JP2010091361A - 画像検査方法および画像検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】様々な欠陥を含む可能性がある検査対象であっても、高精度の検査を実現する。
【解決手段】画像検査装置は、検査対象を撮影するＣＣＤカメラ３と、検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出部４０３と、輪郭抽出部４０３によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理部４０４と、ラベリング処理部４０４で抽出された連結した輪郭の数を数える計測部４０５と、計測部４０５で得られた輪郭の数と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の数とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定部４０６とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、例えばセンサチップなどの微細チップの表面に形成された回路パターンのような検査対象の欠陥（クラック、割れ等）を画像で検査する画像検査方法および画像検査装置に関するものである。

マイクロマシニング技術を応用して作成されるセンサチップなどの微細チップは、例えば１〜２ｍｍ程度の角辺で、一枚のウェハ上に多数のチップが作成される。各チップ上には、様々な回路パターンが形成され、そのパターンは高集積化と微細化の傾向にある。チップの良否を判定するためには、チップの欠陥を検出する必要がある。このような欠陥の１つとして、シリコン等の半導体基板の一部に生じた傷（クラック）や割れがあるが、検査対象のチップが微小であり数も多いため、目視では欠陥の検出が困難である。したがって、このような欠陥を自動的に検出する技術が開発されている（例えば、特許文献１参照）。

特許文献１に開示された従来の検査装置では、半導体基板の裏面側から平行光線をシュリ−レン顕微鏡を介して半導体基板面上に集光させ、半導体基板面で反射した光をカメラで取り込み、撮影した画像の濃淡分布デ−タを微分したときの不連続部分の有無を検出し、検出した不連続部分の大きさに基づいてクラックか汚れかを判別するようにしている。

特開２００５−０９８７７３号公報

しかしながら、特許文献１に開示された従来の検査装置では、クラックや割れ以外の他の異常（例えばチップ上の付着物など）も検出することがあり、この異常が付着物の規格内の大きさであったとしても、付着物がクラックの規格よりも大きい場合には規格外のクラックや割れであると判定してしまうことがあるので、欠陥を過剰に抽出する原因となり、誤判定が発生する可能性があった。

本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、様々な欠陥を含む可能性がある検査対象であっても、高精度の検査を実現することができる画像検査方法および画像検査装置を提供することを目的とする。

本発明の画像検査方法は、検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手順と、この輪郭抽出手順によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理手順と、このラベリング処理手順で抽出された連結した輪郭の数を数える計測手順と、この計測手順で得られた輪郭の数と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の数とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定手順とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明の画像検査方法は、検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手順と、この輪郭抽出手順によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理手順と、このラベリング処理手順で抽出された連結した輪郭の寸法を計測する計測手順と、この計測手順で得られた輪郭の寸法と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の寸法とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定手順とを備えることを特徴とするものである。

また、本発明の画像検査方法の１構成例において、前記輪郭抽出手順は、検査画像の微分処理によってパターンの輪郭を抽出することを特徴とするものである。
また、本発明の画像検査方法の１構成例は、さらに、検査対象を撮影して得られた検査画像と予め用意された背景画像の輝度平均値との差を抽出する背景差分処理手順と、前記輪郭抽出手順によって得られた２値化画像と前記背景差分処理手順によって得られた２値化画像とを合成する合成処理手順とを備え、前記ラベリング処理手順は、前記輪郭抽出手順によって得られた２値化画像の代わりに、前記合成処理手順によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行うことを特徴とするものである。

また、本発明の画像検査装置は、検査対象を撮影する撮影手段と、検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、この輪郭抽出手段によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理手段と、このラベリング処理手段で抽出された連結した輪郭の数を数える計測手段と、この計測手段で得られた輪郭の数と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の数とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定手段とを備えることを特徴とするものである。
また、本発明の画像検査装置は、検査対象を撮影する撮影手段と、検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、この輪郭抽出手段によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理手段と、このラベリング処理手段で抽出された連結した輪郭の寸法を計測する計測手段と、この計測手段で得られた輪郭の寸法と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の寸法とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定手段とを備えることを特徴とするものである。

また、本発明の画像検査装置の１構成例において、前記輪郭抽出手段は、検査画像の微分処理によってパターンの輪郭を抽出することを特徴とするものである。
また、本発明の画像検査装置の１構成例は、さらに、検査対象を撮影して得られた検査画像と予め用意された背景画像の輝度平均値との差を抽出する背景差分処理手段と、前記輪郭抽出手段によって得られた２値化画像と前記背景差分処理手段によって得られた２値化画像とを合成する合成処理手段とを備え、前記ラベリング処理手段は、前記輪郭抽出手段によって得られた２値化画像の代わりに、前記合成処理手段によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行うことを特徴とするものである。

本発明によれば、検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出し、輪郭抽出によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行い、ラベリング処理で抽出した連結した輪郭の数を数え、この輪郭の数と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の数とを比較することにより、検査対象の欠陥、特にクラックや割れを過不足なく抽出することができ、高精度の検査を実現することができる。

また、本発明によれば、検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出し、輪郭抽出によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行い、ラベリング処理で抽出された連結した輪郭の寸法を計測し、この輪郭の寸法と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の寸法とを比較することにより、検査対象の欠陥、特にクラックや割れを過不足なく抽出することができ、高精度の検査を実現することができる。

また、本発明では、検査画像と予め用意された背景画像の輝度平均値との差を抽出し、輪郭抽出処理によって得られた２値化画像と背景差分処理によって得られた２値化画像とを合成し、この合成処理によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行うことにより、輪郭抽出処理で抽出しきれなかった箇所を補うようにして、クラックを抽出することができる。

［第１の実施の形態］
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る画像検査装置の構成を示すブロック図である。
画像検査装置は、検査対象のウェハ１を載せるＸＹＺテーブル２と、ウェハ１のチップを撮像する撮影手段となるＣＣＤカメラ３と、ＣＣＤカメラ３で撮影された検査画像を処理してチップの良否判定を行う画像処理装置４と、検査結果等を表示する表示装置５と、キーボードやマウス等の入力装置６とから構成される。

画像処理装置４は、Ａ／Ｄ変換器４００と、記憶部４０１と、検査画像作成部４０２と、輪郭抽出部４０３と、ラベリング処理部４０４と、計測部４０５と、判定部４０６と、撮像制御部４０７と、表示制御部４０８と、操作入力部４０９とを有する。

以下、図１の画像検査装置の動作を説明する。図２は図１の画像検査装置の動作を示すフローチャートである。
検査画像作成部４０２は、撮像制御部４０７を介してＸＹＺテーブル２とＣＣＤカメラ３を制御し、ＣＣＤカメラ３にウェハ１のチップの画像を撮影させる（図２ステップＳ１）。ＣＣＤカメラ３によって得られた画像信号は、Ａ／Ｄ変換器４００によって検査画像の画像データに変換され、記憶部４０１に格納される。こうして、検査画像が作成される。

図３は検査画像の１例を示す図である。ここでは、ウェハ１に形成されたチップである場合について示している。図３において、３１は半導体基板の上面に薄膜状に形成されたダイアフラム、３２はダイアフラム３１を貫通するスリット（溝）、３３はダイアフラム３１の上に形成された金属薄膜である。

続いて、輪郭抽出部４０３は、検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する（図２ステップＳ２）。ここで、検査画像に存在するパターンとしては、図３で説明したスリットや金属薄膜、電極パッド、ダイアフラムに発生したクラックや割れ、チップ上の付着物などがある。図４は輪郭抽出処理の詳細を示すフローチャートである。

まず、輪郭抽出部４０３は、検査画像に対して前処理を行う（図４ステップＳ１００）。本手法では前処理として、微分処理と背景差分を施したが、輪郭が強調される処理であれば何でも構わない。微分処理の手法としては、エッジ（境界線）検出で一般的に用いられるプレヴィット（Prewitt）法を用いた。図５は微分処理を説明するための図である。図５の枡目は画素を表し、枡目中のｇ０〜ｇ８は画素の輝度を表している。プレヴィット法は、図５に示す注目画素５０を中心とした上下左右の９つの画素の輝度値に対して、以下に示すような係数をそれぞれ乗算し、結果を合計するようにした方法である。

ｇ_HSは水平方向の係数行列、ｇ_VSは垂直方向の係数行列である。図５に示す９つの画素の輝度値に対して係数行列ｇ_HSを乗算して乗算結果を合計する積和演算を行うと、合計値ｇａｌｌ_HS＝ｇ０×０＋ｇ１×（−１）＋ｇ２×０＋ｇ３×１＋ｇ４×（−１）＋ｇ５×１＋ｇ６×（−１）＋ｇ７×０＋ｇ８×１となる。同様に、垂直方向の係数行列ｇ_VSを用いて積和演算を行い、合計値ｇａｌｌ_VSを求める。そして、微分処理後の注目画素の輝度値ｇは以下の式で求められる。
ｇ＝（ｇａｌｌ_HS ²＋ｇａｌｌ_VS ²）^1/2 ・・・（３）

輪郭抽出部４０３は、以上のような微分処理を注目画素を１つずつずらしながら、検査画像の全画素に対して行えばよい。微分処理によれば、輝度ムラ等の緩やかな変動は抽出せずに、パターンの輪郭を精度よく抽出することができる。

続いて、輪郭抽出部４０３は、検査画像を微分処理したグレースケール画像に対して予め設定された閾値で２値化処理を施し、２値化画像を生成する（ステップＳ１０１）。この２値化画像においては、検査画像に存在したパターンの輪郭が例えば「１」（白色）となり、輪郭以外の箇所が「０」（黒色）となる。生成された２値化画像は、記憶部４０１に格納される。以上で、輪郭抽出処理が終了する。

図６は検査画像と輪郭抽出処理で得られた２値化画像の例を示す図である。図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図６（Ｃ）は検査画像、図６（Ｄ）、図６（Ｅ）、図６（Ｆ）はそれぞれ図６（Ａ）、図６（Ｂ）、図６（Ｃ）の検査画像を輪郭抽出処理した結果得られた２値化画像を示している。図６（Ａ）〜図６（Ｃ）の検査画像では、ダイアフラム３１に微小クラック６０〜６２が発生しているが、図６（Ｄ）〜図６（Ｆ）に示した２値化画像によると、これらの微小クラックを抽出できていることが分かる。

次に、ラベリング処理部４０４は、ステップＳ２の輪郭抽出処理によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す白色画素のうち、連結した白色画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各白色画素に同一のラベル（番号又は名前）を与えることにより、連結した輪郭線を抽出するラベリング処理を行う（図２ステップＳ３）。

図７は検査画像とラベリング処理の結果の例を示す図である。図７（Ａ）、図７（Ｂ）は検査画像、図７（Ｃ）、図７（Ｄ）はそれぞれ図７（Ａ）、図７（Ｂ）の検査画像を輪郭抽出処理した後にラベリング処理した結果を示している。図７（Ｃ）の結果では、図７（Ａ）の検査画像の金属膜３３ａ，３３ｂとスリット３２ａ〜３３ｃの輪郭が全て区別され、それぞれの輪郭に「１」〜「５」のラベルが付与されている。

一方、図７（Ｂ）の検査画像では、ダイアフラム３１に微小クラック７０が発生している。このため、輪郭抽出した際に金属膜３３ａの輪郭とスリット３２ａの輪郭とがクラック７０で連結された２値化画像が得られるので、図７（Ｄ）の結果では、金属膜３３ａの輪郭とスリット３２ａの輪郭とが連結した輪郭として認識され、ラベル「１」が付与されている。

次に、計測部４０５は、ステップＳ３のラベリング処理で得られた、連結した輪郭の数を数える（図２ステップＳ４）。図７（Ｃ）の例では連結した輪郭の数は５個、図７（Ｄ）の例では連結した輪郭の数は４個である。

判定部４０６は、ステップＳ４の計測結果を予め記憶部４０１に格納されている良品の計測結果と比較し、ステップＳ４の計測結果が良品の計測結果と一致するかどうかを判定する（ステップＳ５）。記憶部４０１には、良品の検査画像から求めた、連結した輪郭の数が予め設定されている。判定部４０６は、計測結果が一致する場合は、検査画像のチップを良品として判定し、計測結果が一致せず、ステップＳ４の計測結果の方が良品の計測結果よりも輪郭の数が少ない場合は、検査画像のチップを不良品として判定する。

続いて、判定部４０６は、結果画像を生成する。表示制御部４０８は、判定部４０６の指示により、結果画像を表示装置５に表示させる（図２ステップＳ６）。結果画像は、欠陥箇所を目視で容易に把握できるように、検査画像上に欠陥箇所を例えば円で囲んで表示すると同時に、判定結果（良品／不良品）を表示するものである。

そして、判定部４０６は、ウェハ１の全てのチップを検査したかどうかを判定する（ステップＳ７）。ウェハ１に検査していないチップが存在する場合には、ステップＳ１に戻る。全てのチップについてステップＳ１〜Ｓ６の処理が終わった時点で、検査が終了する。

以上説明したとおり、微小クラックは、スリットを起点として発生する。そして、図７（Ｃ）、図７（Ｄ）の結果から明らかなように、クラックがない検査画像の連結した輪郭の数と、クラックが発生している検査画像の連結した輪郭の数は異なる。スリット間にクラックが発生した場合は、２つのスリットの輪郭がクラックを介して連結され、スリットと金属膜間にスリットが発生した場合は、スリットと金属膜の輪郭がクラックを介して連結される。したがって、クラックが発生している検査画像の計測結果は、良品の計測結果よりも必ず輪郭の数が少なくなる。

こうして、本実施の形態では、検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出し、輪郭抽出によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行い、ラベリング処理で抽出した連結した輪郭の数を数え、この輪郭の数と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の数とを比較することにより、検査対象の欠陥、特にクラックや割れを過不足なく抽出することができ、高精度の検査を実現することができる。

チップ上に付着物があったとしても、計測部４０５で数える輪郭の数が増えるだけなので、ステップＳ５で判定部４０６が不良品と判定することはない。チップ上の付着物については、例えば後述する第２の実施の形態の手法により、規格内の大きさの付着物かどうかを判定することができ、付着物の大きさが規格外の場合のみ不良品として検出することができる。したがって、本実施の形態では、特許文献１に開示された従来の検査装置に比べて、クラックや割れ以外の他の異常を過剰に検出することはなくなる。

［第２の実施の形態］
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。図８は本発明の第２の実施の形態に係る画像検査装置の構成を示すブロック図であり、図１と同一の構成には同一の符号を付してある。
本実施の形態の画像処理装置４ａは、第１の実施の形態の画像処理装置４の記憶部４０１、計測部４０５、判定部４０６の代わりに、記憶部４０１ａ、計測部４０５ａ、判定部４０６ａを有するものである。記憶部４０１ａには、第１の実施の形態の記憶部４０１の情報に加えて、良品の検査画像から予め求めたパターンの輪郭の寸法とその寸法に対する閾値とが予め格納されている。

以下、図８の画像検査装置の動作を説明する。図９は図８の画像検査装置の動作を示すフローチャートである。ステップＳ１〜Ｓ３の処理は第１の実施の形態と同じなので、説明は省略する。

計測部４０５ａは、ステップＳ３のラベリング処理で得られた、連結した輪郭の寸法を計測する（図９ステップＳ８）。図１０は計測処理を説明するための図である。図１０は、金属膜の輪郭１００とスリットの輪郭１０１とがクラックの輪郭１０２を介して連結されたラベリング処理結果を示している。Ｘｒｅｆはスリットの輪郭１０１の水平方向の本来の幅、Ｙｒｅｆは輪郭１０１の垂直方向の本来の幅である。これに対して、計測部４０５ａが図１０のラベリング処理結果で計測すると、上記のように輪郭が連結しているために、スリットの輪郭の水平方向の幅はＸとなり、垂直方向の幅はＹとなる。

判定部４０６ａは、ステップＳ８の計測結果を予め記憶部４０１ａに格納されている良品の計測結果と比較し、ステップＳ８の計測結果が良品の計測結果に対して閾値範囲内に入るかどうかを判定する（図９ステップＳ９）。記憶部４０１ａには、良品の検査画像から予め求めたパターンの輪郭の寸法（水平方向および垂直方向の幅）とその寸法に対する閾値範囲とが、検査画像の場所毎に予め設定されている。判定部４０６ａは、ステップＳ８で計測された輪郭の寸法が良品の輪郭の寸法を中心値とする閾値範囲内に入る場合は、検査画像のチップを良品として判定し、閾値範囲を超える場合は、検査画像のチップを不良品として判定する。

図１０の例の場合、金属膜の輪郭１００の水平方向の寸法Ｘは良品の寸法に対して閾値範囲内に入るため、判定ＯＫとなる。しかしながら、輪郭１００の垂直方向の寸法Ｙは良品の寸法に対して閾値範囲を超過し、、スリットの輪郭１０１の水平方向の寸法Ｘも良品の寸法Ｘｒｅｆに対して閾値範囲を超過し、輪郭１０１の垂直方向の寸法Ｙも良品の寸法Ｙｒｅｆに対して閾値範囲を超過している。したがって、図１０の検査画像は、不良品と判定される。

図９のステップＳ６，Ｓ７の処理は第１の実施の形態と同じである。こうして、本実施の形態では、ラベリング処理で抽出された連結した輪郭の寸法を計測し、この輪郭の寸法と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の寸法とを比較することにより、検査対象の欠陥、特にクラックや割れを過不足なく抽出することができ、高精度の検査を実現することができる。

金属膜やスリット以外の背景の部分については付着物等を検出できればよいので、検査画像の背景の部分については規格外の付着物を検出するための閾値を記憶部４０１ａに設定しておけばよい。これにより、付着物の大きさが閾値範囲内であれば、良品と判定し、付着物の大きさが閾値範囲を超える場合には、不良品と判定することができる。

また、第１の実施の形態では、クラックがパターン間を連結せず、１つのパターン（金属膜またはスリット）のみを起点として発生している場合、クラックを検出することができないが、本実施の形態では、クラックが１つのパターンのみを起点として発生している場合でも、パターンの輪郭の寸法の違いからクラックを検出することができる。

なお、記憶部４０１ａに予め設定しておく閾値は、検査画像の全ての位置で同じにする必要はなく、スリットの寸法に関して閾値を厳しくするようにしてもよい。これにより、微小クラックをより高精度に検出することができる。
また、本実施の形態を第１の実施の形態と組み合わせてもよい。この場合は、第１の実施の形態と本実施の形態の判定の少なくとも一方が正常という判定結果の場合に不良品と判定し、両方の判定結果が正常の場合に良品と判定すればよい。

［第３の実施の形態］
次に、本発明の第３の実施の形態について説明する。図１１は本発明の第３の実施の形態に係る画像検査装置の構成を示すブロック図であり、図１と同一の構成には同一の符号を付してある。
本実施の形態の画像処理装置４ｂは、第１の実施の形態の画像処理装置４に対して、背景差分処理部４１０と、合成処理部４１１とを追加したものである。記憶部４０１ｂには、第１の実施の形態の記憶部４０１の情報に加えて、検査対象の背景画像が予め格納されている。

図１２は図１１の画像検査装置の動作を示すフローチャートである。ステップＳ１，Ｓ２の処理は第１の実施の形態と同じなので、説明は省略する。
背景差分処理部４１０は、ステップＳ１で記憶部４０１ｂに格納された検査画像に対して背景差分処理を施し、２値化画像を抽出する（図１２ステップＳ１０）。本実施の形態の記憶部４０１ｂには、予め検査画像の背景画像（検査対象がセンサチップの場合は、半導体基板とダイアフラムのみの画像）が格納されている。背景差分処理部４１０は、検査画像の各画素の輝度値と背景画像の輝度平均値との差を画素毎に抽出し、抽出した差を所定の閾値で２値化することにより、２値化画像を抽出する。

続いて、合成処理部４１１は、ステップＳ２の輪郭抽出処理で生成された２値化画像とステップＳ１０の背景差分処理で生成された２値化画像とを対応する画素毎に合成する（ステップＳ１１）。この合成処理では、２枚の２値化画像の画素が共に「０」であれば合成処理後の画素は「０」となり、少なくとも一方の２値化画像の画素が「１」であれば合成処理後の画素は「１」となることは言うまでもない。

本実施の形態の場合、ラベリング処理部４０４は、ステップＳ１１の合成処理によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行えばよい（ステップＳ３）。ステップＳ４〜Ｓ７の処理は第１の実施の形態と同じである。

第１の実施の形態で説明した輪郭抽出処理（微分処理）では、輝度の変動が緩やかな箇所の輪郭を十分に抽出できないという欠点がある。例えば図６（Ｆ）の例では、微小クラック６２を抽出しきれておらず、クラックの輪郭が途中で断続している。そこで、本実施の形態では、背景の輝度平均値との差を抽出する背景差分処理部４１０を追加し、背景差分処理部４１０の抽出結果と輪郭抽出処理の抽出結果の和をとるようにした。本実施の形態によれば、輪郭抽出処理で抽出しきれなかった箇所を補うようにして、連続した微小クラックを抽出することができる。
本実施の形態を第２の実施の形態に適用してもよいことは言うまでもない。

なお、第１〜第３の実施の形態では、チップの画像を１枚ずつ撮影しているが、これに限るものではなく、複数枚のチップの検査画像を同時に撮影し、これらの検査画像を順番にもしくは並行して検査してもよいことは言うまでもない。
また、第１〜第３の実施の形態では、ウェハに形成されたセンサチップを検査対象としているが、これに限るものではなく、クラックがスリット等のパターンを起点として発生し得る可能性のあるものであれば様々な検査対象に適用可能である。本発明は、検出すべきクラックの最小サイズが他の不良の規格サイズより小さい場合に、大きい効果が見込まれる。
また、第１〜第３の実施の形態では、欠陥の例としてクラックや割れを挙げているが、これに限るものではなく、本発明はパターンを起点とするあらゆる欠陥に適用することができる。

また、第１〜第３の実施の形態の画像処理装置４，４ａ，４ｂは、ＣＰＵ、記憶装置および外部とのインタフェースを備えたコンピュータによって実現することができる。このようなコンピュータにおいて本発明の画像検査方法を実現させるためのプログラムは、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカードなどの記録媒体に記録された状態で提供される。ＣＰＵは、記録媒体から読み込んだプログラムを記憶装置に書き込み、プログラムに従って第１〜第３の実施の形態で説明したような処理を実行する。

本発明は、微細な検査対象の欠陥を画像で検査する技術に適用することができる。

本発明の第１の実施の形態に係る画像検査装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第１の実施の形態に係る画像検査装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における検査画像の１例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における輪郭抽出処理の詳細を示すフローチャートである。 本発明の第１の実施の形態における微分処理を説明するための図である。 本発明の第１の実施の形態における検査画像と輪郭抽出処理で得られた２値化画像の例を示す図である。 本発明の第１の実施の形態における検査画像とラベリング処理の結果の例を示す図である。 本発明の第２の実施の形態に係る画像検査装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第２の実施の形態に係る画像検査装置の動作を示すフローチャートである。 本発明の第２の実施の形態における計測処理を説明するための図である。 本発明の第３の実施の形態に係る画像検査装置の構成を示すブロック図である。 本発明の第３の実施の形態に係る画像検査装置の動作を示すフローチャートである。

符号の説明

１…ウェハ、２…ＸＹＺテーブル、３…ＣＣＤカメラ、４，４ａ，４ｂ…画像処理装置、５…表示装置、６…入力装置、４００…Ａ／Ｄ変換器、４０１，４０１ａ，４０１ｂ…記憶部、４０２…検査画像作成部、４０３…輪郭抽出部、４０４…ラベリング処理部、４０５，４０５ａ…計測部、４０６，４０６ａ…判定部、４０７…撮像制御部、４０８…表示制御部、４０９…操作入力部、４１０…背景差分処理部、４１１…合成処理部。

Claims (8)

1. 検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手順と、
   この輪郭抽出手順によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理手順と、
   このラベリング処理手順で抽出された連結した輪郭の数を数える計測手順と、
   この計測手順で得られた輪郭の数と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の数とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定手順とを備えることを特徴とする画像検査方法。
2. 検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手順と、
   この輪郭抽出手順によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理手順と、
   このラベリング処理手順で抽出された連結した輪郭の寸法を計測する計測手順と、
   この計測手順で得られた輪郭の寸法と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の寸法とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定手順とを備えることを特徴とする画像検査方法。
3. 請求項１又は２記載の画像検査方法において、
   前記輪郭抽出手順は、検査画像の微分処理によってパターンの輪郭を抽出することを特徴とする画像検査方法。
4. 請求項１又は２記載の画像検査方法において、
   さらに、検査対象を撮影して得られた検査画像と予め用意された背景画像の輝度平均値との差を抽出する背景差分処理手順と、
   前記輪郭抽出手順によって得られた２値化画像と前記背景差分処理手順によって得られた２値化画像とを合成する合成処理手順とを備え、
   前記ラベリング処理手順は、前記輪郭抽出手順によって得られた２値化画像の代わりに、前記合成処理手順によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行うことを特徴とする画像検査方法。
5. 検査対象を撮影する撮影手段と、
   検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
   この輪郭抽出手段によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理手段と、
   このラベリング処理手段で抽出された連結した輪郭の数を数える計測手段と、
   この計測手段で得られた輪郭の数と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の数とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定手段とを備えることを特徴とする画像検査装置。
6. 検査対象を撮影する撮影手段と、
   検査対象を撮影して得られた検査画像に存在するパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
   この輪郭抽出手段によって得られた２値化画像においてパターンの輪郭を表す画素のうち、連結した画素の集まりを１つの連結成分とみなし、同一の連結成分の各画素に同一のラベルを与えることにより、連結した輪郭を抽出するラベリング処理手段と、
   このラベリング処理手段で抽出された連結した輪郭の寸法を計測する計測手段と、
   この計測手段で得られた輪郭の寸法と予め良品と判定された検査画像から求めた連結した輪郭の寸法とを比較して、検査対象の良否判定を行う判定手段とを備えることを特徴とする画像検査装置。
7. 請求項５又は６記載の画像検査装置において、
   前記輪郭抽出手段は、検査画像の微分処理によってパターンの輪郭を抽出することを特徴とする画像検査装置。
8. 請求項５又は６記載の画像検査装置において、
   さらに、検査対象を撮影して得られた検査画像と予め用意された背景画像の輝度平均値との差を抽出する背景差分処理手段と、
   前記輪郭抽出手段によって得られた２値化画像と前記背景差分処理手段によって得られた２値化画像とを合成する合成処理手段とを備え、
   前記ラベリング処理手段は、前記輪郭抽出手段によって得られた２値化画像の代わりに、前記合成処理手段によって得られた２値化画像に対してラベリング処理を行うことを特徴とする画像検査装置。