JP2022144121A - Teacher data creation support device and teacher data creation support method - Google Patents
Teacher data creation support device and teacher data creation support method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2022144121A JP2022144121A JP2021044995A JP2021044995A JP2022144121A JP 2022144121 A JP2022144121 A JP 2022144121A JP 2021044995 A JP2021044995 A JP 2021044995A JP 2021044995 A JP2021044995 A JP 2021044995A JP 2022144121 A JP2022144121 A JP 2022144121A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- normal
- abnormal
- difference
- acquisition unit
- 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
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 12
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 claims abstract description 116
- 238000007689 inspection Methods 0.000 claims abstract description 109
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims abstract description 36
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 26
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 11
- 230000002950 deficient Effects 0.000 claims description 8
- 239000000758 substrate Substances 0.000 description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 20
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 16
- 238000012549 training Methods 0.000 description 12
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 7
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 7
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 5
- 235000012431 wafers Nutrition 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000001878 scanning electron micrograph Methods 0.000 description 3
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 3
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 2
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 1
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 1
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 1
- 235000013305 food Nutrition 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8854—Grading and classifying of flaws
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/8851—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges
- G01N2021/8887—Scan or image signal processing specially adapted therefor, e.g. for scan signal adjustment, for detecting different kinds of defects, for compensating for structures, markings, edges based on image processing techniques
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20081—Training; Learning
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20212—Image combination
- G06T2207/20224—Image subtraction
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Biochemistry (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Immunology (AREA)
- Pathology (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
- Testing Or Calibration Of Command Recording Devices (AREA)
- Measurement Of The Respiration, Hearing Ability, Form, And Blood Characteristics Of Living Organisms (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Abstract
Description
本発明は、教師データの作成を支援する教師データ作成支援装置および教師データ作成支援方法に関する。 The present invention relates to a teacher data creation support device and a teacher data creation support method for assisting creation of teacher data.
製品または食品等の商品には、製造途中から流通前の各工程において良品か否かを判定するための検査が適宜行われる。例えば、特許文献1には、半導体ウェハの製造工程において発生する各種の欠陥を検査するための欠陥検査装置が記載されている。
Products or commodities such as foods are appropriately inspected to determine whether they are non-defective in each process from mid-manufacture to before distribution. For example,
この欠陥検査装置においては、複数の検査対象のウェハを示す複数のSEM(走査型電子顕微鏡)画像が生成される。生成された複数のSEM画像から良品のウェハを示すSEM画像がユーザによりテンプレートとして指定される。テンプレート以外の複数のSEM画像(検査画像)の各々と、テンプレートとの差が算出されることにより、検査画像が示すウェハの回路パターン上の欠陥が検出される。 In this defect inspection apparatus, a plurality of SEM (Scanning Electron Microscope) images showing a plurality of wafers to be inspected are generated. A user designates an SEM image showing a non-defective wafer from the generated SEM images as a template. By calculating the difference between each of a plurality of SEM images (inspection images) other than the template and the template, defects on the circuit pattern of the wafer indicated by the inspection images are detected.
欠陥検査装置においては、欠陥がない検査対象物であっても、欠陥があると判定されることがある。この場合、欠陥がないにもかかわらず、誤った検査結果が得られたことにより検査対象物が破棄されることとなり、歩留まりが低下する。そのため、より高い精度で検査が行われることが望まれる。 In the defect inspection apparatus, it may be determined that there is a defect even in an inspection object having no defect. In this case, even though there is no defect, the inspected object is discarded because an erroneous inspection result is obtained, resulting in a decrease in yield. Therefore, it is desired that the inspection be performed with higher accuracy.
本発明の目的は、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成可能な教師データ作成支援装置および教師データ作成支援方法を提供することである。 SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a training data generation support apparatus and a training data generation support method that can easily generate training data for performing inspections with high accuracy.
(1)第1の発明に係る教師データ作成支援装置は、検査対象物の再検査に用いられる教師データの作成を支援する教師データ作成支援装置であって、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得する異常データ取得部と、異常データ取得部により取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得する正常データ取得部と、異常データ取得部により取得された異常データと、当該異常データと対応するように正常データ取得部により取得された正常データとの差分を示す差分データを生成する差分データ生成部と、差分データ生成部により生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示する提示部とを備える。 (1) A teaching data creation support device according to a first aspect of the present invention is a teaching data creation support device for assisting creation of teacher data used for reinspection of an object to be inspected, which is determined to be defective in advance. an abnormal data acquisition unit for acquiring abnormal data representing an image of an inspection object; and normal data for acquiring normal data representing an image of a normal inspection object so as to correspond to the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit. an acquisition unit, a difference data generation unit configured to generate differential data indicating a difference between the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and the normal data acquired by the normal data acquisition unit so as to correspond to the abnormal data; a presentation unit that presents an image of a portion of the inspection object based on the difference data generated by the difference data generation unit.
この教師データ作成支援装置においては、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データと、正常な検査対象物の画像を示す正常データとの差分を示す差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像が提示される。差分データに基づいて示される画像における検査対象物の部分は、再検査を要する可能性が高い。そのため、使用者は、提示された画像を確認することにより、当該部分を再検査するための教師データを作成することが可能となる。これにより、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成することができる。 In this teaching data creation support device, based on the difference data indicating the difference between the abnormal data indicating the image of the inspection object judged to be defective in advance and the normal data indicating the image of the normal inspection object, , an image of a portion of the inspected object is presented. A portion of the inspection object in the image shown based on the difference data is likely to require re-inspection. Therefore, by checking the presented image, the user can create training data for re-examination of the relevant portion. This makes it possible to easily create teacher data for performing inspections with high accuracy.
(2)教師データ作成支援装置は、提示部により提示された差分データの選択を受け付ける受付部と、受付部により選択が受け付けられた差分データを教師データとして登録する登録部をさらに備えてもよい。この場合、使用者により選択された差分データが教師データとして登録される。これにより、教師データをより容易に作成することができる。 (2) The training data creation support device may further include a reception unit that receives selection of difference data presented by the presentation unit, and a registration unit that registers the difference data, the selection of which is received by the reception unit, as training data. . In this case, difference data selected by the user are registered as teacher data. This makes it possible to create teacher data more easily.
(3)受付部は、提示部により提示された差分データの修正をさらに受け付け、登録部は、修正後の差分データを教師データとして登録してもよい。この場合、差分データに基づく画像における検査対象物の再検査を要する部分をより適切に修正することが可能となる。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。 (3) The reception unit may further receive correction of the difference data presented by the presentation unit, and the registration unit may register the corrected difference data as teacher data. In this case, it is possible to more appropriately correct the portion of the inspection object that requires re-inspection in the image based on the difference data. As a result, it is possible to create teacher data for performing inspections with higher accuracy.
(4)正常データ取得部は、異常データに対応するように複数の正常データを取得し、差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データとに基づいて複数の差分データを生成してもよい。この場合、1つの異常データから多数の差分データが生成される。これにより、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。 (4) The normal data acquisition unit acquires a plurality of normal data corresponding to the abnormal data, and the difference data generation unit generates a plurality of normal data based on the abnormal data and the normal data corresponding to the abnormal data. Difference data may be generated. In this case, a large number of differential data are generated from one abnormal data. As a result, it is possible to improve the working efficiency of creating teacher data.
(5)正常データ取得部は、異常データに対応するように複数の正常データを取得し、差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データの平均とに基づいて差分データを生成してもよい。この構成によれば、複数の正常データのいずれかに欠陥とは無関係のノイズ成分が偶発的に混入した場合でも、複数の正常データが平均されるので、ノイズ成分は平均後の正常データの画素値にほとんど影響を与えない。そのため、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。 (5) The normal data acquisition unit acquires a plurality of normal data corresponding to the abnormal data, and the differential data generation unit acquires the abnormal data and the average of the plurality of normal data corresponding to the abnormal data Difference data may be generated. According to this configuration, even if noise components unrelated to defects are accidentally mixed in any of the plurality of normal data, the plurality of normal data are averaged. have little effect on the value. Therefore, it is possible to create training data for performing inspection with higher accuracy.
(6)正常データ取得部は、複数の異常データに対応するように正常データを取得し、差分データ生成部は、各異常データと、当該異常データに対応する正常データとに基づいて差分データを生成してもよい。この場合、共通の正常データを用いて高速で教師データを作成することができる。 (6) The normal data acquisition unit acquires normal data corresponding to a plurality of abnormal data, and the difference data generation unit generates difference data based on each abnormal data and the normal data corresponding to the abnormal data. may be generated. In this case, teacher data can be created at high speed using common normal data.
(7)正常データ取得部により取得される正常データは、事前に欠陥があると判定されなかった検査対象物の画像を示す画像データを含んでもよい。この場合、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。 (7) The normal data acquired by the normal data acquisition unit may include image data representing an image of an inspection object that was not previously determined to have a defect. In this case, normal data representing an image of a normal inspection object can be easily obtained.
(8)正常データ取得部により取得される正常データは、検査対象物の設計図を示すマスタデータを含んでもよい。この場合、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。 (8) The normal data acquired by the normal data acquisition unit may include master data indicating the blueprint of the inspection object. In this case, normal data representing an image of a normal inspection object can be easily obtained.
(9)正常データ取得部は、検査対象物の加工精度に基づいて修正が行われたマスタデータを正常データとして取得してもよい。この構成によれば、検査対象領域が微細である場合でも、正常な検査対象物の画像を示す正常データを容易に取得することができる。 (9) The normal data acquisition unit may acquire, as the normal data, master data corrected based on the processing accuracy of the object to be inspected. According to this configuration, it is possible to easily acquire normal data representing an image of a normal inspection target even when the inspection target area is minute.
(10)異常データ取得部により取得される異常データおよび正常データ取得部により取得される正常データには、非検査対象領域が設定され、差分データ生成部は、設定された非検査対象領域を除外して差分データを生成してもよい。この場合、差分データが示す画像に検査対象領域外の部分が含まれることが防止される。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。 (10) A non-inspection area is set in the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and the normal data acquired by the normal data acquisition unit, and the difference data generation unit excludes the set non-inspection area. may be used to generate difference data. In this case, the image indicated by the difference data is prevented from including a portion outside the inspection target area. As a result, it is possible to create teacher data for performing inspections with higher accuracy.
(11)異常データ取得部は、取得された異常データに対応する検査対象物についての欠陥の種別を示す欠陥情報をさらに取得し、差分データ生成部は、異常データ取得部により取得された欠陥情報を生成された差分データに付与してもよい。この場合、使用者は、教師データに欠陥情報を付与する作業を行う必要がない。これにより、使用者の負担を軽減するとともに、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。また、使用者の作業に伴うミスが発生しないので、より正確な教師データを作成することができる。 (11) The abnormal data acquisition unit further acquires defect information indicating the type of defect in the inspection object corresponding to the acquired abnormal data, and the difference data generation unit acquires the defect information acquired by the abnormal data acquisition unit. may be added to the generated difference data. In this case, the user does not need to add defect information to the teacher data. As a result, it is possible to reduce the burden on the user and improve the working efficiency of creating teacher data. In addition, since mistakes caused by the user's work do not occur, it is possible to create more accurate training data.
(12)異常データ取得部は、2値化処理された異常データを取得し、正常データ取得部は、2値化処理された正常データを取得してもよい。この場合、異常データおよび正常データのデータ量が削減されるので、高速で教師データを作成することができる。 (12) The abnormal data acquisition unit may acquire binarized abnormal data, and the normal data acquisition unit may acquire binarized normal data. In this case, since the amount of abnormal data and normal data is reduced, teacher data can be created at high speed.
(13)第2の発明に係る教師データ作成支援方法は、検査対象物の再検査に用いられる教師データの作成を支援する教師データ作成支援方法であって、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得するステップと、取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得するステップと、取得された異常データと、当該異常データと対応するように取得された正常データとの差分を示す差分データを生成するステップと、生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示するステップとを含む。 (13) A teacher data creation support method according to a second invention is a teacher data creation support method for assisting creation of teacher data to be used for reinspection of an inspection object, in which it is determined that there is a defect in advance. acquiring abnormal data representing an image of an inspection object; acquiring normal data representing an image of a normal inspection object corresponding to the acquired abnormal data; acquiring the acquired abnormal data; generating difference data indicating a difference between the abnormal data and correspondingly acquired normal data; and presenting an image of the portion of the inspection object based on the generated difference data.
この教師データ作成支援方法によれば、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データと、正常な検査対象物の画像を示す正常データとの差分を示す差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像が提示される。差分データに基づいて示される画像における検査対象物の部分は、再検査を要する可能性が高い。そのため、使用者は、提示された画像を確認することにより、当該部分を再検査するための教師データを作成することが可能となる。これにより、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成することができる。 According to this teacher data creation support method, based on the difference data indicating the difference between the abnormal data indicating the image of the inspection object judged to have defects in advance and the normal data indicating the image of the normal inspection object, Then an image of the portion of the inspection object is presented. A portion of the inspection object in the image shown based on the difference data is likely to require re-inspection. Therefore, by checking the presented image, the user can create training data for re-examination of the relevant portion. This makes it possible to easily create teacher data for performing inspections with high accuracy.
本発明によれば、使用者の負担を軽減しつつ正確な教師データを作成することが可能になる。 According to the present invention, it is possible to create accurate teacher data while reducing the burden on the user.
[1]第1の実施の形態
(1)処理システム
以下、本発明の実施の形態に係る教師データ作成支援装置および教師データ作成支援方法について図面を用いて説明する。以下の説明では、教師データ作成支援装置を支援装置と略記する。図1は、本発明の第1の実施の形態に係る支援装置を含む処理システムの構成を示す図である。図1に示すように、処理システム100は、処理装置10、検査装置20およびデータベース記憶装置30を含む。
[1] First Embodiment (1) Processing System Hereinafter, a teacher data creation support device and a teacher data creation support method according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the teaching data creation support device is abbreviated as support device. FIG. 1 is a diagram showing the configuration of a processing system including a support device according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1,
処理装置10は、CPU(中央演算処理装置)11、RAM(ランダムアクセスメモリ)12、ROM(リードオンリメモリ)13、記憶装置14、操作部15、表示装置16および入出力I/F(インターフェイス)17により構成される。CPU11、RAM12、ROM13、記憶装置14、操作部15、表示装置16および入出力I/F17はバス18に接続される。
The
RAM12は、CPU11の作業領域として用いられる。ROM13にはシステムプログラムが記憶される。記憶装置14は、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記憶媒体を含み、教師データ作成支援プログラム(以下、支援プログラムと略記する。)を記憶する。支援プログラムは、ROM13または他の外部記憶装置に記憶されてもよい。CPU11、RAM12およびROM13により、教師データ作成支援処理(以下、支援処理と略記する。)を実行するための支援装置40が構成される。支援処理においては、教師データの作成が支援される。
操作部15は、キーボード、マウスまたはタッチパネル等の入力デバイスである。使用者は、操作部15を操作することにより、支援装置40に所定の指示を与えることができる。表示装置16は、液晶表示装置等の表示デバイスであり、使用者による指示を受け付けるためのGUI(Graphical User Interface)等を表示する。入出力I/F17は、検査装置20に接続される。
The
検査装置20は、例えばAOI(自動光学検査)装置であり、検査対象物を順次撮像することにより複数の検査対象物の画像をそれぞれ示す複数の画像データを生成するとともに、生成された各画像データを記憶する。記憶された各画像データには、固有の識別番号が付与される。
The
以下、基板を検査対象物の一例として検査装置20を説明するが、検査対象物は基板に限定されない。なお、基板とは、半導体基板、液晶表示装置もしくは有機EL(Electro Luminescence)表示装置等のFPD(Flat Panel Display)用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、光磁気ディスク用基板、フォトマスク用基板、セラミック基板または太陽電池用基板等をいう。
Although the
検査装置20は、記憶された各画像データに所定のアルゴリズムに基づく処理を行うことにより、各画像データに対応する基板を検査する。検査装置20は、深層学習に基づいて各画像データに対応する基板を検査してもよい。検査においては、基板に欠陥があるか否かが判定される。また、欠陥があると判定された基板については、当該欠陥の種別が判定される。
The
検査装置20においては、欠陥がない基板であっても、欠陥があると判定されることがある。欠陥がないにもかかわらず、誤った判定が行われたことにより基板が破棄されると、歩留まりが低下する。そこで、欠陥があると判定された基板については、教師あり学習による再検査が行われる。支援装置40は、再検査に用いられる教師データの作成を支援する。データベース記憶装置30は、サーバ等の大容量の記憶装置を含む。データベース記憶装置30には、作成された教師データが登録される。以下、支援装置40の詳細について説明する。
In the
(2)支援装置
図2は、図1の支援装置40の構成を示す図である。図3は、教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。図4は、教師データの作成における表示装置16の表示画面の一例を示す図である。図2に示すように、支援装置40は、機能部として、異常データ取得部41、正常データ取得部42、差分データ生成部43、提示部44、受付部45および登録部46を含む。図1のCPU11がROM13または記憶装置14等に記憶された支援プログラムを実行することにより、支援装置40の機能部が実現される。支援装置40の機能部の一部または全てが電子回路等のハードウエアにより実現されてもよい。
(2) Support Device FIG. 2 is a diagram showing the configuration of the
異常データ取得部41は、検査装置20により事前に欠陥があると判定された各基板の画像を示す画像データ(以下、異常データと呼ぶ。)を検査装置20から取得する。画像データは、基板の全体の画像を示してもよいし、同一領域であれば基板の部分的な画像を示してもよい。図3の左上部には、異常データ取得部41により取得された異常データに基づく基板の画像の一部が示される。
The abnormality
正常データ取得部42は、異常データ取得部41により取得された各異常データと対応するように、正常な基板の画像を示す画像データ(以下、正常データと呼ぶ。)を取得する。本例では、正常データは、検査装置20により事前に欠陥があると判定されなかった基板の画像を示す所定の画像データであり、検査装置20から取得される。図3の左下部には、正常データ取得部42により取得された正常データに基づく基板の画像の一部が示される。
The normal
異常データと正常データとは互いに対応する。例えば、異常データ取得部41により異常データが取得された場合、当該異常データの識別番号の1つ前の識別番号を有しかつ正常な基板の画像を示す画像データが正常データとして正常データ取得部42により取得されてもよい。あるいは、異常データ取得部41により異常データが取得された場合、当該異常データの識別番号の1つ後の識別番号を有しかつ正常な基板の画像を示す画像データが正常データとして正常データ取得部42により取得されてもよい。
Abnormal data and normal data correspond to each other. For example, when abnormal data is acquired by the abnormal
差分データ生成部43は、異常データ取得部41により取得された異常データと、当該異常データと対応するように正常データ取得部42により取得された正常データとの各画素値の差分を算出することにより、新たな画像データを生成する。差分データ生成部43により生成された画像データを差分データと呼ぶ。図3の右部には、差分データ生成部43により生成された差分データに基づく基板の画像が示される。差分データは、基板における再検査を要する可能性が高い部分の画像を示す。そのため、差分データは、基板における再検査を要する部分を示すラベルとなり得る。
The difference
提示部44は、差分データ生成部43により生成された各差分データに基づく画像を含むGUI50(図4)を表示装置16に表示させることにより、各差分データを使用者に提示する。図4に示すように、GUI50は、画像表示領域51、登録ボタン52および修正ボタン53を含む。画像表示領域51には、測定対象物の複数の画像が表示される。本例では、差分データに基づく画像が異常データに基づく画像と重ね合われるように画像表示領域51に表示されるが、差分データに基づく画像のみが画像表示領域51に表示されてもよい。
The
受付部45は、差分データの登録の指示を受け付ける。具体的には、受付部45は、提示部44により表示されたGUI50において、教師データとして登録する差分データの選択を操作部15から受け付ける。使用者は、画像表示領域51に表示された画像を視認しつつ、操作部15を用いて任意の画像を選択し、登録ボタン52を操作することにより、当該画像を示す差分データを教師データとして選択する指示を受付部45に与えることができる。登録部46は、受付部45により選択が受け付けられた差分データを教師データとしてデータベース記憶装置30に登録する。
The receiving
また、受付部45は、差分データの修正を受け付けることが可能である。使用者は、操作部15を用いて画像表示領域51の任意の画像を選択し、修正ボタン53を操作することにより、当該が画像に対応する差分データの修正を受付部45に指示することができる。また、使用者は、選択した画像において、操作部15を用いて再検査を要する部分の塗りつぶし等の指定を行うことができる。
Further, the receiving
受付部45により指定が受け付けられた場合、差分データ生成部43は、指定が受け付けられた部分を示すラベルを選択された差分データに付与する。これにより、差分データが修正される。差分データの修正が行われた後、登録ボタン52が操作された場合、登録部46は、修正後の差分データを教師データとしてデータベース記憶装置30に登録する。
When the
(3)支援処理
図5は、図2の支援装置40による支援処理を示すフローチャートである。図5の支援処理は、図1のCPU11がROM13または記憶装置14等に記憶された支援プログラムをRAM12上で実行することにより行われる。以下、図2の支援装置40および図5のフローチャートを用いて支援処理を説明する。
(3) Support Processing FIG. 5 is a flowchart showing support processing by the
まず、異常データ取得部41は、検査装置20から各異常データを取得する(ステップS1)。次に、正常データ取得部42は、ステップS1で取得された各異常データに対応する正常データを検査装置20から取得する(ステップS2)。ステップS1,S2は、同時に実行されてもよい。
First, the abnormal
続いて、差分データ生成部43は、ステップS1,S2でそれぞれ取得された互いに対応する異常データと正常データとに基づいて各差分データを生成する(ステップS3)。その後、提示部44は、ステップS3で生成された各差分データに基づく画像を表示装置16に表示させることにより、各差分データを使用者に提示する(ステップS4)。
Subsequently, the difference
次に、受付部45は、ステップS4で提示された差分データのうち、いずれかの差分データの修正が受け付けられたか否かを判定する(ステップS5)。差分データの修正が受け付けられない場合、受付部45はステップS7に進む。いずれかの差分データの修正が受け付けられた場合、差分データ生成部43は、修正の指定が受け付けられた部分を示すラベルを当該差分データに付与することにより差分データを修正し(ステップS6)、ステップS7に進む。
Next, the
ステップS7において、受付部45は、ステップS4で提示された差分データまたはステップS6で修正された差分データのうち、いずれかの差分データの登録が指示されたか否かを判定する(ステップS7)。差分データの登録が指示されない場合、受付部45はステップS9に進む。いずれかの差分データの登録が指示された場合、登録部46は、指示された差分データを教師データとしてデータベース記憶装置30に登録し(ステップS8)、ステップS9に進む。
In step S7, the
ステップS9において、登録部46は、終了が指示されたか否かを判定する(ステップS9)。使用者は、操作部15を用いて所定の操作を行うことにより終了または続行を指示することができる。終了が指示されていない場合、登録部46はステップS5に戻る。差分データをさらに登録する場合、使用者は、終了を指示せずに続行を指示することとなる。終了が指示された場合、登録部46は支援処理を終了する。
In step S9, the
(4)効果
本実施の形態に係る支援装置40においては、事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データが異常データ取得部41により取得される。異常データ取得部41により取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データが正常データ取得部42により取得される。異常データ取得部41により取得された異常データと、当該異常データと対応するように正常データ取得部42により取得された正常データとの差分を示す差分データが差分データ生成部43により生成される。差分データに基づいて示される画像における検査対象物の部分は、再検査を要する可能性が高い。
(4) Effect In the
そのため、差分データ生成部43により生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像が提示部44により提示される。提示部44により提示された差分データの選択が受付部45により受け付けられる。受付部45により選択が受け付けられた差分データが教師データとして登録部46によりデータベース記憶装置30に登録される。この場合、使用者は、提示された画像を視認しつつ、所望の画像に対応する差分データを選択することにより、選択された差分データを教師データとして登録することができる。これにより、教師データをより容易に作成することができる。
Therefore, based on the difference data generated by the difference
また、受付部45は、提示部44により提示された差分データの修正をさらに受け付ける。登録部46は、修正後の差分データを教師データとして登録する。この場合、使用者は、差分データに基づく画像における検査対象物の再検査を要する部分をより適切に修正することが可能となる。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。
In addition, the
(5)変形例
図6は、第1の変形例における教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。第1の変形例においては、使用者は、検査対象領域外を示す非検査対象領域を検査装置20に予め登録することができる。非検査対象領域が登録された場合、検査装置20は、生成される画像データに非検査対象領域を設定する。
(5) Modification FIG. 6 is a diagram showing various data used to create teacher data in the first modification. In the first modification, the user can register in the
したがって、図6の左上部に示すように、異常データ取得部41により取得される異常データには、非検査対象領域が設定される。同様に、図6の左下部に示すように、正常データ取得部42により取得される正常データには、非検査対象領域が設定される。この場合、差分データ生成部43は、図6の右部に示すように、設定された非検査対象領域を除外した状態で、異常データと、当該異常データと対応する正常データとの各画素値の差分を算出することにより差分データを生成する。差分データにおける非検査対象領域の画素値は0にされてもよい。
Therefore, as shown in the upper left part of FIG. 6, a non-inspection target area is set in the abnormal data acquired by the abnormal
この場合、検査対象領域外の部分に再検査を要する部分を示すラベルが付されることが防止される。これにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。また、検査対象領域外の部分が再検査されることがないので、作成された教師データを用いることにより、高速で基板の再検査を行うことができる。 In this case, a label indicating a portion requiring re-inspection is prevented from being attached to the portion outside the inspection target area. As a result, it is possible to create teacher data for performing inspections with higher accuracy. In addition, since the portion outside the inspection target area is not reinspected, the board can be reinspected at high speed by using the created teacher data.
図7は、第2の変形例における教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。図7の左上部に示すように、異常データ取得部41は、異常データとともに、当該異常データが示す画像における基板の欠陥の種別を示す欠陥情報を取得する。差分データ生成部43は、図7の右部に示すように、異常データ取得部41により取得された欠陥情報を生成された差分データに付与する。GUI50の画像表示領域51においては、差分データに基づく画像は欠陥の種別を示す態様(例えば色彩)で示されてもよい。
FIG. 7 is a diagram showing various data used for creating teacher data in the second modification. As shown in the upper left part of FIG. 7, the abnormality
この場合、使用者は、教師データに欠陥情報を付与する作業を行う必要がない。これにより、使用者の負担を軽減するとともに、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。また、使用者の作業に伴うミスが発生しないので、より正確な教師データを作成することができる。 In this case, the user does not need to add defect information to the training data. As a result, it is possible to reduce the burden on the user and improve the working efficiency of creating teacher data. In addition, since mistakes caused by the user's work do not occur, it is possible to create more accurate training data.
図8は、第3の変形例における教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。第3の変形例においては、使用者は、画像データに2値化処理を行うことを検査装置20に予め設定することができる。2値化処理を行うことが設定された場合、検査装置20は、2値化された画像データを生成する。
FIG. 8 is a diagram showing various data used for creating teacher data in the third modification. In the third modification, the user can preset the
したがって、図8の左上部に示すように、異常データ取得部41は、2値化処理された異常データを取得する。同様に、図8の左下部に示すように、正常データ取得部42は、2値化処理された正常データを取得する。差分データ生成部43は、図8の右部に示すように、2値化された異常データと、当該異常データと対応する2値化された正常データとの各画素値の差分を算出することにより差分データを生成する。
Therefore, as shown in the upper left part of FIG. 8, the abnormal
この場合、画像データのデータ量が削減されるので、高速で教師データを作成することができる。また、作成された教師データを用いることにより、高速で基板の再検査を行うことができる。 In this case, since the amount of image data is reduced, teacher data can be created at high speed. Also, by using the created teacher data, it is possible to re-inspect the board at high speed.
[2]第2の実施の形態
第1の実施の形態において、正常データ取得部42は、1つの異常データに対して1つの正常データが対応するように正常データを取得するが、実施の形態はこれに限定されない。以下、第2~第4の実施の形態における支援処理について、第1の実施の形態における支援処理と異なる点を説明する。
[2] Second Embodiment In the first embodiment, the normal
図9は、第2の実施の形態において教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。本実施の形態においては、図9の左下部に示すように、1つの異常データに対して複数の正常データが対応するように複数の正常データを取得する。差分データ生成部43は、1つの異常データと、当該異常データに対応する各正常データとの各画素値の差分を算出することにより差分データを生成する。したがって、図9の右部に示すように、1つの異常データに対応して複数の差分データが生成される。
FIG. 9 is a diagram showing various data used for creating teacher data in the second embodiment. In the present embodiment, as shown in the lower left part of FIG. 9, a plurality of normal data are acquired such that a plurality of normal data correspond to one abnormal data. The difference
この構成によれば、1つの異常データから多数の差分データが生成される。これにより、教師データ作成の作業効率を向上させることができる。 According to this configuration, a large number of differential data are generated from one piece of abnormal data. As a result, it is possible to improve the working efficiency of creating teacher data.
[3]第3の実施の形態
図10は、第3の実施の形態において教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。本実施の形態においては、図10の左下部に示すように、1つの異常データに対して複数の正常データが対応するように複数の正常データを取得する。差分データ生成部43は、1つの異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データの平均との各画素値の差分を算出することにより差分データを生成する。したがって、図10の右部に示すように、1つの異常データに対応して1つの差分データが生成される。
[3] Third Embodiment FIG. 10 is a diagram showing various data used for creating teacher data in the third embodiment. In the present embodiment, as shown in the lower left part of FIG. 10, a plurality of normal data are acquired such that a plurality of normal data correspond to one abnormal data. The difference
この構成によれば、複数の正常データのいずれかに欠陥とは無関係のノイズ成分が偶発的に混入した場合でも、複数の正常データが平均されるので、ノイズ成分は平均後の正常データの画素値にほとんど影響を与えない。そのため、平均後の正常データを用いることにより、より高い精度で検査を行うための教師データを作成することができる。 According to this configuration, even if noise components unrelated to defects are accidentally mixed in any of the plurality of normal data, the plurality of normal data are averaged. have little effect on the value. Therefore, by using normal data after averaging, it is possible to create teaching data for performing an examination with higher accuracy.
[4]第4の実施の形態
図11は、第4の実施の形態において教師データの作成に用いられる各種データを示す図である。本実施の形態においては、図11の左上部に示すように、複数の異常データに対して1つの正常データが対応するように正常データを取得する。差分データ生成部43は、各異常データと、当該異常データに対応する正常データとに基づいて差分データを生成する。したがって、図11の右部に示すように、複数の異常データにそれぞれ対応する複数の差分データが生成される。
[4] Fourth Embodiment FIG. 11 is a diagram showing various data used to create teacher data in the fourth embodiment. In the present embodiment, as shown in the upper left part of FIG. 11, normal data are obtained so that one normal data corresponds to a plurality of abnormal data. The
この構成によれば、異常データが取得されるたびに正常データを都度取得する必要がないので、共通の正常データを用いて高速で教師データを作成することができる。本実施の形態においては、予め準備された正常な基板の画像を示す画像データが正常データとして正常データ取得部42により取得されてもよい。この場合、支援処理におけるステップS2は、ステップS1の前に実行されてもよい。
According to this configuration, since it is not necessary to acquire normal data each time abnormal data is acquired, teacher data can be generated at high speed using common normal data. In the present embodiment, image data representing an image of a normal substrate prepared in advance may be acquired by the normal
予め準備された画像データは、検査装置20により生成された画像データのいずれかであってもよいが、基板の設計図を示すCADデータ等のマスタデータであってもよい。ここで、エッチング等による基板の加工精度によっては、検査装置20により生成される画像データとマスタデータとで、画像中の基板のパターン幅またはパターンの角部の曲率半径等が異なることとなる。そこで、マスタデータには、画像中のパターン幅またはパターンの角部の曲率半径等が変更されるように、基板の加工精度に基づいて修正が行われてもよい。
The image data prepared in advance may be any image data generated by the
また、第1~第3の実施の形態においても、検査装置20により事前に欠陥があると判定されなかった基板の画像を示す画像データが正常データとして検査装置20から取得されるが、実施の形態はこれに限定されない。正常データの少なくとも1つは、予め準備されたマスタデータまたは修正が行われたマスタデータであってもよい。
Also in the first to third embodiments, the image data representing the image of the substrate that was not previously determined to be defective by the
[5]他の実施の形態
上記実施の形態において、支援装置40は受付部45および登録部46を含むが、実施の形態はこれに限定されない。支援装置40は、受付部45および登録部46を含まなくてもよい。この場合でも、使用者は、GUI50に提示された画像を確認することにより、当該部分を再検査するための教師データを作成することが可能となる。これにより、高い精度で検査を行うための教師データを容易に作成することができる。
[5] Other Embodiments In the above embodiment,
[6]請求項の各構成要素と実施の形態の各部との対応関係
以下、請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応の例について説明するが、本発明は下記の例に限定されない。請求項の各構成要素として、請求項に記載されている構成または機能を有する他の種々の要素を用いることもできる。
[6] Correspondence between each constituent element of the claim and each part of the embodiment Hereinafter, an example of correspondence between each constituent element of the claim and each element of the embodiment will be described. is not limited to Various other elements having the structure or function described in the claims can be used as each component of the claims.
上記実施の形態においては、支援装置40が教師データ作成支援装置の例であり、異常データ取得部41が異常データ取得部の例であり、正常データ取得部42が正常データ取得部の例である。差分データ生成部43が差分データ生成部の例であり、提示部44が提示部の例であり、受付部45が受付部の例であり、登録部46が登録部の例である。
In the above embodiment, the
10…処理装置,11…CPU,12…RAM,13…ROM,14…記憶装置,15…操作部,16…表示装置,17…入出力I/F,18…バス,20…検査装置,30…データベース記憶装置,40…支援装置,41…異常データ取得部,42…正常データ取得部,43…差分データ生成部,44…提示部,45…受付部,46…登録部,50…GUI,51…画像表示領域,52…登録ボタン,53…修正ボタン,100…処理システム
DESCRIPTION OF
Claims (13)
事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得する異常データ取得部と、
前記異常データ取得部により取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得する正常データ取得部と、
前記異常データ取得部により取得された異常データと、当該異常データと対応するように前記正常データ取得部により取得された正常データとの差分を示す差分データを生成する差分データ生成部と、
前記差分データ生成部により生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示する提示部とを備える、教師データ作成支援装置。 A teacher data creation support device for assisting creation of teacher data used for re-inspection of an inspection object,
an anomaly data acquisition unit that acquires anomaly data representing an image of an inspection object that has been determined to have a defect in advance;
a normal data acquisition unit for acquiring normal data representing an image of a normal inspection object so as to correspond to the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit;
a difference data generation unit that generates difference data indicating a difference between the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and the normal data acquired by the normal data acquisition unit so as to correspond to the abnormal data;
A teacher data creation support device, comprising: a presentation unit that presents an image of a portion of an inspection object based on the difference data generated by the difference data generation unit.
前記受付部により選択が受け付けられた差分データを教師データとして登録する登録部をさらに備える、請求項1記載の教師データ作成支援装置。 a reception unit that receives a selection of differential data presented by the presentation unit;
2. The teaching data creation support device according to claim 1, further comprising a registering unit for registering, as teaching data, the differential data whose selection is accepted by said accepting unit.
前記登録部は、修正後の差分データを教師データとして登録する、請求項2記載の教師データ作成支援装置。 The reception unit further receives correction of the difference data presented by the presentation unit,
3. The teaching data creation support device according to claim 2, wherein said registration unit registers the corrected difference data as teaching data.
前記差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データとに基づいて複数の差分データを生成する、請求項1~3のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 The normal data acquisition unit acquires a plurality of normal data so as to correspond to the abnormal data,
The teacher data creation support according to any one of claims 1 to 3, wherein the difference data generation unit generates a plurality of difference data based on abnormal data and a plurality of normal data corresponding to the abnormal data. Device.
前記差分データ生成部は、異常データと、当該異常データに対応する複数の正常データの平均とに基づいて差分データを生成する、請求項1~3のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 The normal data acquisition unit acquires a plurality of normal data so as to correspond to the abnormal data,
The teacher data creation support according to any one of claims 1 to 3, wherein the difference data generation unit generates difference data based on abnormal data and an average of a plurality of normal data corresponding to the abnormal data. Device.
前記差分データ生成部は、各異常データと、当該異常データに対応する正常データとに基づいて差分データを生成する、請求項1~3のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 The normal data acquisition unit acquires normal data so as to correspond to a plurality of abnormal data,
4. The teaching data creation support device according to claim 1, wherein said difference data generation unit generates difference data based on each abnormal data and normal data corresponding to said abnormal data.
前記差分データ生成部は、設定された非検査対象領域を除外して差分データを生成する、請求項1~9のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 A non-inspection area is set in the abnormal data acquired by the abnormal data acquisition unit and the normal data acquired by the normal data acquisition unit,
10. The teacher data creation support device according to claim 1, wherein said difference data generation unit generates difference data by excluding a set non-inspection target area.
前記差分データ生成部は、前記異常データ取得部により取得された欠陥情報を生成された差分データに付与する、請求項1~10のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 The abnormal data acquisition unit further acquires defect information indicating a defect type of the inspection object corresponding to the acquired abnormal data,
11. The teaching data creation support device according to claim 1, wherein said difference data generation unit adds the defect information acquired by said abnormal data acquisition unit to the generated difference data.
前記正常データ取得部は、2値化処理された正常データを取得する、請求項1~11のいずれか一項に記載の教師データ作成支援装置。 The abnormal data acquisition unit acquires binarized abnormal data,
12. The teacher data creation support device according to claim 1, wherein said normal data acquisition unit acquires binarized normal data.
事前に欠陥があると判定された検査対象物の画像を示す異常データを取得するステップと、
取得された異常データに対応するように、正常な検査対象物の画像を示す正常データを取得するステップと、
取得された異常データと、当該異常データと対応するように取得された正常データとの差分を示す差分データを生成するステップと、
生成された差分データに基づいて、検査対象物の部分の画像を提示するステップとを含む、教師データ作成支援方法。 A teacher data creation support method for assisting creation of teacher data used for reinspection of an inspection object,
obtaining anomaly data indicative of an image of an inspection object previously determined to be defective;
obtaining normal data representing an image of a normal test object, corresponding to the obtained abnormal data;
generating difference data indicating a difference between the acquired abnormal data and normal data acquired corresponding to the abnormal data;
and presenting an image of a portion of the inspection object based on the generated difference data.
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021044995A JP2022144121A (en) | 2021-03-18 | 2021-03-18 | Teacher data creation support device and teacher data creation support method |
TW111104665A TWI837586B (en) | 2021-03-18 | 2022-02-09 | Training data creation assistance apparatus and training data creation assistance method |
KR1020220017104A KR20220130577A (en) | 2021-03-18 | 2022-02-09 | Training data creation assistance apparatus and training data creation assistance method |
CN202210304428.XA CN115170461A (en) | 2021-03-18 | 2022-03-16 | Training data creation support device and training data creation support method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2021044995A JP2022144121A (en) | 2021-03-18 | 2021-03-18 | Teacher data creation support device and teacher data creation support method |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022144121A true JP2022144121A (en) | 2022-10-03 |
Family
ID=83452186
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021044995A Pending JP2022144121A (en) | 2021-03-18 | 2021-03-18 | Teacher data creation support device and teacher data creation support method |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2022144121A (en) |
KR (1) | KR20220130577A (en) |
CN (1) | CN115170461A (en) |
-
2021
- 2021-03-18 JP JP2021044995A patent/JP2022144121A/en active Pending
-
2022
- 2022-02-09 KR KR1020220017104A patent/KR20220130577A/en unknown
- 2022-03-16 CN CN202210304428.XA patent/CN115170461A/en active Pending
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN115170461A (en) | 2022-10-11 |
KR20220130577A (en) | 2022-09-27 |
TW202238455A (en) | 2022-10-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
TWI684000B (en) | Method of generating an examination recipe and system thereof | |
JP4195029B2 (en) | Image correction apparatus, pattern inspection apparatus, image correction method, and pattern defect inspection method | |
JP2005283326A (en) | Defect review method and its device | |
WO2010023791A1 (en) | Method and device for defect inspection | |
JP2007087210A (en) | Image correction device, pattern test device, image correction method, and pattern defect test method | |
JP2007071678A (en) | Inspection system | |
US20160350905A1 (en) | Method of inspecting a specimen and system thereof | |
CN113822893B (en) | Liquid crystal panel peripheral circuit detection method and system based on texture features | |
US9869712B2 (en) | Method and system for detecting defects of wafer by wafer sort | |
TW471016B (en) | Defect detection using gray level signatures | |
US20030158679A1 (en) | Anomaly detection system | |
KR20030055848A (en) | Method for detecting defects on the wafer and apparatus for the same | |
JP2022144121A (en) | Teacher data creation support device and teacher data creation support method | |
JP2006251561A (en) | Defective pixel repairing method | |
JP4917115B2 (en) | Semiconductor integrated circuit failure analysis method, failure analysis apparatus, and failure analysis program | |
TWI837586B (en) | Training data creation assistance apparatus and training data creation assistance method | |
JP2006266766A (en) | Macroimage display system and macroimage display method | |
JP2005321308A (en) | Array inspection apparatus | |
US20130283227A1 (en) | Pattern review tool, recipe making tool, and method of making recipe | |
JP2008261692A (en) | Substrate inspection system and substrate inspection method | |
JP2007072173A (en) | Pattern inspection apparatus, pattern inspection method, and reticle | |
US20090236523A1 (en) | Analysis apparatus and analysis method for semiconductor device | |
WO2022201968A1 (en) | Information processing device, control program, and control method | |
JP2000195458A (en) | Electron microscope and inspection method | |
JPH09266235A (en) | Defect analyzing method and its system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20231218 |