JP2007248051A - 対象物表面の欠陥検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】 この発明は，予め正常なチップ表面の画像を登録し，検査すべき対象物とのパターンマッチングによる検査によって対象物表面の欠陥の有無を検出する検査方法であり，対象物の各種マークがマーキングの状況により文字の字体の変形，傾き，位置ずれがあっても，各種マークの影響を受けず，対象物表面の欠陥を判別することができる。
【解決手段】
この対象物表面の欠陥検査方法は，異なる照明手段によって照らされた対象物の画像から各種マークとマーク以外の領域，及び対象物表面の欠陥の領域の濃淡値に関する２次元的分布から，対象物表面の欠陥のみの領域を判別する。これによって各種マークの字体の変動等に影響されず，対象物表面の欠陥の有無を判定することができる。
【選択図】図１

Description

この発明は，例えば，半導体素子等の対象物の表面に欠陥が存在するか否かを検査する対象物表面の欠陥検査方法に関する。

近年，携帯電話等の携帯機器の小型化やパソコンや家電製品の高機能化に伴い，電子部品の小型化が進んでいる。部品の小型化により部品表面の傷でも内部の素子を容易に傷つけるため，部品の表面の欠陥検査は重要になってきている。

一般に，部品の表面の欠陥を検査することについては，カメラにより部品の表面の画像を取得し，その画像から画像処理により表面の欠陥を検出する。これらの画像処理において，主にパターンマッチングが用いられる。パターンマッチングでは，最初に欠陥の無い正常な部品の画像をモデルとして登録しておき，部品の欠陥の検査工程において検査対象の画像と登録した画像との相関値を計算し，その値によって部品の表面の欠陥の有無を判断する（例えば，非特許文献１参照）。

図７には，部品の表面の欠陥を検査することについての一例が示されている。図７の（ａ）には，登録された正常な部品９の画像Ｍ６が示されている。画像の文字“Ｍ６”は，部品マークであり，部品９の表面には，通常，上記のような何らかの記号が刻印される。図７の（ｂ）には，表面に欠陥３０がある部品９の画像Ｍ６が示されている。このような表面に欠陥３０がある画像Ｍ６と，図７の（ａ）に示す登録画像Ｍ６との相関値は，欠陥３０の無い場合と比べて値が小さくなるため，予めしきい値を定めておき，その値と比較することによって，部品９の欠陥３０の有無が判定できる。

このようなパターンマッチングの応用例として，従来，欠陥検査方法において，回路パターンが製作されたフォトマスクに対し，ウェハに転写される可能性の高い欠陥のみを高感度で検出するものが知られている。該欠陥検査方法は，回路パターンが形成された試料の欠陥を検査するものであって，試料のパターンを工学的に撮像して得られるセンサデータと基準となるべき参照データを画素毎に比較してこれらの不一致量を求める工程と，センサデータの注目画素の近傍に欠陥が存在すると仮定して該欠陥がパターンエッジを移動させる場合を計算する工程と，欠陥がパターンエッジを移動させる場合と前記不一致量に基づいて，該不一致量に相当する部分が検出すべき欠陥か否かを判定する工程とを含むものである（例えば，特許文献１参照）。
昭晃堂発行「画像処理ハンドブック」（第３０３，３０４頁） 特開２００１−２８１１６１号公報

一般的に，直観的にはパターンマッチングの処理は，登録画像を検査画像上で重ねて，両者を相対的にずらしていき，最も一致したときの相関値が最大となる。そのため，部品の表面に欠陥が無くとも登録画像の部品マークの形状と実際の部品マークの形状が異なると，画像同士が一致せずに，相関値が小さくなり，欠陥として判断してしまう。例えば，図８の（ａ）に示すように，部品９のマーク即ち画像Ｍ６がモデルと比べて横方向に縮んだ場合，図８の（ｂ）に示すように部品９のマーク即ち画像Ｍ６が回転していると，登録画像図である図７の（ａ）と一致しないことから分かるように，欠陥３０として判別される可能性がある。このようなマーク形状のバラツキは，レーザマーキングによる刻印時の条件のバラツキに起因している。

このように，半導体チップの表面の欠陥部の検査装置において，予め正常な半導体チップの表面の画像を登録し，検査対象のチップとのパターンマッチングによる検査が行われている。しかしながら，一般に半導体チップの表面には，レーザマーカーによる部品マークが刻印されており，この部品マークはマーキングの状況により，文字の字体の変形，文字の字体の傾き，文字の字体の位置のずれ等が生ずるため，登録画像の部品マークと一致しないことがあり，パターンマッチングにおいて欠陥が無くても欠陥が有りと判別されてしまうことがある。

この発明の目的は，上記の問題を解決することであり，予め正常な部品の画像を登録する必要がなく，照明条件を工夫することにより，部品即ち対象物の表面の欠陥を検出することができることを具現化したものであり，入射角の異なる照射光を持つ照明手段によって照らした対象物の画像から，部品マークとマーク以外の領域，及び表面の欠陥部の領域の濃淡値に関する二次元的な分布から，欠陥部のみの領域を判別し，これによって部品マークの変動等の条件に影響されずに，対象物表面に対する欠陥の有無を判別できる対象物表面の欠陥検査方法を提供することである。

この発明は，カメラによって撮像した対象物の画像から対象物表面の欠陥を検出する対象物表面の欠陥検査方法において，
互いに入射角の異なる照射光を持つ第一の照明と第二の照明とで照らされた前記対象物のそれぞれの第一の画像と第二の画像とを検出して，前記第一の画像と前記第二の画像から前記対象物表面の前記欠陥の有無を判別することを特徴とする対象物表面の欠陥検査方法に関する。

この対象物表面の欠陥検査方法において，前記第一の照明が同軸落射照明であり，前記第二の照明が斜光照明である。

この対象物表面の欠陥検査方法は，前記第一の照明と前記第二の照明において照明光の波長が異なるものである。

また，この対象物表面の欠陥検査方法は，前記カメラによって撮像された前記第一の画像と前記第二の画像との濃淡値を，予め求められていた前記第一の画像と前記第二の画像との前記欠陥に対する濃淡値と対比して，前記対象物の表面の前記欠陥の有無を判別するものである。更に，前記対象物に対して予め求められていた前記画像の前記濃淡値は，前記対象物のマークの領域，マーク以外の領域及び前記欠陥の領域に関しての二次元的分布に表わされているものである。

また，この対象物表面の欠陥検査方法は，前記第一の画像と前記第二の画像との濃淡値から前記対象物の表面の前記欠陥の有無を出力する参照テーブルを設けたものである。

この対象物表面の欠陥検査方法は，上記のように構成されているので，異なる照明手段によって照らした対象物の二つの画像の濃淡値を利用することによって，一つの照明手段による画像に比べ，対象物の表面の欠陥の検出が容易に実現できる。また，この対象物表面の欠陥検査方法では，一般に使用される照明手段である同軸落射照明と斜光照明によって対象物の表面の欠陥を検出できるものである。また，この対象物表面の欠陥検査方法は，欠陥が見え易い照明の波長を選ぶことによって，欠陥部の抽出が容易に検出できるものである。更に，この対象物表面の欠陥検査方法は，予め異なる画像手段によって得られた欠陥の画像の濃淡値を参照テーブルとして利用することによって，演算処理無しで高速に対象物の表面の欠陥を検出することができる。

以下，図面を参照して，この発明による対象物表面の欠陥検査方法の実施例を説明する。まず，この対象物表面の欠陥検査方法を説明するのに先立って，画像処理における照明手段として一般的な同軸落射照明と斜光照明について説明する。

図５には，同軸落射照明による対象物表面の画像について説明されている。図５の（ａ）には，同軸落射照明の構成が示されており，カメラ１が半導体チップ等の対象物２の表面を撮像できるように設置してある。同軸落射照明では，カメラ１の前にハーフミラー４を置き，照明装置３からの照射光５は，ハーフミラー４で反射して矢印の入射光６になり，入射光６はカメラ１の撮像方向と同一方向になる。このとき，対象物２の表面は，図５の（ａ）に示すように，入射光６に対して垂直であり，その表面状態が滑らかであると，入射光６のほとんどは対象物２の表面で正反射し，カメラ１に入射することになるため，カメラ１の画像上では明るく見える。そこで，対象物２が半導体チップである場合に，各種マークの施されていないモールド表面は滑らかであり，入射光６はほとんど正反射するため，明るく見えることになる。これに対して，各種マークＭ６は，対象物の表面がレーザ光によって刻印されているため，表面がざらついており，入射光６は該ざらつき表面で乱反射し，カメラ１の方向に反射される光の量が少なくなり，マークの無い部分と比べて，図５（ｂ）に示すように，画面中では各種マークＭ６が暗く見えることになる。即ち，斜線で示した各種マークＭ６の部分が暗く，その他の部分は明るくなる。対象物の表面の欠陥については，図示していないが，欠陥は何らかの要因により，モールド表面が傷が付いた状態であり，傷の状態により，入射光６の反射方向が変わるため，画面上での明るさも様々である。図５（ｃ）には，対象物即ち半導体チップの表面の各種マークＭ６領域とマーク以外の領域，及び半導体チップの表面の欠陥の領域について，濃淡値の分布を模式的に表したヒストグラムが示されている。図５（ｃ）のヒストグラムにおいて，横軸が濃淡値を表し，軸の右側が値が大きく明るいことを示している。分布１３は，各種マーク以外の領域であり，分布１４は，各種マークＭ６の領域であり，分布１５は，半導体チップの表面の欠陥の領域を示している。半導体チップの表面の欠陥の明るさは，分布１５に示すように，他の領域１３，１４より幅がひろく，各種マークＭ６の分布１４と交わっている領域があるため，濃淡値からは，半導体チップの表面の欠陥の切り分けは難しいことが分かる。

次に，図６には，斜光照明による対象物表面の画像について説明されている。図６の（ａ）には，斜光照明の構成が示されており，カメラ１が対象物２の表面を撮像できるように設置されている。斜光照明では，対象物２に対して斜め方向から照明光が当たるように，照明装置７が配置されている。このため対象物２の面が滑らかであり，対象物２の面が水平な場合に，入射光８はほとんど正反射されてカメラ１の方向に反射する光は少なくなり，カメラ１の画像上では暗く見えることになる。それ故に，対象物２が半導体チップのとき，各種マークＭ６の刻印されていないモールド表面は，反射する光が少なく暗く見えることになる。一方，半導体チップの表面の各種マークＭ６の部分はレーザ光によって刻印され表面がざらついており，入射光８はざらつき表面で乱反射され，その一部はカメラ１の方向に反射されて，相対的には各種マークＭ６の無い部分と比べて，図６（ｂ）に示すように，画面上では明るく見えることになる。図６（ｂ）に示すように，各種マークＭ６の部分が明るく，斜線で示したその他の部分が暗くなる。半導体チップの表面の欠陥については，図示していないが，欠陥の状態により，入射光８の反射方向が変わるため，画面上での明るさも様々である。図６（ｃ）には，対象物即ち半導体チップの表面の各種マークＭ６領域とマーク以外の領域，及び半導体チップの表面の欠陥の領域について，濃淡値の分布を模式的に表したヒストグラムが示されている。図６（ｃ）のヒストグラムにおいて，横軸が濃淡値を表し，軸の右側が濃淡値が大きく明るいことを示している。分布１６は，各種マークＭ６の領域であり，分布１７は，各種マーク以外の領域であり，分布１８は半導体チップの表面の欠陥の領域である。半導体チップの表面の欠陥を示す分布１８は，幅が広く，各種マークＭ６の分布１７と交わっている領域があるため，濃淡値からは，半導体チップの表面の欠陥の切り分けは難しいことが分かる。

次に，図１を参照して，この発明による対象物表面の欠陥検査方法の一実施例を説明する。この対象物表面の欠陥検査方法は，上記の同軸落射照明と斜光照明とを異なる照明，即ち，入射角の異なる照射光を持つ照明手段として利用したことに特徴を有している。

図１に示すように，撮像用のカメラ１が対象物である半導体チップ等の対象物２の上方に設置されており，第一の照明手段として，照明装置３とハーフミラー４による同軸落射照明と，第二の照明手段として照明装置７による斜光照明が設置されている。それぞれの照明を検査される対象物としての対象物２の表面に照射した時に，二つの画像が得られることになる。図２には，同軸落射照明のときの対象物２の表面の画像の濃淡値を横軸に，また，斜光照明のときの対象物２の表面の画像の濃淡値を縦軸にとった分布が示されている。図２において，横軸は右になるほど値が大きく明るく，縦軸は上になるほど値が大きく明るいことを示している。図２の画像の濃淡値の分布において，二つの画像上で同じ位置の点が同軸落射照明の濃淡値がａであり，斜光照明の濃淡値がｂであるときは，点１９に位置することになる。そこで，対象物２の表面の各種マーク領域とマーク以外の領域，及び対象物２の表面の欠陥の分布について模式的に表すと線図のようになる。分布１１は各種マークの領域であり，同軸落射照明では暗く，斜光照明では明るいことを示している。分布１２は各種マーク以外のモールド表面の領域であり，同軸落射照明では明るく，斜光照明では暗いことを示している。一方，対象物２の表面の欠陥は，様々な濃淡値をとるが，その分布は各種マークやそれ以外の領域とは異なる領域となっている。つまり，図５（ｃ）や図６（ｃ）で示したように，１つの照明による分布では，対象物の表面の欠陥だけを識別するのは難しかったが，このように二つの濃淡値による二次元の分布としてみると，対象物の表面の欠陥の識別が容易であることが分かる。従って，実施例１については，予め二種類の照明の画像から対象物の表面の欠陥の濃淡値の二次元分布を求めておき，実際の検査工程において，これらの分布を参照することによって対象物の表面の欠陥を検査することが可能になる。上記のように実施例１では，パターンマッチングのような基準となる画像を登録する必要が無く，対象となる対象物２の表面の画像から欠陥の検査ができるため，各種マークの形状に不揃いがあっても，対象物の表面の欠陥を検出することができるようになる。また，実施例１では，照明手段として，同軸落射照明と斜光照明とを用いたが，二つの照明手段による画像の濃淡値から各種マークとマーク以外の領域，更に，対象物の表面の欠陥が分離できるような照明であれば，どのような照明で使用することができることは勿論である。また，対象物の表面の欠陥を，見えやすくするために異なる照明の波長を使うことが好ましいものである。

次に，図３を参照して，この発明による対象物表面の欠陥検査方法について，対象物２の表面の欠陥の判別方法のハードウェアによる別の実施例を説明する。

図３に示すように，画像２１と画像２２は，異なる照明手段によって照らされたときの半導体チップの画像メモリである。これらのメモリのアドレス２０を指定することにより，画像２１の濃淡値２３と画像２２の濃淡値２４が出力される。これらの濃淡値２３，２４の値が入力となり，テーブル２５の出力信号２６が出力される。図４には，テーブル２５について説明されている。図４において，横方向の０から２５５は濃淡値２３の値であり，また，縦方向の０から２５５は濃淡値２４の値であり，これらの値によって指定される値が出力される。例えば，濃淡値２３の値が２５３，濃淡値２４の値が２のときは，４０で示された部分の値が出力される。テーブル２５の値は，図２の対象物の表面の欠陥の分布に対応しており，対象物の表面の欠陥の分布を予め調べておき，その分布に対応する箇所に１をそれ以外に０を設定しておく。このようなテーブル２５の出力信号２６をカウンタ２７でカウントする。この値は，欠陥部の分布の大きさに比例するため，カウント値２８を予め設定した値と比較する比較器２９を設けて，予め設定した値より大きい場合は対象物の表面の欠陥が大きいと判定する。このように，実施例２では，ＣＰＵ等の機器を用いず，メモリとカウンタや簡単な論理回路等のハードウェアで構成することができるため，高速で安価な検査方法が実現できる。また，ソフトウェアで対象物表面の欠陥検査方法を実現する場合は，テーブル２５を二次元の配列とすることによって同様な処理が可能となる。

この発明による対象物表面の欠陥検査方法は，例えば，半導体チップ等の対象物の表面の欠陥を検査することができるため，半導体組立装置等の各種装置の検査方法に適用することができる。

この発明による対象物表面の欠陥検査方法の一実施例を示す説明図である。 この発明による対象物表面の欠陥検査方法の原理を示す説明図である。 この発明による対象物表面の欠陥検査方法の別の実施例を示す説明図である。 図３の対象物表面の欠陥検査方法におけるテーブルを示す説明図である。 同軸落射照明を示す説明図である。 斜光照明を示す説明図である。 従来の対象物表面の欠陥検査方法の１例を示す説明図である。 従来の対象物表面の欠陥検査方法の別の例を示す説明図である。

符号の説明

１ カメラ
２ 対象物
３ 同軸落射照明用の照明装置
４ ハーフミラー
５ 照明装置からの照射光
６ 同軸落射照明の入射光
７ 斜光照明用の照明装置
８ 斜光照明の入射光
１０ 欠陥部の濃淡値の二次元分布
１１ 各種マークの濃淡値の二次元分布
１２ 各種マーク以外の濃淡値の二次元分布
１３ 同軸落射照明での各種マーク部以外の濃淡値の分布
１４ 同軸落射照明での各種マーク部の濃淡値の分布
１５ 同軸落射照明での欠陥部の濃淡値の分布
１６ 斜光照明での各種マーク部の濃淡値の分布
１７ 斜光照明での各種マーク部以外の濃淡値の分布
１８ 斜光照明での欠陥部の濃淡値の分布
１９ 濃淡値の２次元分布上の点
２０ 画像メモリのアドレス信号
２１ 画像メモリ
２２ 画像メモリ
２３ 画像２１の濃淡値
２４ 画像２２の濃淡値
２５ テーブル
２６ テーブルの出力値
２７ カウンタ
２８ カウント値
２９ 比較器
３０ 表面の欠陥

Claims (6)

1. カメラによって撮像した対象物の画像から対象物表面の欠陥を検出する対象物表面の欠陥検査方法において，
   互いに入射角の異なる照射光を持つ第一の照明と第二の照明とで照らされた前記対象物のそれぞれの第一の画像と第二の画像とを検出し，前記第一の画像と前記第二の画像から前記対象物表面の前記欠陥の有無を判別することを特徴とする対象物表面の欠陥検査方法。
2. 前記第一の照明が同軸落射照明であり，前記第二の照明が斜光照明であることを特徴とする請求項１に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
3. 前記第一の照明と前記第二の照明において照明光の波長が異なることを特徴とする請求項１又は２に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
4. 前記カメラによって撮像された前記第一の画像と前記第二の画像との濃淡値を，予め求められていた前記第一の画像と前記第二の画像との前記欠陥に対する濃淡値と対比して，前記対象物の表面の前記欠陥の有無を判別することを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
5. 前記対象物に対して予め求められていた前記画像の前記濃淡値は，前記対象物のマークの領域，マーク以外の領域及び前記欠陥の領域に関しての二次元的分布に表わされていることを特徴とする請求項４に記載の対象物表面の欠陥検査方法。
6. 前記第一の画像と前記第二の画像との濃淡値から前記対象物の表面の前記欠陥の有無を出力する参照テーブルを設けたことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の対象物表面の欠陥検査方法。

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