JP2015099062A - Pattern visual inspection apparatus - Google Patents

Pattern visual inspection apparatus Download PDF

Info

Publication number
JP2015099062A
JP2015099062A JP2013238411A JP2013238411A JP2015099062A JP 2015099062 A JP2015099062 A JP 2015099062A JP 2013238411 A JP2013238411 A JP 2013238411A JP 2013238411 A JP2013238411 A JP 2013238411A JP 2015099062 A JP2015099062 A JP 2015099062A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
inspection
sensitivity threshold
threshold value
area
inspection sensitivity
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2013238411A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
英樹 添田
Hideki Soeda
英樹 添田
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Technologies Corp
Hitachi High Tech Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi High Technologies Corp, Hitachi High Tech Corp filed Critical Hitachi High Technologies Corp
Priority to JP2013238411A priority Critical patent/JP2015099062A/en
Publication of JP2015099062A publication Critical patent/JP2015099062A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the following problem of a conventional wafer pattern visual inspection apparatus: it takes time and labor to determine sensitivity threshold values to be set in segmented die inspection areas due to try and error of test inspections.SOLUTION: An overall panorama composite image of a die is subjected to image processing, to automatically obtain a rough sensitivity threshold value.

Description

本発明は、パターン外観検査装置に関し、例えば、半導体デバイス製造工程にあるウェーハの表面欠陥を検査するウェーハ外観検査装置に適用することができる。   The present invention relates to a pattern appearance inspection apparatus, and can be applied to, for example, a wafer appearance inspection apparatus that inspects a surface defect of a wafer in a semiconductor device manufacturing process.

半導体製造工程ではウェーハ外観検査装置が使用される。ウェーハ外観検査装置にて自動で検査をするにはレシピを作成する必要があるが、このレシピ作成にはどうしても人手の介入が必要となる部分がある。   A wafer appearance inspection apparatus is used in the semiconductor manufacturing process. In order to automatically inspect with the wafer appearance inspection apparatus, it is necessary to create a recipe. However, there is a part that requires manual intervention for the recipe creation.

それらの人手を要する作業うちの1つに、検出する感度しきい値をウェーハ上における場所やダイ内検査エリア上における場所によって変化させるように設定する作業がある。これは、コントラストが高い領域や低い領域が混在しており、その領域毎に感度閾値を設定することにより、検査精度を向上することができるからである。   One of these manual operations is to set the sensitivity threshold value to be detected to change depending on the location on the wafer and the location on the in-die inspection area. This is because a region with high contrast and a region with low contrast are mixed, and the inspection accuracy can be improved by setting a sensitivity threshold value for each region.

このため、検査装置の感度向上のために、ダイ内検査エリアをより細かく分け、その細分化されたエリアそれぞれに感度しきい値を設定するニーズが高まっており、ダイ内検査エリア設定画面の背景にダイのパノラマ画像(取得した画像のうち、選択した複数部分を合成して表示した画像)を表示することで、画像を目安にダイ内検査エリアの設定をできるようにしているものがある(例えば、特許文献1)。   For this reason, in order to improve the sensitivity of inspection equipment, there is a growing need to divide the inspection area in the die and set sensitivity thresholds for each of the subdivided areas. Die panoramic images (images obtained by combining selected parts of the acquired images) are displayed, allowing the inspection area within the die to be set using the images as a guide ( For example, Patent Document 1).

また、SEM像を基にエリアを分割して検査に応用する方法や、SEM像や光学画像と、テンプレート画像とのマッチングにより検査する方法が知られている。   In addition, a method of dividing an area based on an SEM image and applying it to inspection, and a method of inspecting by matching an SEM image or an optical image with a template image are known.

特開2010−283088号公報JP 2010-283088 A

しかしながら、特許文献1に記載された技術では、何千何万ものダイ内検査エリアを設定するとなると、同様の操作を膨大な回数繰り返すこととなる。   However, in the technique described in Patent Document 1, when tens of thousands of in-die inspection areas are set, the same operation is repeated numerous times.

精度を維持したまま、感度しきい値別に、多くのダイ内検査エリアを設定するにはどうしても人手の介入が必要となる。人手によるダイ内検査エリア設定では、効率が大幅に落ちる上に、ヒューマンエラーも誘発しやすくなる。   In order to set a large number of in-die inspection areas for each sensitivity threshold while maintaining accuracy, human intervention is absolutely necessary. In-die inspection area setting by hand is not only efficient, but also prone to human error.

このため、従来の技術においては、感度向上のための検査対象の領域細分化作業に多くの時間と労力とが必要であり、検査効率の向上が困難である。   For this reason, in the conventional technique, a lot of time and labor are required for subdivision work of the inspection target for improving sensitivity, and it is difficult to improve inspection efficiency.

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、検査対象の領域を細分化し、領域毎の感度しきい値の設定を容易にし、検査効率を向上するための技術を提供するものである。   The present invention has been made in view of such a situation, and provides a technique for subdividing a region to be inspected, facilitating setting of a sensitivity threshold for each region, and improving inspection efficiency. is there.

上記課題を解決するために、本発明では、複数の撮像画像を合成してパノラマ合成画像が生成され、当該パノラマ画像に対して設定された複数種類の領域に対する検査感度しきい値が設定される。その際、まず複数種類の領域のうち1つの領域が選択され、当該選択された領域に対して所定の検査感度しきい値が設定される。そして、所定の検査感度しきい値を用いて、選択された領域について検査される。次に、実行された検査によって得られる検査感度が十分であるとユーザが判断した場合、パノラマ合成画像から、選択された領域を含む前記複数種類の領域のそれぞれの最大コントラストが算出される。続いて、選択された領域の所定の検査感度しきい値と、選択された領域の最大コントラストと、選択された領域以外の各種の領域の最大コントラストと、を用いて、選択された領域以外の各種の領域の検査感度しきい値が算出される。   In order to solve the above-described problem, in the present invention, a panorama composite image is generated by combining a plurality of captured images, and inspection sensitivity thresholds for a plurality of types of regions set for the panorama image are set. . At that time, one of the plurality of types of regions is first selected, and a predetermined inspection sensitivity threshold is set for the selected region. Then, the selected area is inspected using a predetermined inspection sensitivity threshold. Next, when the user determines that the inspection sensitivity obtained by the performed inspection is sufficient, the maximum contrast of each of the plurality of types of regions including the selected region is calculated from the panorama composite image. Subsequently, using the predetermined inspection sensitivity threshold of the selected region, the maximum contrast of the selected region, and the maximum contrast of various regions other than the selected region, the region other than the selected region Inspection sensitivity threshold values for various regions are calculated.

本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。   Further features related to the present invention will become apparent from the description of the present specification and the accompanying drawings. The embodiments of the present invention can be achieved and realized by elements and combinations of various elements and the following detailed description and appended claims.

本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本発明の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味に於いても限定するものではないことを理解する必要がある。   It should be understood that the description herein is merely exemplary and is not intended to limit the scope of the claims or the application of the invention in any way.

本発明によれば、感度しきい値の決定のための試行錯誤の時間を短くすることが出来る。   According to the present invention, the trial and error time for determining the sensitivity threshold can be shortened.

本発明の第1の実施形態による光学式ウェーハパターン外観検査装置の概略構成を示す図である。1 is a diagram showing a schematic configuration of an optical wafer pattern appearance inspection apparatus according to a first embodiment of the present invention. パノラマ画像の合成方法を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the synthesis method of a panoramic image. 検査エリア登録例を示す図である。It is a figure which shows the example of an inspection area registration. 一般的な検査装置のしきい値決定処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the threshold value determination process of a general test | inspection apparatus. 本発明の第1の実施形態による検査装置のしきい値決定処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the threshold value determination process of the test | inspection apparatus by the 1st Embodiment of this invention. エリアの最大コントラストの演算例を示す図である。It is a figure which shows the example of calculation of the maximum contrast of an area. 本発明の第2の実施形態による光学式ウェーハパターン外観検査装置の概略構成を示す図である。It is a figure which shows schematic structure of the optical wafer pattern visual inspection apparatus by the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第2の実施形態による検査装置のしきい値決定処理を説明するためのフローチャートである。It is a flowchart for demonstrating the threshold value determination process of the test | inspection apparatus by the 2nd Embodiment of this invention. Laplacianフィルタと3×3平均化フィルタの演算結果例を示す図である。It is a figure which shows the example of a calculation result of a Laplacian filter and a 3x3 averaging filter.

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the accompanying drawings, functionally identical elements may be denoted by the same numbers. The attached drawings show specific embodiments and implementation examples based on the principle of the present invention, but these are for understanding the present invention and are not intended to limit the present invention. Not used.

本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。   This embodiment has been described in sufficient detail for those skilled in the art to practice the present invention, but other implementations and configurations are possible without departing from the scope and spirit of the technical idea of the present invention. It is necessary to understand that the configuration and structure can be changed and various elements can be replaced. Therefore, the following description should not be interpreted as being limited to this.

更に、本発明の実施形態は、後述されるように、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。   Furthermore, as will be described later, the embodiment of the present invention may be implemented by software running on a general-purpose computer, or may be implemented by dedicated hardware or a combination of software and hardware.

(1)第1の実施形態
<外観検査装置の構成>
図1は、本発明の第1の実施形態による光学式ウェーハパターン外観検査装置の概略構成を示すブロック図である。図1には光学式ウェーハパターン外観検査装置が示されているが、本発明は電子顕微鏡を用いた外観検査装置にも適用可能である。
(1) First Embodiment <Configuration of Appearance Inspection Apparatus>
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of an optical wafer pattern visual inspection apparatus according to the first embodiment of the present invention. Although FIG. 1 shows an optical wafer pattern appearance inspection apparatus, the present invention is also applicable to an appearance inspection apparatus using an electron microscope.

光学式ウェーハパターン外観検査装置100は、ウェーハ101を載置してXYθ方向に移動させるためのXYθステージ102と、ランプ105を有する照明光学系103と、反射ミラー104と、エリアセンサ109を有する検出光学系107と、AD変換器110と、画像処理部111と、モニタカメラ118を有する観察光学系117と、画像キャプチャ制御部119と、CPU(Central Processor Unit)120と、ステージ制御部121と、ディスプレイ122と、を有している。   An optical wafer pattern appearance inspection apparatus 100 has an XYθ stage 102 for mounting and moving a wafer 101 in the XYθ direction, an illumination optical system 103 having a lamp 105, a reflection mirror 104, and an area sensor 109. An optical system 107, an AD converter 110, an image processing unit 111, an observation optical system 117 having a monitor camera 118, an image capture control unit 119, a CPU (Central Processor Unit) 120, a stage control unit 121, Display 122.

以上のような構成を有する光学式ウェーハパターン外観検査装置100における欠陥検出の原理は以下の通りである。   The principle of defect detection in the optical wafer pattern visual inspection apparatus 100 having the above-described configuration is as follows.

欠陥レビュー用の観察光学系117と欠陥検出用の検出光学系107は、検査対象のウェーハ101のパターンを明視野観察する。検出光学系107で観察される検査ウェーハ101のパターン画像は、エリアセンサ109により撮像され、AD変換機110によりデジタル信号に変換される。このデジタル信号は、画像処理部111内のメモリに保管される。この時撮像された場所とダイピッチ分離れた場所にXYθステージ102を駆動して、再度撮像する。この撮像された画像もAD変換器110を経て画像処理部111内のメモリに保管される。画像処理部111では、保管された2つの画像が比較され、差画像が生成される。画像処理部111は、この差画像が予め設定された感度しきい値(濃淡しきい値)以上であるか否か判定し、当該感度しきい値以上の部分を欠陥と判定する。また、画像処理部111は、そのXY座標をCPU120に送信し、その値がCPU120内のメモリに保管される。これらウェーハ101のパターン撮像から欠陥検出までの処理が全ウェーハの検査エリアについて行われると検査終了する。   An observation optical system 117 for defect review and a detection optical system 107 for defect detection perform bright field observation of the pattern of the wafer 101 to be inspected. A pattern image of the inspection wafer 101 observed by the detection optical system 107 is picked up by the area sensor 109 and converted into a digital signal by the AD converter 110. This digital signal is stored in a memory in the image processing unit 111. At this time, the XYθ stage 102 is driven to a location separated from the imaged location and the die pitch, and imaged again. The captured image is also stored in the memory in the image processing unit 111 via the AD converter 110. The image processing unit 111 compares the two stored images and generates a difference image. The image processing unit 111 determines whether or not the difference image is equal to or higher than a preset sensitivity threshold value (light / dark threshold value), and determines a portion having the sensitivity threshold value or higher as a defect. Further, the image processing unit 111 transmits the XY coordinates to the CPU 120, and the value is stored in a memory in the CPU 120. When the processing from pattern imaging of the wafer 101 to defect detection is performed for the inspection area of all the wafers, the inspection is completed.

検査終了後、CPU120内のメモリに保管されたXY座標を基づいて、観察光学系117で、検出された欠陥を詳細にレビューすることができる。欠陥検出用の検出光学系107は、検査スループットを向上するため、ピクセルサイズが比較的粗い。このため、検出光学系107で欠陥を検出し、検出した欠陥を観察光学系117によって詳細に観察することができるようになっている。   After the inspection is completed, the detected optical system 117 can review the detected defect in detail based on the XY coordinates stored in the memory in the CPU 120. The detection optical system 107 for defect detection has a relatively coarse pixel size in order to improve inspection throughput. For this reason, a defect can be detected by the detection optical system 107 and the detected defect can be observed in detail by the observation optical system 117.

<検査エリアの細分化処理>
本発明の実施形態による光学式ウェーハパターン外観検査装置では、検査前に予めダイ全体のパノラマ合成画像を得て、その画像を基に検査エリアを細分化することが行われる。
<Inspection area segmentation>
In the optical wafer pattern appearance inspection apparatus according to the embodiment of the present invention, a panoramic composite image of the entire die is obtained in advance before inspection, and the inspection area is subdivided based on the image.

(i)パノラマ画像の合成
図2は、パノラマ合成画像の合成方法を示す図である。欠陥レビュー用の観察光学系視野202は、通常、ダイ全体の画像201に比べて小さい。そこで、XYθステージ102を観察光学系視野202の距離でステップ移動し、観察光学系117での撮像を繰り返す。こうして得られた撮像画像を繋ぎ合せることで、ダイ全体の画像201(パノラマ合成画像)が得られる。
(I) Panorama Image Synthesis FIG. 2 is a diagram illustrating a method for synthesizing a panorama composite image. The observation optical system field 202 for defect review is usually smaller than the image 201 of the entire die. Therefore, the XYθ stage 102 is moved stepwise by the distance of the observation optical system visual field 202, and imaging by the observation optical system 117 is repeated. By connecting the captured images thus obtained, an image 201 (panorama composite image) of the entire die is obtained.

(ii)細分化処理の例
ウェーハ101に光を照射し、反射した光を検出して得られた画像が、ディスプレイ122に表示される。この画像には複数の画像領域が含まれている。この複数の画像領域のうち、ユーザが1つの領域を大まかに指定すると、画像処理部111は、エッジフィット処理を用いて自動的に領域が確定される。
(Ii) Example of subdivision processing An image obtained by irradiating the wafer 101 with light and detecting the reflected light is displayed on the display 122. This image includes a plurality of image areas. When the user roughly specifies one area among the plurality of image areas, the image processing unit 111 automatically determines the area using the edge fitting process.

また、画像処理部111は、確定された領域と、パターンが類似する領域をウェーハ内で検索し、それをディスプレイ122に表示する。ユーザによって類似する領域が選択されると、画像処理部111は、確定された領域と選択された領域を同種の領域であると判断する。この同種の領域には、同一の感度しきい値が設定される。なお、変更が必要であるとユーザが判断すると、ユーザの指示に応答して、画像処理部111は、必要な変更を実行する。以上の操作を繰り返すことにより、得られたパノラマ画像が複数の検査エリアに細分化されることになる。   Further, the image processing unit 111 searches the wafer for a region having a pattern similar to the determined region and displays it on the display 122. When a similar region is selected by the user, the image processing unit 111 determines that the determined region and the selected region are the same type of region. The same sensitivity threshold is set in the same type of region. When the user determines that a change is necessary, the image processing unit 111 performs the necessary change in response to the user's instruction. By repeating the above operation, the obtained panoramic image is subdivided into a plurality of inspection areas.

(iii)検査エリアの登録例
図3は、上述の細分化処理によって得られた検査エリアの登録例を示す図である。エリアA1_301からエリアA4_304は、例えば、メモリセルエリアとして登録される。エリアB1_305からエリアB6_310は、例えば、メモリセルエリアとメモリセルエリアの上下間のI/Oエリアとして登録される。エリアC1_311は、メモリセルエリアとメモリセルエリアの左右間のI/Oエリアとして登録される。
(Iii) Registration Example of Inspection Area FIG. 3 is a diagram illustrating a registration example of the inspection area obtained by the above-described segmentation process. Areas A1_301 to A4_304 are registered as memory cell areas, for example. Areas B1_305 to B6_310 are registered as I / O areas between the memory cell area and the upper and lower sides of the memory cell area, for example. The area C1_311 is registered as an I / O area between the memory cell area and the left and right of the memory cell area.

このように、ダイ全体を、例えば3種類のエリアに分割する。そして、本発明の実施形態では、それぞれの種類のエリア毎に感度しきい値を設定することにより、検査感度の向上を図ろうとしている。   In this way, the entire die is divided into, for example, three types of areas. In the embodiment of the present invention, it is intended to improve the inspection sensitivity by setting a sensitivity threshold value for each type of area.

<しきい値決定処理:一般的処理>
ところで、それぞれの種類のエリア毎に設定する感度しきい値については、一般的に、テスト検査を試行錯誤することにより決定していた。そのため、細分化された各ダイ内検査エリアに設定する感度しきい値を決定するのに時間と労力を要していた。
<Threshold determination processing: general processing>
By the way, the sensitivity threshold value set for each type of area is generally determined by trial and error in the test inspection. For this reason, it takes time and labor to determine the sensitivity threshold value to be set for each subdivided inspection area in the die.

図4は、検査装置における一般的なしきい値決定処理を説明するためのフローチャートである。なお、このしきい値決定処理を実行する前には、予め他の検査レシピは登録されているものとする。ここで、検査レシピとは、検査実行前に検査装置に登録が必要な情報のことで、ウェーハ上のダイのサイズなどの配列情報や、ランプ105の輝度などの検査条件、図3で説明したような検査エリア情報、画像処理部111で使われる感度しきい値、などを含むデータである。   FIG. 4 is a flowchart for explaining a general threshold value determination process in the inspection apparatus. It is assumed that other inspection recipes are registered in advance before executing this threshold value determination process. Here, the inspection recipe is information that needs to be registered in the inspection apparatus before the execution of inspection. The inspection information such as the size of the die on the wafer and the inspection conditions such as the luminance of the lamp 105 are described in FIG. Data including such inspection area information, sensitivity threshold values used in the image processing unit 111, and the like.

図4に示されるように、CPU120は、まず、配列情報、検査条件、検査エリア情報が登録された後に、エリアA,B,Cの各エリアに対して適当なしきい値を設定する(S401)を行う。この値は初期値であり、例えば、濃淡256階調中の20などが設定される。   As shown in FIG. 4, the CPU 120 first sets an appropriate threshold value for each of the areas A, B, and C after the arrangement information, inspection conditions, and inspection area information are registered (S401). I do. This value is an initial value, and for example, 20 in 256 shades of gray is set.

次に、CPU120は、テスト検査を行うように外観検査装置を制御する。具体的には、検出光学系107が、CPU120からの指示に基づいて、検出光学系107は設定されたしきい値を用いて欠陥検査を実行する(S402)。   Next, the CPU 120 controls the appearance inspection apparatus to perform a test inspection. Specifically, the detection optical system 107 performs defect inspection using the set threshold value based on an instruction from the CPU 120 (S402).

テスト検査(S402)終了後、CPU120は、観察光学系117で検出された欠陥のレビューを行うようにユーザに指示する。具体的には、CPU120は、ユーザに検出された欠陥のレビューを実行するように指示するために、ディスプレイ122にその旨を表示することになる。   After the test inspection (S402), the CPU 120 instructs the user to review the defects detected by the observation optical system 117. Specifically, CPU 120 displays that fact on display 122 in order to instruct the user to perform a review of the detected defect.

続いて、CPU120は、ユーザから検査感度が十分か否かについての情報(ユーザによる目視判定の結果)の入力を受け付ける(S403)。検査感度が不十分である場合(S403でNoの場合)、処理はS404に移行する。検査感度が十分である場合(S403でYesの場合)、レシピ作成処理は終了し、処理は量産ウェーハ検査の工程へと移行する。   Subsequently, the CPU 120 accepts input of information (result of visual determination by the user) as to whether or not the inspection sensitivity is sufficient from the user (S403). If the inspection sensitivity is insufficient (No in S403), the process proceeds to S404. If the inspection sensitivity is sufficient (Yes in S403), the recipe creation process ends, and the process proceeds to a mass production wafer inspection process.

S404では、CPU120は、エリアA,B,Cのそれぞれのしきい値を変更する(S404)。例えば、エリアAで何も欠陥を検出していなかったとしたら、エリアAでは、しきい値を15に下げる。エリアBでは正常パターンの誤検出が多ければ、しきい値を40に上げる。また、エリアCでは所望のサイズの欠陥を数個検出していれば、しきい値は20のままとする。   In S404, the CPU 120 changes the threshold values of the areas A, B, and C (S404). For example, if no defect is detected in area A, the threshold value is lowered to 15 in area A. In Area B, if there are many erroneous detections of normal patterns, the threshold value is raised to 40. In the area C, if several defects of a desired size are detected, the threshold value is kept at 20.

実際には、S403において、すべてのエリアでYESとなるには何度もエリアA,B,Cのしきい値変更処理(S404)を試さなければならず、感度しきい値を決定するのに時間が掛かることになる。   Actually, in S403, the threshold value changing process for areas A, B, and C (S404) must be tried many times in order to be YES in all areas, and it takes time to determine the sensitivity threshold value. It will hang.

<しきい値決定処理:本発明>
図5は、本発明の第1の実施形態によるしきい値決定処理を説明するためのフローチャートである。図5によるしきい値決定処理では、図4のエリアA,B,Cのしきい値設定処理(S401)の代わりに、S501乃至S505の処理が行われる。
<Threshold determination processing: the present invention>
FIG. 5 is a flowchart for explaining threshold determination processing according to the first embodiment of the present invention. In the threshold value determination process according to FIG. 5, the processes of S501 to S505 are performed instead of the threshold value setting process (S401) of areas A, B, and C of FIG.

まず、CPU120は、エリアA,B,Cのどれか一か所に対して、しきい値の初期値を設定(例えばAにA1レベル)する(S501)。   First, the CPU 120 sets an initial threshold value for any one of areas A, B, and C (for example, A1 level A) (S501).

次に、CPU120は、エリアAのテスト検査(試し検査)を行うように外観検査装置を制御する(S502)。   Next, the CPU 120 controls the appearance inspection apparatus to perform the area A test inspection (trial inspection) (S502).

テスト検査(S402)終了後、CPU120は、観察光学系117で検出された欠陥のレビューを行うようにユーザに指示し、ユーザから検査感度が十分か否かについての情報(ユーザによる目視判定の結果)の入力を受け付ける(S503)。検査感度が不十分であれば(S503でNoの場合)、処理はS504に移行する。検査感度が十分であれば(S503でYesの場合)、処理はS505に移行する。   After completion of the test inspection (S402), the CPU 120 instructs the user to review the defects detected by the observation optical system 117, and information about whether the inspection sensitivity is sufficient from the user (result of the visual determination by the user). ) Is received (S503). If the inspection sensitivity is insufficient (No in S503), the process proceeds to S504. If the inspection sensitivity is sufficient (Yes in S503), the process proceeds to S505.

S504において、CPU120は、Aエリアのしきい値変更を行う(S504)。ただし、本発明では、検査エリアは1種類であるため、しきい値を何度も設定し直す可能性は極めて少ない。   In S504, the CPU 120 changes the threshold value of the A area (S504). However, in the present invention, since there is one type of inspection area, there is very little possibility of resetting the threshold value many times.

一方、S505において、CPU120は、エリアAのしきい値(A1)と各エリアの最大コントラストの値に基づいて、エリアB及びCのしきい値を算出する。   On the other hand, in S505, the CPU 120 calculates the threshold values of the areas B and C based on the threshold value (A1) of the area A and the maximum contrast value of each area.

この後に図4のS402〜S404において、エリアA,B,Cの全体についてテスト検査が実行される。しかし、発明者は、予め図5のS501〜S505によってエリアB,Cのしきい値を算出することにより、S404のエリアA,B,Cのしきい値変更の頻度が低くなることを見出した。   Thereafter, in S402 to S404 of FIG. 4, the test inspection is executed for the entire areas A, B, and C. However, the inventor found that the frequency of changing the threshold values of areas A, B, and C in S404 is reduced by calculating the threshold values of areas B and C in advance in S501 to S505 of FIG. .

なお、上述では、図5においてS505の処理以降に図4のS402〜S404を実行することとしているが、S402〜S404の処理は必須ではなく、ユーザの判断によって(例えば、ユーザの経験に基づく知見から、S501で設定された初期値の精度が問題ないと判断できるような場合)、これらの処理を省略することも可能である。   In the above description, S402 to S404 of FIG. 4 are executed after the process of S505 in FIG. 5, but the processes of S402 to S404 are not essential and are based on the user's judgment (for example, knowledge based on the user's experience). Therefore, when it can be determined that there is no problem in the accuracy of the initial value set in S501), these processes can be omitted.

<最大コントラスト演算>
図6は、図5のS505において用いられる最大コントラスト演算の例を説明するための図である。
<Maximum contrast calculation>
FIG. 6 is a diagram for explaining an example of the maximum contrast calculation used in S505 of FIG.

図6において、CPU120は、オリジナル画像データ601をX方向に微分することでX方向微分データ602を取得する。具体的には、オリジナル画像データ601の(x1,y1)のデータと(x2,y1)のデータの差分絶対値が、X方向微分データ602の(x2,y1)のデータとなる。   In FIG. 6, the CPU 120 obtains X-direction differential data 602 by differentiating original image data 601 in the X direction. Specifically, the absolute difference between the data (x1, y1) of the original image data 601 and the data (x2, y1) becomes the data (x2, y1) of the X-direction differential data 602.

同様に、CPU120は、オリジナル画像データ601をY方向に微分することでY方向微分データ603を取得する。具体的にはオリジナル画像データ601の(x1,y1)のデータと(x1,y2)のデータの差分絶対値が、Y方向微分データ603の(x1,y2)のデータとなる。   Similarly, the CPU 120 obtains Y-direction differential data 603 by differentiating the original image data 601 in the Y direction. Specifically, the absolute difference between the data (x1, y1) of the original image data 601 and the data (x1, y2) becomes the data (x1, y2) of the Y-direction differential data 603.

そして、CPU120は、こうして得られたX方向微分データ602とY方向微分データ603の中の最大値(図中の例では75レベル)を最大コントラストとする。   Then, the CPU 120 sets the maximum value (75 levels in the example in the figure) in the X-direction differential data 602 and the Y-direction differential data 603 thus obtained as the maximum contrast.

(2)第2の実施形態
<外観検査装置の構成>
図7は、本発明の第2の実施形態による光学式ウェーハパターン外観検査装置の概略構成を示すブロック図である。図7には光学式ウェーハパターン外観検査装置が示されているが、本発明は電子顕微鏡を用いた外観検査装置にも適用可能である。
(2) Second Embodiment <Configuration of Appearance Inspection Apparatus>
FIG. 7 is a block diagram showing a schematic configuration of an optical wafer pattern visual inspection apparatus according to the second embodiment of the present invention. Although FIG. 7 shows an optical wafer pattern appearance inspection apparatus, the present invention can also be applied to an appearance inspection apparatus using an electron microscope.

光学式ウェーハパターン外観検査装置700は、ウェーハ101を載置してXYθ方向に移動させるためのXYθステージ102と、レーザ装置705を有する照明光学系703と、反射ミラー704と、エリアセンサ109を有する検出光学系107と、AD変換器110と、画像処理部111と、モニタカメラ118を有する観察光学系117と、画像キャプチャ制御部119と、CPU(Central Processor Unit)120と、ステージ制御部121と、ディスプレイ122と、を有している。第2の実施形態では、欠陥レビュー用の観察光学系117は、図1と同じく明視野観察できる。   The optical wafer pattern appearance inspection apparatus 700 includes an XYθ stage 102 for mounting and moving the wafer 101 in the XYθ direction, an illumination optical system 703 having a laser device 705, a reflection mirror 704, and an area sensor 109. Detection optical system 107, AD converter 110, image processing unit 111, observation optical system 117 having monitor camera 118, image capture control unit 119, CPU (Central Processor Unit) 120, stage control unit 121, And a display 122. In the second embodiment, the observation optical system 117 for defect review can perform bright field observation as in FIG.

図1と比較すると、第2の実施形態による外観検査装置700では、照明光学系103を、次の様に変更することにより検出光学系107が暗視野観察となっている。つまり、ランプ105をレーザ装置705に変更し、結像レンズ108とエリアセンサ109の間の反射ミラー104を除去し、その代わりにレーザ光706がウェーハ101に対して斜めに照射されるように、反射ミラー704をレーザ装置705とウェーハ101の間に配置する。   Compared to FIG. 1, in the appearance inspection apparatus 700 according to the second embodiment, the detection optical system 107 is in dark field observation by changing the illumination optical system 103 as follows. That is, the lamp 105 is changed to the laser device 705, the reflection mirror 104 between the imaging lens 108 and the area sensor 109 is removed, and instead, the laser beam 706 is irradiated obliquely to the wafer 101. A reflection mirror 704 is disposed between the laser device 705 and the wafer 101.

<しきい値決定処理:本発明>
図8は、本発明の第2の実施形態によるしきい値決定処理を説明するためのフローチャートである。
<Threshold determination processing: the present invention>
FIG. 8 is a flowchart for explaining threshold determination processing according to the second embodiment of the present invention.

暗視野観察の場合、検出光学系107によって取得され、画像処理部111で比較処理される画像は、ダイのパターン画像においてパターンのエッジを強調したような画像となる。このため、図5のS505で観察光学系117によって得られた明視野観察画像を用いて最大コントラストを計算しても適当なしきい値計算はなされない。   In the case of dark field observation, an image acquired by the detection optical system 107 and subjected to comparison processing by the image processing unit 111 is an image in which the edge of the pattern is emphasized in the die pattern image. Therefore, even if the maximum contrast is calculated using the bright field observation image obtained by the observation optical system 117 in S505 of FIG. 5, an appropriate threshold value calculation is not performed.

そこで、発明者は、パノラマ合成画像に対して図8に示すようなフローで計算処理を行うことで適当なしきい値を計算することができることを見出した。   Therefore, the inventor has found that an appropriate threshold value can be calculated by performing a calculation process on the panorama composite image according to the flow shown in FIG.

すなわち、S505においてパノラマ合成画像データよりエリアA,B,Cのコントラスト計算を行う前に、S801とS802が実行される。   That is, S801 and S802 are executed before the contrast calculation of the areas A, B, and C is performed from the panoramic composite image data in S505.

S801において、CPU120は、パノラマ合成画像データに2階微分フィルタ(例えば、Laplacian)を掛ける。また、S802において、CPU120は、パノラマ合成画像データに対して平滑フィルタ(例えば、3×3平均化フィルタ)を掛ける。   In step S801, the CPU 120 applies a second-order differential filter (for example, Laplacian) to the panorama composite image data. In S802, the CPU 120 applies a smoothing filter (for example, a 3 × 3 averaging filter) to the panorama composite image data.

図9は、このようにして得られたパノラマ合成画像の2階微分フィルタ(Laplacianフィルタ)と3×3平均化フィルタの演算結果(例)を示す図である。   FIG. 9 is a diagram showing calculation results (examples) of the second-order differential filter (Laplacian filter) and the 3 × 3 averaging filter of the panoramic composite image obtained in this way.

図9に示されるように、メモリセルエリア903は、照明光の波長以下のパターンサイズであり、このような場合、演算の結果は真っ黒な画像となる。   As shown in FIG. 9, the memory cell area 903 has a pattern size equal to or smaller than the wavelength of the illumination light. In such a case, the calculation result is a black image.

また、メモリセルエリアの左右間のI/Oエリア905は、照明光の波長に比べて十分大きなパターンサイズ(10倍とか)であり、このような場合、演算の結果は明るい画像となる。   Also, the I / O area 905 between the left and right sides of the memory cell area has a sufficiently large pattern size (such as 10 times) compared to the wavelength of the illumination light. In such a case, the result of the calculation is a bright image.

さらに、メモリセルエリアの上下間のI/Oエリア904は、照明光の波長に比べて2〜3倍のパターンサイズであり、ところどころ5〜6倍のパターンサイズが混在する。このような場合、パターンの境界部の演算の結果は明るい画像となり、パターン部の明るさはそれぞれのパターンサイズに応じた(比例したような)明るさの画像となる。   Furthermore, the I / O area 904 between the upper and lower sides of the memory cell area has a pattern size that is 2 to 3 times the wavelength of the illumination light, and a pattern size that is 5 to 6 times mixed. In such a case, the result of the calculation at the boundary portion of the pattern is a bright image, and the brightness of the pattern portion is an image having a brightness corresponding to (in proportion to) the pattern size.

このようにして演算された演算実施後画像902は、図7の検出光学系107で撮像される画像(ただし、画質が粗い)と非常に似ており、したがってS505で適当なしきい値が計算されるのである。   The post-computation image 902 computed in this way is very similar to the image captured by the detection optical system 107 in FIG. 7 (however, the image quality is rough), and therefore an appropriate threshold value is calculated in S505. It is.

なお、図8においても、S505の処理以降に図4のS402〜S404を実行することとしているが、S402〜S404の処理は必須ではなく、ユーザの判断によって(例えば、ユーザの経験に基づく知見から、S501で設定された初期値の精度が問題ないと判断できるような場合)、これらの処理を省略することも可能である。   In FIG. 8, S402 to S404 of FIG. 4 are executed after the process of S505. However, the processes of S402 to S404 are not essential, and are based on the user's judgment (for example, from knowledge based on the user's experience). , When it can be determined that there is no problem with the accuracy of the initial value set in S501), these processes can be omitted.

(3)まとめ
(i)本発明では、検査対象(例えば、ウェーハ)の各部分を撮像して得られる複数の撮像画像がメモリに格納される。当該メモリから複数の撮像画像が読み出され、パノラマ合成画像が生成される。そして、パノラマ合成画像における複数種類の領域のうち1つの領域(例えば、エリアA)が選択され、当該選択された領域に対して所定の検査感度しきい値が設定される。また、所定の検査感度しきい値を用いて、選択された領域について検査が実行され、検査によって得られる検査感度が十分であるとのユーザが判断した場合(ユーザの目視の結果、十分であるとユーザが判断し、その結果がCPUに入力された場合)、パノラマ合成画像から、複数種類の領域(例えば、エリアA、B、及びC)のそれぞれの最大コントラストが算出される。続いて、選択された領域の検査感度しきい値と、選択された領域の最大コントラストと、選択された領域以外の各種の領域の最大コントラストと、を用いて、選択された領域以外の各種の領域(エリアB及びC)の検査感度しきい値が算出される。一方、選択された領域の検査感度しきい値が十分ではないとのユーザが判断した場合(ユーザの目視の結果、検査感度が不十分であるとユーザが判断し、その結果がCPUに入力された場合)、検査感度しきい値が変更される(変更検査感度しきい値)。そして、変更検査感度しきい値を用いて、選択された領域についての検査が再度実行される。実行された検査によって得られる検査感度が十分であるとユーザが判断した場合、選択された領域の変更検査感度しきい値と、選択された領域の最大コントラストと、選択された領域以外の各種の領域の最大コントラストと、を用いて、選択された領域以外の各種の領域の検査感度しきい値が算出される。このように選択領域(エリアA)の検査感度しきい値と他の領域(エリアB及びC)の検査感度しきい値とが相関を有することを利用して、1つの領域の検査感度しきい値が得られた場合に、その検査感度しきい値から他の領域の検査感度しきい値を求めるようにしている。従って、全ての領域における検査感度しきい値を効率よく、かつ自動的に求めることができるようになる。特に、例えば、電子顕微鏡等で電子線をウェーハに照射して欠陥検査するような場合、電子線照射回数を減らすことができ、ウェーハのコンタミネーションを防止することが可能となる。
(3) Summary (i) In the present invention, a plurality of captured images obtained by imaging each part of an inspection object (for example, a wafer) are stored in a memory. A plurality of captured images are read from the memory, and a panoramic composite image is generated. Then, one region (for example, area A) is selected from a plurality of types of regions in the panorama composite image, and a predetermined inspection sensitivity threshold is set for the selected region. In addition, when the inspection is executed for the selected region using a predetermined inspection sensitivity threshold and the user determines that the inspection sensitivity obtained by the inspection is sufficient (sufficient as a result of visual observation by the user) And the result is input to the CPU), the maximum contrast of each of a plurality of types of areas (for example, areas A, B, and C) is calculated from the panorama composite image. Subsequently, using the inspection sensitivity threshold of the selected area, the maximum contrast of the selected area, and the maximum contrast of various areas other than the selected area, The inspection sensitivity threshold value of the region (areas B and C) is calculated. On the other hand, when the user determines that the inspection sensitivity threshold value of the selected area is not sufficient (the user determines that the inspection sensitivity is insufficient as a result of visual inspection by the user, and the result is input to the CPU). The inspection sensitivity threshold is changed (changed inspection sensitivity threshold). Then, the inspection for the selected region is performed again using the changed inspection sensitivity threshold value. If the user determines that the inspection sensitivity obtained by the performed inspection is sufficient, the change inspection sensitivity threshold of the selected area, the maximum contrast of the selected area, and various other than the selected area Using the maximum contrast of the region, the inspection sensitivity threshold value of various regions other than the selected region is calculated. Thus, using the fact that the inspection sensitivity threshold value of the selected area (area A) and the inspection sensitivity threshold value of the other areas (areas B and C) have a correlation, the inspection sensitivity threshold of one area. When the value is obtained, the inspection sensitivity threshold value of another region is obtained from the inspection sensitivity threshold value. Therefore, the inspection sensitivity threshold values in all the areas can be obtained efficiently and automatically. In particular, for example, when defect inspection is performed by irradiating an electron beam onto a wafer with an electron microscope or the like, the number of times of electron beam irradiation can be reduced, and contamination of the wafer can be prevented.

各領域について算出された検査感度しきい値をしきい値として設定しても良い。この場合、さらに、選択された領域、及び選択された領域以外の各種の領域の検査感度しきい値の初期値を用いて、複数種類の領域が検査される。そして、複数種類の領域の検査結果に基づいて、複数種類の領域の最終的な検査感度しきい値が設定される。このように、最終的に各種領域の検査感度しきい値を求めることにより、より正確な感度しきい値を設定することが可能である。特に、最初に設定する選択領域(エリアA)の検査感度しきい値(所定の検査感度しきい値)の設定が困難である場合には、選択領域だけでなく他の領域(エリアB及びC)の検査感度しきい値も自動的に、かつ効率的に設定することがかのうとなる。   The inspection sensitivity threshold value calculated for each region may be set as the threshold value. In this case, a plurality of types of regions are further inspected using the initial values of the inspection sensitivity threshold values of the selected region and various regions other than the selected region. Then, based on the inspection results of the plurality of types of areas, final inspection sensitivity threshold values for the plurality of types of areas are set. In this way, it is possible to set a more accurate sensitivity threshold value by finally obtaining the inspection sensitivity threshold values of various regions. In particular, when it is difficult to set the inspection sensitivity threshold value (predetermined inspection sensitivity threshold value) of the selection region (area A) to be set first, not only the selection region but also other regions (areas B and C). It can be said that the inspection sensitivity threshold value of) is automatically and efficiently set.

さらに、さらに、パノラマ合成画像に対して、2階微分フィルタと平滑化フィルタを掛けた後に、各種領域の最大コントラストを算出するようにしても良い。このようにフィルタ処理することにより、ウェーハからの散乱光を用いて検査するシステムにおいても効率的に、自動的に、かつ正確に各種領域の検査感度しきい値を設定することができるようになる。   Furthermore, after the panoramic composite image is subjected to the second-order differential filter and the smoothing filter, the maximum contrast of various regions may be calculated. By performing the filtering in this way, it becomes possible to efficiently and accurately set inspection sensitivity threshold values for various regions even in a system that inspects using scattered light from a wafer. .

(ii)本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、CD−ROM、DVD−ROM、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、CD−R、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ROMなどが用いられる。 (Ii) The present invention can also be realized by software program codes that implement the functions of the embodiments. In this case, a storage medium in which the program code is recorded is provided to the system or apparatus, and the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus reads the program code stored in the storage medium. In this case, the program code itself read from the storage medium realizes the functions of the above-described embodiments, and the program code itself and the storage medium storing the program code constitute the present invention. As a storage medium for supplying such program code, for example, a flexible disk, CD-ROM, DVD-ROM, hard disk, optical disk, magneto-optical disk, CD-R, magnetic tape, nonvolatile memory card, ROM Etc. are used.

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているOS(オペレーティングシステム)などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのCPUなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。   Also, based on the instruction of the program code, an OS (operating system) running on the computer performs part or all of the actual processing, and the functions of the above-described embodiments are realized by the processing. May be. Further, after the program code read from the storage medium is written in the memory on the computer, the computer CPU or the like performs part or all of the actual processing based on the instruction of the program code. Thus, the functions of the above-described embodiments may be realized.

さらに、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はCD−RW、CD−R等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ(又はCPUやMPU)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。   Further, by distributing the program code of the software that realizes the functions of the embodiment via a network, it is stored in a storage means such as a hard disk or memory of a system or apparatus, or a storage medium such as a CD-RW or CD-R And the computer (or CPU or MPU) of the system or apparatus may read and execute the program code stored in the storage means or the storage medium when used.

最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、C/C++、perl、Shell、PHP、Java(登録商標)等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。   Finally, it should be understood that the processes and techniques described herein are not inherently related to any particular apparatus, and can be implemented by any suitable combination of components. In addition, various types of devices for general purpose can be used in accordance with the teachings described herein. It may prove useful to build a dedicated device to perform the method steps described herein. Various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiments. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined. Although the present invention has been described with reference to specific examples, these are in all respects illustrative rather than restrictive. Those skilled in the art will appreciate that there are numerous combinations of hardware, software, and firmware that are suitable for implementing the present invention. For example, the described software can be implemented in a wide range of programs or script languages such as assembler, C / C ++, perl, shell, PHP, Java (registered trademark).

さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。   Furthermore, in the above-described embodiment, control lines and information lines are those that are considered necessary for explanation, and not all control lines and information lines on the product are necessarily shown. All the components may be connected to each other.

加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び/又はコンポーネントは、データを管理する機能を有するコンピュータ化ストレージシステムに於いて、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本発明の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。   In addition, other implementations of the invention will be apparent to those skilled in the art from consideration of the specification and embodiments of the invention disclosed herein. Various aspects and / or components of the described embodiments can be used singly or in any combination in a computerized storage system capable of managing data. The specification and specific examples are merely exemplary, and the scope and spirit of the invention are indicated in the following claims.

100:光学式ウェーハパターン外観検査装置
101: ウェーハ(検査ウェーハ)
102: XYθステージ
103:照明光学系
104:反射ミラー
105:ランプ
107:検出光学系
108:結像レンズ
109:エリアセンサ
110:AD変換器
111:画像処理部
117:観察光学系
118:モニタカメラ
119:画像キャプチャ制御部
120:CPU
121:ステージ制御部
122:ディスプレイ
201:ダイ全体の画像(パノラマ合成画像)
202:観察光学系視野
301:エリアA1
302:エリアA2
303:エリアA3
304:エリアA4
305:エリアB1
306:エリアB2
307:エリアB2
308:エリアB4
309:エリアB5
310:エリアB6
311:エリアC1
601:オリジナル画像データ
602:X方向微分データ
603:Y方向微分データ
700:光学式ウェーハパターン外観検査装置
703:照明光学系
704:反射ミラー
705:レーザ装置
706:レーザ光
901:演算実施前画像
902:演算実施後画像
903:メモリセルエリア
904:メモリセルエリアの上下間のI/Oエリア
905:メモリセルエリアの左右間のI/Oエリア
100: Optical wafer pattern appearance inspection apparatus 101: Wafer (inspection wafer)
102: XYθ stage 103: illumination optical system 104: reflection mirror 105: lamp 107: detection optical system 108: imaging lens 109: area sensor 110: AD converter 111: image processing unit 117: observation optical system 118: monitor camera 119 : Image capture control unit 120: CPU
121: Stage control unit 122: Display 201: Image of entire die (panorama composite image)
202: Observation optical system field 301: Area A1
302: Area A2
303: Area A3
304: Area A4
305: Area B1
306: Area B2
307: Area B2
308: Area B4
309: Area B5
310: Area B6
311: Area C1
601: Original image data 602: X-direction differential data 603: Y-direction differential data 700: Optical wafer pattern appearance inspection device 703: Illumination optical system 704: Reflection mirror 705: Laser device 706: Laser beam 901: Image before calculation 902 : Image after operation 903: Memory cell area 904: I / O area between the upper and lower sides of the memory cell area 905: I / O area between the left and right of the memory cell area

Claims (6)

検査対象の欠陥を検出し、当該検出された欠陥の観察を可能にするパターン外観検査装置であって、
前記検査対象の各部分を撮像して得られる複数の撮像画像を格納するメモリと、
前記メモリから前記複数の撮像画像を読み出し、当該読み出した前記複数の撮像画像を合成してパノラマ合成画像を生成し、当該パノラマ合成画像に対して設定された複数種類の領域に対する検査感度しきい値を設定するプロセッサと、を有し、
前記プロセッサは、
前記複数種類の領域のうち1つの領域を選択し、当該選択された領域に対して所定の検査感度しきい値を設定する処理と、
前記所定の検査感度しきい値を用いて、前記選択された領域について検査することを前記パターン外観検査装置の検出光学系に指示する処理と、
実行された検査によって得られる検査感度が十分であるとのユーザの判断結果を受け取った場合、前記パノラマ合成画像から、前記選択された領域を含む前記複数種類の領域のそれぞれの最大コントラストを算出する処理と、
前記選択された領域の前記所定の検査感度しきい値と、前記選択された領域の最大コントラストと、前記選択された領域以外の各種の領域の最大コントラストと、を用いて、前記選択された領域以外の各種の領域の検査感度しきい値を算出する処理と、
を実行することを特徴とするパターン外観検査装置。
A pattern appearance inspection apparatus that detects a defect to be inspected and enables observation of the detected defect,
A memory for storing a plurality of captured images obtained by imaging each part to be inspected;
The plurality of captured images are read from the memory, and the read multiple captured images are combined to generate a panorama composite image, and an inspection sensitivity threshold for a plurality of types of regions set for the panorama composite image And a processor for setting
The processor is
A process of selecting one of the plurality of types of areas and setting a predetermined inspection sensitivity threshold value for the selected area;
Instructing the detection optical system of the pattern appearance inspection apparatus to inspect the selected area using the predetermined inspection sensitivity threshold;
When the user's determination result that the inspection sensitivity obtained by the executed inspection is sufficient is received, the maximum contrast of each of the plurality of types of regions including the selected region is calculated from the panorama composite image. Processing,
The selected region using the predetermined inspection sensitivity threshold value of the selected region, the maximum contrast of the selected region, and the maximum contrast of various regions other than the selected region. Processing for calculating inspection sensitivity threshold values for various areas other than
The pattern appearance inspection apparatus characterized by performing this.
請求項1において、
前記プロセッサは、さらに、前記選択された領域の前記所定の検査感度しきい値が十分ではないとの前記ユーザの判断結果を受け取った場合、前記所定の検査感度しきい値を変更して変更検査感度しきい値を設定する処理を実行し、
前記プロセッサは、前記変更検査感度しきい値を用いて、前記選択された領域についての検査を再度指示し、実行された検査によって得られる検査感度が十分であるとの前記ユーザによる判断結果を受け取った場合、前記選択された領域の前記変更検査感度しきい値と、前記選択された領域の最大コントラストと、前記選択された領域以外の各種の領域の最大コントラストと、を用いて、前記選択された領域以外の各種の領域の検査感度しきい値を算出することを特徴とするパターン外観検査装置。
In claim 1,
The processor further changes the predetermined inspection sensitivity threshold to change inspection when the user's determination result that the predetermined inspection sensitivity threshold of the selected area is not sufficient is received. Execute the process to set the sensitivity threshold,
The processor uses the changed inspection sensitivity threshold value to instruct an inspection for the selected area again, and receives a determination result by the user that the inspection sensitivity obtained by the executed inspection is sufficient. The selected inspection area using the changed inspection sensitivity threshold, the maximum contrast of the selected area, and the maximum contrast of various areas other than the selected area. A pattern appearance inspection apparatus characterized by calculating an inspection sensitivity threshold value for various regions other than the region.
請求項1において、
前記所定の検査感度しきい値は、前記選択された領域について設定された検査感度しきい値の初期値であり、前記選択された領域以外の各種領域の検査感度しきい値は、当該各種領域について算出された検査感度しきい値の初期値であり、
前記プロセッサは、さらに、
前記選択された領域、及び前記選択された領域以外の各種の領域の検査感度しきい値の初期値を用いて前記複数種類の領域の検査をすることを前記検出光学系に指示する処理と、
前記複数種類の領域の検査結果に基づいて、前記複数種類の領域の最終的な検査感度しきい値を設定する処理と、
を実行することを特徴とするパターン外観検査装置。
In claim 1,
The predetermined inspection sensitivity threshold value is an initial value of an inspection sensitivity threshold value set for the selected region, and inspection sensitivity threshold values of various regions other than the selected region are the various regions. Is the initial value of the inspection sensitivity threshold calculated for
The processor further includes:
A process for instructing the detection optical system to inspect the plurality of types of areas using initial values of inspection sensitivity threshold values of the selected area and various areas other than the selected area;
A process of setting a final inspection sensitivity threshold value of the plurality of types of regions based on the inspection results of the plurality of types of regions;
The pattern appearance inspection apparatus characterized by performing this.
請求項1において、
前記検出光学系は、明視野顕微鏡、又は暗視野顕微鏡であることを特徴とするパターン外観検査装置。
In claim 1,
The pattern optical inspection apparatus, wherein the detection optical system is a bright field microscope or a dark field microscope.
請求項4において、
前記検出光学系が暗視や顕微鏡である場合、前記プロセッサは、さらに、前記パノラマ合成画像に対して、2階微分フィルタと平滑化フィルタを掛け、フィルタ処理されたパノラマ合成画像を生成する処理を実行し、
前記最大コントラストを算出処理において、前記プロセッサは、前記フィルタ処理されたパノラマ合成画像を用いて、前記複数種類の領域の最大コントラストを算出することを特徴とするパターン外観検査装置。
In claim 4,
When the detection optical system is night vision or a microscope, the processor further applies a second-order differential filter and a smoothing filter to the panorama composite image to generate a filtered panorama composite image. Run,
In the maximum contrast calculation process, the processor calculates a maximum contrast of the plurality of types of regions using the filtered panorama composite image.
請求項5において、
さらに、観察光学系を有し、
前記選択された領域について検査は、前記検出光学系で実行され、
前記ユーザは、前記観察光学系で撮像された画像に基づいて目視で前記検査感度が十分か否か判断し、前記プロセッサが当該判断結果を受け取ることを特徴とするパターン外観検査装置。
In claim 5,
Furthermore, it has an observation optical system,
Inspection for the selected area is performed with the detection optics,
The pattern visual inspection apparatus, wherein the user visually determines whether the inspection sensitivity is sufficient based on an image captured by the observation optical system, and the processor receives the determination result.
JP2013238411A 2013-11-19 2013-11-19 Pattern visual inspection apparatus Pending JP2015099062A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013238411A JP2015099062A (en) 2013-11-19 2013-11-19 Pattern visual inspection apparatus

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013238411A JP2015099062A (en) 2013-11-19 2013-11-19 Pattern visual inspection apparatus

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2015099062A true JP2015099062A (en) 2015-05-28

Family

ID=53375764

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013238411A Pending JP2015099062A (en) 2013-11-19 2013-11-19 Pattern visual inspection apparatus

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2015099062A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220093635A (en) * 2020-12-28 2022-07-05 주식회사 라온솔루션 Automatic optical measuring device for semiconductor wafer chip analysis
IT202100001718A1 (en) * 2021-01-28 2022-07-28 Getcoo S R L METHOD OF PROCESSING AN IMAGE OF AN OBJECT AND SYSTEM FOR INSPECTING THE OBJECT.

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220093635A (en) * 2020-12-28 2022-07-05 주식회사 라온솔루션 Automatic optical measuring device for semiconductor wafer chip analysis
KR102599734B1 (en) 2020-12-28 2023-11-08 주식회사 라온솔루션 Automatic optical measuring device for semiconductor wafer chip analysis
IT202100001718A1 (en) * 2021-01-28 2022-07-28 Getcoo S R L METHOD OF PROCESSING AN IMAGE OF AN OBJECT AND SYSTEM FOR INSPECTING THE OBJECT.

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11386542B2 (en) Training data creation method and device, and defect inspection method and device
JP5957378B2 (en) Defect observation method and defect observation apparatus
US10026011B2 (en) Mask inspection apparatus, mask evaluation method and mask evaluation system
US9710905B2 (en) Mask inspection apparatus and mask inspection method
US9865046B2 (en) Defect inspection method and defect inspection device
JP5948138B2 (en) Defect analysis support device, program executed by defect analysis support device, and defect analysis system
US9342878B2 (en) Charged particle beam apparatus
JP5543872B2 (en) Pattern inspection method and pattern inspection apparatus
WO2016121265A1 (en) Sample observation method and sample observation device
KR101524421B1 (en) Defect observation method and defect observation device
JP2009044070A (en) Inspecting method of pattern and inspection system for pattern
WO2011080873A1 (en) Pattern measuring condition setting device
WO2012161874A2 (en) Contour-based defect detection using an inspection apparatus
JP2007285754A (en) Flaw detection method and flaw detector
US8755599B2 (en) Review apparatus and inspection system
JP5088165B2 (en) Defect detection method and defect detection apparatus
WO2014208193A1 (en) Wafer appearance inspection device
JP2007005818A (en) Pattern matching method and apparatus thereof
JP6049052B2 (en) Wafer visual inspection apparatus and sensitivity threshold setting method in wafer visual inspection apparatus
JP2009139133A (en) Flaw detection method and flaw detector
JP2015099062A (en) Pattern visual inspection apparatus
JP4262288B2 (en) Pattern matching method and apparatus
JP2011055004A (en) Method of testing circuit pattern, and system of testing circuit pattern
JP2011192766A (en) Visual inspection method of semiconductor wafer and device therefor
JP2006145228A (en) Unevenness defect detecting method and unevenness defect detector