JP2010175270A - 欠陥検査装置及びその方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】本発明は、被検査対象物を所定の光学条件で照射する照明光学系と、被検査対象物からの散乱光を所定の検出条件で検出して画像データを取得する検出光学系とを備えた欠陥検査装置であって、さらに、入力される被検査対象物の設計データから特徴を算出し、前記検出光学系で取得される光学条件若しくは画像データ取得条件が異なる複数の画像データから特徴量を算出する特徴算出部と、該算出された設計データからの特徴と複数の画像データからの特徴量とを統合処理して欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、該検出された欠陥候補から前記特徴算出部で算出される設計データの特徴を基に致命性の高い欠陥を抽出する欠陥抽出部とを有する画像処理部を備えたことを特徴とする。
【選択図】図1
Description
Σ{G(g(x,y))−(a+b・G(f(x,y))}2 (4)
L(f(x,y))=gain・f(x,y)+offset (5)
図4に示した位置のずれ量検出、補正処理(step502a、step502b)は一方の画像をずらしながら、他方の画像との間で輝度差の二乗和が最小になるずれ量を求める、もしくは、正規化相関係数が最大となるずれ量を求める方法等が一般的である。
min{f(x,y)、f(x+1,y)、f(x,y+1)、f(x+1,y+1)} (6)
濃淡差; f(x,y)−g(x,y) (7)
分散; [Σ{f(x+i,y+j)2}−{Σf(x+i,y+j)}2/M]/(M−1)
i,j=-1、0、1 M=9 (8)
加えて、各画像の明るさそのもの(検出画像41a、参照画像31a、検出画像41b、参照画像31b)も特徴量とする。また、各検出系の画像を統合処理して、例えば、検出画像41aと検出画像41b、参照画像31aと参照画像31bの平均値から(1)〜(6)の特徴量を求める等でも構わない。ここで、特徴量として、検出画像41aと参照画像31aで算出した明るさ平均Baと、検出画像31bと参照画像31bで算出した明るさ平均Bbの2つを選択する実施例について説明する。検出画像41aに対する検出画像41bの位置のずれが(x1,y1)であった場合、検出部17から算出した各画素(x,y)の特徴量Ba(x,y)に対する、検出部131から算出した特徴量はBb(x+x1,y+y1)である。このため、特徴空間は、X値をBa(x,y)、Y値をBb(x+x1,y+y1)として、2次元空間に全画素の値をプロットして生成する。そして、この2次元空間内でしきい値面を演算し(step506)、しきい値面の外側にある画素、すなわち、特徴的にはずれ値となる画素を欠陥候補として検出する(step507)。ここで、step505の特徴空間は2次元である実施例について説明したが、複数の特徴量のうち、いくつか、あるいは全ての特徴量を軸とする多次元特徴空間でも構わない。
Claims (12)
- 被検査対象物を所定の光学条件で照射する照明光学系と、
該照明光学系で所定の光学条件で照射された被検査対象物からの散乱光を所定の検出条件で検出して画像データを取得する検出光学系とを備えた欠陥検査装置であって、
さらに、入力される被検査対象物の設計データから特徴を算出する特徴算出部と、前記検出光学系で取得される被検査対象物上の対応する箇所の画像データと前記特徴算出部で算出された特徴とを用いて欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、該欠陥候補検出部で検出された欠陥候補から前記特徴算出部で算出される設計データの特徴を基に致命性の高い欠陥を抽出する欠陥抽出部とを有する画像処理部を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。 - 前記欠陥候補検出部において用いる前記画像データは、前記検出光学系により取得される光学条件若しくは画像データ取得条件が異なる複数の画像データであることを特徴とする請求項1に記載の欠陥検査装置。
- 前記欠陥候補検出部において、前記被検査対象物上に形成されたパターンの形状に応じて異なる複数の欠陥候補検出処理を並列に実行することを特徴とする請求項1又は2に記載の欠陥検査装置。
- 前記欠陥候補検出部において、前記被検査対象物の設計データから抽出される前記被検査対象物上に形成されたパターンの形状に応じて前記検出光学系により取得される画像データの各領域に対して複数の欠陥候補検出処理の何れかを適用することを特徴とする請求項1又は2に記載の欠陥検査装置。
- 被検査対象物を所定の光学条件で照射する照明光学系と、
該照明光学系で所定の光学条件で照射された被検査対象物からの散乱光を所定の検出条件で検出して画像データを取得する検出光学系とを備えた欠陥検査装置であって、
さらに、入力される被検査対象物の設計データから特徴を算出し、前記検出光学系で取得される光学条件若しくは画像データ取得条件が異なる複数の画像データから特徴量を算出する特徴算出部と、該特徴算出部で算出された設計データからの特徴と複数の画像データからの特徴量とを統合処理して欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、該欠陥候補検出部で検出された欠陥候補から前記特徴算出部で算出される設計データの特徴を基に致命性の高い欠陥を抽出する欠陥抽出部とを有する画像処理部を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。 - 前記欠陥候補検出部において、前記設計データからの特徴と前記複数の画像データからの特徴量との統合処理を、前記設計データから対応点を決定して行うことを特徴とする請求項5に記載の欠陥検査装置。
- 被検査対象物を所定の光学条件で照射する照明光学系と、
該照明光学系で所定の光学条件で照射された被検査対象物からの散乱光を所定の検出条件で検出して画像データを取得する検出光学系とを備えた欠陥検査装置であって、
さらに、入力される被検査対象物の設計データから特徴を算出し、前記検出光学系で取得される光学条件若しくは画像データ取得条件が異なる複数の画像データから特徴量を算出する特徴算出部と、該特徴算出部で算出された被検査対象物上の対応する箇所の設計データからの特徴と複数の画像データからの特徴量とを統合処理して欠陥候補を検出する欠陥候補検出部と、該欠陥候補検出部で検出された欠陥候補から前記特徴算出部で算出される設計データの特徴を基に致命性の高い欠陥を抽出する欠陥抽出部とを有する画像処理部を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。 - さらに、前記被検査対象物を所定の光学条件で照射し、被検査対象物からの散乱光を所定の検出条件で検出した場合に得られる画像データを予めシミュレーションにより算出するシミュレータを備え、
前記欠陥候補検出部において、前記設計データからの特徴と前記複数の画像データからの特徴量との統合処理の対応付けを前記シミュレータによるシミュレーション結果に基づいて行うことを特徴とする請求項7に記載の欠陥検査装置。 - 前記シミュレータにおいて、前記被検査対象物から得られる画像データのシミュレーションには設計データを用いることを特徴とする請求項8に記載の欠陥検査装置。
- 被検査対象物を所定の光学条件で照射する照明光学系と、該照明光学系で所定の光学条件で照射された被検査対象物からの散乱光を所定の検出条件で検出して画像データを取得する検出光学系とを備えた欠陥検査装置における欠陥検査方法であって、
入力される被検査対象物の設計データから特徴を算出する特徴算出ステップと、前記検出光学系で取得される被検査対象物上の対応する箇所の画像データと前記特徴算出ステップで算出された特徴とを用いて欠陥候補を検出する欠陥候補検出ステップと、該欠陥候補検出ステップで検出された欠陥候補から前記特徴算出ステップで算出される設計データの特徴を基に致命性の高い欠陥を抽出する欠陥抽出ステップとを含む画像処理過程を有することを特徴とする欠陥検査方法。 - 被検査対象物を所定の光学条件で照射する照明光学系と、該照明光学系で所定の光学条件で照射された被検査対象物からの散乱光を所定の検出条件で検出して画像データを取得する検出光学系とを備えた欠陥検査装置における欠陥検査方法であって、
入力される被検査対象物の設計データから特徴を算出し、前記検出光学系で取得される光学条件若しくは画像データ取得条件が異なる複数の画像データから特徴量を算出する特徴算出ステップと、該特徴算出ステップで算出された設計データからの特徴と複数の画像データからの特徴量とを統合処理して欠陥候補を検出する欠陥候補検出ステップと、該欠陥候補検出ステップで検出された欠陥候補から前記特徴算出ステップで算出される設計データの特徴を基に致命性の高い欠陥を抽出する欠陥抽出ステップとを含む画像処理過程を有することを特徴とする欠陥検査方法。 - 被検査対象物を所定の光学条件で照射する照明光学系と、該照明光学系で所定の光学条件で照射された被検査対象物からの散乱光を所定の検出条件で検出して画像データを取得する検出光学系とを備えた欠陥検査装置における欠陥検査方法であって、
入力される被検査対象物の設計データから特徴を算出し、前記検出光学系で取得される光学条件若しくは画像データ取得条件が異なる複数の画像データから特徴量を算出する特徴算出ステップと、該特徴算出ステップで算出された被検査対象物上の対応する箇所の設計データからの特徴と複数の画像データからの特徴量とを統合処理して欠陥候補を検出する欠陥候補検出ステップと、該欠陥候補検出ステップで検出された欠陥候補から前記特徴算出ステップで算出される設計データの特徴を基に致命性の高い欠陥を抽出する欠陥抽出ステップとを含む画像処理過程を有することを特徴とする欠陥検査方法。
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