JP2009139166A - 画像欠陥検査方法および画像欠陥検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】一部の領域に差異が発生する場合にも高精度の画像欠陥判定を可能とする画像欠陥検査装置および画像欠陥検査方法を提供することを目的とする。
【解決手段】ある被検査物から光電変換された画像信号と参照画像を比較検査するパターンの欠陥検査方法において、前記参照画像を補正して第１の補正画像を得る第１の画像補正ステップＳ４１と、前記画像信号と前記第１の補正画像を用いて欠陥を検出し欠陥座標を求める第１の欠陥検出ステップＳ４２と、前記画像信号と前記第１の補正画像と前記欠陥座標から重み画像を得る重み画像算出ステップＳ４３と、前記画像信号と前記第１の補正画像と前記重み画像を用いて第１の補正画像を再補正して第２の補正画像を得る第２の画像補正ステップＳ４４と、前記画像信号と前記第２の補正画像を用いて欠陥を検出する第２の欠陥検出ステップＳ４５を備えることを特徴とする。
【選択図】図６

Description

本発明は、画像の欠陥検査装置および欠陥検査方法に関するものであり、例えば、半導体製造において使用するレチクルに形成された微細パターンの欠陥を検査するための欠陥検査方法、およびそのための装置である。

一般に、ＬＳＩの製造には多大なコストがかかるため、歩留まりの向上が欠かせない。歩留まりを低下させる要因の一つとして、半導体ウェハ上に微細パターンをリソグラフイ技術で露光・転写する際に使用されるレチクルのパターン欠陥があげられる。近年、ＬＳＩパターン寸法の微細化に伴って、検出しなければならない欠陥の最小寸法も微細化している。そのため、レチクルの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要になっている。

パターン欠陥の有無を検査する方法には、大きく分けて、ダイとダイとの比較（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ比較）と、ダイとデータベースとの比較（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ比較）がある。Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ比較（ＤＤ比較）は、レチクル上の２つのダイを比較して欠陥を検出する方法であり、Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ比較（ＤＢ比較）は、ダイとＬＳＩ設計用ＣＡＤデータから発生させたデータベースを比較して欠陥を検出する方法である。以下の説明においては、ＤＤ比較における２枚のダイのうち、欠陥検査対象となる画像を光学画像、もう一枚のリファレンスとなる画像を参照画像と呼ぶ。また、ＤＢ比較におけるダイ画像を光学画像、データベースを参照画像とよぶ。

上記従来のＤＤ比較法あるいはＤＢ比較法において、単純に光学画像と参照画像を比較すると、画素位置ズレや画像の伸縮・うねり、センシングノイズ、画像取得時のフォーカスずれ、ＤＢ検査における参照画像生成モデルの限界等により、光学画像と参照画像には差異が生じるため、そのまま直接比較して検査すると、差異に埋もれて欠陥検査性能が低下してしまう。

このような微細な欠陥を検出するため、まず光学画像と参照画像の差異を小さくするような画像補正を行ない、得られた補正後の画像を用いて欠陥検査することが行われてきた（特許文献１参照）。

ところがこの従来技術には次の問題点がある。すなわち、一般的に光学画像と参照画像の差異には局所的な変動が多くあり、従来これらを補正することは困難であった。また、従来技術は画像全体として差異を小さくする手法であるため、欠陥検出時に必要となる局所的な領域の差異は必ずしも小さくなるとは限らなかった。

特開２００６−２６６８６０号公報

本発明は、従来技術の上記問題点を解消するためになされたものであり、従来技術では難しかった一部の領域に差異が発生する場合にも高精度の画像欠陥判定を可能とする画像欠陥検査装置および画像欠陥検査方法を提供することを目的とする。

本発明にかかる画像欠陥検査方法は、ある被検査物から光電変換された画像信号に合わせて、参照画像を補正する第１の画像補正ステップと、画像信号と補正後の参照画像から欠陥の座標を出力する第１の欠陥検出ステップと、欠陥の座標と補正後の参照画像から重み画像を算出する重み画像算出ステップと、画像信号と重み画像を用いて補正後の参照画像を再補正する第２の画像補正ステップと、画像信号と再補正後の参照画像から欠陥の座標と欠陥の大きさを出力する第２の欠陥検出ステップとを備えることを特徴とする欠陥検出方法である。

本発明にかかる画像欠陥検査装置は、ある被検査物から光電変換された画像信号と参照画像を比較検査するパターンの欠陥検査装置において、前記参照画像を補正して第１の補正画像を得る第１の画像補正手段と、前記画像信号と前記第１の補正画像を用いて欠陥を検出し欠陥座標を求める第１の欠陥検出手段と、前記画像信号と前記第１の補正画像と前記欠陥座標から重み画像を得る重み画像算出手段と、前記画像信号と前記第１の補正画像と前記重み画像を用いて第１の補正画像を再補正して第２の補正画像を得る第２の画像補正手段と、前記画像信号と前記第２の補正画像を用いて欠陥を検出する第２の欠陥検出手段を備えることを特徴とする画像欠陥検査装置である。

本発明にかかる画像欠陥検査装置および画像欠陥検査方法によれば、一部の領域のラインに差異がある場合や、領域の一部分のみ形状が合っていない場合に、それらの差異も補正した上で欠陥検査を実行するため局所的なパターンの態様に応じた画像の補正を行うことを可能にし、欠陥検査精度が向上するという効果を奏する。

［第１の実施の形態：画像欠陥検査装置］
以下、本発明の欠陥検出方法で使用することができる画像欠陥検査装置１について、詳細を説明する。図１は、第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の構成を示す概要図である。図１の概要図を用いて装置構成を詳細に説明する。第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１は、レチクル１０１などの検査対象物に形成されたパターンが所定の形状に形成されているか、すなわち、画像に欠陥があるか否か検査する装置である。この画像欠陥検査装置１は、光学画像取得部１１０とデータ処理部１２０とを備えている。

図１に示す様に、光学画像取得部１１０は、レチクル、マスクなどのパターンが形成された検査対象物に描画されたパターンを読み取って光学画像を得るものである。光学画像１００は、光学画像取得部１１０によって、検査対象物上に描画されたパターンを読み取られた後、光電変換された画像信号である。

（光学画像取得部）
光学画像取得部１１０のハードウエア構成について図１を用いて説明する。
光学画像取得部１１０は、レチクル１０１の光学画像を取得する。検査対象試料となるレチクル１０１は、ＸＹθ テーブル１０２上に載置される。ＸＹθテーブル１０２は、テーブル制御部１１４からの指令で、ＸＹθテーブル１０２各軸のモータ１５０、１５１、１５２によって水平方向及び回転方向に移動するように制御される。光源１０３からの光は、レチクル１０１に形成されたパターンに照射される。レチクル１０１を透過した光は、拡大光学系１０４を介して、フォトダイオードアレイ１０５に光学像として結像する。フォトダイオードアレイ１０５に取り込まれた画像は、センサ回路１０６で処理されて、光学画像のデータとなる。一方、レーザ測長システム１３２は、測定したＸＹθテーブル１０２の位置信号を位置測定部１０７に送信する。

ＸＹθテーブル１０２は、中央演算処理部１３１の制御の下にテーブル制御部１１４により駆動される。ＸＹθ テーブル１０２の移動位置は、レーザ測長システム１３２により測定され、位置測定部１０７に送られる。また、ＸＹθテーブル１０２上のレチクル１０１は、オートローダ制御部１１３の制御の基でオートローダ１３０から搬送される。センサ回路１０６から出力された検査ストライプ画像の測定パターンデータは、位置測定部１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上のレチクル１０１の位置を示すデータとともに、欠陥座標算出部１０８に送られる。光学画像のデータと、比較対象の補正済参照画像とは、適当な画素サイズのエリアに切り出される。例えば、５１２×５１２画素の領域に切り出される。

光学画像取得部１１０には、さらに必要に応じて、オートローダ１３０を備えることにより、連続して自動的に画像検査を行うことができる。また、光学画像取得部１１０で得られた光学画像は、例えば８ビットの階調を有する画素ごとのイメージデータである。

（データ処理部）
図１において、データ処理部１２０は、参照画像生成部１２２と、画像補正処理部１２４と、中央演算処理部１３１と、オートローダ制御部１１３と、テーブル制御部１１４と、データベース１４０と、データベース作成部１４１と、欠陥座標算出部１０８と、重み画像検査部１０９と、位置測定部１０７と、を備えている。更に、通常のコンピューターに装備される磁気ディスク装置、磁気テープ装置、ＦＤ、ＣＲＴ、パターンモニタ、プリンタなどの周辺装備を備えている。これらの周辺装備は、通常のコンピューターに装備されるものであり、詳細の説明を省略する。これらすべての構成要素は、通信可能なように、バス１５３で接続されている。なお、データ処理部１２０は、電子回路、プログラム、又は、これらの組み合わせにより構成できる。

光学画像の取得手順を説明する。図２は、第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の検査ストライプ画像の取得を示す概要図である。レチクル１０１の被検査領域は、一定の走査幅の短冊状の複数の検査ストライプに仮想的に分割され、分割された各検査ストライプは、連続的に走査される。そのために、ＸＹθ テーブル１０２は、テーブル制御部１１４の制御のもとで移動する。その移動に従って、各検査ストライプの光学画像は、フォトダイオードアレイ１０５により取得される。フォトダイオードアレイ１０５は、一定の走査幅の画像を連続的に取得する。フォトダイオードアレイ１０５は、第１の検査ストライプＡの画像を取得した後、その画像の取得と逆方向であるが、同様な方法で、第２の検査ストライプＢの画像を走査幅Ｗで連続的に取得する。第３の検査ストライプＣの画像は、第２の検査ストライプＢの画像を取得する方向とは逆方向、すなわち、第１の検査ストライプＡの画像を取得した方向に取得される。このように、連続的に画像を取得していくことで、無駄な処理時間を短縮することができる。ここでは、例えば、走査幅は、２０４８画素とする。

上記の光学画像取得手順により、フォトダイオードアレイ１０５上に結像されたパターンの像は、フォトダイオードアレイ１０５によって光電変換され、更にセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログデジタル）変換される。光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６は、高倍率の画像検査読み取り系を構成する。

以下、画像補正と欠陥判定に至る処理を更に詳細に説明する。図３は、第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の主要部構成を示すブロック図である。データ処理部１２０は、図３に示す様に、主要構成要素として、参照画像生成部１２２と、画像補正処理部１２４と、欠陥座標算出部１０８と、重み画像検査部１０９と、を内部に備えている。図３において、参照画像生成部１２２は、ＣＡＤデータ１２１の様な設計データを磁気テープ装置から中央演算処理部１３１を通して読み出し、イメージデータの参照画像１２３に変換する。

また、画像補正処理部１２４は、参照画像１２３のイメージデータを受け取り、図形の角を丸めたり、多少ボカしたりして、光学画像１００に似せるアライメント補正などの補正処理を行った補正済参照画像１２５を生成する。画像補正処理部１２４により生成された補正済参照画像１２５は、欠陥座標算出部１０８に出力される。その後、欠陥座標算出部１０８は、光学画像１００と補正済参照画像１２５を比較し、パターン欠陥の位置座標を算出する。更に、欠陥座標算出部１０８から出力された欠陥座標情報１２６は、重み画像検査部１０９に入力され、最終的に欠陥判定結果１２９が生成される。

なお、参照画像１２３は、検査対象物のＣＡＤデータ１２１から光学画像１００に類似するように作成される画像である。補正済参照画像１２５は、参照画像１２３を補正して、光学画像１００と参照画像間にあるずれ、歪み、又はずれと歪みを除くように求められた補正画像である。ＣＡＤデータ１２１は、検査対象物に画像を描画する元になる設計のためのＣＡＤなどのデータである。なお、以下、検査対象物としてレチクル１０１について説明するが、検査対象物は、パターンが形成されるものであればよく、マスク、ウェハなどもある。また、ＤＢ比較の場合には光学画像と参照画像を比較するが、前述のＤＤ比較を行う場合には、図３に示すごとく、基準となるパターンの画像（光学画像Ａ）と、検査対象のパターンの画像（光学画像Ｂ）を撮像しデータ処理部１２０に入力すればよい。

以下、参照画像に対する画像補正について更に詳細に説明する。図４は、第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の画像補正処理部１２４の構成を示すブロック図である。画像補正処理部１２４は、例えば、図４に示すように、補正モデルパラメータ同定部２００と、画像補正部２０１と、を備えている。補正モデルパラメータ同定部２００は、光学画像取得部１１０で得られた光学画像１００と、レチクル１０１のパターンの特徴を示す特徴データ２０２と、参照画像生成部１２２で作成した参照画像１２３と、を用いて、補正モデルパラメータ２０４を作成する。画像補正部２０１は、補正モデルパラメータ同定部２００で作成された補正モデルパラメータ２０４を参照画像１２３に作用し演算処理して、補正済参照画像１２５を作成する。

次に、欠陥座標算出部１０８は、補正済参照画像１２５を入力し、欠陥座標情報１２６を出力する。欠陥座標算出部１０８は、入力された補正済参照画像１２５と光学画像１００から画素値の差分を求め、その画素値の差分が所定の閾値を越えた場合、欠陥と判定する。そして、欠陥と判定した領域の座標値と関連付けた欠陥座標情報１２６を出力する。なお、上記の画像補正処理部１２４は、電子回路、プログラム、又は、これらの組み合わせにより構成できる。

なお、図４で使用される特徴データ２０２は、レチクル１０１の画像の特定パターンを指定し、レチクル１０１の画像の特徴部分を示すものである。特徴データ２０２は、例えば、レチクル１０１の画像を設計する段階で作成され、レチクル１０１のパターン位置に対応しており、パターンを指定するパターンの識別データである。特徴データ２０２は、例えば、レチクル１０１の画像に対応して画像で表現され、画素値のデータからなっている。特徴データ２０２は、レチクル１０１の画像のパターンに重みを付与することができる。特徴データ２０２は、描画精度が要求されるパターン、補助パターン、又はダミーパターンなどを示す。なお、本実施の形態で使用するパターンとは、どのような形状でもよく、例えば、独立したパターンでも、独立したパターンの結合したパターンでも、独立したパターンの部位（一部）のパターンでも、又は、結合したパターンの部位（一部）のパターンでもよい。

以下、欠陥座標情報１２６から欠陥判定結果１２９を得る処理過程を詳細に説明する。図５は、第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の重み画像検査部１０９内部の構成を示すブロック図である。重み画像検査部１０９は、入力された欠陥座標情報１２６から欠陥判定結果１２９を生成するものであり、重み画像算出部１３３と、重み画像補正部１３４と、欠陥判定部１３５と、を備えている。

重み画像算出部１３３は、欠陥座標情報１２６に含まれる欠陥座標（ｐｘ、ｐｙ）から重み付け画像１２７を作成する。すなわち、欠陥座標（ｐｘ、ｐｙ）を中心とした１５×１５画素と、（ｘ、ｙ）を中心とした１５×１５画素のＳＳＤ値を求め、ＳＳＤ（ｘ、ｙ）とおく。そして、Ａ・ｅｘｐ（−ｓｓｄ（ｘ，ｙ）／Ｔ）を重み画像の座標（ｘ、ｙ）の階調値とする。ただし、（ｘ，ｙ）と（ｐｘ，ｐｙ）のシティブロック距離が所定値以下であれば、重み画像の座標（ｘ，ｙ）の階調値は０とする。上記規則に従い、重み付け画像１２７を作成する。

重み画像補正部１３４は、重み付け画像１２７と、補正済参照画像１２５から重み付け参照画像１２８を作成する。第１の実施の形態においては、従来技術（ここでは特開２００６−２６６８６０の技術を使用。）を使用し、補正済参照画像１２５を補正して、重み付け参照画像１２８を得る。

次に、欠陥判定部１３５は、上記のように作成された重み付け参照画像１２８と、光学画像１００を入力し、欠陥判定を行う。欠陥判定を行うことにより、欠陥判定結果１２９を得る。欠陥判定部１３５は、光学画像１００及び重み付け参照画像１２８を入力し、２つの画像の画素値の差分を算出し、差分の絶対値が所定値を越えていれば、該当画素を欠陥と判定する機能を有する。最終的に得られた欠陥判定結果１２９は、第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置の検査結果となる。

以上のように、第１の実施の形態によれば、光学画像と補正済参照画像から欠陥座標を算出し、欠陥座標値から生成された重み付け画像と補正済参照画像から重み付け参照画像を生成して再度欠陥判定を行うことにより、従来技術では難しかった一部の領域に差異が発生する場合にも高精度の画像欠陥判定を可能とする画像検査装置を提供する。

［第２の実施の形態：画像欠陥検査方法］
以下、第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法について詳細を説明する。第２の実施の形態が、第１の実施の形態と異なる点は、所定の光学画像取得手段により取得された光学画像を検査する画像欠陥検査方法である。第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置の光学画像取得部１１０において取得された光学画像を検査する処理手順を詳細に説明する。同じ符号は同じ構成を示し、詳細の説明を省略する。図６は、第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法の処理手順を示すフローチャートである。

第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法は、図６に示すように、光学画像１００、及び参照画像１２３を入力し、第１の画像補正ステップ（Ｓ４１）、第１の欠陥検出ステップ（Ｓ４２）、重み画像算出ステップ（Ｓ４３）、第２の画像補正ステップ（Ｓ４４）、第２の欠陥検出ステップ（Ｓ４５）で処理することによって画像欠陥を検査するものである。以下、参照画像に対し、光学画像を検査する各ステップについて詳細に説明する。以下、参照画像を検査基準パターン画像に、光学画像を被検査パターン画像に対応させて記述している。

（Ｓ４１：第１の画像補正ステップ）
このステップは、検査基準パターン画像のアライメント、あるいは、画像の伸縮、うねり、センシングノイズ、フォーカスずれなど、被検査パターン画像あるいは検査基準パターン画像の劣化を回復するための処理であり、特開２００６−２６６８６０号公報に開示されている方法を採用することができる。以下、その方法を簡単に説明する。この方法は、以下に記載するように、２次元線形予測モデルの設定段階、連立方程式解法段階、モデル画像の生成段階からなっている。

（１）２次元線形予測モデルの設定（連立方程式生成ステップ）
最初に、検査基準パターン画像を２次元入力データ、被検査パターン画像を２次元出力データと見なして２次元線形予測モデル（２次元入出力線形予測モデル）を設定する方法について説明する。ここでは、５×５画素の領域を用いた５×５の２次元線形予測モデルを例に取る。このモデルで用いるサフィックス（５×５の画素の位置に対応）を表１に示す。図７は、第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法のパターン画像の比較を示す図である。なお、図７においては、左図を検査基準パターン画像とし、右図を被検査パターン画像とする。

２次元入力データと２次元出力データをそれぞれｕ（ｉ，ｊ）、ｙ（ｉ，ｊ）とする。着目する画素のサフィックスをｉ，ｊとし、この画素を取り囲む２行前後および２列前後の合計２５個の画素のサフィックスを表１のように設定する。ある１組の５×５領域の画素データについて、式（１）のような関係式を設定する。式（１）の各入力データｕ（ｉ，ｊ）の係数ｂ００〜ｂ４４は、同定すべきモデルパラメータである。

式（１）の意味するところは、被検査パターン画像のある１画素のデータｙｋ＝ｙ（ｉ，ｊ）は、対応する検査基準パターン画像の１画素を取り囲む５×５画素のデータの線形結合で表すことができるということである。

（２）連立方程式解法ステップ（モデルパラメータの同定）
式（１）をベクトルで表すと、式（２）となる。ここで、未知パラメータベクトルαは、α＝［ｂ００，ｂ０１，・・・，ｂ４４］Ｔであり、また、データベクトルｘｋはｘｋ＝［ｕ（ｉ−２，ｊ−２），ｕ（ｉ−２，ｊ−１），・・・，ｕ（ｉ＋２，ｊ＋２）］Ｔである。

検査基準パターン画像と被検査パターン画像の座標ｉ，ｊを走査して２５組のデータを連立させれば、モデルパラメータを同定できることになる。実際には統計的観点から、式（３）のようにｎ（＞２５）組のデータを用意して、次のような最小２乗法に基づいて２５次元の連立方程式を解き、αを同定する。ここで、Ａ＝［ｘ１，ｘ２，・・・，ｘｎ］Ｔ、また、ｙ＝［ｙ１，ｙ２，・・・，ｙｎ］Ｔ、また、ｘｋＴα＝ｙｋ、また、ｋ＝１，２，・・・，ｎである。これらの方程式の解法としては、最小２乗法の他に最尤推定法などがあり、どのような方法を使用しても良い。

例えば、検査基準パターン画像と被検査パターン画像がそれぞれ５１２×５１２画素であれば、５×５次のモデルの走査によって画像の周囲を２画素ずつ減らされるので、式の個数は、式（４）のように２５８０６４組のデータが得られることになる。これにより、統計的に見て充分な個数を確保することができる。

（３）モデル画像の生成
同定されたモデルパラメータαと、同定に用いた入出力画像データを式（１）に代入し、画素の座標ｉ，ｊを走査するシミュレーション演算を行うことによって、推定モデル画像を生成する。この推定モデル画像が、目的とする第１の補正画像である。この推定モデル画像では、最小２乗法に基づくフィッティングによって、１画素未満の画素位置ズレや伸縮・うねりノイズ、リサイズ処理、センシングノイズの低減が実現されている。ここで、シミュレーションに用いるデータには当然、欠陥画素が含まれることになるが、同定に用いた全データ数に比べてごく少数であるため、最小２乗法ではフィッティングされず、推定モデル画像には現れない。また、周囲のＳ／Ｎ比が向上しているので、欠陥画素が強調される効果もある。

（Ｓ４２：第１の欠陥検出ステップ）
このステップでは従来技術をそのまま流用し、被検査パターン画像と第１の補正画像の差分を求め、差分が所定の閾値を越えた領域を欠陥と判定し、欠陥の位置座標を求める。求めた一連の欠陥の位置座標を第１の欠陥検出による座標（ｐｘ、ｐｙ）と呼ぶ。

（Ｓ４３：重み画像算出ステップ）
第１の補正画像について、全ての画素（ｘ、ｙ）に対し以下の処理を行う。
すなわち、（ｐｘ、ｐｙ）を中心とした１５×１５画素と、（ｘ、ｙ）を中心とした１５×１５画素のＳＳＤ値を求め、ＳＳＤ（ｘ、ｙ）とおく。そして、Ａ・ｅｘｐ（−ｓｓｄ（ｘ，ｙ）／Ｔ）を重み画像の座標（ｘ、ｙ）の階調値とする。ただし、（ｘ，ｙ）と（ｐｘ，ｐｙ）のシティブロック距離がｄ以下であれば、重み画像の座標（ｘ，ｙ）の階調値は０とする。ここでＡとＴとｄは定数であり、例えばｄ＝１５、Ａ＝１００、Ｔ＝１００００００とすることができる。

（Ｓ４４：第２の画像補正ステップ）
従来技術（ここでは特開２００６−２６６８６０の技術を使用。）を使用し、第１の補正画像を補正して、第２の補正画像を得る。ただし、最小化すべき誤差の基準は、被検査パターン画像の階調値をｐ（ｘ、ｙ）、第２の補正画像をｑ（ｘ、ｙ）、重み画像の階調値をＷ（ｘ、ｙ）として、式（５）のようにとる。

すなわち、特開２００６−２６６８６０の式（３）において、ｗ＝［Ｗ（１），Ｗ（２），…，Ｗ（ｎ）］＾ｔとおいたとき、Ａα＝ｙの代わりにｗＡα＝ｗｙと置いて数式モデルのパラメータαを求めれば良い。

（Ｓ４５：第２の欠陥検出ステップ）
このステップでは従来技術をそのまま流用し、被検査パターン画像と第２の補正画像を用いて第２の画像欠陥検出を実行する。従来技術としては、例えば、被検査パターン画像と第２の補正画像の差分を取り、差分が所定値を越えた領域を欠陥と判定することができる。このようにして得られた欠陥の位置座標を（ｒｘ、ｒｙ）とする。
以上のように、第２の実施の形態によれば、光学画像と補正済参照画像から欠陥座標を算出し、欠陥座標値から生成された重み付け画像と補正済参照画像から重み付け参照画像を生成して再度欠陥判定を行うことにより、従来技術では難しかった一部の領域に差異が発生する場合にも高精度の画像欠陥判定を可能とする画像検査方法を提供する。

以下実施例に基づいて本発明を説明する。

以下、第１の実施の形態における光学画像取得部１１０で得られた被検査パターン画像と、ＣＡＤデータからの検査基準パターン画像を用いて欠陥を検出する例について説明する。図８は、従来技術による画像欠陥検査方法を実行した場合の画像を比較する図である。図８において、被検査パターン画像と、アライメントのみフィッティングさせた第１の補正画像を比較した図を示す。図８において、図８（ａ）が被検査パターン画像であり、図８（ｂ）が参照画像１２３から第一の画像補正ステップ（Ｓ４１）の処理を施された第一の補正画像である。そして、図８（ｃ）が被検査パターン画像と第一の補正画像の差画像である。図８（ｃ）の中央部分に明暗差が大きい領域が認められるが、この領域が被検査パターン画像と第一の補正画像との差が大きい領域であり、欠陥である可能性がある。

これらの被検査パターン画像及び第一の補正画像を用いて、特開２００６−２６６８６０号公報に記載されている手法で、第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法を実行した画像を比較した。その結果を図８に示す。図８（ｃ）の差画像に見られる様に、前述のごとく、単にフィッティング処理した画像と比較して、多少差異は減少するが、なおコーナー部分で差異が生じていることがわかる。実施例のデータにこの従来技術を適用すると、コーナー部分の差を欠陥として検出してしまいやすいという問題が発生する。

ところで、このコーナーの差異は実は欠陥ではない。すなわち、第一の補正画像の生成モデルの限界から、全ての右上凸コーナーに同様の差異が生じている。このような、パターンに依存した差異は従来の技術では補正することが難しく、このノイズを欠陥と見誤る可能性が高い。

図８に示すように、従来の手法で得られた画像について、第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法の重み画像算出ステップ、及び第２の画像補正ステップを施して、第２の欠陥検出を行った。なお、前述の式（５）において、ＡとＴとｄは定数であり、ｄ＝１５、Ａ＝１００、Ｔ＝１００００００とした。

図９は、第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法を実行した場合の画像を比較する図である。その結果を図９に示す。図９（ａ）は被検査パターン画像であり、図９（ｂ）は第二の補正画像である。被検査パターン画像と第二の補正画像の差画像は、図９（ｃ）に見られる様に、図８で出現していたコーナー部の画像差が解消され、この画像差は欠陥ではないと判断される。ここで、実施例に対して第２の補正画像を求めると、第１の補正画像では残っていたコーナーの差異が解消されていることがわかる。

上述のように、実施例のデータに対して、第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法を適用すると、コーナー部分の差が解消されているため、欠陥として検出しにくくなる。このように、ノイズを欠陥として出力する可能性を小さくすることができた。このような検査方法により、従来技術では難しかった「一部の領域のラインに差異がある場合」や「一部の領域の形状が合っていない場合」の差異も補正した上で欠陥検査が可能となる。

第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の構成を示す概要図。 第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の検査ストライプ画像の取得を示す概要図。 第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の主要部構成を示すブロック図。 第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の画像補正処理部１２４の構成を示すブロック図。 第１の実施の形態にかかる画像欠陥検査装置１の重み画像検査部１０９内部の構成を示すブロック図。 第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法の処理手順を示すフローチャート。 第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法のパターン画像の比較を示す図。 従来技術による画像欠陥検査方法を実行した場合の画像を比較する図。 第２の実施の形態にかかる画像欠陥検査方法を実行した場合の画像を比較する図。

符号の説明

１…画像欠陥検査装置
１００…光学画像
１０１…レチクル
１０２…ＸＹθテーブル
１０３…光源
１０４…拡大光学系
１０５…フォトダイオードアレイ
１０６…センサ回路
１０７…位置測定部
１０８…欠陥座標算出部
１０９…重み画像検査部
１１０…光学画像取得部
１２０…データ処理部
１２１…ＣＡＤデータ
１２２…参照画像生成部
１２３…参照画像
１２４…画像補正処理部
１２５…補正済参照画像
１２６…欠陥座標情報
１２７…重み付け画像
１２８…重み付け参照画像
１２９…欠陥判定結果
１３１…中央演算処理部
１３２…レーザ測長システム
１３３…重み画像算出部
１３４…重み画像補正部
１３５…欠陥判定部
１４０…データベース
１４１…データベース作成部
１５０…Ｘモータ
１５１…Ｙモータ
１５２…θモータ
１５３…バス
２００…補正モデルパラメータ同定部
２０１…画像補正部
２０２…特徴データ
２０４…補正モデルパラメータ

Claims (2)

1. ある被検査物から光電変換された画像信号と参照画像を比較検査するパターンの欠陥検査方法において、
   前記参照画像を補正して第１の補正画像を得る第１の画像補正ステップと、
   前記画像信号と前記第１の補正画像を用いて欠陥を検出し欠陥座標を求める第１の欠陥検出ステップと、
   前記画像信号と前記第１の補正画像と前記欠陥座標から重み画像を得る重み画像算出ステップと、
   前記画像信号と前記第１の補正画像と前記重み画像を用いて第１の補正画像を再補正して第２の補正画像を得る第２の画像補正ステップと、
   前記画像信号と前記第２の補正画像を用いて欠陥を検出する第２の欠陥検出ステップを備えることを特徴とする画像欠陥検査方法。
2. ある被検査物から光電変換された画像信号と参照画像を比較検査するパターンの欠陥検査装置において、
   前記参照画像を補正して第１の補正画像を得る第１の画像補正手段と、
   前記画像信号と前記第１の補正画像を用いて欠陥を検出し欠陥座標を求める第１の欠陥検出手段と、
   前記画像信号と前記第１の補正画像と前記欠陥座標から重み画像を得る重み画像算出手段と、
   前記画像信号と前記第１の補正画像と前記重み画像を用いて第１の補正画像を再補正して第２の補正画像を得る第２の画像補正手段と、
   前記画像信号と前記第２の補正画像を用いて欠陥を検出する第２の欠陥検出手段を備えることを特徴とする画像欠陥検査装置。