JP2006145484A - 外観検査装置、外観検査方法およびコンピュータを外観検査装置として機能させるためのプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 基板の表面におけるデント欠陥を誤判定することなく検出できる外観検査装置を提供する。
【解決手段】 基板の外観検査装置を実現する演算部１３０は、複数の解像度の画像を生成する多重解像度画像作成部１３１と、予め定められたバンドパスフィルタ処理を実行する前処理部１３２と、ゾーベルフィルタ処理を実行して濃淡勾配画像データを生成する濃淡勾配算出部１３３と、ラベリング処理を実行して領域を特定する２値化ラベリング部１３４と、領域の特徴量を算出する特徴量算出部１３５と、特徴量に基づいてデント欠陥の有無を判断するデント欠陥判定部１３６と、デント欠陥の強度を算出する強度算出部１３７と、被検査基板の修正が必要であるか否かを判定する基板判定部１３９とを含む。
【選択図】 図４

Description

本発明は、被検査物を撮像した画像から欠陥を検出する技術に関する。より特定的には、本発明は、基板の製造時に液晶基板上に発生した欠陥を検出する外観検査装置、外観検査方法およびコンピュータを外観検査装置として機能させるためのプログラムに関する。

半導体ウェハや液晶基板の製造工程の、基板上にレジストを塗布し露光機によりレジストに回路パターンを転写し、現像を行なうリソグラフィ工程において、露光機上に異物が付着した場合や、レジストの塗布量のムラがあった場合や、レジスト表面に異物が付着した場合に、同様に正常に回路パターンが転写されないことがある。また、液晶基板は大型のものが作成されるようになり、露光機が回路パターンを転写する際には、複数のレンズでパターンを転写していく方法がとられているが、この複数のレンズの位置関係のずれによっても、正常に回路パターンが転写されないことがある。

レジストに正常に回路パターンが転写されていないまま、次工程のエッチング工程で液晶基板をエッチングすると、液晶基板に修正不可能な欠陥が出来上がってしまう。そのためエッチング工程前に検査が行なわれている。

エッチング工程前検査では、基板の表面に照明が当てられ、その干渉光、回折光、散乱光を目視またはカメラで撮像し検査を行なっている。特にカメラで撮像した画像に対し、コンピュータで画像処理を行ない、正常に回路パターンが転写されていない部分を欠陥として検出し、画像の様子から欠陥の原因を特定す画像検査装置が実用に供されている。

欠陥の検出および分類においては、画像内の濃淡の基準より高い部分や低い部分、濃淡勾配の高い部分、基準画像との差分の大きい部分などを抽出し、抽出した部分が連続した領域について、複数の特徴量が算出され、領域は、当該特徴量に基づきクラスタリング等の手法を用いて分類され、欠陥の種類や擬似欠陥が特定される。

欠陥を分類するために通常使用される特徴量には、粒子解析で用いられる計測値、たとえば、周囲長、面積、面積率、円形度係数、等価円直径、０次モーメント、１次モーメント、２次モーメント、最大最低濃度、濃度合計、平均濃度、濃度の標準偏差、水平垂直フェレ径、水平垂直フェレ径比率、最大最小フェレ径、最大フェレ径角度、最大最小フェレ径比率などがあり、これらが用いられることが多い。しかしながら、欠陥の種類によっては、これらの特徴量では分類できないものがある。

ここで、たとえば、特開平８−７５６６１号公報（特許文献１）は、上記の現像の完了検査に用いることのできる欠陥検査装置を開示する。この欠陥検査装置は、規則正しく格子状のパターンが形成された被検体の表面に照明光を照射して当該被検体の欠陥を検出する。この欠陥検出装置は、被検体表面に対して斜めの位置から被検体表面の所定の照明範囲に上記パターンと直交する方向の照明光を照射し、被検体表面で発生した回折光を所定位置に収束させる照明光学系と、上記照明光をけらない程度に上記被検体表面から離れた位置であり、かつ上記回折光の収束位置及び又は回折光の収束点以外の位置から上記照明範囲を撮影する画像入力部と、上記画像入力部から出力される回折光帯の画像信号を可視化する表示部とを備える。

特開平８−７５６６１号公報に開示された欠陥検査装置によると、被検体表面に対して斜めの位置から被検体表面の所定の照明範囲にパターンと直交する方向の照明光が照明光学系により照射される。被検体表面で発生した回折光は所定位置で収束し、回折光の分光縞の帯が形成される。このようにして形成された回折光の帯の中に、画像入力部を構成するカメラのレンズ瞳を配置することにより、被検体の各部の回折光の発生具合を表示できる。

また、特開平１０−２７４６２６号公報（特許文献２）は、検査対象物の形状のばらつきや、検査対象物の画像の見え方のバラツキがあっても検査対象物の欠陥を誤報することなく精度良く欠陥を検査できる画像処理装置を開示する。この画像処理装置は、画像処理装置は、教示用サンプルおよび検査対象物を個々に撮像する撮像部と、上記撮像部によって撮像された教示用サンプルの画像である教示画像から固有画像データを生成する固有画像データ生成部と、上記撮像された検査対象物の画像である検査画像と上記生成された固有画像データから近似画像を復元する近似画像復元部と、上記検査画像と上記近似画像との差画像を生成する差画像生成部と、上記生成された差画像を２値化する２値化部と、２値画像を粒子解析し上記検査対象物の良否判定する判定部とを備える。

特許文献２に開示された画像処理装置によると、複数の画像を教示するため被検査対象の移動だけでなく対象物の形状ばらつきや見え方のばらつきにも対応して被検査対象の欠陥の有無を判定することができる。また、被検査対象画像の２値化と粒子解析処理を行なうので局所的な異常（欠陥）を検出できる。その結果、欠陥の検出精度が向上する。

さらに、特開２００３−１６８１１４号公報（特許文献３）は、欠陥データの登録を必要とせず、より人間の判断に近い分類を可能にする欠陥分類装置を開示する。この欠陥分類装置は、検出した領域について、通常の粒子解析の計測値に加え、検出領域を垂直または水平に積算し、積算された形状をフーリエ級数展開した各周波数の振幅や各周波数との振幅の比を特徴量として算出し、特徴量の値から欠陥を分類する。

特開２００３−１６８１１４号公報に開示された欠陥分類装置によると、欠陥種が確定した領域を除外した画像を基に配置形状による特徴量が抽出される。これにより、より正確な特徴量が得られるため、分類精度が向上する。
特開平８−７５６６１号公報 特開平１０−２７４６２６号公報 特開２００３−１６８１１４号公報

特開平１０−２７４６２６号公報、あるいは特開２００３−１６８１１４号公報に開示された技術によると、粒子解析の計測値と検出領域を垂直または水平に積算し、積算された形状をフーリエ級数展開した各周波数の振幅や各周波数との振幅の比を特徴量としている。

しかしながら、あたかも基板上に窪みがあるかのように見える欠陥（以下デント欠陥）を他の欠陥や擬似欠陥と分離することができないという問題があった。

また、デント欠陥の撮像した画像上の状態と、実際に液晶基板の表示品質に与える影響は、液晶基板の設計条件によって異なるため、液晶基板の機種や工程の違いで設計条件が変わる場合、検出するデント欠陥をそれぞれの設計条件に合わせて調整する必要がある。検出するデント欠陥を調整するためには、多数のサンプルを登録する必要や、欠陥の複数の特徴量の値を再設定する必要があり多くの時間を要するという問題があった。

さらに、デント欠陥は、相似的な形状で様々な大きさのものが発生し、大きさの異なるデント欠陥を検出するために、欠陥を特定するための特徴量の範囲が広くなり、デント欠陥以外の欠陥や擬似欠陥と分離することが難しいという問題があった。

本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものである。その目的は、デント欠陥を検出し他の欠陥や擬似欠陥を誤判定しない外観検査装置を提供することである。本発明の他の目的は、設計条件に合わせて容易に検出レベルの調整が可能な外観検査装置を提供することである。

本発明の他の目的は、デント欠陥を検出し他の欠陥や擬似欠陥を誤判定しない外観検査方法を提供することである。

本発明のさらに他の目的は、コンピュータを、デント欠陥を検出し他の欠陥や擬似欠陥を誤判定しない外観検査装置として機能させるためのプログラムを提供することである。

上記の課題を解決するために、この発明のある局面に従うと、外観検査装置は、被検査物の撮影により生成された撮影画像データに対して予め定められたフィルタリング処理を実行することにより、撮影画像データから、濃淡が反映された濃淡勾配画像データを取得する取得手段と、予め定められた第１の閾値に基づいて、濃淡勾配画像データにより特定される領域を識別する識別データを生成するためのラベリング処理を実行するラベリング手段と、領域について、予め定められた粒子解析のための計測値を算出する計測値算出手段と、領域の重心の近傍における濃淡勾配値を算出する勾配値算出手段と、領域の濃淡勾配値の分散と、領域から予め定められた範囲内に含まれる周辺領域の濃淡勾配値の分散との比である分散比を算出する分散比算出手段と、計測値と濃淡勾配値と分散比とに基づいて、ラベリング処理により特定された領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、被検査物の表面における欠陥を検出するために予め定められた基準値と、特徴量とに基づいて、被検査物の表面における欠陥を検出する検出手段とを備える。

好ましくは、取得手段は、解像度の異なる複数の撮影画像データに基づいて、複数の濃淡勾配画像データを取得する。

好ましくは、外観検査装置は、検出手段により検出された欠陥の大きさを表わすための欠陥強度を算出する強度算出手段と、欠陥強度と予め定められた第２の閾値とに基づいて、被検査物が不良品であるか否かを判定する判定手段とをさらに備える。

好ましくは、取得手段は、予め定められた圧縮率に基づいて撮影画像データを圧縮することにより、濃淡勾配画像データを取得する。強度算出手段は、圧縮率と特徴量とに基づいて欠陥強度を算出する。

好ましくは、外観検査装置は、濃淡勾配画像データに基づいて、領域に外接する第１の矩形を特定するための第１の矩形データを算出する第１の矩形データ算出手段と、濃淡勾配画像データと予め定められた第１のデータとに基づいて、第１の矩形よりも小さく、かつ領域の重心を含む第２の矩形を特定するための第２の矩形データを算出する第２の矩形データ算出手段とをさらに備える。勾配値算出手段は、第２の矩形における濃淡勾配値の最大値を、領域の重心の近傍における濃淡勾配値として算出する。

好ましくは、第２の矩形における４つの端点と領域の重心との位置関係は、第１の矩形における４つの端点と領域の重心との位置関係と相似である。

好ましくは、外観検査装置は、濃淡勾配画像データと予め定められた第２のデータとに基づいて、領域を囲む第３の矩形を特定するための第３の矩形データを算出する第３の矩形データ算出手段と、第３の矩形データに基づいて、第３の矩形と同一の大きさであり第３の矩形に隣接する複数の第４の矩形の各々を特定するための各々の第４の矩形データを算出する第４の矩形データ算出手段と、第３の矩形における濃淡勾配値の分散を算出する分散算出手段と、複数の第４の矩形の各々における濃淡勾配値の分散の平均値を算出する平均値算出手段とをさらに備える。分散比算出手段は、第３の矩形における濃淡勾配値の分散を平均値で除した値を、分散比として算出する。

好ましくは、第３の矩形における４つの端点と領域の重心との位置関係は、第１の矩形における４つの端点と領域の重心との位置関係と相似である。

この発明の他の局面に従うと、外観検査方法は、被検査物の撮影により生成された撮影画像データに対して予め定められたフィルタリング処理を実行することにより、撮影画像データから、濃淡が反映された濃淡勾配画像データを取得する取得ステップと、予め定められた第１の閾値に基づいて、濃淡勾配画像データにより特定される領域を識別する識別データを生成するためのラベリング処理を実行するラベリングステップと、領域について、予め定められた粒子解析のための計測値を算出する計測値算出ステップと、領域の重心の近傍における濃淡勾配値を算出する勾配値算出ステップと、領域の濃淡勾配値の分散と、領域から予め定められた範囲内に含まれる周辺領域の濃淡勾配値の分散との比である分散比を算出する分散比算出ステップと、計測値と濃淡勾配値と分散比とに基づいて、ラベリング処理により特定された領域の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、被検査物の表面における欠陥を検出するために予め定められた基準値と、特徴量とに基づいて、被検査物の表面における欠陥を検出する検出ステップとを備える。

この発明のさらに他の局面に従うと、プログラムは、コンピュータを外観検査装置として機能させる。このプログラムは、コンピュータに、被検査物の撮影により生成された撮影画像データに対して予め定められたフィルタリング処理を実行することにより、撮影画像データから、濃淡が反映された濃淡勾配画像データを取得する取得ステップと、予め定められた第１の閾値に基づいて、濃淡勾配画像データにより特定される領域を識別する識別データを生成するためのラベリング処理を実行するラベリングステップと、領域について、予め定められた粒子解析のための計測値を算出する計測値算出ステップと、領域の重心の近傍における濃淡勾配値を算出する勾配値算出ステップと、領域の濃淡勾配値の分散と、領域から予め定められた範囲内に含まれる周辺領域の濃淡勾配値の分散との比である分散比を算出する分散比算出ステップと、計測値と濃淡勾配値と分散比とに基づいて、ラベリング処理により特定された領域の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、被検査物の表面における欠陥を検出するために予め定められた基準値と、特徴量とに基づいて、被検査物の表面における欠陥を検出する検出ステップとを実行させる。

本発明に係る外観検査装置および外観検査方法によると、デント欠陥を検出しつつ、他の欠陥や擬似欠陥をデント欠陥として誤判定することが防止される。

本発明に係るプログラムがコンピュータにより実行されると、コンピュータは、デント欠陥を検出しつつ、他の欠陥や擬似欠陥を誤判定しない外観検査装置として機能することができる。

以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明では、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

図１を参照して、本発明の実施の形態に係る検査システム１０について説明する。図１は、本発明に係る基板の外観検査装置１００を備える検査システム１０の構成を表わす図である。

検査システム１０は、基板の外観検査装置１００と、照明装置１６０と、撮像装置１７０と、表示装置１８０とを含む。検査システム１０には、被検査基板１９０が予め定められた位置に搬入され、所定の検査の後、搬出される。

照明装置１６０は、被検査基板１９０において予め定められた位置に所定の光量を供給する。撮像装置１７０は、被検査基板１９０に対して予め定められた位置を撮影し、画像データを出力する。このデータは、信号線（図示しない）を介して基板の外観検査装置１００に入力される。

基板の外観検査装置１００は、外部から画像データの入力を受付ける画像入力部１１０と、データとプログラムとを格納する記憶部１２０と、当該記憶部１２０に格納されているプログラムとデータとに基づいて所定の処理を実行する演算部１３０と、一時的に生成されるデータを格納するＲＡＭ（Random Access Memory）１２２と、データを出力する出力部１４０とを含む。出力部１４０から出力されるデータは、表示装置１８０に入力される。

画像入力部１１０は、たとえばＵＳＢ（Universal Serial Bus）規格に対応する入力端子と予め定められた入力インタフェイスとにより実現される。記憶部１２０は、たとえばＨＤＤ（Hard Disk Drive）装置、フラッシュメモリその他の不揮発性のメモリにより実現される。演算部１３０は、たとえばＣＰＵ（Central Processing Unit）により実現される。あるいは、演算部１３０は、予め定められた処理を実行する回路を組み合わせることにより、ハードウェア的な態様によっても実現可能である。出力部１４０は、たとえば、ＵＳＢ規格に対応する出力端子と予め定められた出力インタフェイスとにより実現される。

図２を参照して、基板の外観検査装置１００のデータ構造について説明する。図２は、検査装置１００が備える記憶部１２０におけるデータの格納の一態様を表わす図である。

記憶部１２０において、予め定められた処理を実行するための画像処理プログラムは、領域２１０に格納されている。当該画像処理に使用される閾値である予め定められた第１の閾値は、領域２２０に格納されている。当該画像処理に使用される閾値である予め定められた第２の閾値は、領域２２２に格納されている。予め定められた第１の圧縮率Ｃ（１）は、領域２３０に格納されている。予め定められた第２の圧縮率Ｃ（２）は、領域２３２に格納されている。同様にして、予め定められた第ｎの圧縮率Ｃ（ｎ）は、領域２３８に格納されている。当該画像処理のために予め定められた内分比率ｐは、領域２４０に格納されている。当該画像処理のために予め定められた外分比率ｑは、領域２４２に格納されている。

なお、データの格納の態様は、図２に示されるものに限られない。また、各データは固定データに限られず、変更可能であってもよい。データの変更は、たとえば外部から新たなデータを入力することにより、あるいは、演算部１３０により算出されるデータで更新することにより、実現可能である。

図３を参照して、基板の外観検査装置１００のデータ構造についてさらに説明する。図３は、検査装置１００が備えるＲＡＭ１２２におけるデータの格納の一態様を表わす図である。当該データは、たとえば基板の外観検査装置１００が予め定めらた検査処理を実行している間、ＲＡＭ１２２に格納される。なお、このデータが格納される領域は、ＲＡＭ１２２に限られず、たとえば記憶部１２０、外部の記憶装置（図示しない）その他の記憶装置に確保されてもよい。

図３に示されるように、データレコードを特定するための番号は、領域３１０に格納される。この番号は、たとえば検査処理の実行時に自動的に逐次生成される。被検査基板１９０の撮影により取得された原画像の重心位置は、領域３２０に格納される。この重心位置は、たとえば演算部１３０により予め定められた領域を基準として算出される。当該予め定められた領域は、たとえばＲＡＭ１２２に確保される領域に基づいて特定される。

当該原画像の矩形領域の位置は、領域３３０および領域３４０に格納される。すなわち、当該矩形領域の左上の座標は、領域３３０に格納される。当該矩形領域の右下の座標は、領域３４０に格納される。上述の画像処理プログラムにより算出されるデント欠陥強度は、領域３５０に格納される。図３に示されるデータは、画像処理プログラムが被検査基板１９０に対して所定の画像処理を実行することにより逐次生成され、そしてそれぞれ関連付けられて格納される。なお、各項目の格納の態様は、図３に示されるものに限られない。また、本実施の形態においては、処理の対象となる領域の形状は、矩形であるが、矩形に限られない。

図４を参照して、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００が備える演算部１３０について説明する。図４は、演算部１３０の機能的構成を表わすブロック図である。各機能は、演算部１３０が各々の機能の実現のために予め作成されたプログラムを実行することにより、実現される。

演算部１３０は、多重解像度画像作成部１３１と、前処理部１３２と、濃淡勾配算出部１３３と、２値化ラベリング部１３４と、特徴量算出部１３５と、デント欠陥判定部１３６と、強度算出部１３７と、多重解像度画像集約部１３８と、基板判定部１３９とを含む。

多重解像度画像作成部１３１は、予め定められたｎ個の圧縮率Ｃ（１）からＣ（ｎ）を使用して、平均値を圧縮し、複数の解像度の画像データ（以下、適宜、圧縮後画像データと表わす）を生成する。前処理部１３２は、第ｋの圧縮後画像データ（ただし１≦ｋ≦ｎ）に対し、予め定められたバンドパスフィルタ処理を実行する。この処理が実行されると、予め定められた濃淡変動のみが残され、それ以外の濃淡変動がカットされる。これにより、ノイズと照明むらとが除去された第ｋの前処理後画像データが生成される。

濃淡勾配算出部１３３は、第ｋの前処理後画像データに対し、ゾーベルフィルタ（Sobel）処理を実行し、濃淡勾配値を算出し、濃淡勾配画像データを生成する。ゾーベルフィルタ処理は周知であるため、当該処理については、ここでは説明しない。

２値化ラベリング部１３４は、濃淡勾配算出部１３３により生成された第ｋの濃淡勾配画像データに対し、予め定められたラベリング処理を実行する。この処理が実行されると、予め定められた第１の閾値（図２における領域２２０に格納されているデータ）よりも濃淡勾配値が高い部分と低い部分とに２値化され、濃淡勾配値の高い部分の連続した領域には、ラベルが付される。ここで、ラベルとは、当該領域を識別するためのデータをいう。当該ラベルにより、たとえばｍ個（１≦ｍ）の領域が特定される。

特徴量算出部１３５は、第ｋの濃淡勾配画像データに対して予め定められた粒子解析のための計測値を算出する。この計測値は、重心位置、外接矩形位置、面積、最大最小フェレ径比率、最大濃淡勾配値、濃淡勾配値の合計、濃淡勾配値の２次モーメントなどを含む。特徴量算出部１３５は、また、重心位置と外接矩形（以下、第１の矩形と称す。）の位置データ（以下、第１の矩形データと称す。）とに基づいて、検査対象領域の重心付近（重心の近傍）における濃淡勾配を計測するための第２の矩形を導出する。この導出は、予め定められた内分比率ｐで第１の矩形の右下座標と重心位置とをｐ：１に内分する点を第２の矩形の右下座標とし、第１の矩形の左上座標と重心位置とをｐ：１に内分する点を第２の矩形の左上座標とすることにより行なわれる。

特徴量算出部１３５は、第ｋの濃淡勾配画像データの第２の矩形における最大濃淡勾配値を、重心位置の勾配値として算出する。特徴量算出部１３５は、重心位置と第１の矩形データとに基づいて、検査対象領域を囲む矩形内の濃淡勾配の分散を算出するための第３の矩形を導出する。この導出は、予め定められた外分比率ｑ（ただしｑ≧０）で第１の矩形の右下座標と重心位置とをｑ：１に外分する点を第３の矩形の右下座標とし、第１の矩形の左上座標と重心位置とをｑ：１に外分する点を第３の矩形の左上座標とすることにより行なわれる。

さらに、特徴量算出部１３５は、第ｋの濃淡勾配画像の第３の矩形における最大濃淡勾配の分散値ｖ（３）を算出し、第３の矩形の８個の近傍に隣接する第３の矩形と同じ形状の８個の矩形領域の分散値Ｖ（３１）からＶ（３８）をそれぞれ算出する。特徴量算出部１３５は、分散値Ｖ（３１）からＶ（３８）の平均値で分散値Ｖ（３）を除した値を分散比として算出する。このようにして、検査対象領域の特徴量は、粒子解析処理のための計測値と重心位置の勾配値と分散比として算出される。当該特徴量はベクトルである。

デント欠陥判定部１３６は、特徴量算出部１３５により算出された検査対象領域の特徴量に対して、デント欠陥の特徴量に関し予め定められた特徴量ベクトル空間の領域内に検査対象領域の特徴量のベクトルが存在しているか否かを判断する。そのベクトルが当該領域に存在していると判断されると、検査対象領域は、デント欠陥と判断される。

強度算出部１３７は、デント欠陥判定部１３６による判断の結果に基づいて、デント欠陥の強度を算出する。すなわち、強度算出部１３７は、検査対象領域がデント欠陥であると判断されると、検査対象領域の特徴量と第ｋの濃淡勾配画像データの圧縮率Ｃ（ｋ）とに基づいてデント欠陥の強度を算出する。強度算出部１３７は、検査対象領域の重心位置と圧縮率Ｃ（ｋ）とに基づいて原画像における原画像重心位置を算出する。強度算出部１３７は、検査対象領域における第１の矩形と第ｋの圧縮率Ｃ（ｋ）とに基づいて、原画像における原画像矩形位置を算出する。強度算出部１３７は、デント欠陥テーブルＴ（図３に示されるデータ）の予め定められた領域に、検査対象領域の原画像の重心位置と原画像の矩形位置とデント欠陥強度とをそれぞれ格納する。

多重解像度画像集約部１３８は、デント欠陥テーブルＴに格納されている領域に対して、第ｄの領域の原画像重心位置が他の第ｅの領域の原画像矩形位置内に含まれているか否かを判定する。基板判定部１３９は、多重解像度画像集約部１３８の結果に基づいて、被検査基板１９０の修正が必要であるか否かを判定する。

ここで、図５を参照して、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００によるデント欠陥の検出について説明する。図５（Ａ）〜図５（Ｃ）は、デント欠陥が含まれる基板を撮影して取得された画像を表わす図である。

図５（Ａ）に示されるように、回折画像上でのデント欠陥部分は、正常にパターンが転写されている部分に比べ、画像データの濃淡に関し、濃度が高い部分と低い部分とが隣接した形状となって現れる。そのため、回折画像からデント欠陥を検出する場合には、当該濃淡に関し、濃度の高い部分あるいは低い部分を検出し、隣接を評価するよりも、濃度の高い部分と低い部分とが隣接している部分の濃度が急激に変化している濃淡勾配の高い部分を検出する方が効率よい。そこで、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００は、濃淡勾配画像から、デント欠陥を検出する処理を実行する。

また、デント欠陥は、相似的な形状で様々な大きさのものが発生することがある。そこで、基板の外観検査装置１００は、複数の解像度の異なる濃淡画像を用いて、高い解像度の画像から小さなデント欠陥を検出し、そして、低い解像度の画像から大きなデント欠陥を検出する。これにより、特徴量の範囲を狭くすることができるため、デント欠陥以外の欠陥あるいは擬似欠陥と、デント欠陥とを分離することが可能になる。

デント欠陥の画像の濃淡勾配に関し、正常にパターンが転写されている部分と濃淡が高い部分及び低い部分との境界の濃淡勾配は高く、その中でも濃度が高い部分と低い部分とが隣接している部分の濃淡勾配が特に高い。

そのため、図５（Ｂ）に示されるように、デント欠陥の濃淡勾配画像では、Ｘ字の形状に濃淡勾配の高い部分が分布する。濃度が高い部分と低い部分とが隣接している部分は、Ｘ字の形状に分布した濃淡勾配のほぼ重心に位置する。そこで、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００は、２値化ラベリング処理により抽出された領域の重心付近の濃淡勾配値を特徴量とすることにより、デント欠陥と、デント欠陥以外の欠陥あるいは擬似欠陥とを分離することができる。

他方、デント欠陥以外に、濃度の高い部分と低い部分とが密集して分布する擬似欠陥が検出される場合がある。そこで、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００は、擬似欠陥とデント欠陥とを分離するために、抽出された領域の濃淡勾配の分散値と当該領域の周辺領域の濃淡勾配の分散値との比（以下、分散比と称す。）を特徴量とすることにより、デント欠陥と擬似欠陥とを分離することができる。

次に、図６および図７を参照して、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００における検出処理について説明する。図６および図７は、それぞれ、デント欠陥の検出の対象となる領域を概念的に表わす図である。

図６において、領域５２０は、デント欠陥の検出の対象となる領域である。重心５１０は、領域５２０の重心である。たとえば、重心５１０は、以下のようにして算出される。領域５２０が検出された後、領域５２０を表わすデータがＲＡＭ１２２に書き込まれる。予め定められた重心算出処理プログラムがＲＡＭ１２２に格納されている当該データに基づいて実行されると、領域５２０の重心が算出される。算出結果は、ＲＡＭ１２２の所定の領域に格納される。

第１の矩形５３０は、領域５２０に外接する矩形である。第１の矩形５３０を表わす矩形データは、領域５２０のデータがＲＡＭ１２２に格納された後に算出される。矩形データは、たとえば、領域５２０において予め定められたｘ−ｙ座標におけるＸ座標値およびＹ座標値の最大値および最小値を算出することにより、取得される。

第２の矩形５４０は、重心５１０と第１の矩形５３０とに基づいて特定される矩形である。第２の矩形５４０は、領域５２０における重心５１０近傍の濃淡勾配を計測する対象となる領域である。第２の矩形５４０の右下座標（ｘ座標およびｙ座標）は、予め定められた内分比率ｐ（図２の領域２４０に格納されているデータ）に基づいて、重心５１０の座標と第１の矩形５３０の右下座標とを内分することにより、それぞれ算出される。また、第２の矩形５４０の左上座標も、内分比率ｐに基づいて算出される。なお、第２の矩形５４０を表わすデータは、右下座標および左上座標に限られない。また、第２の矩形５４０を表わすデータは、内分比率ｐに基づいて算出されなくてもよい。

図７を参照して、第３の矩形６００は、重心５１０と第１の矩形５３０とに基づいて特定される矩形である。第３の矩形６００は、領域５２０を囲む領域における濃淡勾配の分散を計測する対象となる領域である。第３の矩形６００の右下座標（ｘ座標およびｙ座標）は、予め定められた外分比率ｑ（図２の領域２４２に格納されているデータ、ｑ≧０）に基づいて、重心５１０の座標と第１の矩形５３０の右下座標とを内分することにより、それぞれ算出される。また、第３の矩形６００の左上座標も、外分比率ｑに基づいて算出される。

第３の矩形６００を表わすデータが算出されると、第３の矩形６００に隣接する矩形（以下、隣接矩形と称す）も特定される。すなわち、隣接矩形６１０〜６８０を表わすデータが算出される。この場合、隣接矩形６３０を表わすデータは、たとえば以下のようにして算出される。隣接矩形６３０の右下座標は、第３の矩形６００の左上座標を隣接矩形６３０の右下座標とすることにより導出される。隣接矩形６３０の左上座標は、導出された右下座標に、第３の矩形６００のｘ方向およびｙ方向の長さを加算することにより導出される。その他の各隣接矩形を表わすデータも、同様にして導出される。これにより、第３の矩形６００の大きさと同一の大きさである８つの隣接矩形が特定される。

第３の矩形６００および隣接矩形６１０〜６８０を表わすデータが算出され、各矩形が特定されると、演算部１３０は、後述するように、第３の矩形６００における最大濃淡勾配の分散値Ｖ（３）を算出する。演算部１３０は、第３の矩形６００に隣接する８つの隣接矩形６１０〜６８０の分散値Ｖ（３１）〜Ｖ（３８）をそれぞれ算出する。演算部１３０は、さらに分散値Ｖ（３）を分散値Ｖ（３１）〜Ｖ（３８）の平均値で除算した値を分散比として算出する。

次に、図８および図９を参照して、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００の制御構造について説明する。図８および図９は、それぞれ、検査装置１００の演算部１３０が実行する処理の手順を表わすフローチャートである。この処理は、予め定められた画像処理プログラム（図２における領域２１０に格納されているプログラム）が実行されることにより実現される。

ステップＳ７０２にて、演算部１３０は、原画像データの入力を受付ける。ステップＳ７０４にて、演算部１３０は、予め定められた複数の解像度のそれぞれに基づいて、画像データを作成する。この処理により、たとえばｎ個の画像データがそれぞれ作成される。

ステップＳ７０６にて、演算部１３０は、解像度別処理カウンタを「１」に設定する。ステップＳ７０８にて、演算部１３０は、予め定められた前処理を実行する。ステップＳ７１０にて、演算部１３０は、予め定められた演算処理を実行して、濃淡勾配を算出する。ステップＳ７１２にて、演算部１３０は、予め定められた２値化ラベリング処理を実行する。

ステップＳ７１４にて、演算部１３０は、領域処理カウンタを「１」に設定する。ステップＳ７１６にて、演算部１３０は、被検査基板１９０の検査対象領域について特徴量を算出する。ステップＳ７１８にて、演算部１３０は、当該領域がデント欠陥であるか否かを判断する。この判断は、たとえばステップＳ７１６により算出された特徴量に基づいて行なわれる。演算部１３０が、当該領域はデント欠陥であると判断すると（ステップＳ７１８にてＹＥＳ）、処理はステップＳ７２０に移される。そうでない場合には（ステップＳ７１８にてＮＯ）、処理はステップＳ７２８に移される。

ステップＳ７２０にて、演算部１３０は、デント欠陥の強度を算出する。ステップＳ７２２にて、演算部１３０は、原画像の重心位置を算出する。ステップＳ７２４にて、演算部１３０は、原画像の矩形領域の位置を算出する。ステップＳ７２６にて、演算部１３０は、ＲＡＭ１２２のデント欠陥テーブルＴに、当該領域の強度と重心位置と矩形領域の位置とを関連付けて格納する。

ステップＳ７２８にて、演算部１３０は、領域処理カウンタを「１」カウントアップする。ステップＳ７３０にて、演算部１３０は、領域処理カウンタの値がラベルの数ｍよりも大きいか否かを判断する。領域処理カウンタの値がラベルの数ｍよりも大きい場合には（ステップＳ７３０にてＹＥＳ）、処理はステップＳ７３２に移される。そうでない場合には（ステップＳ７３０にてＮＯ）、処理はステップＳ７１６に戻される。

ステップＳ７３２にて、演算部１３０は、解像度別処理カウンタを「１」カウントアップする。ステップＳ７３４にて、演算部１３０は、解像度別処理カウンタの値が解像度の数ｎよりも大きいか否かを判断する。解像度別処理カウンタの値が解像度の数ｎよりも大きい場合には（ステップＳ７３４にてＹＥＳ）、処理はステップＳ７４０（図９）に移される。そうでない場合には（ステップＳ７３４にてＮＯ）、処理はステップＳ７０８に戻される。

図９を参照して、ステップＳ７４０にて、演算部１３０は、登録領域カウンタを「１」に設定する。ステップＳ７４２にて、演算部１３０は、第ｄの領域の原画像の重心位置が他の第ｅの領域の原画像の矩形領域に含まれているか否かを判断する。演算部１３０が、第ｄの領域の原画像の重心位置が第ｅの領域の原画像の矩形領域に含まれていると判断すると（ステップＳ７４２にてＹＥＳ）、処理はステップＳ７４４に移される。そうでない場合には（ステップＳ７４２にてＮＯ）、処理は終了する。

ステップＳ７４４にて、演算部１３０は、第ｄの領域のデント欠陥強度と第ｅの領域のデント欠陥強度とが同じであるか否かを判断する。これらの欠陥強度が同じである場合には（ステップＳ７４４にてＹＥＳ）、処理はステップＳ７４６に移される。そうでない場合には（ステップＳ７４４にてＮＯ）、処理はステップＳ７４８に移される。

ステップＳ７４６にて、演算部１３０は、デント欠陥テーブルＴから、値ｄと値ｅとのうち大きなデント欠陥強度を削除する。ステップＳ７４８にて、演算部１３０は、デント欠陥テーブルＴから、デント欠陥強度の小さいものを削除する。

ステップＳ７５０にて、演算部１３０は、デント欠陥テーブルＴに登録されている領域のデント欠陥強度が予め定められた第２の閾値よりも大きいか否かを判断する。当該デント欠陥強度が第２の閾値よりも大きい場合には（ステップＳ７５０にてＹＥＳ）、処理はステップＳ７５２に移される。そうでない場合には（ステップＳ７５０にてＮＯ）、処理はステップＳ７５４に移される。

ステップＳ７５２にて、演算部１３０は、被検査基板１９０の修正が必要であると判断する。この判断の結果は、たとえば修正を通知する信号として出力部１４０により出力される。ステップＳ７５４にて、演算部１３０は、被検査基板１９０の修正は不要であると判断する。この判断の結果は、たとえば検査結果が良好であることを表わすデータとして、出力部１４０を介して表示装置１８０に出力される。

ここで、図１０を参照して、基板の外観検査装置１００において生成される画像データの変化について説明する。図１０（Ａ）は、被検査基板１９０の撮影により得られた原画像あるいは予め定められた圧縮率に基づいて圧縮された圧縮後画像である。図１０（Ｂ）は、図１０（Ａ）に示される画像データに対して、予め定められたバンドパスフィルタ処理を実行することにより得られる前処理後画像である。この画像は、たとえば前処理部１３２（図４）による処理の後に生成される。

図１０（Ｃ）は、図１０（Ｂ）に示される前処理後画像に対してゾーベルフィルタ処理を実行することにより得られる画像である。この画像は、たとえば濃淡勾配算出部１３３の処理により生成される。

図１０（Ｄ）は、図１０（Ｃ）に示される濃淡勾配画像に対してラベリング処理を実行することにより得られる画像である。この画像は、２値化ラベリング部１３４が当該処理を実行することにより生成される。

図１１を参照して、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００による検査結果の出力について説明する。図１１は、表示装置１８０による基板の検査結果の表示態様を表わす図である。

検査装置１００の演算部１３０が所定の画像処理を実行すると、被検査基板１９０に対する処理結果が生成される。この結果は、出力部１４０により表示装置１８０に出力される。表示装置１８０は、被検査基板１９０の検査結果の入力を受けると、その結果を表示する。すなわち図１１に示されるように、表示装置１８０は、たとえば検査対象となった被検査基板１９０の原画像１１１０と、当該画像に基づいて行なわれた画像処理により得られたデント欠陥の検出結果とを、領域１１２０に表示する。これにより、検査システム１０の使用者、たとえば基板の処理工程の管理者は、被検査基板１９０のそれぞれについてデント欠陥の検出結果を容易に認識することができる。

なお、本発明に係る基板の外観検査装置１００は、上記の実施の形態に示される構成以外でも実現可能である。すなわち、検査装置１００により実行される処理は、たとえば、当該処理のためのプログラムが格納されたコンピュータシステムによっても実現可能である。

図１２を参照して、本実施の形態に係る基板の外観検査装置１００を実現するコンピュータについて説明する。図１２は、コンピュータシステム１２００のハードウェア構成を表わすブロック図である。

コンピュータシステム１２００は、相互にデータバスにより接続されたＣＰＵ１２１０と、使用者が指示を入力するためのマウス１２２０およびキーボード１２３０と、入力されるデータあるいは所定の処理の実行により生成されるデータを一時的に格納するＲＡＭ１２４０と、大容量のデータを格納可能なハードディスク１２５０と、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）駆動装置１２６０と、モニタ１２８０と、通信ＩＦ（Interface）１２９０とを含む。ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１２６０には、ＣＤ−ＲＯＭ１２６２が装着される。

基板の外観検査装置１００として機能するコンピュータシステム１２００における処理は、各ハードウェアおよびＣＰＵ１２１０により実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ＲＡＭ１２４０あるいはハードディスク１２５０に予め記憶されている場合もあれば、ＣＤ−ＲＯＭ１２６２その他の記憶媒体に格納されて流通し、ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置１２６０その他の読取装置によりその記憶媒体から読み取られて、ハードディスク１２５０に一旦格納される場合もある。そのソフトウェアは、ＲＡＭ１２４０あるいはハードディスク１２５０から読み出されて、ＣＰＵ１２１０によって実行される。図１２に示されるコンピュータシステム１２００のハードウェア自体は、一般的なものである。したがって、本発明の本質的な部分は、ＲＡＭ１２４０、ハードディスク１２５０、ＣＤ−ＲＯＭ１２６２その他の記憶媒体に格納されたソフトウェアであるとも言える。なお、コンピュータシステム１２００の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。

以上のようにして、本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置１００によると、デント欠陥は、特徴量に基づいて抽出される。検査装置１００は、抽出されたデント欠陥の強度を算出し、予め定められた閾値と当該強度とに基づいて、基板の表面状態が良好であるか否かを判断する。このようにすると、基板の設計条件ごとにデント欠陥を検出するための特徴量を判定するための値を調整することなく、上記閾値を調整することにより、デント欠陥の検出レベルを調節できる。したがって、基板の設計条件ごとに多数のサンプルデータを登録する必要がない。また、上記特徴量を再設定する必要もない。その結果、デント欠陥の検出処理のためのデータ入力に要する時間が短くなるため、検査効率を向上させることができる。また登録に必要なデータを必要最小限にすることができるため、検査装置１００が、不適切なデータに基づく誤った判断処理を行なうことを防止できるため、検査結果の精度の低下を防止することができる。

今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

本発明は、基板の外観検査装置、たとえば半導体ウェハあるいは液晶パネルのマクロ検査装置に提供可能である。

本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置を備える検査システムの構成を表わす図である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置におけるデータの格納の一態様を表わす図（その１）である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置におけるデータの格納の一態様を表わす図（その２）である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置が備える演算部の機能的構成を表わすブロック図である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置によるデント欠陥の検出処理を説明するための図（その１）である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置によるデント欠陥の検出処理を説明するための図（その２）である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置によるデント欠陥の検出処理を説明するための図（その３）である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置が実行する処理の手順を表わすフローチャート（その１）である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置が実行する処理の手順を表わすフローチャート（その２）である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置により画像処理される基板を説明するための図（その２）である。 本発明の実施の形態に係る基板の外観検査装置により出力されるデータに基づく画像処理結果の表示の一態様を表わす図である。 コンピュータシステムのハードウェア構成を表わすブロック図である。

符号の説明

１０ 検査システム、１００ 基板の外観検査装置、１１０ 画像入力部、１２０ 記憶部、１２２ ＲＡＭ、１３０ 演算部、１３１ 多重解像度画像作成部、１３２ 前処理部、１３３ 濃淡勾配算出部、１３４ ２値化ラベリング部、１３５ 特徴量算出部、１３６ デント欠陥判定部、１３７ 強度算出部、１３８ 多重解像度画像集約部、１３９ 基板判定部、１４０ 出力部、１６０ 照明装置、１７０ 撮像装置、１８０ 表示装置、１２００ コンピュータシステム、１２１０ ＣＰＵ、１２２０ マウス、１２３０ キーボード、１２４０ ＲＡＭ、１２５０ ハードディスク、１２６０ ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、１２６２ ＣＤ−ＲＯＭ、１２８０ モニタ、１２９０ 通信ＩＦ。

Claims (10)

1. 被検査物の撮影により生成された撮影画像データに対して予め定められたフィルタリング処理を実行することにより、前記撮影画像データから、濃淡が反映された濃淡勾配画像データを取得する取得手段と、
   予め定められた第１の閾値に基づいて、前記濃淡勾配画像データにより特定される領域を識別する識別データを生成するためのラベリング処理を実行するラベリング手段と、
   前記領域について、予め定められた粒子解析のための計測値を算出する計測値算出手段と、
   前記領域の重心の近傍における濃淡勾配値を算出する勾配値算出手段と、
   前記領域の濃淡勾配値の分散と、前記領域から予め定められた範囲内に含まれる周辺領域の濃淡勾配値の分散との比である分散比を算出する分散比算出手段と、
   前記計測値と前記濃淡勾配値と前記分散比とに基づいて、前記ラベリング処理により特定された領域の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
   前記被検査物の表面における欠陥を検出するために予め定められた基準値と、前記特徴量とに基づいて、前記被検査物の表面における欠陥を検出する検出手段とを備える、外観検査装置。
2. 前記取得手段は、解像度の異なる複数の撮影画像データに基づいて、複数の濃淡勾配画像データを取得する、請求項１に記載の外観検査装置。
3. 前記外観検査装置は、
   前記検出手段により検出された欠陥の大きさを表わすための欠陥強度を算出する強度算出手段と、
   前記欠陥強度と予め定められた第２の閾値とに基づいて、前記被検査物が不良品であるか否かを判定する判定手段とをさらに備える、請求項１に記載の外観検査装置。
4. 前記取得手段は、予め定められた圧縮率に基づいて前記撮影画像データを圧縮することにより、前記濃淡勾配画像データを取得し、
   前記強度算出手段は、前記圧縮率と前記特徴量とに基づいて前記欠陥強度を算出する、請求項３に記載の外観検査装置。
5. 前記外観検査装置は、
   前記濃淡勾配画像データに基づいて、前記領域に外接する第１の矩形を特定するための第１の矩形データを算出する第１の矩形データ算出手段と、
   前記濃淡勾配画像データと予め定められた第１のデータとに基づいて、前記第１の矩形よりも小さく、かつ前記領域の重心を含む第２の矩形を特定するための第２の矩形データを算出する第２の矩形データ算出手段とをさらに備え、
   前記勾配値算出手段は、前記第２の矩形における濃淡勾配値の最大値を、前記領域の重心の近傍における濃淡勾配値として算出する、請求項１に記載の外観検査装置。
6. 前記第２の矩形における４つの端点と前記領域の重心との位置関係は、前記第１の矩形における４つの端点と前記領域の重心との位置関係と相似である、請求項５に記載の外観検査装置。
7. 前記外観検査装置は、
   前記濃淡勾配画像データと予め定められた第２のデータとに基づいて、前記領域を囲む第３の矩形を特定するための第３の矩形データを算出する第３の矩形データ算出手段と、
   前記第３の矩形データに基づいて、前記第３の矩形と同一の大きさであり前記第３の矩形に隣接する複数の第４の矩形の各々を特定するための各々の第４の矩形データを算出する第４の矩形データ算出手段と、
   前記第３の矩形における濃淡勾配値の分散を算出する分散算出手段と、
   前記複数の第４の矩形の各々における濃淡勾配値の分散の平均値を算出する平均値算出手段とをさらに備え、
   前記分散比算出手段は、前記第３の矩形における濃淡勾配値の分散を前記平均値で除した値を、前記分散比として算出する、請求項５に記載の外観検査装置。
8. 前記第３の矩形における４つの端点と前記領域の重心との位置関係は、前記第１の矩形における４つの端点と前記領域の重心との位置関係と相似である、請求項７に記載の外観検査装置。
9. 被検査物の撮影により生成された撮影画像データに対して予め定められたフィルタリング処理を実行することにより、前記撮影画像データから、濃淡が反映された濃淡勾配画像データを取得する取得ステップと、
   予め定められた第１の閾値に基づいて、前記濃淡勾配画像データにより特定される領域を識別する識別データを生成するためのラベリング処理を実行するラベリングステップと、
   前記領域について、予め定められた粒子解析のための計測値を算出する計測値算出ステップと、
   前記領域の重心の近傍における濃淡勾配値を算出する勾配値算出ステップと、
   前記領域の濃淡勾配値の分散と、前記領域から予め定められた範囲内に含まれる周辺領域の濃淡勾配値の分散との比である分散比を算出する分散比算出ステップと、
   前記計測値と前記濃淡勾配値と前記分散比とに基づいて、前記ラベリング処理により特定された領域の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
   前記被検査物の表面における欠陥を検出するために予め定められた基準値と、前記特徴量とに基づいて、前記被検査物の表面における欠陥を検出する検出ステップとを備える、外観検査方法。
10. コンピュータを外観検査装置として機能させるためのプログラムであって、前記プログラムは、前記コンピュータに、
    被検査物の撮影により生成された撮影画像データに対して予め定められたフィルタリング処理を実行することにより、前記撮影画像データから、濃淡が反映された濃淡勾配画像データを取得する取得ステップと、
    予め定められた第１の閾値に基づいて、前記濃淡勾配画像データにより特定される領域を識別する識別データを生成するためのラベリング処理を実行するラベリングステップと、
    前記領域について、予め定められた粒子解析のための計測値を算出する計測値算出ステップと、
    前記領域の重心の近傍における濃淡勾配値を算出する勾配値算出ステップと、
    前記領域の濃淡勾配値の分散と、前記領域から予め定められた範囲内に含まれる周辺領域の濃淡勾配値の分散との比である分散比を算出する分散比算出ステップと、
    前記計測値と前記濃淡勾配値と前記分散比とに基づいて、前記ラベリング処理により特定された領域の特徴量を算出する特徴量算出ステップと、
    前記被検査物の表面における欠陥を検出するために予め定められた基準値と、前記特徴量とに基づいて、前記被検査物の表面における欠陥を検出する検出ステップとを実行させる、プログラム。