は、データ保存部１６に保存される。また、この低倍率検査画像は、共焦点画像である。すなわち、ウェハ表面を合焦位置に置いた状態での画像が取得される。
【００５４】
図６は、粗検査における走査（ウェハのピッチ送り）を説明する図である。 丸で描かれているのが、ウェハの形状であり、検査領域部分は小さな矩形で示されている。 走査方向の一例が破線の矢印で示されている。処理速度は、１視野（検査領域部分の一ヶ所）あたり３５０ｍｓｅｃである。
【００５５】
＜シェーディング補正＞
次に、この低倍率検査画像からシェーディング成分を除去する処理について説明する。シェーディングについてはすでに述べた通り、画像内には光量のガウス分布が生じている。この画像を図７に示す。図７からも分かるように、シェーディングとは、画像内において広範囲にわたる、ゆるやかな（低周波の）明るさのムラのことを言う。一方、検出すべき異常部は、広範囲にわたるようなものではなく、ごく微小な領域である。例えば、０．０１×０．０１ｍｍ程度の大きさである。また、異常部が存在すると、濃度の変化も急峻になる。すなわち、異常部における明るさの変動は、高周波成分を有することになる。
【００５６】
かかる観点から、原画像（低倍率検査画像）に対して、平滑化フィルターをかける（平滑化処理を行う）ことで、高周波成分を取り除くことができる。この高周波成分を取り除いた画像は、低周波成分のみの画像、すなわち、シェーディング画像である。したがって、原画像（低倍率検査画像）からシェーディング画像を差分することで、シェーディング成分を取り除いた補正画像（差分画像）が得られる。この差分画像を図８に示す。
【００５７】
シェーディング成分を取り除くもう１つの処理方法を説明する。すでに述べたように、二次元シェーディングが発生する要因は、レーザー光源の光束の二次元ガウス分布である。したがって、原画像の縦もしくは横のライン毎に濃度断面積情報を取得し、これを多次元関数もしくはガウス関数等で近似する。その結果を１ライン分の濃度断面データとして演算し取得する。図７の右側に、ある横ラインの濃度断面曲線が示されている。この関数を全ラインについて求めることで、二次元シェーディングのみを抽出したシェーディング画像を得ることができる。そして、このシェーディング画像を原画像から差分すれば、シェーディング成分を除去した差分画像を得ることができる（図８参照）。図８において、あるラインについての濃度断面データが示されているが、シェーディング成分（低周波成分）が除去されていることが分かる。なお、この濃度断面データには、高周波成分がライン全体にわたって存在しているが、これはウェハが多結晶体であることによるものである。すなわち、 アルミナ、ＴｉＣの各結晶により、数μｍ大の白黒の粒子模様が表面に存在するからである。もちろん、この白黒の粒子模様は欠陥ではない。
【００５８】
ところで、所定ピッチでウェハを移動させながら、撮影される低倍率検査画像のすべてについてシェーディング画像を作成するのは、処理時間が多大なものになり好ましくない。
【００５９】
原理的には、レーザー光束のガウス分布は、各画像ごとに同じであると考えられる。したがって、毎回シェーディング画像を生成する必要はない。そこで、本発明においては、ウェハ表面のある位置を撮像した低倍率検査画像を基準低倍率検査画像とし、この基準低倍率検査画像についてシェーディング画像を生成する。このようにして得られたシェーディング画像を他のすべての低倍率検査画像を補正する場合にも利用する。これにより、検査処理時間の短縮化を図っている。
【００６０】
ここで基準低倍率検査画像とすべき検査領域部分は、ウェハ表面上のどの箇所でもよい。本実施形態では、便宜上、ウェハの中心位置を基準として設定している。ウェハは、どの部分をとっても、表面状態はほぼ一様であるからである。また、基準低倍率検査画像として撮像した画像内に、仮に欠陥等の異常部があったとしても、シェーディング画像を作成する場合に、明るさの高周波変動成分である異常部は消えてしまうため、異常部の存在は影響しないからである。
【００６１】
＜異常部の検出＞
次に、シェーディング補正した差分画像に基づいて、異常部を検出する方法を説明する。ＣＣＤカメラ４により取得された低倍率検査画像（共焦点画像）において、均一な平面である表面に対して、異常部は凹凸を有する。ここで共焦点光学系の特徴により、凹凸異常部は、その周囲の正常領域に比べると暗く写る。共焦点光学系のような落射照明では、均一な平面に対しては照明が正反射して明るく見えるが、異常部では、反射面形状が均一な状態ではないため、照明が乱反射して暗く見える。この特徴に着目して異常部を検出する。そのため差分画像に対して、二値化やラベリング等の画像処理手法を用いて解析し、ラベルとして異常部を検出する。
【００６２】
＜しきい値の演算方法＞
差分画像を二値化するためには、二値化しきい値を求める必要がある。二値化しきい値として、固定された値を使う方法もあるが、画像全体の明るさ変動があった場合に、誤検出をする恐れがある。また、濃度ヒストグラムの分布状況から計算をするモード法、判別分析法、Ｐ−タイル法等が一般的に知られているが、単純にこれらの手法を用いるのではなく、工夫が必要とされる。
【００６３】
本発明の場合、低倍率対物レンズ５ａの倍率は２．５倍であり、４ｍｍ×３ｍｍ程度の検査領域部分（視野）に対して、検出すべき異常部の大きさは０．０１ｍｍ×０．０１ｍｍ程度であり、面積比にして１／１０万にも満たない程度の大きさしかない。したがって、一般的な二値化方法では、異常部を正確に検出できるしきい値を演算できない。
【００６４】
そこで、まず、基準低倍率検査画像をシェーディング補正した基準差分画像から濃度ヒストグラムを取得する。この濃度ヒストグラムの増減を曲線データに置きかえた例を図９に示す。ヒストグラムには、大きな山が１つ見られる。これは、ウェハ表面の白黒模様によるものである。そして、異常部が存在した場合、その分布は矢印Ｂで示すあたりに存在する。ただし、異常部の部分が、明確な山を形成することは通常はない。異常部の濃度は、通常は、白黒模様の「黒」部分よりも暗くなる。これは、共焦点光学系で撮像したことによるものであり、異常部は焦点面には存在しないため、焦点面に存在する白黒模様よりも暗く写る。
【００６５】
次に、このヒストグラムを基に、高輝度側から各濃度における度数（画素数） を順次積算していく。この積算度数が、ある所定割合になった時点の濃度位置を二値化しきい値として採用する。例えば、全画素中の９９．９％に到達した時点の濃度値（図９のＳで示す位置）を二値化しきい値とし、特に、基準差分画像から求めたものを「基準二値化しきい値」と称する。上記の所定割合をどの程度にするかについては、画像の中に占める異常部の面積比に対応して適宜定めることができる。
【００６６】
また、基準差分画像から濃度平均値も求めておく。これは画像内にある全画素の濃度値を積算して、これを画素数で割った値を採用する。これは画像全体の明るさの指標になるものである。この基準差分画像から得られた濃度平均値を、「基準濃度平均値」と称する。以上のように、基準低倍率検査画像に基づいて、基準差分画像、基準二値化しきい値、基準濃度平均値を求める。
【００６７】
＜しきい値の補正＞
先ほど述べたように、レーザー光源のガウス分布については変動はないが、光源の全体光量は時間と共に変動する可能性がある。よって、この変動要因を考慮する必要がある。光量の変動が生じると、図９の破線で示すように、ヒストグラムの山が横軸に沿って移動する。したがって、二値化しきい値を固定しておくと、誤検出の原因となる。
【００６８】
そこで基準差分画像以外の差分画像については、差分画像から濃度平均値を求め、この濃度平均値と基準濃度平均値との増減値を求める。この増減値を使用して、基準二値化しきい値に加算もしくは減算した値を補正二値化しきい値として利用する。したがって、基準差分画像以外の差分画像は、増減値により補正された二値化しきい値を利用して差分画像を二値化し、二値化画像を取得する。これにより、光量変動の影響を受けない精度のよい異常部検出を行うことができる。
【００６９】
以上のような方法で、二値化画像を取得する。異常部があれば、その領域をラベルとして抽出することができる。
【００７０】
＜欠陥分布マップの作成＞
以上のように抽出された異常部ラベルについては、画像内における異常部の位置（ラベル重心位置等） 及びラベルの大きさ（ラベルを構成する画素数）と、その画像を取得したＸＹステージ１の走査位置とを得ることができる。これらの異常部ラベルの情報は、データ保存部１６に保存される。このように、画像内における異常部の位置と、ＸＹステージ１の走査位置とから、ウェハ表面における異常部の位置を一意的に演算することができる。ウェハ表面の検査領域内をすべて走査することで、検査領域内のすべての異常部の位置と大きさの情報（リスト）を取得でき、これを異常部リストと称する。
【００７１】
以上のようにして求められた異常部の位置の分布状況をモニター９に表示させることができる。これを欠陥分布マップと称する。これを図１０に示す。これを見ることで、異常部の分布状況を知ることができる。また、異常の発生原因を見つける手助けにもなる。例えば、ウェハを手で触った跡とか、洗浄で落ちきっていない汚れ等は、分布状況を見れば明らかに分かる。
【００７２】
また、欠陥分布マップにおける異常部の位置の表示は、検出した異常部の大きさによって色を変える等の工夫を施してもよい。
【００７３】
図５のフローチャートでは、１ヶ所の検査領域部分について撮像を行い、異常部の検出処理を行ってから、次の検査領域部分へと移動するようにしている。これに代えて、最初に全部の検査領域部分について、低倍率検査画像をまず取得して保存し、その次に、異常部の検出処理をまとめて行っても良い。
【００７４】
＜＜２．微細検査（凹凸判定）の第１実施形態＞＞
以上のような低倍率対物レンズを用いて検出された異常部が、凸であるか凹であるかの判定を行う。そこで、まず、対物レンズ５を高倍率対物レンズ５ｂに切り替える。粗検査において異常部リストが作成されており、各異常部の位置情報に基づいて、異常部が画像中心に来るように、ＸＹステージ１によりウェハを移動させる。
【００７５】
＜合焦位置の検出＞
まず、ウェハ表面の合焦位置を検出する。すでに述べたように、共焦点光学系では、対物距離を変えながら、検出器の出力、すなわち、画像の明るさが最大になる位置を求めれば、ウェハ表面の高さ位置（合焦位置）を求めることができる。できる限り短時間で、かつ、測定精度を損なわない程度のステップ幅で移動させて、対物距離を変えながら画像を取得する。この画像は、高倍率検査画像であるが、後で区別のため、第１高倍率検査画像と称する。このように対物距離を変えながら、複数枚の第１高倍率検査画像を取得する。
【００７６】
走査の様子を図１１に示す。この図からも分かるように、図１０において異常部が検出された箇所を順次走査していくようにしている。これにより、検査効率を高めている。
【００７７】
図１２に、取得された複数の第１高倍率検査画像の例が示されている。この例示では、スキャンピッチ（高さ方向のステップ幅）は０．５μｍであり、スキャン範囲は、±５μｍである。なお、移動は、Ｚステージ３により共焦点撮像系の全体を移動させることで行われる。図１２では、全部で２０枚（ただし、枚数は適宜設定可能である。 ）の第１高倍率検査画像が撮影されている。スキャンピッチやスキャン範囲は、異常部の凹凸のレベルに応じて適宜設定することができる。
【００７８】
次に、このようにして得られた第１高倍率検査画像の各々の画像から、画像全体もしくは画像中のある領域の明るさ平均値を演算する。明るさ平均値の求め方は、前述した差分画像の濃度平均値の求め方と同様でよい。画像の明るさの代表値として、明るさ平均値を用いるのは次の理由による。すなわち、領域中の画素の１つ１つについて明るさを求めてこれを記憶する方法では、演算速度が非常に遅くなってしまうからである。もう１つの理由は、多結晶体の場合、表面の白黒の粒子模様により、領域中の局所ごとに反射率が異なり、測定結果にばらつきが生じるという問題があるからである。そこで明るさ平均値を用いて画像の濃度（明るさ）を検出している。なお、「明るさ平均値」という用語は、「濃度平均値」という言葉で置きかえることも可能であるが、差分画像のところで説明した濃度平均値とは区別するため、明るさ平均値という用語を使用する。
【００７９】
以上のように段階的（離散的）に得られた複数の（２０通りの）明るさ平均値と対物距離の関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離を求める。段階的に画像を取得しているため、得られた２０枚の画像の中に合焦点画像があるとは限らない。本発明では、精度のよい合焦位置を演算で求めるようにしている。そこで、２０枚の画像の中から明るさ平均値の大きな画像を数枚（例えば、図１２のｇ１，ｇ２，ｇ３，ｇ４の４枚）を選択する。この４枚の画像について得られている、明るさ平均値と対物距離の関係を近似式（例えば、二次元関数やガウス関数）で置きかえる。この関数は、図１２の左側のグラフにおける［ａ］で示すような曲線になる。そして、この曲線の極値（最大値）の所が明るさ平均値が最も大きくなる位置であり、合焦位置である。
【００８０】
合焦位置が求められると、この対物距離へと共焦点撮像系を移動させる。移動は、Ｚステージ３を用いる。合焦位置への設定が終わると、この位置で、ウェハ表面の画像を撮影する。この画像を、「合焦点画像」と称することとする。この合焦点画像において、正常な均一な黒白模様を有する領域を「正常領域」と称し、それ以外の凹凸異常部の領域を「異常領域」と称する。図１３（ａ）にその合焦点画像を示すが、既に説明してきたように、異常領域は、共焦点光学系の特徴により、周囲の正常領域の画像に比べて暗く撮影されていることがわかる。この合焦点画像を正常領域と異常領域に分別するが、その方法として、画像を二値化して、各領域のマスク画像を作成する方法を採用した。
【００８１】
＜しきい値の演算方法＞
二値化しきい値を求める方法としては、予め設定した固定値（固定二値化）を用いる方法もあるが、画像の明るさが一定ではないので、固定値を用いる方法は好ましくない。また、濃度ヒストグラムの分布状況から二値化しきい値を計算するモード法、判別分析法、Ｐ−タイル法等の一般的な方法も、異常領域の大きさの大小が決まっていない等の理由からしきい値の計算結果が不安定になる等の問題がある。そこで本発明では、次のようにして二値化しきい値を求めている。
【００８２】
まず、合焦点画像から濃度ヒストグラムを取得する。合焦点画像から得た離散データを曲線データに置き換えたものを図１４に示す。これは、濃度（ｘ）と画素数（ｙ）の関数ｙ＝ｆ（ｘ）として表わすことができる。図９の場合の濃度ヒストグラムとは異なり、高倍率での画像であるから、山が２つ明確に存在する。低濃度側の山ｍ１は異常部の存在によるものであり、高濃度側の山ｍ２は白黒模様の存在によるものである。したがって、この関数ｆ（ｘ）の２番目の変曲点ｍ２（下が凸になっている箇所）を求めれば、これを二値化しきい値とすることができる。この変曲点は、濃度ヒストグラムを二分する点に相当する。 この方法によれば、画像の全体の明るさ変動に影響されることなく、精度のよい二値化しきい値を得ることができる。
【００８３】
なお、濃度ヒストグラムにノイズ成分が多く含まれてくると予想される場合は、予め、ヒストグラムの離散データを移動平均等の手法を用いて１回又は複数回平滑化処理を行い、濃度ヒストグラムを得てから離散データを曲線データに置き換えて、 二値化しきい値を求めるようにすることが好ましい。
【００８４】
＜マスク画像の作成＞
この二値化しきい値を用いて合焦点画像の二値化を行う。この二値化画像では、正常領域が白レベル（レベル１）、異常領域が黒レベル（レベル０）となる。この二値化画像を「正常領域マスク画像」とする。この正常領域マスク画像の白黒を反転させた二値化画像を「異常領域マスク画像」とする。異常領域マスク画像では、正常領域が黒レベル（レベル０）、異常領域が白レベル（レベル１）となる。図１３（ｂ）は、異常領域のマスク画像を示す図である。図１３（ｂ）のマスク画像の白黒を反転させれば、正常領域のマスク画像となる。
【００８５】
なお、正常領域のマスク画像において、ノイズ成分、すなわち、数画素単位の面積しか持たないラベルが複数含まれる場合、正常領域マスク画像に対して、収縮／膨張処理や、一定面積以下のラベル除去等の処理を行ってもよい。
【００８６】
多結晶体ウェハの場合は、各結晶の反射率の違いから、数μｍ大の白黒の粒子模様が生じることは、すでに述べた通りであるが、高倍率対物レンズ５ｂを使用した場合、粒子模様も詳細に撮影される。かかる状況下で、数百ｎｍ〜数μｍの凹凸を持ち、周囲の表面に比べて暗く写る異常領域を切り分けるには、粒子模様の黒く写る部分よりも異常領域が暗く写っていなければならない。かかる点からも、高さ方向の分解能が非常に高くなければならず、通常の測定顕微鏡を使用した焦点合わせ手法による三次元計測法では検査が不可能である。したがって、かかる点から共焦点光学系が有用である。
【００８７】
＜凹凸判定＞
マスク画像を作成後、再度Ｚステージ３を移動させて、対物距離を変えながら、複数の画像を撮影する。この時に得られる画像を、「第２高倍率検査画像」と称することとする。
【００８８】
次に撮影した複数の第２高倍率検査画像と、正常領域マスク画像との論理積を演算する。これにより、正常領域のみが抽出される（異常領域は明るさ０の画像となる）。この正常領域の画像から明るさ平均値を求める。ここで明るさ平均値を求める理由は、既に第１高倍率検査画像のところで説明したのと同じである。正常領域の明るさ平均値と対物距離の関係をデータ保存部１６に保存する。
【００８９】
次に、得られた複数の第２高倍率検査画像と、異常領域マスク画像との論理積を演算する。これにより、異常領域のみが抽出される（正常領域は明るさ０の画像となる）。この異常領域の画像から、明るさ平均値を求める。同様に、異常領域の明るさ平均値と対物距離との関係もデータ保存部に保存する。離散的に得られた、複数の明るさ平均値と対物距離との関係から近似式を求め、明るさ平均値がピークになる位置を求める。正常領域における明るさ平均値と対物距離との関係式は、図１２の左側のグラフの［ａ］で示すようなグラフになる。これに対して、異常領域が凹状の場合は、同じグラフの［ｂ］で示すような曲線になる。凸状の場合は［ｃ］で示すような曲線になる。つまり、凹と凸とでは、曲線のずれる方向が逆になる。これらの曲線（近似式）から、正常領域と異常領域の高さ方向の関係がわかる。また、対物距離の差（明るさ平均値のピーク位置の差）が凹凸の量である。以上のようにして、異常部の凹凸を分別することができる。凹であれば、ボイド欠陥であり、凸であれば、コンタミや汚れである。
【００９０】
全ての異常部について凹凸判定ができた後に、再度、欠陥分布マップ（不図示）を作成する。このマップでは、凹と凸の識別ができるように、例えば、色分け手法によりマップを作成する。また、凹欠陥については、その深さや面積についても色分け手法を用いて表示させてもよい。
【００９１】
＜微細検査の別実施形態１（メモリスキャン方式１）＞
図５のフローチャートでは、ウェハを移動させながら検査を行っているが、これに限定されるものではない。すなわち、 ウェハを移動させながら第１高倍率検査画像を取得してメモリ内に保存し、粗検査において抽出された異常部のすべてについて第１高倍率検査画像を取得した後に、各異常部について凹凸判定を行うようにしてもよい。すなわち、 メモリ内に保存されている画像データを順次走査していく方式である。この手順を図１５のフローチャートに示す。
【００９２】
第１実施形態と同様に、対物レンズ５を高倍率対物レンズ５ｂに切り換える。粗検査において異常部リストが作成されており、各異常部の位置情報に基づいて、異常部が画像中心にくるように、ＸＹステージ１によりウェハを移動させる。
【００９３】
第１実施形態と同様に、対物距離を段階的に変えながら、複数枚の第１高倍率検査画像を取得する。この複数の第１高倍率検査画像は対物距離の位置情報と共にメモリに保存する。 この動作は各異常部を順次走査しながら行われる。第１実施形態と異なるのは、まず全異常部について画像データを取得して保存する点である。
【００９４】
第１実施形態と同様に、保存されている第１高倍率検査画像の各々の画像から、明るさ平均値を演算する。段階的（離散的）に得られた複数の明るさ平均値と対物距離の関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離を求める。求められた対物距離と一致する第１高倍率検査画像があればそれを選択し、もしなければ、求められた対物距離に最も近い対物距離についての第１高倍率検査画像をメモリから選択する。
【００９５】
第１実施形態と同様に、この第１高倍率検査画像から正常領域マスク画像と異常領域マスク画像を作成する。この２つのマスク画像と、メモリに保存されている複数の第１高倍率検査画像との論理積から正常領域と異常領域を抽出する。 そして、異常領域についての明るさ平均値と、正常領域についての明るさ平均値を求める。これら明るさ平均値を対物距離の情報と共にメモリに保存する。凹凸判定については、第１実施形態と同様に、正常領域と異常領域の対物距離の差から判別することができる。
【００９６】
この別実施形態１では、対物距離を変えながら撮像する工程が１回で済む（第２高倍率検査画像を取得しない）ので効率がよい。また、マスク画像を作成するために合焦点画像ではなく、それに近い画像（取得済みの画像）を用いて行っており、この点でも工程が簡素化される。なお、第１実施形態による場合でも、この別実施形態１と同様に合焦点画像を求めないでマスク画像を作成するようにしても良い。
【００９７】
＜微細検査の別実施形態２（メモリスキャン方式２）＞
次に、微細検査の別実施形態２を説明する。この実施形態は、マスク画像を作成しないで凹凸判定を行う方法である。その手順は、図１６のフローチャートに示される。
【００９８】
第１実施形態と同様に、対物距離を段階的に変えながら、複数枚の第１高倍率検査画像を取得する。この複数の第１高倍率検査画像は対物距離の位置情報と共にメモリに保存する。 この動作を各異常部にて行う。第１実施形態と異なるのは、まず全異常部について画像データを取得して保存する点である。（別実施形態１と同様）
次に、保存されている第１高倍率検査画像の各画素について、対物距離を求める。すなわち、 各画素の段階的（離散的）に得られた複数の明度値と対物距離の関係から、明度値が最大となる対物距離を求める。この対物距離の求め方については、すでに説明してきた方法と同じであるが、画像に含まれる各画素（全画素）について対物距離を求める点が特徴である。
【００９９】
各画素の２次元座標（ｘ，ｙ）と共に対物距離をメモリに保存する。これにより、各画素の対物距離が２元的に展開された対物距離マップ（図１８参照）が作成されることになる。これは、鳥瞰図や等高線図と同様に扱うことができる。
【０１００】
上記対物距離マップにおいて、座標（ｘ，ｙ）における画素の対物距離をＤ（ｘ，ｙ）とし、
Ｍ＝｛ΣΣＤ２ （ｘ，ｙ）｝／ΣΣＤ（ｘ，ｙ）
を求める。ここでΣΣは、ｘ，ｙの全方向を示す。図１７は、求められた各画素の対物距離（Ｚ軸方向の座標に対応）と、その対物距離の位置にある画素の画素数との関係を表わすグラフの１例である。求められたＭ（図１７に示すグラフ曲線の重心位置に対応）は、例えば、図１７に示すような位置にある。
【０１０１】
この重心位置Ｍをしきい値として、しきい値以上の領域に存在する画素数と、しきい値以下の領域に存在する画素数を演算する。画素数が多いほうを正常領域とし、画素数が少ない方を異常領域とする。異常領域の大きさは、画像全体から見るとごく一部を占めているに過ぎないからである。以上のように、正常領域がしきい値よりも下側にあれば、異常領域は凸であると判定でき、正常領域がしきい値よりも上側にあれば、異常領域は凹であると判定できる。
【０１０２】
また、対物距離マップにおいて、異常部を構成する全画素の対物距離を積分し、異常部の体積Ｖを求める。そして、図１８に示す対物距離マップにおいて、重心位置ＭとＺ軸上の座標Ｚ１で囲まれる体積Ｖ１の体積が、全体積Ｖの８０％（Ｖ１＝Ｖ×０．８）となるようにＺ１を取った時に、このＺ１とＭの差を凹凸量とすることができる。なお、上記例では８０％としているが、これに限定されるものではなく、適宜の数値を設定することができる。以上のように、マスク画像を求めない方法で凹凸判定を行うことができる。また、別実施形態１と同様に、対物距離を変えながら撮像する工程が１回で済む（第２高倍率検査画像を取得しない）ので効率がよい。
【０１０３】
＜別実施形態＞
（１）本実施形態では、共焦点光学系の１組に対して、１組のＸＹステージを使用してウェハの走査を行い、２組の対物レンズを切り替えて粗検査と精密検査を行っている。これに換えて、２組の光学系と、２組のＸＹステージを用い、そのうちの１つは、低倍率で粗検査を行い、もう１つで凹凸判定の精密検査を同時に行えるようにしてもよい。これにより、検査時間を高速にできるようにタンデムに組み込むこともできる。また、このようにタンデムにした場合、粗検査における光学系は、共焦点光学系でなくてもよく、通常の落射照明によっても異常部の検出は可能である。
【０１０４】
（２）対物距離を表わすデータは、必ずしも、対物レンズと被検査材表面の距離を直接的にあらわすものでなくてもよい。Ｚ軸方向に任意に原点（基準）を取った場合、その基準に対する距離データによって対物距離データとしてもよい。
【０１０５】
（３）微細検査における走査も、粗検査の場合と同様に、高倍率検査画像を取得しつつ凹凸判定を行ってもよいし、すべての高倍率検査画像を取得した後（全異常部を走査した後）に凹凸判定を行っても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】平面を有する被検査材の表面検査方法を実施するための装置構成を示す図
【図２】共焦点光学系のモデル図
【図３】ニポウディスク方式の構成例を示す図
【図４】制御装置の制御ブロック構成を示す図
【図５】検査手順のフローチャート
【図６】粗検査における走査（ウェハのピッチ送り）を説明する図
【図７】原画像（低倍率検査画像）を示す図
【図８】シェーディング補正した差分画像を示す図
【図９】濃度ヒストグラムの例を示す図
【図１０】欠陥分布マップの構成例を示す図
【図１１】微細検査における走査（ウェハのピッチ送り）を説明する図
【図１２】複数の第２高倍率検査画像の撮影例を示す図
【図１３】合焦点画像及びマスク画像を示す図
【図１４】濃度ヒストグラムを示す図
【図１５】詳細検査の別実施形態１の手順を示すフローチャート
【図１６】詳細検査の別実施形態２の手順を示すフローチャート
【図１７】各画素の画素数の分布を示すグラフ
【図１８】対物距離マップを示す図
【符号の説明】
１ ＸＹステージ
２ 測定架台
３ Ｚステージ
４ ＣＣＤカメラ
５ａ 低倍率対物レンズ
５ｂ 高倍率対物レンズ
６ レボルバ
Ａ 多結晶体ウェハ（被検査材）
Claims (13)
- 被検査材の表面に散在する異常部を検査する表面検査方法であって、
低倍率対物レンズを用いて、被検査材の表面の検査領域内を走査させ、検査領域部分の低倍率検査画像を取得するステップと、
前記低倍率検査画像を画像処理することで、異常部を検出し、その位置を演算・記憶するステップと、
高倍率対物レンズを用いて、前記記憶された異常部の位置において、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を複数取得するステップと、
前記複数の高倍率検査画像に基づいて、正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、これらの位置情報から異常領域が凹であるか凸であるかを判定するステップとを有することを特徴とする平面を有する高速凹凸判定可能な表面検査方法。 - 前記低倍率検査画像の画像処理において、
得られた低倍率検査画像から、被検査材の表面を照明する光源のシェーディング成分を抽出したシェーディング画像を取得するステップと、
前記低倍率検査画像から前記シェーディング画像を差分した差分画像を取得するステップとを有することを特徴とする請求項１に記載の表面検査方法。 - 多数取得される低倍率検査画像のうちの特定の１つを基準低倍率検査画像とし、この基準低倍率検査画像から取得された差分画像を基準差分画像とした場合、
基準差分画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムにおいて、高輝度側から順に各濃度における画素数を積算し、その積算画素数の全画素数に対する割合が所定の割合になった時点の濃度値を基準二値化しきい値として求めるステップと、
前記基準差分画像の濃度平均値を基準濃度平均値として取得するステップと、
前記基準低倍率検査画像以外の残りの低倍率検査画像については、得られた差分画像から濃度平均値を取得するステップと、
この濃度平均値の前記基準濃度平均値に対する増減値を取得するステップと、
前記基準二値化しきい値と前記増減値から補正二値化しきい値を取得するステップとを備え、
得られた補正二値化しきい値に基づいて差分画像を二値化して二値化画像を得るステップと、
得られた二値化画像に基づいて異常部があるか否かを判定するステップとを有することを特徴とする請求項２に記載の表面検査方法。 - 前記各低倍率検査画像から得られた異常部の位置及びサイズを表示させるための欠陥分布マップを作成するステップを有することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の表面検査方法。
- 前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された各々の第１高倍率検査画像について、明るさ平均値を取得するステップと、
得られた前記明るさ平均値と前記対物距離との関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離に基づいて、被検査材の合焦位置を取得するステップとを有する請求項１〜４のいずれか１項に記載の表面検査方法。 - 前記明るさ平均値と前記対物距離の関係から近似式を求め、この近似式から、前記合焦位置を取得することを特徴とする請求項５に記載の表面検査方法。
- 前記合焦位置に前記被検査材を位置させた状態で、前記高倍率対物レンズにより合焦点画像を取得するステップと、
この合焦点画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムから二値化しきい値を取得するステップと、
この二値化しきい値に基づいて、前記合焦点画像から二値化画像を取得するステップと、
この二値化画像に基づいて、異常領域が規定されたマスク画像を取得するステップとを有する請求項５又は６に記載の表面検査方法。 - 前記濃度ヒストグラムを二分する点を取得し、その位置を二値化しきい値とすることを特徴とする請求項７に記載の表面検査方法。
- 前記マスク画像は、正常領域が白レベルで、異常領域が黒レベルの正常領域マスク画像と、正常領域が黒レベルで、異常領域が白レベルの異常領域マスク画像とを含んでおり、
前記マスク画像を取得後、前記高倍率対物レンズにより、再度対物距離を段階的に変えながら、複数の第２高倍率検査画像を取得するステップと、
得られた各第２高倍率検査画像と、前記正常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた正常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
前記各第２高倍率検査画像と、前記異常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた異常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
段階的に得られた正常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、正常領域の対物距離を演算するステップと、
段階的に得られた異常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、異常領域の対物距離を演算するステップと、
求められた前記正常領域の対物距離と異常領域の対物距離とから、異常領域が表面に対して凹か凸かを判定するステップとを有することを特徴とする請求項７又は８に記載の表面検査方法。 - 前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された各々の第１高倍率検査画像について、明るさ平均値を取得するステップと、
得られた前記明るさ平均値と前記対物距離との関係から、明るさ平均値が最大となる対物距離に対応した第１高倍率検査画像を選択するステップと、
この選択された第１高倍率検査画像から濃度ヒストグラムを取得するステップと、
この濃度ヒストグラムから二値化しきい値を取得するステップと、
この二値化しきい値に基づいて、前記選択された第１高倍率検査画像から二値化画像を取得するステップと、
この二値化画像に基づいて、異常領域が規定されたマスク画像を取得するステップとを有する請求項１〜４のいずれか１項に記載の表面検査方法。 - 前記マスク画像は、正常領域が白レベルで、異常領域が黒レベルの正常領域マスク画像と、正常領域が黒レベルで、異常領域が白レベルの異常領域マスク画像とを含んでおり、
前記マスク画像を取得後、取得済みの前記複数の第１高倍率検査画像と、前記正常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた正常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
前記各第１高倍率検査画像と、前記異常領域マスク画像との論理積を演算するステップと、
この演算により得られた異常領域の明るさ平均値を演算するステップと、
段階的に得られた正常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、正常領域の対物距離を演算するステップと、
段階的に得られた異常領域の明るさ平均値と対物距離との関係に基づいて、異常領域の対物距離を演算するステップと、
求められた前記正常領域の対物距離と異常領域の対物距離とから、異常領域が表面に対して凹か凸かを判定するステップとを有することを特徴とする請求項１０に記載の表面検査方法。 - 前記高倍率対物レンズは共焦点光学系の一部を構成するものであり、前記高倍率対物レンズを前記検出された異常部に位置させるステップと、
前記異常部の位置において、被検査材と前記高倍率対物レンズとの対物距離を段階的に変えながら複数の第１高倍率検査画像を取得するステップと、
前記取得された複数の第１高倍率検査画像を用いて、画像を構成する各画素の明度値から各画素の対物距離を取得するステップと、
画像中の各画素の位置座標に基づいて、対物距離方向の重心位置をしきい値Ｍとして求めるステップと、
しきい値Ｍ以上の対物距離にある画素の画素数と、しきい値Ｍ未満の対物距離にある画素の画素数を求めるステップと、
画素数の多い側を正常領域、少ない側を異常領域とし、これにより、異常領域の凹凸を判定するステップとを有することを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の表面検査方法。 - 被検査材の表面に散在する異常部を検査する表面検査システムであって、
低倍率対物レンズを用いて、被検査材の表面の検査領域内を走査させ、検査領域部分の低倍率検査画像の多数を順次取得する手段と、
前記低倍率検査画像を画像処理することで、異常部を検出し、その位置を演算・記憶する手段と、
高倍率対物レンズを用いて、前記記憶された異常部の位置において、対物距離を変えつつ、検査領域部分の高倍率検査画像を複数取得する手段と、
前記複数の高倍率検査画像に基づいて、正常領域の高さ方向の位置と、異常領域の高さ方向の位置とを求め、これらの位置情報から異常領域が凹であるか凸であるかを判定する手段とを有することを特徴とする平面を有する被検査材の表面検査システム。
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