JP2023109690A - 欠陥観察方法、装置、およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】試料の外周部・ベベル部の欠陥を観察・検出する際に高精度を実現する欠陥観察方法及びプログラムを提供する。【解決手段】コンピュータシステムが行う欠陥観察方法であって、顕微鏡又は撮像装置を用いてベベル部における欠陥候補座標を撮像位置として撮像された画像をベベル画像として取得する第１ステップＳ１と、ベベル画像中の欠陥を検出する第２ステップＳ２と、を備える。第２ステップＳ２は、ベベル画像中のウェハエッジ、ウェハノッチ及びオリエンテーションフラットのうちの少なくとも１つの部位の有無を判定するステップＳ６０６と、判定結果に基づいて、ベベル画像中から欠陥を検出するための欠陥検出方式を、候補となる複数の方式から切り替えて選択適用するステップＳ６０７と、切り替えられた方式でベベル画像中から欠陥を検出する処理を行うステップＳ６０８と、を有する。【選択図】図６

Description

本発明は、試料や欠陥の観察技術に関し、例えば半導体ウェハの外周部における欠陥を観察する欠陥観察装置などの技術に関する。

半導体ウェハの製造では、製造プロセスを迅速に立ち上げ、高歩留まりの量産体制に早期に移行させることが、収益確保のために重要である。この目的のために、製造ラインには、各種の検査装置、観察装置、計測装置等が導入されている。試料である半導体ウェハは、例えば検査装置において欠陥（異物や欠陥等の総称として欠陥と記載する）の検査が行われる。検査装置は、試料における欠陥の位置・部位を示す座標情報を、欠陥候補座標として出力する。出力された欠陥候補座標は、欠陥を観察する観察装置である欠陥観察装置に供給される。

欠陥観察装置は、欠陥候補座標に基づいて、ウェハ面における欠陥候補を高解像度で撮像し、撮像画像を出力する。欠陥観察装置としては、光学式顕微鏡を用いた観察装置や、走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）を用いた観察装置が広く使われている。

観察装置を用いた観察作業は、半導体ウェハの量産ラインでは自動化が望まれている。量産ラインでの自動化のために、観察装置は、試料内の欠陥位置における画像を自動で収集する欠陥画像自動収集、言い換えると自動欠陥レビュー（Automatic Defect Review：ＡＤＲ）を行う機能と、収集した欠陥画像を自動で分類する欠陥画像自動分類、言い換えると自動欠陥分類（Automatic Defect Classification：ＡＤＣ）を行う機能とを備える場合がある。これらの機能により、分類された欠陥画像を自動で得ることが可能である。

検査装置が出力した欠陥候補座標には、誤差が含まれている。検査装置での欠陥候補座標の座標系と観察装置での座標系とには違いがあるため、その違いによるズレから、観察装置で欠陥候補座標を撮像しても欠陥候補が見当たらない場合がある。そのため、観察装置は、ＡＤＲにおいて、欠陥候補座標を中心として視野広く撮像を行い、この撮像により得られた画像から欠陥候補部位を検出する。観察装置は、これにより得られた欠陥候補部位を、高倍率・高解像度で撮像し、撮像された画像を観察画像として出力する。

半導体ウェハの外周部・ベベル部における欠陥の検出等に係わる先行技術例として、国際公開第２０２１／０７５１７０号（特許文献１）が挙げられる。特許文献１は、検査システム等として、ベベル上の欠陥の検出のために機械学習を用いる手法が記載されている。

国際公開第２０２１／０７５１７０号

試料である半導体ウェハの面では、外周部、言い換えるとベベル部においても、欠陥が発生する場合がある。ここで、本明細書において、ベベル部とは、半導体ウェハ外周部として、ウェハの円形の上面（言い換えると表面）の外周付近のリング状領域やウェハ側面部分を含む外周部において、一般的に存在する様々な３次元的な形状や構造の部位、例えば狭義のベベル（すなわち面取り部、斜面）、ウェハエッジ、ウェハノッチ、およびオリエンテーション・フラット（略称としてオリフラ）等を含む総称とする。ウェハエッジは、言い換えるとウェハ領域と外部領域との境界線である。ウェハノッチ（単にノッチと記載する場合もある）は、ウェハの結晶方位を表すために形成された、例えばＶ字形状にカットされた溝の部分である。オリフラは、ウェハの結晶方位を表すために形成された、例えば直線または平面形状にカットされた部分である。

このような外周部・ベベル部で発生した欠陥は、製造工程途中でウェハ内部（言い換えるとウェハ上面内）に移動する場合もある。この場合、致命欠陥となる事例も発生する。このことから、試料の外周部・ベベル部に発生した欠陥を観察することも必要である。

半導体製造において、例えば欠陥観察装置は、試料である半導体ウェハの外周部・ベベル部に発生した欠陥を観察する。しかし、ベベル部は、狭義のベベル、ウェハエッジ、ウェハノッチ、オリフラ等の写り込みの有無や、画像内でのウェハエッジの配置の方向・角度が、検査画像としての観察画像を撮像する位置によって異なる。そのため、単一の欠陥観察・検出方式では、高精度な欠陥観察・検出は困難である。

本発明の目的は、試料の外周部・ベベル部の欠陥を観察・検出する技術に関して、高精度を実現できる技術を提供することである。

本開示のうち代表的な実施の形態は以下に示す構成を有する。実施の形態の欠陥観察方法は、プロセッサおよびメモリ資源を有するコンピュータシステムを用いて、試料である半導体ウェハのベベル部における欠陥を観察する欠陥観察方法であって、前記コンピュータシステムが行うステップとして、顕微鏡または撮像装置を用いて前記ベベル部における欠陥候補座標を撮像位置として撮像された画像をベベル画像として取得する第１ステップと、前記ベベル画像中の欠陥を検出する第２ステップと、を備え、前記第２ステップは、前記ベベル画像中のウェハエッジ、ウェハノッチ、およびオリエンテーションフラットのうちの少なくとも１つの部位の有無を判定する判定ステップと、前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記ベベル画像中から欠陥を検出するための欠陥検出方式を、候補となる複数の方式から切り替えて選択適用する方式切替ステップと、前記方式切替ステップで切り替えられた方式で前記ベベル画像中から欠陥を検出する処理を行う欠陥検出ステップと、を有する。

本開示のうち代表的な実施の形態によれば、試料の外周部・ベベル部の欠陥を観察・検出する技術に関して、高精度を実現できる。上記した以外の課題、構成および効果等については、発明を実施するための形態において示される。

半導体ウェハのベベル部の画像の例についての模式説明図である。 実施の形態１の欠陥観察装置の構成を示す。 実施の形態１の欠陥観察装置におけるＳＥＭの検出器の構成例を示す斜視図である。 半導体ウェハの上面における欠陥候補座標などの例を示す説明図である。 ＳＥＭの検出器による画像における凹凸の欠陥の見え方の違いを示す説明図である。 実施の形態１の欠陥観察装置で実施される実施の形態１の欠陥観察方法における、全体的な処理・動作を示すフロー図である。 実施の形態１で、判定ステップおよび方式切替ステップについて説明するための、ベベル画像の分類図を示す。 実施の形態１で、参照画像撮像方式に関して、ベベル画像の参照画像を撮像する対称・回転位置についての模式説明図である。 実施の形態１で、参照画像撮像方式に関して、ベベル画像の参照画像の作成の際の回転・入れ替えについての模式説明図である。 実施の形態１で、参照画像撮像方式に関して、処理例を示す図である。 実施の形態１で、参照画像撮像方式に関して、複数の画像の撮像順序についての説明図である。 図１１に対する比較例の方法での撮像順序についての説明図である。 実施の形態１で、参照画像推定方式に関して、処理例を示す図である。 実施の形態１で、参照画像推定方式の詳細に関して、処理例を示す図である。 実施の形態１で、類似データ比較方式に関して、処理例を示す図である。 実施の形態１で、欠陥検出に関するＧＵＩを含む画面の表示例を示す。 実施の形態２で、半導体ウェハのベベル部の例を示す図である。 実施の形態２で、ベベル部の画像の例を示す図である。 実施の形態２の欠陥観察方法における全体的な処理を示すフロー図である。 実施の形態２で、判定ステップおよび方式切替ステップについて説明するための、ベベル画像の分類図を示す。 実施の形態２で、判定ステップにおける処理を示すフロー図である。 実施の形態２で、ノッチ／オリフラの有無の判定に関する説明図である。 実施の形態２で、領域境界の直線と曲線に関する説明図である。 実施の形態２で、第１の欠陥検出方式における処理を示すフロー図である。 実施の形態２で、第１の欠陥検出方式における生成用画素群の生成の例を示す図である。 実施の形態２で、第２の欠陥検出方式における処理を示すフロー図である。 実施の形態２で、第２の欠陥検出方式における生成用画素群の生成の例を示す図である。 実施の形態２の比較例における、領域境界の方向などの説明図である。 実施の形態２で、第３の欠陥検出方式における処理を示すフロー図である。 実施の形態２で、第３の欠陥検出方式における領域境界からの距離の例を示す説明図である。 実施の形態２で、第３の欠陥検出方式における生成用画素群の生成の例を示す図である。 実施の形態２で、第３の欠陥検出方式における生成用画素群の生成に関する他の処理例を示す図である。 実施の形態２で、生成用画素群に含まれる最大画素数を設定するＧＵＩを含む画面の表示例を示す図である。 実施の形態２の変形例１における、画素ごとに感度を設定する処理を示すフロー図である。

以下、図面を参照しながら本開示の実施の形態を詳細に説明する。図面において、同一部には原則として同一符号を付し、繰り返しの説明を省略する。図面において、構成要素の表現は、発明の理解を容易にするために、実際の位置、大きさ、形状、および範囲等を表していない場合がある。

説明上、プログラムによる処理について説明する場合に、プログラムや機能や処理部等を主体として説明する場合があるが、それらについてのハードウェアとしての主体は、プロセッサ、あるいはそのプロセッサ等で構成されるコントローラ、装置、計算機、システム等である。計算機は、プロセッサによって、適宜にメモリや通信インタフェース等の資源を用いながら、メモリ上に読み出されたプログラムに従った処理を実行する。これにより、所定の機能や処理部等が実現される。プロセッサは、例えばＣＰＵやＧＰＵ等の半導体デバイス等で構成される。プロセッサは、所定の演算が可能な装置や回路で構成される。処理は、ソフトウェアプログラム処理に限らず、専用回路でも実装可能である。専用回路は、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＣＰＬＤ等が適用可能である。

プログラムは、対象計算機に予めデータとしてインストールされていてもよいし、プログラムソースから対象計算機にデータとして配布されてもよい。プログラムソースは、通信網上のプログラム配布サーバでもよいし、非一過性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体（例えばメモリカード）でもよい。プログラムは、複数のモジュールから構成されてもよい。コンピュータシステムは、複数台の装置によって構成されてもよい。コンピュータシステムは、クラウドコンピューティングシステムやＩｏＴシステム等で構成されてもよい。各種のデータや情報は、例えばテーブルやリスト等の構造で構成されるが、これに限定されない。識別情報、識別子、ＩＤ、名、番号等の表現は互いに置換可能である。

＜実施の形態１＞
図１～図１６を用いて、本開示の実施の形態１の欠陥観察装置および方法について説明する。実施の形態１の欠陥観察方法は、実施の形態１の欠陥観察装置により実行されるステップを有する方法である。図２等に示す実施の形態１の欠陥観察装置１は、試料１０である半導体ウェハの外周部・ベベル部の欠陥を観察する機能を有する装置である。図６等に示す実施の形態１の欠陥観察方法は、試料１０である半導体ウェハの外周部・ベベル部の欠陥を観察するステップを有する方法である。

実施の形態１の欠陥観察装置１は、顕微鏡ないし撮像装置として、光学式顕微鏡またはＳＥＭ２等を用いて、ウェハの外周部・ベベル部において複数のチャネル（後述）の画像をベベル画像として撮像する撮像部と、ベベル画像中の欠陥部位を検出する欠陥検出部と、を有する。実施の形態１の欠陥観察方法は、ＳＥＭ２等を用いて、ウェハの外周部・ベベル部において複数のチャネルの画像をベベル画像として撮像する第１ステップＳ１と、ベベル画像中の欠陥部位を検出する第２ステップＳ２と、を有する。

実施の形態１の欠陥観察方法では、第２ステップＳ２は、判定ステップＳ６０６と、方式切替ステップＳ６０７と、欠陥観察・検出ステップＳ６０８とを有する。判定ステップＳ６０６は、ベベル画像と、撮像情報（撮像位置、撮像倍率、および撮像視野の少なくとも１つの情報）を用いて、ベベル画像中の、ウェハエッジ、ウェハノッチ、およびオリフラのうち少なくとも１つの部位の有無を判定するステップである。方式切替ステップＳ６０７は、判定ステップＳ６０６の判定結果、および第１ステップＳ１の撮像で使用した顕微鏡／撮像装置の種類に基づいて、欠陥を観察・検出する方式（欠陥検出方式と記載する場合がある）を切り替えて選択適用するステップである。

複数のチャネルのベベル画像とは、例えば以下のような画像である。顕微鏡／撮像装置として例えばＳＥＭを用いる場合に、複数のチャネルの画像を撮像する機能を有するＳＥＭ２（図２）を用いることができる。ＳＥＭ２での複数のチャネルの画像は、ＳＥＭ２に備える複数の検出器１１１により取得・撮像することができる、陰影が異なる複数の種類の画像である。

以下の実施の形態１では、欠陥観察装置１および方法として、半導体ウェハを試料とし、少なくとも半導体ウェハのベベル部を対象として欠陥を観察・検出する場合を例に説明する。また、実施の形態１では、欠陥観察装置１が用いる顕微鏡または撮像装置として、ＳＥＭ２（図２）を用いる例を説明する。これに限定されず、顕微鏡または撮像装置としては、光学式顕微鏡や、例えばイオンなどの荷電粒子を用いた荷電粒子ビーム装置などの、他の種類の顕微鏡や撮像装置も適用可能である。欠陥観察装置１を含むシステムでの処理は、使用する顕微鏡／撮像装置の種類や、その顕微鏡／撮像装置での撮像情報（撮像位置、撮像倍率、撮像視野などの情報）に合わせた、適切な画像、例えば適切なサイズや解像度などの画像を用いて行われる。

また、実施の形態１では、欠陥観察装置１が用いる顕微鏡／撮像装置（例えばＳＥＭ２）による撮像画像としては、基本的に撮像方向としてウェハ上面に対し垂直な方向から撮像する画像（言い換えるとトップビュー画像）を用いる例を説明する。これに限定されず、この画像としては、ウェハ上面の垂直方向に対し斜め方向（言い換えるとチルト方向など）から撮像する画像も、同様に適用可能である。

また、実施の形態１では、欠陥観察装置１は、外部の欠陥検査装置５（図２）で生成され出力された欠陥検出情報８（前述の欠陥候補座標を含む）を参照し、その欠陥候補座標を撮像位置としてベベル画像などを撮像する場合を説明する。

［半導体ウェハのベベル部の画像］
図１は、前提技術に関する説明図として、半導体ウェハのベベル部の画像の例を示し、特に、ウェハエッジ、ノッチ、およびオリフラの例を示す模式説明図である。図１の左側には、ウェハの円形の上面（言い換えると表面）を示しており、図１の右側には、ウェハ上面のうち、ベベル部１００にある一部の矩形の領域を対象に撮像された画像の例を示している。ベベル部１００は、破線でリング状の領域として概略的に図示している。外周部であるベベル部１００の内側は、内周部と記載する場合もある。

図１の左側で、（ａ１）で示す、上から１つ目のウェハＷ１は、外周部であるベベル部１００においてノッチ１２１を有する例であり、ウェハ上面の円形の内側において複数の矩形の領域が区画して設定された場合を示す。この領域は、チップ領域、あるいは撮像領域に対応する。（ａ２）で示す、上から２つ目のウェハＷ１は、（ａ１）と同じウェハＷ１のベベル部１００において、撮像領域が設定された例を示す。その撮像領域を例えば領域ｒ１、領域ｒ２として示す。（ａ３）で示す、上から３つ目のウェハＷ２は、（ａ１）とは別のウェハＷ２としてベベル部１００にオリフラ１２２を有する例であり、ベベル部１００において、撮像領域が設定された例を示す。その撮像領域を例えば領域ｒ３として示す。

図１の右側で、３つの画像は、上から、（ｂ１）で示す、領域ｒ１に対応した画像として、ウェハエッジ１３１が写った画像ｇ１と、（ｂ２）で示す、領域ｒ２に対応した画像として、ウェハエッジ１３２およびウェハノッチ１３３が写った画像ｇ２と、（ｂ３）で示す、領域ｒ３に対応した画像として、ウェハエッジ１３４およびオリフラ１３５が写った画像ｇ３とを示す。なお、図１等の例での撮像画像は、実際には多値の色や輝度を有するが、図面では、白、グレー、黒などの少ない値、あるいはドットパターン領域などに単純化して模式で図示している。

領域ｒ１の画像ｇ１において、領域ｇ１１はウェハの上面の領域である。領域ｇ１２は、狭義のベベルとして面取り部、斜面が形成されている領域である。領域ｇ１３は、ウェハ外部として例えば背景にあるステージ（図２でのステージ１０９）の一部が暗く写っている領域である。領域ｇ１４は、ベベル部１００に発生する欠陥の例を示す。本例では特に、ウェハエッジ１３１の一箇所に欠陥の領域ｇ１４が発生している。ウェハエッジ１３１は、画像ｇ１内において、ウェハ領域、特にベベルの領域ｇ１２と、外部の領域ｇ１３との境界線に相当する。ウェハエッジ１３１は、円弧の曲線であるが、画像ｇ１内では概略的に直線に見えている。本例では、ウェハエッジ１３１の線は、画像ｇ１内で、矩形の領域の縦横線（例えば上辺）に対し－４５度程度で概略的に斜線として配置されている。

領域ｒ２の画像ｇ２において、ノッチ１２１の一部が写っている。領域ｇ２１は、ウェハ上面の領域である。領域ｇ２２は、狭義のベベルの領域である。領域ｇ２３は、ウェハ外部の領域である。領域ｇ２４は、ベベル部１００、特にウェハエッジ１３２上に発生する欠陥の例を示す。ウェハノッチ１３３は、本例では画像ｇ２内でベベルの領域ｇ２２およびウェハエッジ１３２から連続して左部に写っている。このウェハノッチ１３３の形状は、一例として、ウェハ上面に垂直な断面ではなく斜面として形成されている。

領域ｒ３の画像ｇ３において、オリフラ１２２の一部が写っている。領域ｇ３１は、ウェハ上面の領域である。領域ｇ３２は、狭義のベベルの領域である。領域ｇ３３は、ウェハ外部の領域である。領域ｇ３４は、ベベル部１００、特にウェハエッジ１３４に発生する欠陥の例を示す。オリフラ１３５は、本例では画像ｇ３内でベベルの領域ｇ３２およびウェハエッジ１３４から連続して左部に写っている。このオリフラ１３５の形状は、一例として、ウェハ上面に垂直な断面として形成されている。

以下では、説明上、ウェハエッジ１３１，１３２等のようなウェハエッジの方向・角度を用いる場合がある。このウェハエッジの方向・角度とは、図示のように撮像画像内において写っているウェハエッジ１３１等の線の配置の方向や角度を指す。

図１の例のようなベベル部１００内の撮像領域は、欠陥検査装置５（図２）からの欠陥検出情報８の欠陥候補座標に基づいて設定される。なお、図１の例に限らず、変形例では、ウェハ上面において、外周部であるベベル部１００のすべてを網羅するように、複数の矩形の撮像領域が設定されてもよい。

実施の形態１では、例えばＳＥＭ２（図２）は、図１の例のようなベベル部１００での撮像領域を対象に撮像してベベル画像として得る。各撮像領域は、欠陥候補座標に対応させたＳＥＭ２での２次元座標（Ｘ，Ｙ）を含むように、撮像位置、撮像視野が設定される。また、変形例では、ＳＥＭ２は、ベベル部１００の同じ領域（例えばノッチ１２１やオリフラ１２２）を対象に、複数の画像を撮像してもよいし、同じ領域を対象に、少量ずつ位置や角度を変えながら複数の画像を撮像してもよい。

なお、説明上で登場する座標や位置は、座標系を限定するものではなく、例えばウェハを基準としたウェハ座標系での２次元座標（Ｘ，Ｙ）としてもよいし、ウェハを載置するステージ１０９（図２）を基準としたステージ座標系での２次元座標（Ｘ，Ｙ）としてもよい。あるいは、顕微鏡や撮像装置が撮像座標系を持つ場合にはその撮像座標系での座標としてもよい。いずれであっても、座標や位置は、各座標系の関係に基づいて適宜に変換される。

上記例のように、ウェハ上面に対し垂直な方向からベベル部１００を撮像したトップビューのベベル画像では、ウェハ内領域とウェハ外領域との境界であるウェハエッジ１３１等や、ウェハノッチ１２１またはオリフラ１２２が写っている場合がある。画像ｇ１の例では、ウェハノッチ１２１等は写っておらず、ウェハエッジ１３１のみが写っている。画像ｇ２の例では、ウェハエッジ１３２とウェハノッチ１３３との両方が写っている。画像ｇ３の例では、ウェハエッジ１３４とオリフラ１３５との両方が写っている。このように、対象試料や、ＳＥＭ２等の撮像位置（例えば領域ｒ１の中心点）に応じて、ウェハエッジやウェハノッチやオリフラの有無や、画像内でのウェハエッジの方向・角度が異なる。

そのため、従来の単一の欠陥観察・検出方式によって、これらの全てのベベル画像における欠陥を高精度に検出することは困難である。

［欠陥観察装置］
図２は、実施の形態１の欠陥観察装置１の構成を示す。欠陥観察装置１は、大別して、顕微鏡または撮像装置であるＳＥＭ２（走査電子顕微鏡）と、ＳＥＭ２の上位制御装置であるコンピュータシステム３とを有して構成されている。欠陥観察装置１は、具体例としては、前述のＡＤＲ機能を有する試料観察装置としてのレビューＳＥＭである。ＳＥＭ２には、接続線（言い換えると信号線、通信線）などを通じて、コンピュータシステム３が結合されている。コンピュータシステム３は、ＳＥＭ２を制御する機能などを有する装置であり、言い換えるとコントローラである。コントローラは、１以上の計算機でもよい。欠陥観察装置１は、ＳＥＭ２を制御してＳＥＭ２により撮像した画像を取得する機能と、その撮像画像に基づいて欠陥を観察・検出する機能とを少なくとも有する。欠陥観察装置１は、特に前述のＡＤＲ機能を有する。

欠陥観察装置１は、必要な機能ブロックや各種のデバイスを備えているが、図面では必須要素を含む一部を図示している。図２の欠陥観察装置１を含む全体は、言い換えると欠陥検査システムとして構成されている。

通信網９（例えばＬＡＮ）には、欠陥観察装置１に対する外部装置として、例えば欠陥検査装置５や、欠陥分類装置６などが接続されている。

本例では、予め、外部の欠陥検査装置５において、試料１０である半導体ウェハを対象として検査した結果として、欠陥検出情報８が作成されている。欠陥検出情報８は、欠陥候補座標を含む情報である。欠陥検査装置５から出力された欠陥検出情報８は、例えば予め外部記憶デバイス４に格納されている。これに限らず、欠陥検出情報８は、通信網９上のサーバなどのデータベースなどに格納されてもよい。コンピュータシステム３は、欠陥観察の際には、外部記憶デバイス４から、その欠陥検出情報８を読み出して参照する。

欠陥分類装置６は、前述のＡＤＣ機能を有する装置またはシステムである。欠陥分類装置６は、欠陥観察装置１でのＡＤＲ機能による欠陥観察の処理結果のデータ・情報に基づいて、ＡＤＣ処理を行い、欠陥および欠陥画像を分類した結果を得る。なお、図１の構成例に限らず、欠陥観察装置１に欠陥分類装置６が併合された形態も可能である。

なお、図２では、上位制御装置が１つのコンピュータシステム３で構成される場合を示しているが、上位制御装置が複数のコンピュータシステム、例えば複数のサーバ装置等で構成されてもよい。

コンピュータシステム３は、制御部１０２、記憶部１０３、演算部１０４、入出力インタフェース１０５、通信インタフェース１０７、ユーザインタフェース制御部１０６等を備える。それらの構成要素は、バス１１４に接続されており、相互に通信や入出力が可能である。

制御部１０２は、全体を制御するコントローラに相当する。制御部１０２は、例えば、ハードウェア回路、もしくは、ＣＰＵまたはＭＰＵ、またはＧＰＵ等のプロセッサを有して構成されている。制御部１０２は、ＣＰＵ等のプロセッサを有する場合、プロセッサが記憶部１０３から読み出されたプログラムに従った処理を実行する。制御部１０２は、例えばプログラム処理に基づいて各種の機能を実現する。演算部１０４は、例えば、ＣＰＵまたはＭＰＵ、またはＧＰＵ等と、ＲＯＭやＲＡＭ等のメモリとを有して構成されている。演算部１０４は、プロセッサが記憶部１０３から読み出されたプログラムに従って演算を行う。なお、制御部１０２と演算部１０４とが一体の構成でもよい。

記憶部１０３は、プログラムを含む各種の情報やデータを記憶するデバイスで構成され、例えば磁気ディスクや半導体メモリ等を備える記憶媒体装置で構成できる。記憶部１０３には、外部記憶デバイス４または通信網９から読み込まれたプログラム等のデータが格納されてもよい。記憶部１０３には、外部記憶デバイス４等から読み込まれた欠陥検出情報８などが格納されてもよい。記憶部１０３には、ＳＥＭ２から取得された画像データが格納されてもよい。

入出力インタフェース１０５は、入力デバイス、出力デバイス、および外部記憶デバイス４とのインタフェースが実装されたデバイスであり、それらのデバイスとの間でデータや情報の入出力を行う。コンピュータシステム３には、入出力インタフェース１０５を通じて、例えば外部記憶デバイス４が接続されている。外部記憶デバイス４には、各種のプログラムやデータが格納されていてもよい。外部記憶デバイス４には、画像データや処理結果情報が格納されてもよい。

通信インタフェース１０７は、ＬＡＮなどの通信網９に対応した通信インタフェースが実装されたデバイスであり、通信網９に対してデータや情報を送受信する。コンピュータシステム３は、通信インタフェース１０７を通じて、通信網９と接続される。コンピュータシステム３は、通信網９を介して、外部のシステムや装置と接続され通信可能である。例えば、通信網９には、欠陥検査装置５や欠陥分類装置６が接続されている。外部装置の他の例としては、データベースサーバ、製造実行システム（ＭＥＳ）等が挙げられる。コンピュータシステム３は、外部装置から、試料の設計データや、製造プロセスの情報を参照してもよい。製造プロセスの例としては、エッチングなどが挙げられる。

ユーザインタフェース制御部１０６は、ユーザ、言い換えるとオペレータとの間で情報・データの入出力を行うためのグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を含むユーザインタフェースを提供・制御する部分である。コンピュータシステム３には、ユーザインタフェース制御部１０６を通じて、入出力端末としてユーザ端末７（言い換えるとクライアント端末）が接続されてもよい。ユーザ端末７は、通信網９に接続された装置としてもよい。ユーザ端末７や他の入出力デバイスは、コンピュータシステム３に一体として内蔵された部分としてもよい。ユーザインタフェース制御部１０６は、ユーザ端末７に対し、ＧＵＩに対応した画面（例えばＷｅｂページ）のデータを提供する。入出力インタフェース１０５またはユーザインタフェース制御部１０６には、他の入出力デバイス、例えば表示デバイスや音声出力デバイス、操作デバイスなどが接続されてもよい。

ユーザは、ユーザ端末７あるいは他の入出力デバイスを操作して、欠陥観察装置１、特にコンピュータシステム３に対し、例えば指示や設定の情報を入力し、また、例えば画面で出力された情報を確認する。ユーザ端末７は、例えば一般的なＰＣを適用してもよい。ユーザ端末７には、キーボード、マウス、ディスプレイ等が内蔵されてもよいし、外部接続されてもよい。ユーザ端末７は、インターネットなどの通信網９上に接続されたリモート端末としてもよい。ユーザインタフェース制御部１０６は、ＧＵＩを有する画面のデータを作成して通信でユーザ端末７に提供し、ユーザ端末７は、ディスプレイにその画面を表示する。

欠陥観察装置１を含むシステムは、以下のような形態としてもよい。コンピュータシステム３は、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム、またはＩｏＴシステム等におけるサーバとして構成されてもよい。ユーザ端末７は、このサーバに対するクライアントコンピュータとして構成されてもよい。また、例えば、コンピュータシステム３または外部装置は、機械学習を行ってもよい。機械学習には、多くのコンピュータ資源が要求される場合がある。この場合、クラウドコンピューティングシステム等のサーバ群において、機械学習に係わる処理を行わせてもよい。また、サーバ群とクライアントコンピュータとの間で機能を分担してもよい。

ユーザは、例えばクライアントコンピュータであるユーザ端末７を操作し、ユーザ端末７は、サーバであるコンピュータシステム３に対し要求を送信する。サーバは、要求を受信し、要求に応じた処理（例えば撮像や欠陥観察処理）を行う。例えば、サーバは、要求された画面（例えばＷｅｂページ）のデータを、応答としてユーザ端末７に送信する。ユーザ端末７は、その応答のデータを受信し、ディスプレイにその画面（例えばＷｅｂページ）を表示する。

［撮像装置］
図２で、撮像装置であるＳＥＭ２は、筐体１０１内に、ステージ１０９、電子銃１１０、図示しない電子レンズ、偏向器１１２、および検出器１１１等を備えている。ステージ１０９は、言い換えると試料台であり、試料１０である半導体ウェハが載置・保持され、少なくとも水平方向（図示のＸ，Ｙ方向）に移動可能である。電子銃１１０は、ステージ１０９上の試料１０に対し電子ビームを照射するための電子銃である。図示しない電子レンズは、電子ビームを試料１０の面上に収束させる。偏向器１１２は、電子ビームを試料１０の面上で走査するための偏向器である。検出器１１１は、電子ビームの照射によって試料１０から発生した二次電子や反射電子等の電子・粒子を検出する。言い換えると、検出器１１１は、試料１０の面の状態を画像として検出する。本例では、検出器１１１は、図示のように、複数の検出器として有する。

本例では、上位制御装置であるコンピュータシステム３は、ＳＥＭ２のステージ１０９、電子銃１１０、偏向器１１２、および検出器１１１等の要素を制御する。なお、ステージ１０９等の機構の駆動のための駆動回路等の要素については図示を省略している。

ＳＥＭ２の検出器１１１によって検出された情報、言い換えると画像信号または画像データは、接続線を通じて、コンピュータシステム３に供給される。なお、検出器１１１の内部または後段には、アナログ・デジタル変換回路等の回路を有してもよい。コンピュータシステム３は、ＳＥＭ２の検出器１１１から供給された画像信号を、制御部１０２または演算部１０４等によって処理し、処理したデータ・情報を、記憶部１０３等に格納する。

ＳＥＭ２は、コンピュータシステム３からの制御等に基づいて、設定された撮像条件に従って、試料１０である半導体ウェハの画像を撮像する。コンピュータシステム３は、ＳＥＭ２で撮像された画像である検出器１１１からの画像信号を処理することで、試料１０に対する欠陥観察処理を実現する。欠陥観察装置１は、ＳＥＭ２を用いて、試料１０であるウェハの外周部・ベベル部を撮像してベベル画像を取得し、ベベル画像から欠陥を観察・検出する。

図２の欠陥観察装置１は、欠陥検査装置５からの欠陥候補座標に基づいて試料１０を撮像する顕微鏡または撮像装置としてＳＥＭ２を備えている。もしくは、欠陥観察装置１は、外部の顕微鏡または撮像装置を用いて、同様の動作をしてもよい。欠陥観察装置１の特にコンピュータシステム３は、その外部の顕微鏡または撮像装置を制御したり、その外部の顕微鏡または撮像装置から撮像画像を取得したりしてもよい。言い換えると、単一の欠陥観察装置１に限定されず、欠陥観察装置と顕微鏡／撮像装置とを備えるシステムとしてもよい。

変形例として、欠陥観察装置１が用いる顕微鏡／撮像装置は、ＳＥＭと光学式顕微鏡との両方を備え、それらを使い分けるものとしてもよい。

［ＳＥＭの検出器の構成例］
図３は、欠陥観察で使用するＳＥＭ２における検出器１１１の構成例を示す。図３では、複数の検出器１１１の配置の概要についての斜視図を示す。本例では、ＳＥＭ２は、複数の検出器１１１として、５つの検出器２０１～２０５を有する。検出器１１１の数は、これに限定されない。図示のｘ軸およびｙ軸は、水平面において直交する２つの水平方向であり、ｚ軸は、ｘ軸およびｙ軸に対し垂直な鉛直方向である。

検出器２０１および検出器２０２は、ｙ軸に沿った位置Ｐ１および位置Ｐ２に配置されている。検出器２０３および検出器２０４は、ｘ軸に沿った位置Ｐ３および位置Ｐ４に配置されている。これらの４個の検出器２０１～２０４は、ステージ１０９上の試料１０（図３では半導体ウェハ２１０として円形で示す）の面に対し、ｚ軸において上方に同一の高さ位置の平面内に配置されている。水平面でｚ軸の位置に試料１０の中心が配置されているとする。その場合に、４個の検出器２０１～２０４は、そのｚ軸を基準として、同一の高さ位置の平面内で、ｙ軸の正負の位置とｘ軸の正負の位置との合計４個の位置に配置されている。位置Ｐ１は、中心のｚ軸からｙ軸での正方向に所定の距離の位置である。位置Ｐ２は、中心のｚ軸からｙ軸での負方向に同じく所定の距離の位置である。位置Ｐ３は、中心のｚ軸からｘ軸での負方向に所定の距離の位置である。位置Ｐ４は、中心のｚ軸からｘ軸での正方向に同じく所定の距離の位置である。

４個の検出器２０１～２０４は、ウェハ面からの特定の放出角度（仰角および方位角で表される）を持つ電子を選択的に検出できるように配置されている。すなわち、例えば検出器２０１は、半導体ウェハ２１０の上面から、ｙ軸の正方向（図示の矢じりの方向）に沿って放出された電子を効率的に検出可能である。また、例えば検出器２０４は、ｘ軸の正方向に沿って放出された電子を効率的に検出可能である。

これらの４個の検出器２０１～２０４によれば、あたかもそれぞれの検出器に対して対向方向から光を照射したかのようなコントラストのついた画像、言い換えると陰影を持つ画像を取得可能である。言い換えると、試料１０の上面に対し、垂直なｚ軸を基準として、ｘ軸やｙ軸で傾いた斜め方向から光を照射したかのようなコントラストのついた画像を取得可能である。

また、検出器２０５は、ｚ軸に沿って、４個の検出器２０１～２０４が配置されたｚ軸の平面よりも上方に離れた所定の位置Ｐ５に配置されている。位置Ｐ５は、ｚ軸上の位置としてもよいし、図示のように、中心のｚ軸から水平方向に所定の距離を置いた位置としてもよい。位置Ｐ５は、位置Ｐ１～Ｐ４よりも中心のｚ軸に近い位置にある。検出器２０５は、主に半導体ウェハ２１０の面からｚ軸に沿って上方に放出された電子を効率的に検出可能である。

このように、複数の検出器１１１が異なる軸に沿って異なる位置に配置された構成により、それぞれコントラストのついた画像、言い換えると陰影が異なる複数のチャネルの画像を取得可能であり、より詳細な欠陥観察・検出が可能となる。これに限定されず、複数の検出器１１１は、図３の構成例とは異なる数や配置としてもよく、５個の検出器２０１～２０５の配置の詳細は特に制限されない。

［欠陥候補座標］
図４は、試料１０である半導体ウェハ２１０の上面における、欠陥検査装置５から出力された欠陥検出情報８（図２）で示される欠陥候補座標の例を示す説明図である。図４では、ｘ－ｙ面において、半導体ウェハ２１０の円形の上面における欠陥候補座標を、×印の点で図示している。欠陥観察装置１からみると、この欠陥候補座標は、観察や検査の対象位置である。格子状に配置された矩形の領域２１１は、半導体ウェハ２１０の上面の領域内に形成されている複数のチップ（言い換えるとダイ）の領域を示している。

また、破線で示すリング状の領域２１２は、ウェハの外周部であるベベル部１００（図１）に対応した領域を示す。このベベル部の領域２１２には、前述のように、狭義のベベル、ノッチ、オリフラ等が形成されている場合がある。また、欠陥検査装置５は、このようなベベル部の領域２１２も対象として、欠陥候補を判定・検出していてもよい。その場合、欠陥検出情報８には、ベベル部の領域２１２での欠陥候補座標も含まれている。例えば、欠陥候補座標２１３は、ベベル部の領域２１２内にある欠陥候補の例である。

実施の形態１の欠陥観察装置１は、このような欠陥検出情報８の欠陥候補座標に基づいて、ＳＥＭ２を用いて、半導体ウェハ２１０の上面における内周部および外周部を含む領域を撮像する。欠陥観察装置１は、例えば欠陥候補座標（ｘ，ｙ）を中心撮像位置として、撮像領域を設定する。例えば撮像領域２１４は、欠陥候補座標（ｘ，ｙ）を中心撮像位置として設定した撮像領域の例である。撮像領域２１４の大きさは、チップ等の領域と同じサイズとしてもよいし、それとは異なるサイズとしてもよい。ＳＥＭ２は、そのような各撮像領域２１４を対象に、複数の検出器１１１を用いて、１つ以上の画像を撮像する。ベベル部の領域２１２を対象に撮像された画像は、ベベル画像として得られる。

［顕微鏡／撮像装置の種類の情報］
欠陥観察で使用する顕微鏡／撮像装置の種類の情報（後述の図６での情報６０４）とは、上記のようなベベル画像の撮像において、どのような種類の顕微鏡／撮像装置を使用したかを表す情報である。例えば、欠陥観察装置１を含むシステムが、ＳＥＭ２と光学式顕微鏡との両方を備える場合には、それらのどちらを使用したかを表す情報である。また、複数の種類または個数のＳＥＭや光学式顕微鏡があってもよく、その場合には、顕微鏡／撮像装置の種類の情報とは、それらのうちどの１つの顕微鏡／撮像装置を使用したかを表す情報である。

顕微鏡／撮像装置の種類の情報は、撮像された画像などと関連付けられて、管理および記憶される。例えば、コンピュータシステム３は、顕微鏡／撮像装置の種類の情報を、画像と共に、記憶部１０３あるいは他のデータベースなどに記憶する。例えば、記憶部１０３などに、管理用のテーブルを有してもよい。また、画像の属性情報の１つとして、顕微鏡／撮像装置の種類の情報を有してもよい。画像ファイルのヘッダやメタデータとして、属性情報が記述されてもよい。

［欠陥の見え方］
次に、図５を用いて、試料１０であるウェハの面に存在する凸形状の欠陥と凹形状の欠陥とを撮像した場合の、画像における欠陥の見え方の違いについて説明する。図５は、欠陥観察装置１のＳＥＭ２の検出器１１１（図３）による画像における、凹凸形状の欠陥の見え方の違いを示す説明図である。図５での中央部には、縦断面であるｘ－ｚ面で、試料１０の凸形状の欠陥５０１、および凹形状の欠陥５０４を模式で図示している。凸形状の欠陥５０１は、試料１０の上面から上側に半球状に出ている。凹形状の欠陥５０４は、試料１０の上面から下側に半球状に欠けている。また、図５の中央部では、複数の検出器１１１のうち、ｘ軸で正負の位置にある検出器２０３および検出器２０４のみを図示している。

画像５０２は、凸形状の欠陥５０１を対象に、検出器２０３を用いて生成された画像を、画像５０３は、検出器２０４を用いて生成された画像を、模式的に表している。前述のように、各検出器１１１の画像は、あたかも検出器１１１の位置から光を当てたかのようなコントラストないし陰影がついた画像として取得される。そのため、画像５０２は、欠陥５０１に対し検出器２０３がある図示の左側上方から光を当てたような画像として得られる。すなわち、画像５０２では、欠陥５０１の凸部の左側は、矢印で示すように光が当たって相対的に明るく、凸部の右側は、影がついて相対的に暗くなったかの様な画像が得られる。画像５０３においても同様であり、画像５０２とはｘ軸の正負で明暗の付き方が逆転する。

画像５０５は、凹形状の欠陥５０４を対象に、検出器２０３を用いて生成された画像を、画像５０６は、検出器２０４を用いて生成された画像を、模式的に表している。画像５０５は、欠陥５０４に対し、検出器２０３がある図示の左側上方から光を当てたような画像として取得される。すなわち、画像５０５では、欠陥５０４の凹部の右側は、矢印で示すように光が当たって相対的に明るく、凹部の左側は影がついて相対的に暗くなったかの様な画像として得られる。画像５０６においても同様であり、画像５０５とはｘ軸の正負で明暗の付き方が逆転する。

上記例のように、ＳＥＭ２は、複数の検出器１１１を用いた複数のチャネルの画像として、陰影が異なる複数の種類の画像を撮像・取得できる。なお、検出器２０３および検出器２０４の画像を例に説明したが、ｙ軸での検出器２０１および検出器２０２の画像についても同様となる。

［欠陥観察およびフロー］
次に、図６等を用いて、実施の形態１の欠陥観察装置１で実施される実施の形態１の欠陥観察方法について説明する。図６は、実施の形態１の欠陥観察装置１で実施される実施の形態１の欠陥観察方法における、全体的な処理・動作を示すフロー図である。実施の形態１の欠陥観察方法は、欠陥観察装置１がＳＥＭ２を用いて試料１０のベベル部において複数のチャネルの画像をベベル画像として撮像する画像撮像ステップである第１ステップＳ１と、撮像されたベベル画像中の欠陥を検出する欠陥検出ステップである第２ステップＳ２とを備える。第２ステップＳ２は、判定ステップＳ６０６と、方式切替ステップＳ６０７と、欠陥を検出するステップＳ６０８とを備える。

判定ステップＳ６０６は、ベベル画像６０５、および、撮像情報６０３（撮像位置、撮像倍率、撮像視野などの少なくとも１つを含む情報）を用いて、ベベル画像６０５中における、ウェハエッジ、ウェハノッチ、およびオリフラのうち少なくとも１つの部位の写り込みの有無を判定するステップである。方式切替ステップＳ６０７は、判定ステップＳ６０６の判定結果、および撮像ステップＳ６０２で使用した顕微鏡／撮像装置の種類の情報６０３に基づいて、候補となる複数の方式のうちで、欠陥を検出する方式である欠陥検出方式を切り替えて選択適用するステップである。ステップＳ６０８は、切り替えられた方式に基づいてベベル画像６０５中から欠陥を検出するステップである。

半導体ウェハの外周部・ベベル部の欠陥観察についての、従来の課題として、図１のように、ベベル画像の撮像位置によって、画像中のウェハエッジ、ウェハノッチ、オリフラ等の有無や、画像内でのウェハエッジの方向・角度が異なるため、単一の欠陥検出方式による欠陥検出は困難なことがあった。

この課題に対し、解決策として、実施の形態１では、ベベル画像、撮像情報、顕微鏡／撮像装置の種類の情報を用いて、ベベル部の対象に適した欠陥検出方式を切り替えて選択適用する。これにより、従来よりも、欠陥検出の精度が向上する。なお、ここでの方式とは、必要なソフトウェアやハードウェア、必要なステップやプログラム等を含む、方法、装置、プログラムなどの総称である。

図６で、欠陥観察装置１による欠陥観察では、入力として、検査対象の半導体ウェハ６０１（実物および試料情報など）と、欠陥検査装置５から送られた欠陥検出情報８の欠陥候補座標６０２とを用いる。本フローの概要としては、欠陥観察装置１は、各欠陥候補座標に対し、画像撮像ステップＳ１、および欠陥検出ステップＳ２を実行して、欠陥座標６０８を取得し、得られた欠陥座標６０８を用いて観察画像撮像ステップＳ６０９を実行して観察画像６０９を取得する。欠陥観察装置１は、この一連の処理を、全ての欠陥候補座標に対し同様に繰り返して実行し、全ての欠陥候補座標の観察画像６０９を取得して、欠陥観察を終了する。

第１ステップＳ１である画像撮像ステップは、欠陥観察装置１が、対象とする欠陥候補座標６０２に基づいて、ＳＥＭ２を用いて半導体ウェハ６０１のベベル部のベベル画像６０５を撮像して取得するステップである。第１ステップＳ１は、詳しくは、ステップＳ６０１、ステップＳ６０２を有する。ステップＳ６０１は、欠陥候補座標毎に同様に繰り返しであり、着目する欠陥候補座標をｉとし、処理すべき欠陥候補座標を１～Ｌとし、ｉごとに同様に繰り返しである。ステップＳ６０２では、コンピュータシステム３が、ＳＥＭ２を制御して、ＳＥＭ２により撮像した画像を、ベベル画像６０５として取得する。

第２ステップである欠陥検出ステップＳ２は、大別して、判定ステップＳ６０６、方式切替ステップＳ６０７、および欠陥検出ステップＳ６０８の３つの処理ステップに分かれている。

判定ステップＳ６０６では、入力として、画像撮像ステップＳ６０１で撮像されたベベル画像６０５と、撮像情報６０３とを用いる。入力として少なくともベベル画像６０５が用いられる。撮像情報６０３は、使用されたＳＥＭ２によりベベル画像６０５を撮像した際の関連する各種の情報である。撮像情報６０３としては、ベベル画像６０５の撮像位置、撮像倍率、および撮像視野などの情報が使用される。判定ステップＳ６０６では、欠陥観察装置１のコンピュータシステム３が、入力されたベベル画像６０５および撮像情報６０３に基づいて、ベベル画像６０５中における、ウェハエッジ、ウェハノッチ、およびオリフラのうち少なくとも１つの部位についての写り込みの有無を判定する。判定ステップＳ６０６の結果・出力として、判定結果６０６が得られる。

判定ステップＳ６０６の判定処理では、例えば、ベベル画像６０５の撮像情報６０３における撮像位置、撮像倍率、および撮像視野などの情報を用いて、ベベル画像６０５内での輝度や領域形状などを判断することで、ウェハエッジやウェハノッチ等の有無が判定される。この判定処理では、公知の各種の画像処理技術を用いてもよい。

方式切替ステップＳ６０７は、欠陥観察装置１のコンピュータシステム３が、判定ステップＳ６０６が出力する判定結果６０６と、第１ステップＳ１中の撮像ステップＳ６０２で使用した顕微鏡／撮像装置の種類の情報６０４とに基づいて、欠陥検出方式の切り替えを実行するステップである。この切り替えの詳細については図７で後述する。顕微鏡／撮像装置の種類の情報６０４は、実施の形態１ではＳＥＭ２を表す情報である。

実施の形態１で候補として用いる複数の欠陥検出方式の例としては、図示する４つの方式がある。すなわち、複数の方式は、（Ａ）統計画像比較方式６１１と、（Ｂ）参照画像撮像方式６１２と、（Ｃ）参照画像推定方式６１３と、（Ｄ）類似データ比較方式６１４との４つを有する。実施の形態１では、対象であるベベル画像ごとに、これらの４つの方式から選択された１つの方式が適用される。なお、用いる方式は、これらの４つの方式に限定するものではなく、他の欠陥検出方式を用いてもよい。各欠陥検出方式の詳細については後述する。

第２ステップＳ２では、最後に、欠陥検出ステップＳ６０８で、欠陥観察装置１のコンピュータシステム３が、方式切替ステップＳ６０７によって選択された欠陥検出方式を用いて、ベベル画像６０５から、欠陥部位を検出する。欠陥検出ステップＳ６０８の結果・出力として、検出された欠陥の位置を表す欠陥座標６０８が得られる。

最後に、観察画像撮像ステップＳ６０９では、欠陥観察装置１のコンピュータシステム３が、欠陥座標６０８に基づいて、例えばＳＥＭ２により、欠陥座標６０８を含んだ、欠陥観察のための高画質による画像を撮像し、この結果として、観察画像６０９が得られる。なお、観察画像撮像ステップＳ６０９以降は、任意の技術を適用でき、適用する技術を限定するものではない。一例としては、ＳＥＭ２以外の荷電粒子ビーム装置などの撮像装置を用いて、観察画像６０９を撮像してもよい。

［欠陥検出方式の切り替え］
図７は、実施の形態１での、上記判定ステップＳ６０６および方式切替ステップＳ６０７についての説明図として、ベベル画像の分類、および欠陥検出方式の選択適用の例を示す。図７の（Ａ）では、欠陥候補が含まれているベベル画像の事例を示す。一般に、半導体ウェハ（例えば図１や図４）において、結晶方位を示すウェハノッチとオリフラは、それらのどちらか片方が使用されるため、同一ウェハ上にそれらが同時に存在することは無い。そのため、ウェハエッジ、ウェハノッチ、およびオリフラの３種類の形状・構造に関しての有無は、図７の（Ａ）のような６つの事例が想定できる。図７では、６つの事例を、第１事例～第６事例として示している。

図７の（Ａ）の表において、２行は、ベベル画像内にウェハエッジの写り込みが無い場合とウェハエッジの写り込みが有る場合とに対応しており、３列は、ウェハノッチおよびオリフラの映り込みに関する３つの場合に対応している。それらのウェハエッジ、ウェハノッチおよびオリフラの映り込みの有無に関する組合せとして、図示する６つの項目の第１事例～第６事例がある。各項目には各事例のベベル画像の例を図示している。

また、図７の（Ｂ）の表には、（Ａ）と対応させて、項目ごとに、各事例に対し選択適用可能な候補となる欠陥検出方式、および特に実施の形態１で選択適用する方式の例、をまとめたものを図示している。

第１事例のベベル画像７０１は、ウェハエッジの写り込みが無し、かつ、ウェハノッチおよびオリフラの写り込みが無しである。なお、ベベル画像７０１中、領域ａ１は、欠陥候補を示し、線ａ２は、ウェハ上面における狭義のベベルの一方端を示している。このようなベベル画像７０１に対しては、欠陥検出方式として、図６の（Ａ）の統計画像比較方式６１１、（Ｂ）の参照画像撮像方式６１２、（Ｃ）の参照画像推定方式６１３、および（Ｄ）の類似データ比較方式６１４のいずれの方式も使用可能である。実施の形態１の例では、特に（Ａ）の統計画像比較方式６１１を用いることが有効であるため、この方式を適用する。統計画像比較方式６１１は、外れ値検出の手法に基づいて欠陥部位を検出する方式である。

第２事例のベベル画像７０２は、ウェハエッジの写り込みが有り、かつ、ウェハノッチおよびオリフラの写り込みが無しである。なお、ベベル画像７０２中、領域ａ３は、ウェハ上面に対し外部にある背景領域である。領域ａ４は、狭義のベベルが写っている領域である。ウェハエッジ７２１は、狭義のベベルの領域ａ４と背景の領域ａ３との境界線である。本例ではウェハエッジ７２１上に欠陥候補の領域ａ５がある。

このようなベベル画像７０２に対しては、欠陥検出方式として、（Ｂ）の参照画像撮像方式６１２、（Ｃ）の参照画像推定方式６１３、（Ｄ）の類似データ比較方式６１４が使用可能である。このベベル画像７０２では、ウェハと背景との境界であるウェハエッジ７２１の方向・角度が、当該画像中で略一定となっている。本例では、ベベル画像７０２中でのウェハエッジ７２１は略直線となっており、当該ウェハエッジ７２１の配置の方向・角度は、例えば当該画像の矩形の上辺（言い換えると横軸であるｘ軸）に対して－４５度程度で傾いた角度である。そのため、第１ステップＳ１で使用する顕微鏡／撮像装置の種類の情報６０４も用いて、実施の形態１の例では、（Ｃ）の参照画像推定方式６１３、または（Ｂ）の参照画像撮像方式６１２を使用することが有効であるため、それらのうち一方の方式、例えば（Ｃ）の方式を適用する。

第３事例のベベル画像７０３は、ウェハエッジの写り込みが無し、かつ、ウェハノッチの写り込みが有りである。なお、ベベル画像７０３中、領域ａ６は、ウェハ領域（非ウェハノッチの領域、例えば狭義のベベルの領域）である。領域ａ７は、ウェハノッチの領域である。線ａ８は、ウェハ領域ａ６とウェハノッチの領域ａ７との境界線である。ウェハノッチの線ａ８はウェハエッジとは区別される。領域ａ９は、ウェハ領域での欠陥候補の例である。

第４事例のベベル画像７０４は、ウェハエッジの写り込みが無し、かつ、オリフラの写り込みが有りである。なお、ベベル画像７０４中、領域ａ１０はウェハ領域、領域ａ１１は背景領域である。線ａ１２は、オリフラを構成する直線であり、ウェハ領域ａ１０と背景領域ａ１１との境界線である。オリフラの線ａ１２はウェハエッジとは区別される。領域ａ１３は、オリフラの線ａ１２上の欠陥候補の例である。

このようなベベル画像７０３およびベベル画像７０４に対しては、欠陥検出方式として、（Ｂ）の参照画像撮像方式６１２、（Ｃ）の参照画像推定方式６１３、および（Ｄ）の類似データ比較方式６１４が使用可能である。ウェハノッチまたはオリフラは、ウェハのベベル部の限定的な領域に作り込まれているため、同ウェハ内にはそのウェハノッチまたはオリフラと外観が類似する領域が無い。そのため、ベベル画像７０３およびベベル画像７０４のような事例では、（Ｄ）の類似データ比較方式６１４が有効であり、実施の形態１の例では、特に（Ｄ）の方式を適用する。

第５事例のベベル画像７０５は、ウェハエッジの写り込みが有り、かつ、ウェハノッチの写り込みが有りである。なお、ベベル画像７０５中、領域ａ１４はウェハ領域、領域ａ１５は背景領域である。領域ａ１６は、ウェハノッチの領域である。線ａ１７は、ウェハエッジであり、領域ａ１４と領域ａ１５との境界線である。線ａ１８は、ウェハノッチを構成する線であり、ウェハノッチの領域ａ１６と背景領域ａ１５との境界線である。領域ａ１９は、ウェハエッジ上の欠陥候補の例である。

第６事例のベベル画像７０６は、ウェハエッジの写り込みが有り、かつ、オリフラの写り込みが有りである。なお、ベベル画像７０６中、領域ａ２０はウェハ領域、領域ａ２１は背景領域である。線ａ２２は、ウェハエッジであり、領域ａ２０と領域ａ２１との境界線である。線ａ２３は、オリフラを構成する直線であり、ウェハ領域ａ２０と背景領域ａ２１との境界線である。オリフラの線ａ２３はウェハエッジとは区別される。領域ａ２４は、領域ａ２０（狭義のベベル）内の欠陥候補の例である。

このようなベベル画像７０５およびベベル画像７０６に対しては、欠陥検出方式として、（Ｂ）の参照画像撮像方式６１２、（Ｃ）の参照画像推定方式６１３、（Ｄ）の類似データ比較方式６１４が使用可能である。ベベル画像７０５およびベベル画像７０６は、ウェハと背景との境界線の配置の方向・角度が、当該画像内で急激に変化している。例えば、ベベル画像７０５内では、ある角度のウェハエッジの線ａ１７から、別のある角度のウェハノッチの線ａ１８につながっている。これらの線間での角度の変化（言い換えると差）は、例えば１３５度程度である。また、ベベル画像７０６内では、ある角度のウェハエッジの線ａ２２から、別のある角度のオリフラの線ａ２３につながっている。これらの線間での角度の変化は、例えば１７０度程度である。また、これらの事例では、ベベル画像７０３およびベベル画像７０４の事例と同様に、同ウェハ内には外観が類似する領域が無い。そのため、これらの事例では、（Ｄ）の類似データ比較方式６１４が有効であり、実施の形態１では、特に（Ｄ）の方式を適用する。

［（Ａ）統計画像比較方式］
図６の（Ａ）の統計画像比較方式６１１は、画像全体での輝度の平均値などを計算して、その平均値などによる一様画像（言い換えると統計画像）を作成し、その画像を参照画像とし、対象画像と参照画像との比較で欠陥を判定・検出する方式である。統計画像比較方式６１１は、公知技術を適用可能であるため、詳細説明を省略する。

［（Ｂ）参照画像撮像方式］
実施の形態１では、特徴の１つとして、候補となる欠陥検出方式は、図６の（Ｂ）の参照画像撮像方式６１２を含む。参照画像撮像方式６１２は、ベベル画像（言い換えると対象画像）に対応する参照画像を撮像し、ベベル画像と撮像した参照画像とを用いて欠陥部位を検出する方式である。

従来の課題の１つとしては、ベベル部において参照画像の取得が困難なことがあった。半導体ウェハにおいては、図１や図４の例のように、同様の回路パターンが形成されるように設計された複数のチップがウェハ面に配置されている。そのため、半導体チップ内の欠陥検出に関しては、対象画像の座標に対し１チップ分ずらした座標で参照画像を取得すればよい。しかし、ベベル部は、画像内でのウェハエッジの方向・角度が異なる等、ウェハ内でユニークなパターンを有するため、参照画像の取得が難しい。

この課題に対し、解決策として、実施の形態１では、参照画像撮像方式６１２を用いる場合に、ベベル画像の撮像位置に対してウェハの形状の対称性などを利用して、参照画像の撮像位置を決定し、撮像した参照画像に適切な回転・反転などの処理を加える。これにより、処理後の参照画像は、対象のベベル画像と同様の画像内容となるため、ベベル画像と参照画像との比較が可能となり、ベベル画像中の欠陥部位を検出可能となる。

図８は、参照画像撮像方式６１２に関する説明図として、ベベル画像の参照画像を撮像する対称・回転の位置についての模式説明図である。図８の（Ａ）～（Ｃ）では、試料１０であるウェハの円形の面において、ベベル画像に対する対称的な位置を撮像することで取得できる参照画像（言い換えると参照画像候補画像）の例を示している。実施の形態１では、試料１０であるウェハの中心を原点（図示のｘ－ｙ面での点（０，０））として設定し、第１水平方向をｘ軸とし、第１水平方向に対し垂直な第２水平方向をｙ軸として設定する。対象画像であるベベル画像の撮像位置Ｐ１を（ｘ，ｙ）とする。撮像位置Ｐ１（ｘ，ｙ）を中心とした矩形の撮像領域に対応した撮像画像の例がベベル画像８０１である。本例では、ベベル画像８０１内でウェハエッジ上に欠陥候補８０１ａが写っている。

図８の（Ａ）で、撮像位置Ｐ１（ｘ，ｙ）に対し、原点に関して点対称の位置Ｐ２（－ｘ，－ｙ）の画像を画像８０２で示す。撮像位置Ｐ１（ｘ，ｙ）に対し、ｘ軸に対称な位置Ｐ３（ｘ，－ｙ）の画像を画像８０３で示す。撮像位置Ｐ１（ｘ，ｙ）に対し、ｙ軸に対称な位置Ｐ４（－ｘ，ｙ）の画像を画像８０４で示す。

また、図８の（Ｂ）で、撮像位置Ｐ１（ｘ，ｙ）に対し、原点を中心として＋９０度回転させた位置Ｐ５（－ｙ，ｘ）の画像を画像８０５で示す。撮像位置Ｐ１（ｘ，ｙ）に対し、原点を中心として－９０度回転させた位置Ｐ６（ｙ，－ｘ）の画像を画像８０６で示す。

また、図８の（Ｃ）で、撮像位置Ｐ１（ｘ，ｙ）に対し、ｘ軸から＋４５度傾けた直線に線対称な位置Ｐ７（ｙ，ｘ）の画像を画像８０７で示す。撮像位置Ｐ１（ｘ，ｙ）に対し、ｘ軸から－４５度傾けた直線に線対称な位置Ｐ８（－ｙ，－ｘ）の画像を画像８０８で示す。

参照画像撮像方式６１２では、これらの対称および回転の操作・処理で得られる位置Ｐ２～Ｐ８で撮像した画像８０２～８０８（言い換えると参照画像候補画像）のうち、少なくともいずれか１つの画像を、参照画像のために使用する。これらの画像８０２～８０８は、さらに、適切な画像回転・反転処理を加えることによって、好適な参照画像として使用できる。例えば、画像８０２を１８０度回転した画像が画像８０２ｂである。画像８０２ｂは、ベベル画像８０１と同様または類似の画像内容となるので、ベベル画像８０１に対する参照画像として使用できる。

さらに、これらの画像８０２～８０８（言い換えると参照画像候補画像）は、適切な画像回転・反転処理と、前述のＳＥＭ２の各検出器１１１で得られる画像の対応関係の入れ替えとによって、図５で説明した検出器１１１から出力される画像の陰影を略一致させることが可能となる。例えば、ベベル画像８０１の参照画像として、原点に関して点対称の位置Ｐ２で撮像した画像８０２を参照画像として使用するとする。この場合、まず画像８０２をｘ－ｙ面内で１８０度回転させることで、画像８０２ｂとなり、画像８０２ｂとベベル画像８０１とでは、当該画像内でのウェハエッジの方向・角度が略一致する。

そして、各検出器１１１から出力される画像の陰影を一致させるために、図３のｙ軸上の検出器２０１と検出器２０２とから出力される画像同士が入れ替えられ、また、ｘ軸上の検出器２０３と検出器２０４とから出力される画像同士が入れ替えられる。言い換えると、ｘ軸の正負での入れ替え、およびｙ軸の正負での入れ替えがされる。

参照画像撮像方式６１２は、欠陥検出時のベベル画像と参照画像との差分計算では、上記画像回転・反転処理によって画像内のウェハエッジの方向と陰影が略一致した参照画像を用いる。

図９は、上記画像の陰影を一致させるための、検出器１１１から出力された画像の入れ替えに関する説明図である。図９では、図５と同様に、試料１０のｘ－ｚ断面を模式で示し、ｘ軸上の検出器２０３および検出器２０４、およびそれらの検出器による画像の例を示している。本例では、説明の容易化のために、試料９０１としては、欠陥が無い場合を示す。試料９０１は、ウェハ上面の外周部・ベベル部において、狭義のベベル９０１ａとしての斜面を有する場合を示す。上側の試料９０１は、図８の画像８０１の撮像位置（言い換えると撮像点）の付近のウェハ断面に相当する。下側の試料９０４は、図８の画像８０２の撮像位置の付近のウェハ断面に相当する。上側の試料９０１では、狭義のベベル９０１ａがｘ軸で正側にあり、下側の試料９０４では、狭義のベベル９０４ａがｘ軸で負側にある。

図９の例では、試料９０１，９０４のベベル部において、ウェハ上面（ｘ－ｙ面）に対し狭義のベベル９０１ａ，９０４ａによる傾斜がある。狭義のベベル９０１ａの傾斜面に対し、光・電子が入射し反射して検出器１１１の方へ出射する。この際、検出器１１１に出射する光・電子の方向・角度（例えば出射角）は、検出器２０４の方が検出器２０３よりも小さい。そのため、図示のように、試料９０１では、検出器２０４が出力する画像９０３の方が、検出器２０３が出力する画像９０２よりも明るくなる。例えば、画像９０２中の狭義のベベル９０１ａの領域ａ９２と、画像９０３中の狭義のベベル９０１ａの領域ａ９３とでは、領域ａ９３の方が領域ａ９２よりも輝度が大きい。同様に、試料９０４では、検出器２０３が出力する画像９０５の方が相対的に明るくなる。

そのため、欠陥観察装置１は、各画像で陰影を略一致させるための処理として、試料９０４で、検出器２０３の出力する画像９０５と検出器２０４の出力する画像９０６とを入れ替える。これにより、入れ替え後の画像と、試料９０１での検出器２０３の出力する画像９０２および検出器２０４の出力する画像９０３とで、画像内の陰影を概略的に合わせることが可能となる。

図９の例では、試料９０４での検出器２０３の画像９０５および検出器２０４の画像９０６との２つの画像が、まず１８０度回転されている。１８０度回転後の画像９０５ｂおよび画像９０６ｂが、入れ替えられる。入れ替え後の２つの画像が、画像９０６ｃおよび画像９０５ｃである。なお入れ替えの後に回転でもよい。例えば画像９０３と画像９０５ｃとでは、画像内でのウェハエッジ（ウェハエッジ９０３ａ、ウェハエッジ９０５ｃａ）の方向・角度が略一致しており、かつ、陰影（各領域の明るさ）も略一致している。そのため、画像９０３が対象のベベル画像である場合に、好適な参照画像として画像９０５ｃを使用できる。

上記のように、欠陥観察装置１（特にコンピュータシステム３）は、ベベル画像に対する対称・回転の操作・処理で得た複数の参照画像候補画像に基づいて、ベベル画像に対し画像内でのウェハエッジの方向と陰影が略一致した参照画像を生成する。参照画像撮像方式６１２は、言い換えると、選択された撮像位置で撮像された、陰影が異なる複数の画像のうち、ベベル画像の陰影と最も近い画像を選択して参照画像とする方式である。ベベル画像とこの好適な参照画像との比較で、好適な欠陥検出が可能である。

なお、変形例としては、さらに、欠陥観察装置１は、画像内でのウェハエッジの位置も略一致させた参照画像を生成してもよい。画像内でのウェハエッジの位置を一致させるための処理としては、画像内容の平行移動などが挙げられる。

図１０は、参照画像撮像方式６１２での処理例を示す。コンピュータシステム３のプロセッサは、ステップＳ１００１、ステップＳ１００２のような処理を行う。プロセッサは、ステップＳ１００１で、図８や図９の処理に基づいて、検査対象（言い換えると欠陥観察対象）のベベル画像１００１に対応させる参照画像１００２を作成する。この際、プロセッサは、対象のベベル画像１００１に対し、ＳＥＭ２での撮像を用いて、図８のような参照画像候補画像を取得し、参照画像候補画像から図９のように回転や入れ替えの処理によって、参照画像１００２を作成する。このような処理は、各位置のベベル画像ごとに同様に行われる。

そして、プロセッサは、ステップＳ１００２で、ベベル画像１００１と、作成された参照画像１００２との差分計算を行う。この差分計算の結果として、欠陥検出結果１００３が記憶・出力される。欠陥検出結果１００３は、検出された欠陥位置を含む情報である。この情報は、例えば、ベベル画像１００１に対応したウェハ座標系での欠陥箇所の中心点の位置座標１００３ａである。

［画像の撮像順序］
実施の形態１では、参照画像撮像方式６１２は、特徴の１つとして以下も有する。すなわち、この方式では、欠陥候補座標に基づいて、ウェハ外周部を事前に設定した数に領域分割し、例えば第１領域で、第１領域以外に属する複数のベベル画像に対応させる複数の参照画像をまとめて撮像し、第１領域以外のいずれかで、第１領域に属するベベル画像に対応させる参照画像を撮像する。

従来の参照画像撮像方式での課題の１つとして、観察対象のベベル画像および参照画像の撮像に比較的長く時間がかかる点があった。従来の方法では、複数の画像の撮像の順序として、ある観察対象のベベル画像（例えばベベル画像＃１とする）に対する参照画像（例えば参照画像＃１とする）が撮影され、その後に、その観察対象とするベベル画像（ベベル画像＃１）が撮像される。次に、別の観察対象のベベル画像（例えばベベル画像＃２とする）に対する参照画像（例えば参照画像＃２とする）が撮像され、その後に、その観察対象とするベベル画像（ベベル画像＃２）が撮像される。このように、参照画像と観察対象のベベル画像とが交互に繰り返して順次に撮像される。

しかし、このような方法では、ウェハ面上の外周部・ベベル部において、観察対象のベベル画像に対し対称な位置にある領域を参照画像として撮像する場合に、ある撮像位置から対称の撮像位置へＳＥＭ等のステージを移動させる必要がある。図８の例でいえば、ベベル画像８０１の位置Ｐ１と、それに対称である、画像８０２の位置Ｐ２との間で、ＳＥＭ２（図２）のステージ１０９を機械的に移動させる必要がある。そのため、複数の位置の複数のベベル画像および参照画像の処理のためには、総合的な移動距離および所要時間が増大し、スループットが低下する。

この課題に対し、解決策として、実施の形態１での参照画像撮像方式６１２では、以下のように、外周部・ベベル部を事前に設定した数に領域分割し、分割された複数の領域のうち、第１領域で、第１領域以外に属する複数のベベル画像に対応させる複数の参照画像の撮像位置をまとめるように、各撮像位置を選定する。参照画像の撮像位置の選定には、図８のような対称・回転の関係が用いられる。欠陥観察装置１は、図８のような対称・回転の操作・処理に基づいた撮像位置での参照画像候補画像の撮像と、図９のような回転・反転操作、ならびに複数のチャネルの画像の入れ替え操作に基づいた参照画像の作成とを行う。

これにより、第１領域以外の複数のベベル画像に対応させる複数の参照画像は、第１領域内でまとめて撮像して取得可能となり、第１領域内のベベル画像に対応させる参照画像は、第１領域以外で撮像して取得可能となる。第１領域内の複数の撮像位置の複数の参照画像を周方向に沿って順次に撮像するようにすれば、総合的なステージ移動距離を短縮でき、スループットを向上できる。

言い換えると、欠陥観察装置１は、ウェハのベベル部において、複数の領域にまたがって複数のベベル画像の複数の撮像位置がある場合に、それらに対応させる複数の参照画像の複数の撮像位置を、ある１つの領域（例えば第１領域）に集中させるように、その複数の撮像位置を選定する。

図１１を用いて、参照画像撮像方式６１２での処理例を説明する。図１１は、参照画像撮像方式６１２での領域分割における複数の画像（複数のベベル画像および複数の参照画像候補画像）の撮像の順序についての説明図である。図１１の上側には、ｘ－ｙ面において試料１０であるウェハ面（特にベベル部１１００）を示し、このウェハ面（特にベベル部１１００）は、所定の４つの領域として４象限に分割されている。本例では、図示のように、４つの領域として、第１領域Ｒ１、第２領域Ｒ２、第３領域Ｒ３、第４領域Ｒ４を有する。この領域分割は、分割数４に限定されずに可能である。

また、図１１の下側では、ベベル部１１００の円形の周１１００ａ（ウェハエッジと対応する）の上で、ベベル画像の撮像位置を、撮像点１１０１（Ａｉ）のように白丸印で表しており、また、参照画像の撮像位置を、撮像点１１１１（Ｂｉ）のように黒丸印で表している。複数のベベル画像（例えばベベル画像＃１～＃４）の撮像位置を、Ａｉ，Ａｉ＋１，Ａｉ＋２，Ａｉ＋３といった点で示している。複数の参照画像（例えば参照画像＃１～＃４）の撮像位置を、Ｂｉ，Ｂｉ＋１，Ｂｉ＋２，Ｂｉ＋３といった点で示している。あるベベル画像とそれに対応させる参照画像とは、同じ符合ｉの値を持つとする。例えば、破線矢印で対応関係を示すように、ベベル画像＃１の撮像点１１０１（Ａｉ）と、参照画像＃１の撮像点１１１１（Ｂｉ）とが対応し、ベベル画像＃２の撮像点１１０２（Ａｉ＋１）と、参照画像＃２の撮像点１１１２（Ｂｉ＋１）とが対応する。

本例では、４つのベベル画像（ベベル画像＃１～＃４）とそれに対応する４つの参照画像（参照画像＃１～＃４）との合計８個の画像を撮像する場合を考える。欠陥観察装置１は、この場合の複数の画像の撮像位置および順序について、ステージ移動量が少ない効率的な順序となるように決定する。

欠陥観察装置１（特にコンピュータシステム３）は、ベベル部での欠陥候補座標に基づいて、複数のベベル画像の撮像位置が得られた際に、それらに対応させる複数の参照画像の撮像位置を選定する。その際に、コンピュータシステム３は、複数のベベル画像の撮像位置が、２つ以上の分割領域にわたって広く分布している場合には、対応させる複数の参照画像の撮像位置を、なるべく１つの領域（例えば第１領域Ｒ１）内にまとめるように選定する。その撮像位置の選定の際に、図８のような対称・回転などの関係が用いられる。

本例では、第３領域Ｒ３内のベベル画像＃１の撮像点１１０１（Ａｉ）に対しては、原点に関して点対称な位置として、第１領域Ｒ１内の撮像点１１１１（Ｂｉ）が、参照画像＃１の撮像位置として設定されている。また、第３領域Ｒ３内のベベル画像＃２の撮像点１１０２（Ａｉ＋１）に対しては、原点に関して点対称な位置として、第１領域Ｒ１内の撮像点１１１２（Ｂｉ＋１）が、参照画像＃２の撮像位置として設定されている。また、第４領域Ｒ４内のベベル画像＃３の撮像点１１０３（Ａｉ＋２）に対しては、ｙ軸に関して線対称な位置として、第１領域Ｒ１内の撮像点１１１３（Ｂｉ＋２）が、参照画像＃３の撮像位置として設定されている。なお、撮像点１１１２（Ｂｉ＋１）と撮像点１１１３（Ｂｉ＋２）とは、近くの位置になるため、図１１ではわかりやすいようにずらした位置として図示している。これにより、第１領域Ｒ１内で、参照画像＃１～＃３という３つの全ての参照画像の撮像が可能となる。

また、例えば、第１領域Ｒ１内のベベル画像＃４の撮像点１１０４（Ａｉ＋３）に対しては、第１領域Ｒ１以外の領域となるように、ｙ軸に線対称な位置として、第４領域Ｒ４内の撮像点１１１４（Ｂｉ＋３）が、参照画像＃４の撮像位置として設定されている。これにより、第１領域Ｒ１内のベベル画像に関しては、第１領域Ｒ１以外の領域で参照画像が撮像される。

上記例のようにして、複数のベベル画像および複数の参照画像の撮像位置が設定される。例えば第１領域Ｒ１内に複数の参照画像の撮像位置が設定される。そして、欠陥観察装置１は、ウェハのベベル部の全体で設定された複数の撮像位置（例えば撮像点１１０１～１１０４ならびに撮像点１１１１～１１１４）について、効率的な撮像順序を決定する。すなわち、効率的な撮像順序は、ベベル部１１００の周１１００ａの上で、実線矢印で例示するように、ある撮像点から、ある周方向に沿って、出現する撮像点を順次に選択するものである。これにより、例えば第１領域Ｒ１内の複数の撮像点については、撮像の順序は、例えば撮像点１１０４（Ａｉ＋３）、撮像点１１１１（Ｂｉ）、撮像点１１１３（Ｂｉ＋２）、撮像点１１１２（Ｂｉ＋１）といったようになる。

本例は、４個の欠陥候補座標に対応した４個のベベル画像があり、それに対応して４個の参照画像（詳しくは参照画像候補画像）を撮像する場合に、第１領域Ｒ１内に複数の参照画像の撮像位置をまとめるように選定する場合を示した。これに限らず、ウェハ面のベベル部において多数のベベル画像および参照画像を撮像する場合にも、複数の分割領域を用いて、各分割領域内に複数の画像の撮像位置をなるべくまとめるように選定すればよい。

図１２は、図１１に対しての比較例を示している。この方法は、前述のように、ベベル画像と参照画像とですべて点対称の関係に従って撮像位置（例えばＡｉ～Ａｉ＋３、Ｂｉ～Ｂｉ＋３）を設定し、複数のベベル画像（例えば＃１～＃４）および複数の参照画像（例えば＃１～＃４）について、ベベル画像と参照画像を交互に繰り返して撮像する場合である。この方法では、実線矢印で示すように、総合的なステージ移動距離が長くなり、効率が良くない。図１１での撮像順序は、図１２での撮像順序よりも効率的になっている。

［（Ｃ）参照画像推定方式］
実施の形態１では、特徴の１つとして、欠陥検出方式は、図６の（Ｃ）の参照画像推定方式６１３を含む。参照画像推定方式６１３は、ベベル画像を入力とし、欠陥を含まない参照画像を推定し、ベベル画像と推定した参照画像とを用いて欠陥部位を検出する方式である。

従来の課題としては、参照画像を撮像することで、欠陥観察に必要な時間が増加し、スループットが低下することがあった。この課題に対し、解決策として、実施の形態１での参照画像推定方式６１３は、ベベル画像を入力として、欠陥を含まない参照画像を推定し、ベベル画像と参照画像とを比較して、ベベル画像中の欠陥部位を検出する。

図１３は、参照画像推定方式６１３での処理例を示す。欠陥観察装置１のコンピュータシステム３は、入力として与えられたベベル画像１３０１を得る。ベベル画像１３０１内には、欠陥候補座標で示される位置に欠陥候補１３０１ａが含まれている。本例ではウェハエッジ上に欠陥候補１３０１ａがある。コンピュータシステム３のプロセッサは、入力として与えられたベベル画像１３０１に対し、ステップＳ１３０１で、参照画像推定処理を行うことで、欠陥（欠陥に対応する画像部分）の存在しない参照画像１３０２を推定して得る。そして、プロセッサは、ステップＳ１３０２で、ベベル画像１３０１と、推定して得た参照画像１３０２との差分計算を行う。これにより、差分計算の結果として、欠陥検出結果１３０３が記憶・出力される。欠陥検出結果１３０３は、欠陥位置情報１３０３ａを含んでいる。

実施の形態１では、特徴の１つとして、参照画像推定方式６１３では、詳細な処理例として、プロセッサは、画像内のウェハエッジの方向を算出し、ウェハエッジ方向に従って、ベベル画像の平均画像を計算することで、参照画像を推定して得る。

従来の課題としては、ベベル画像の参照画像の推定が困難なことがあった。ベベル部を撮像したベベル画像中には、ウェハ（特に内周部）だけではなく、ウェハ外の背景領域も写り込んでいる場合があるため、単に画像内の平均を計算するだけでは、欠陥が含まれていない参照画像を推定することができなかった。

この課題に対し、解決策として、実施の形態１での参照画像推定方式６１３の詳細処理例では、プロセッサは、ベベル画像中のウェハエッジの方向を算出し、ウェハエッジ方向に従って、ベベル画像の平均画像を計算することで、参照画像を推定して得る。そして、推定された画像が、参照画像として、比較検査で用いられる。

図１４は、上記参照画像推定方式６１３（特に参照画像の推定）での詳細処理例を示す。プロセッサは、入力としてベベル画像１４０１を得る。本例では、ベベル画像１４０１中、ウェハエッジ１４０１ｂ上に欠陥候補１４０１ａが含まれている。まず、ベベル画像１４０１中のウェハエッジ方向について、プロセッサは、ステップＳ１４０１で、ベベル画像１４０１と、ベベル画像１４０１の撮像位置１４０２の情報とを入力として、ウェハエッジ方向算出処理を行う。この結果、出力として、ベベル画像１４０１中のウェハエッジ方向の情報１４０３が取得できる。ウェハエッジ方向の情報１４０３は、例えば画像内でのウェハエッジ１４０１ｂの方向・角度を表す情報である。例としては、ベベル画像１４０１内で、矩形の上辺（ｘ軸）を基準とすると、ウェハエッジ１４０１ｂの方向は、－４５度程度の角度で表される方向である。

次に、プロセッサは、ステップＳ１４０２で、算出されたウェハエッジ方向に沿って、ベベル画像１４０１に対しての平均画像１４０４を計算する。この結果の平均画像１４０４により、欠陥の存在しない参照画像１４０５が得られる。例えば、参照画像１４０５内では、ウェハエッジ１４０５ｂ上で、輝度が一定であり、欠陥領域は無い。

この参照画像を推定するための平均画像１４０４の計算の処理例としては、プロセッサは、画像内のウェハエッジ方向の線を単位として、その線上の画素値を平均化する。同様に、プロセッサは、当該画像内で、同じ方向の複数の線のそれぞれで、画素値を平均化する。これにより、平均画像１４０４による、欠陥を含まない参照画像１４０５が得られる。

そして、プロセッサは、ステップＳ１４０３で、ベベル画像１４０１と、取得した参照画像１４０５との差分計算を行う。この差分計算の結果として、欠陥検出結果１４０６が記憶・出力される。欠陥検出結果１４０６は、欠陥位置情報１４０６ａが含まれている。

［類似データ比較方式］
実施の形態１では、特徴の１つとして、欠陥検出方式は、図６の（Ｄ）の類似データ比較方式６１４を含む。類似データ比較方式６１４は、あるウェハの検査対象のベベル画像に対し、画像撮像ステップＳ１で撮像した別ウェハのベベル画像から、検査対象のベベル画像と類似する画像を探索し、探索された類似する画像を参照画像として用いる方式である。

従来の課題としては、検査対象のベベル画像の参照画像を推定や撮像できない場合があることがあった。参照画像の推定ができない事例としては、ウェハノッチまたはオリフラとウェハエッジとが画像内に同時に写り込んでいた場合に、画像内でウェハと背景との境界の方向・角度が急激に変化するため、推定が困難となることが挙げられる。また、参照画像の撮像ができない事例としては、ウェハノッチまたはオリフラがベベル部の限定的な領域に作り込まれているため、同ウェハ内に外観が類似する領域が無いことが挙げられる。

この課題に対し、解決策として、実施の形態１では、類似データ比較方式６１４で、あるウェハの検査対象のベベル画像に対し、別ウェハで撮像された画像から、検査対象のベベル画像と類似する画像を探索し、探索された類似する画像を参照画像として、比較検査で用いる。

図１５は、類似データ比較方式６１４での処理例を示す。コンピュータシステム３のプロセッサは、まず、事前に別ウェハで撮像位置を変えながらベベル部の複数の画像を撮像して蓄積した結果としての蓄積画像１５０１を取得する。そして、プロセッサは、欠陥検出では、ステップＳ１５０１で、あるウェハでの検査対象のベベル画像１５０２の入力に対し、そのベベル画像１５０２と類似する画像を、蓄積画像１５０１の中から探索する。探索の結果、類似画像１５０３が得られる。プロセッサは、探索された類似画像１５０３を、参照画像１５０４として使用する。そして、プロセッサは、ステップＳ１５０２で、ベベル画像１５０２と、類似画像１５０３による参照画像１５０４との差分計算を行う。その差分計算の結果として、欠陥検出結果１５０５が記憶および出力される。欠陥検出結果１５０５には、欠陥位置情報１５０５ａが含まれている。

以上のように、実施の形態１の方法および装置は、撮像画像でのウェハエッジやウェハノッチ等の有無に応じて、好適な欠陥検出方式を使い分ける。

［ユーザによる操作］
図１６は、実施の形態１の欠陥観察装置および方法におけるＧＵＩを含む画面の表示例を示す。図１６の画面において、「検査画像リスト」のインタフェース領域１６０１には、画像取得が完了した各ベベル画像のＩＤがリストで表示される。ユーザは、このリストで検査対象、言い換えると欠陥観察対象のベベル画像を選択操作する。このリストで選択されたＩＤのベベル画像は、「ベベル画像」のインタフェース領域１６０２に表示される。また、インタフェース領域１６０７では、画像撮像に使用する顕微鏡／撮像装置の種類や、使用する検出器（言い換えるとチャネル）などを、ユーザが設定できる。

「欠陥検出」のインタフェース領域１６０３のボタンをユーザが選択操作した場合には、選択されているベベル画像を対象として、欠陥観察装置１（特にコンピュータシステム３）により欠陥検出（図６での欠陥観察のフロー）が自動的に実行される。コンピュータシステム３は、適用する欠陥検出方式を自動的に切り替えて欠陥検出処理を行い、結果を作成する。その実行の結果、インタフェース領域１６０４には、図６での判定ステップＳ６０６による判定結果６０６の情報が表示される。判定結果６０６の情報は、ベベル画像中における、ウェハエッジの写り込みの有無、ウェハノッチの写り込みの有無、オリフラの写り込みの有無を含む。

また、「欠陥検出方式」のインタフェース領域１６０５には、図６の方式切替ステップＳ６０７で選択された欠陥検出方式を表す情報が自動的に表示される。また、変形例、追加的な機能として、このインタフェース領域１６０５では、図示のように、リストボックス等のＧＵＩ部品により、ユーザが自分で欠陥検出方式を選択適用する操作を可能としてもよい。この場合、ユーザは、例えば、システムが選択した方式とは別の方式での処理結果を表示させて確認することができる。また、変形例としては、複数の方式での複数の処理結果を画面内に並列で対比表示させてもよい。

また、方式切替ステップＳ６０７で選択された欠陥検出方式が、参照画像を用いる方式である場合には、「参照画像」のインタフェース領域１６０６に、その方式で得られた参照画像が表示される。ユーザは、インタフェース領域１６０２のベベル画像と、インタフェース領域１６０６の参照画像とを見比べることができる。

欠陥検出処理の結果、対象ベベル画像内に欠陥が検出された場合、インタフェース領域１６０２の対象ベベル画像に、その検出された欠陥を表すＧＵＩ情報も表示される。本例では、インタフェース領域１６０２の対象ベベル画像において、検出された欠陥１６０２ａを表す欠陥情報１６０８として、その欠陥１６０２ａを囲むような破線枠画像が所定の色で表示される。コンピュータシステム３は、上記のような画面のＧＵＩを通じた欠陥観察の処理過程および処理結果のデータ・情報を、バックグラウンドで自動的に記憶資源に保存する。上記のような画面を通じて、ユーザは、効率的な欠陥観察作業が可能である。

［効果等］
以上説明したように、実施の形態１の欠陥観察方法および装置によれば、半導体ウェハのベベル部の撮像対象に適した欠陥観察・検出方式を適用して欠陥観察・検出を実施できるため、従来の単一の方式による欠陥観察・検出に比べて、欠陥観察・検出の精度を向上することができる。

＜実施の形態２＞
図１７以降を用いて、実施の形態２の欠陥観察装置および方法について説明する。図１９等に示す実施の形態２の欠陥観察方法は、実施の形態２の欠陥観察装置により実行されるステップを有する方法である。実施の形態２における基本的な構成は実施の形態１と同様・共通であり、以下では実施の形態２における実施の形態１とは異なる構成部分について主に説明する。実施の形態２は、ベベル画像の判定の結果に基づいて欠陥検出方式を切り替えて適用する点は実施の形態１と同様・共通である。実施の形態２は、実施の形態１に対し主に異なる点として、ベベル画像の判定の処理内容と、判定結果に応じて選択適用する各欠陥検出方式とがある。

前述の実施の形態１では、ベベル画像と撮像情報などを用いてベベル画像中におけるノッチ等の構造の部位の写り込みの有無を判定し、判定結果に基づいて欠陥検出方式を切り替える方法などを説明した。実施の形態１では、特に、欠陥検出方式の例として、図６の（Ａ）統計画像比較方式、（Ｂ）参照画像撮像方式、（Ｃ）参照画像推定方式、および（Ｄ）類似データ比較方式を用いる場合について説明した。

ここで、前述の撮像情報（撮像位置、撮像倍率、および撮像視野の少なくとも１つの情報）を用いる場合に、ベベル画像中の構造の部位の写り込みを正しく判定できないこともある。例えば、特に撮像位置に誤差が含まれる場合に、その撮像位置の画像を参照しても、部位の写り込みを正しく判定できないことがある。すなわち、欠陥観察装置は、外部から与えられた撮像位置などの撮像情報に頼りすぎても、好適な判定ができない場合がある。

また、例えば（Ｂ）の参照画像撮像方式では、同一ウェハでの参照画像の撮像が必要であり、（Ｄ）の類似データ比較方式では、別ウェハでの画像の撮像や類似画像の探索が必要となる。そのため、それらの動作によって、欠陥観察のスループットが低下するおそれがある。

そこで、実施の形態２では、撮像情報などを用いずに、各撮像位置のベベル画像内の半導体ウェハの構造・特徴を判定し、ベベル画像以外の撮像や類似画像の探索を行う必要無く、ベベル画像のみを用いて欠陥を検出できる欠陥観察方法などを示す。実施の形態２では、撮像情報を参照せずとも、ベベル画像自体の解析によって、ベベル部の構造の部位の写り込みを正しく判定できる技術を示す。実施の形態２では、ベベル画像自体から好適な参照画像を生成できる技術を示す。

実施の形態２の欠陥観察方法および装置は、撮像情報を用いずに、与えられたベベル画像内の輝度などを解析して、ベベル画像中の各種の領域の境界を領域境界として判定・検出する。実施の形態２の方法および装置は、領域境界の有無などの態様に応じて、ベベル部の構造・特徴をいくつかに分類する。そして、実施の形態２の方法および装置は、判定結果での分類に応じて、適用する欠陥検出方式を切り替える。

実施の形態２では、ベベル画像の判定（図６でのステップＳ６０６）の処理内容の違いとして、ベベル画像内の各種の領域の境界を領域境界として判定・検出する。実施の形態２の装置および方法は、ベベル画像内の領域境界の有無、数、方向・角度などに応じて、ベベル部の構造・特徴をいくつかに分類する。

また、実際のベベル画像内には輝度ムラが生じ得る。例えば、狭義のベベルに対応した斜面領域内でも、輝度ムラが生じ得る。この輝度ムラについて、従来技術では対応が難しい場合がある。それに対し、実施の形態２では、ベベル画像内に輝度ムラがある場合にも、好適な判定、および好適な欠陥検出方式での対応を可能とする。

実施の形態２では、ベベル画像の内容に関して、主に輝度（言い換えると輝度に対応する画素値）について解析することで、領域境界を判定・検出する。すなわち、領域境界によって分けられる各種の領域は、輝度が比較的大きく異なる領域である。

［欠陥観察装置］
実施の形態２の欠陥観察装置の構成は図２と同様である。実施の形態２でのコンピュータシステム３は、実施の形態２の欠陥観察方法に対応した機能が実装されており、実施の形態２の欠陥観察方法に対応したコンピュータプログラムの実装を含む。そのコンピュータプログラムは、例えば記憶部１０３または外部記憶デバイス４などに格納されている。コンピュータシステム３のプロセッサは、そのコンピュータプログラムに従った処理を実行することで、実施の形態２での機能を実現する。

［半導体ウェハのベベル部の画像］
図１７は、実施の形態２に関する説明図として、試料１０である半導体ウェハのベベル部を撮像したベベル画像の例を示す。図１７の（Ａ）は、半導体ウェハ１７００の表面のトップビューとしてＸ－Ｙ平面図を示す。この半導体ウェハ１７００は、表面において、チップ１７０１、およびノッチ１７０２を有している。ベベル部１７０３以外の内周部には複数のチップ１７０１が形成されている。半導体ウェハ１７００のベベル部１７０３は、破線でリング状の領域として概略的に図示している。本例では、ベベル部１７０３の一箇所にノッチ１７０２を有する。

図１７の（Ｂ）は、ベベル部１７０３について、（Ａ）の破線で示す領域１７０４における垂直な断面図（Ｘ－Ｚ面）の例を示す。（Ｂ）の断面図において、半導体ウェハ１７００の表面には、径方向であるＸ軸方向において、内周側から外周側へ向かって順に、ウェハ上面領域１７０５、ウェハ斜面領域１７０６、およびＡｐｅｘ領域１７０７（Ａｐｅｘ：アペックス、先端）を有する。これらの領域は、図示のようにＺ軸を含む断面内において傾きが異なっている。

また、これらのウェハ面での領域に対応して、トップビューに対応するＺ軸方向からウェハ表面を撮像したベベル画像内でみた場合には、内周側から外周側へ向かって順に、上面領域Ａ、斜面領域Ｂ、および背景領域Ｃを有する。実施の形態２では、ベベル画像内において領域境界の線で分けられる各種の領域として、これらの領域を扱う。なお、本明細書では、説明上、これらの領域を、ウェハ上面領域１７０５、上面領域Ａ等の名称で定義するが、これに限定されない。

ウェハ上面領域１７０５は、水平であるＸ軸およびＹ軸の方向に平行な面にあり、狭義のベベル以外のウェハ内周部に対応した領域である。ウェハ斜面領域１７０６は、前述の狭義のベベルに対応した領域であり、Ｘ軸およびＹ軸の方向に対し所定の角度を持つ面の領域である。Ａｐｅｘ領域１７０７は、半導体ウェハ１７００の端部に相当する領域であり、ウェハ上面領域１７０５に対して垂直に切り出された領域であり、外周の側面におけるＺ軸方向を含む曲面に対応する領域である。Ａｐｅｘ領域１７０７は、トップビューでみた場合には前述のウェハエッジに相当する。

上面領域Ａは、狭義のベベル以外のウェハ内周部に対応した領域である。斜面領域Ｂは、狭義のベベルに対応した領域である。背景領域Ｃは、ウェハエッジ（Ａｐｅｘ領域１７０７）の外側にあるウェハ外領域や、前述のノッチやオリフラに対応した領域である。

図１８は、図１７の半導体ウェハ１７００における撮像位置として位置１７０８～１７１１でそれぞれ撮像した際の画像であるベベル画像の例を示す。（Ａ）は、位置１７０８での画像１８０１である。（Ｂ）は、位置１７０９での画像１８０２である。（Ｃ）は、位置１７１０での画像１８０３である。（Ｄ）は、位置１７１１での画像１８０４である。（Ｅ）は、位置１７０９での別の画像例として画像１８０５である。（Ｂ）の画像１８０２は、撮像倍率に応じて上面領域Ａと斜面領域Ｂとの境界が略直線として写っている場合であり、（Ｅ）の画像１８０５は、撮像倍率に応じて上面領域Ａと斜面領域Ｂとの境界が曲線として写っている場合である。

本例では、位置１７０８は、ベベル部１７０３において内周寄りの位置であり、位置１７０９は、ベベル部１７０３において外周寄りの位置であり、位置１７１０は、ベベル部１７０３においてノッチ１７０２付近の位置である。位置１７１１は、ベベル部１７０３においてＡｐｅｘ領域１７０７付近の位置である。各画像は、実際はフルカラー画像であり得るが、グレーによって模式で図示している。各種の領域は輝度ムラを有する場合があるが、一様なグレーの領域として模式で図示している。

（Ａ）の画像１８０１は、図１７の（Ｂ）の３種類の領域のうち上面領域Ａに対応したウェハ上面領域１８１２のみを含む場合であり、ウェハ上面領域１８１２内に欠陥１８１１を含んでいる。なお、図面では、わかりやすいように、上面領域Ａに対応した記号Ａ等も付して図示している。

（Ｂ）の画像１８０２は、３種類の領域のうち上面領域Ａに対応したウェハ上面領域１８１５、および斜面領域Ｂに対応したウェハ斜面領域１８１６を含む場合であり、ウェハ斜面領域１８１６内に欠陥１８１４を含んでいる。領域境界１８２３は、ウェハ上面領域１８１５とウェハ斜面領域１８１６との境界の線である。

（Ｃ）の画像１８０３は、３種類の領域のうち上面領域Ａに対応したウェハ上面領域１８１９、斜面領域Ｂに対応したウェハ斜面領域１８２０、および背景領域Ｃに対応したノッチ一部領域１８２１を含む場合であり、ウェハ斜面領域１８２０内に欠陥１８１８を含んでいる。領域境界１８２４は、ウェハ上面領域１８１９とウェハ斜面領域１８２０との境界の線である。領域境界１８２５は、ウェハ上面領域１８１９およびウェハ斜面領域１８２０とノッチ一部領域１８２１との境界の線である。背景領域Ｃには、本例のように、ノッチやオリフラの領域が含まれている場合がある。本例でのノッチは、ウェハ表面に対し垂直な断面を有する場合であるが、実施の形態１での例のようにノッチやオリフラにも面取りの斜面を有する場合もある。

（Ｄ）の画像１８０４は、３種類の領域のうち上面領域Ａに対応したウェハ上面領域１８４１、斜面領域Ｂに対応したウェハ斜面領域１８４２、および背景領域Ｃに対応したウェハ外領域１８４３を含む場合であり、ウェハ斜面領域１８４２内に欠陥１８４６を含んでいる。ウェハ外領域１８４３は、ノッチもオリフラも含んでいない領域である。領域境界１８４４は、ウェハ上面領域１８４１とウェハ斜面領域１８４２との境界の線である。領域境界１８４５は、ウェハ斜面領域１８４２とウェハ外領域１８４３との境界の線である。

（Ｅ）の画像１８０５は、３種類の領域のうち上面領域Ａに対応したウェハ上面領域１８５１、斜面領域Ｂに対応したウェハ斜面領域１８５２を含む場合であり、ウェハ斜面領域１８５２内に欠陥１８５３を含んでいる。領域境界１８５４は、ウェハ上面領域１８５１とウェハ斜面領域１８５２との境界の線である。領域境界１８５４は、特に、曲線として写っている場合であり、わかりやすいように曲がり度合いを誇張して図示している。

上面領域Ａは、Ｚ軸方向で上からみた場合に、ＳＥＭ２（図２）の検出器１１１との距離が相対的に近いので、画像内での輝度が相対的に高くなる。それに対し、背景領域Ｃは、ステージ１０９等に対応し、Ｚ軸方向で上からみた場合に、ＳＥＭ２（図２）の検出器１１１との距離が相対的に遠いので、画像内での輝度が相対的に低くなる（図面では黒で図示している）。

実施の形態２では、ベベル画像内のウェハ構造について、一次的には領域境界を扱い、二次的には、領域境界によって分けられる上面領域Ａ、斜面領域Ｂ、および背景領域Ｃといった主に３種類の領域を扱う。ノッチやオリフラを識別・区別する場合には、背景領域Ｃを、さらに、ウェハ外領域、ノッチ領域、オリフラ領域といった種類に分けてもよい。本明細書では、３種類の領域のうちの２種類の領域の間の境界を、領域境界と記載・定義する。領域境界は、これに限らず、領域境界線などと表現してもよい。領域境界は、図１８の例のように、輝度が比較的大きく異なる領域の間にある。

領域境界は、構造物の実態に応じた直線または円弧の曲線である。具体的には、図１７の（Ｂ）のウェハ上面領域１７０５とウェハ斜面領域１７０６との境界の場合、領域境界の実態は（Ａ）に示すように曲線である。同様に、ウェハ斜面領域１７０６と背景領域Ｃとの境界（すなわちＡｐｅｘ領域１７０７）の場合、領域境界の実態は曲線である。ウェハ上面領域１７０５またはウェハ斜面領域１７０６と、ノッチ領域との境界の場合、領域境界の実態は（Ａ）に示すように直線である。同様に、図１の（ａ３）のようなオリフラ領域との境界の場合も、領域境界の実態は直線である。

実施の形態２のベベル画像の例（図１８での（Ａ）～（Ｄ））では、撮像視野が比較的狭いことから、ベベル画像内では、領域境界は、構造物の実態が曲線であっても、殆ど直線に見える。後述するが、領域境界の直線と曲線との違いについては、直線と曲線とを区別して処理する方法を基本とするが、すべてを略直線とみなして処理する方法なども可能である。

図１７や図１８の例のように、ウェハ上面に対し垂直なＺ軸方向からベベル部１７０３を撮像したトップビューのベベル画像では、撮像位置によって、上面領域Ａ、斜面領域Ｂ、および背景領域Ｃの各種の領域の写り込みの有無や、当該画像内での領域境界の方向・角度が異なる。

図１８の例では、（Ａ）の画像１８０１は、上面領域Ａのみが有り、領域境界が無しである。（Ｂ）の画像１８０２は、上面領域Ａと斜面領域Ｂが有り、領域境界が１つ有りである。（Ｃ）の画像１８０３は、上面領域Ａと斜面領域Ｂと背景領域Ｃ（特にノッチ領域）とが有り、領域境界が２つ有りであり、２つの領域境界の方向・角度が大きく異なる。（Ｄ）の画像１８０４は、上面領域Ａと斜面領域Ｂと背景領域Ｃ（ウェハ外領域）とが有り、領域境界が２つ有りであり、２つの領域境界の方向・角度が概略同じである。（Ｅ）の画像１８０５は、上面領域Ａと斜面領域Ｂが有り、曲線による領域境界が１つ有りである。

各領域境界は、ベベル画像内での方向、言い換えると角度を有する。本明細書では、この方向・角度を、領域境界角度と記載・定義する。ベベル画像ごとに、領域境界角度が様々である。また、実施の形態２では、ベベル画像内に複数の領域境界がある場合に、それらの領域境界の方向・角度が、概略的に同じであるか、十分に大きく異なるかを区別する。例えば、２つの領域境界の角度の差が閾値以上である場合、それらの領域境界の方向・角度は大きく異なると判断される。

ベベル画像での領域境界の位置や角度についての表現やデータ構造は限定しない。一例では、ベベル画像での領域境界の位置や角度を表現するために、例えばベベル画像の左上の画素の座標を原点（０，０）とし、上辺に対応したＸ軸方向（言い換えると横方向）、および左辺に対応したＹ軸方向（言い換えると縦方向）を用いる。Ｘ軸方向を例えば角度＝０度とする。図１８の例では、領域境界１８２３の角度は、－４５度程度（あるいは＋３１５度程度）である。領域境界１８２４の角度は、＋１５度程度である。領域境界１８２５の角度は、－７５度程度である。

実施の形態２でのコンピュータシステム３は、ベベル画像から、少なくとも、図１８の例のような領域境界を検出し、領域境界の角度を算出する。また、背景領域Ｃには、特にノッチ領域が含まれる場合やオリフラ領域が含まれる場合と、ノッチやオリフラが無いウェハ外領域が含まれる場合とがあるが、それらの領域の判別までは必須ではない。

［欠陥観察の処理シーケンス］
図１９を用いて、実施の形態２の欠陥観察装置で実施される欠陥観察方法について説明する。図１９は、実施の形態２の欠陥観察方法の処理フローを示し、図２のコンピュータシステム３（特に制御部１０２のプロセッサ）は、本フローに従った処理を実行する。

実施の形態２の欠陥観察方法は、第１ステップＳ１として、半導体ウェハのベベル部を撮像したベベル画像１９０５を取得する画像撮像ステップと、第２ステップＳ２として、ベベル画像１９０５中の欠陥部位を検出する欠陥検出ステップとを有する。第１ステップは実施の形態１と同様である。

第２ステップＳ２である欠陥検出ステップは、詳しくは、判定ステップＳ１９０６と、方式切り替えステップＳ１９０７と、欠陥検出ステップＳ１９０８とを有する。判定ステップＳ１９０６は、撮像情報等を用いずに、ベベル画像１９０５（言い換えると各撮像位置の画像）を用いて、半導体ウェハの構造として領域境界などを判定して判定結果１９０６を得るステップである。方式切り替えステップＳ１９０７は、判定ステップＳ１９０６の判定結果１９０６に基づいて、複数（ここでは第１から第ＮまでのＮ個）の候補の欠陥検出方式１９１１～１９１４から、当該ベベル画像１９０５に適用する１つの欠陥検出方式を選択して切り替えるステップである。欠陥検出ステップＳ１９０８は、方式切り替えステップＳ１９０７で切り替えられた欠陥検出方式で、当該ベベル画像１９０５から欠陥部位を検出し、欠陥検出結果として欠陥座標１９０８を得るステップである。その後、ステップＳ１９０９の観察画像撮像以降は、実施の形態１と同様である。

半導体ウェハのベベル部の欠陥観察に関して、図１８の例のように、ベベル画像では、撮像位置によって、上面領域Ａ、斜面領域Ｂ、ノッチ等を含む背景領域Ｃの写り込みの有無や、ベベル画像内での領域境界の方向・角度が異なる。そのため、課題として、従来の単一の欠陥検出方式による欠陥検出は困難なことがあった。そこで、実施の形態２では、ベベル画像を用いて、半導体ウェハの構造として、領域境界の有無や数、領域境界角度などを判定し、その判定結果に基づいて、複数の欠陥検出方式から、適用する欠陥検出方式を切り替える。これにより、従来よりも欠陥検出の精度が向上する。

図１９で、実施の形態２の欠陥観察方法は、欠陥観察対象の半導体ウェハ１９０１と、欠陥検査装置からの欠陥候補座標１９０２とを入力として、第１ステップＳ１で、各欠陥候補座標１９０２に対し、画像撮像ステップＳ１９０２を実行し、各ベベル画像１９０５を得る。実施の形態２の欠陥観察方法は、各ベベル画像１９０５に対し、第２ステップＳ２で、判定ステップＳ１９０６、方式切り替えステップＳ１９０７、および欠陥検出ステップＳ１９０８を実行して、欠陥座標１９０８を得る。実施の形態２の欠陥観察方法は、得られた欠陥座標１９０８を用いて、観察画像撮像ステップＳ１９０９を実行して、観察画像１９０９を得る。実施の形態２の欠陥観察装置は、このような一連の処理を、全ての欠陥候補座標１９０２に対し同様に繰り返して実行し、全ての欠陥候補座標１９０２の観察画像１９０９を取得して、欠陥観察を終了する。

［判定ステップ］
図２０には、図１９の判定ステップＳ１９０６で判定する半導体ウェハの構造の例を示す。判定ステップＳ１９０６では、コンピュータシステム３は、入力されたベベル画像１９０５における、領域境界の有無、曲線の領域境界の有無、および、ノッチ／オリフラの有無を判定する。コンピュータシステム３は、これらの判定に応じて、ベベル画像をいくつかに分類する。図２０の例では、表の第１行の「画像例」において、第１事例から第４事例までの４個の事例のベベル画像を示している。なお、説明上、実施の形態２での第１事例等は、実施の形態１（図７）での第１事例等とは別とする。表の第２行の「領域境界の有無」は、ベベル画像内で検出される領域境界の有無を記載している。この領域境界は直線でも曲線でもよい。表の第３行の「曲線の領域境界の有無」は、ベベル画像内で検出される領域境界として、特に曲線である領域境界の有無を記載している。表の第４行の「ノッチ／オリフラの有無」は、ベベル画像内で検出される領域境界で分けられる領域に関して、ノッチまたはオリフラの領域の有無を記載している。

第１事例の画像２００１は、図１８での（Ａ）の画像１８０１と同様である。第２事例の画像２００２は、図１８での（Ｂ）の画像１８０２と同様である。第３事例の画像２００３は、図１８での（Ｃ）の画像１８０３と同様である。第４事例の画像２００４は、図１８での（Ｅ）の画像１８０５と同様である。第２事例の画像２００２は、撮像の視野が比較的狭い場合、言い換えると撮像倍率が比較的高い場合に、領域境界の線が直線として写っている場合の画像例である。第４事例の画像２００４は、撮像の視野が比較的広い場合、言い換えると撮像倍率が比較的低い場合に、領域境界の線が曲線として写っている場合の画像例である。

なお、図１８での（Ｄ）の画像１８０４は、２つの領域境界が検出された場合であるが、領域境界の数が１つか２つ以上かに依らずに、領域境界の角度の態様に応じて、図２０での第２分類とされる。２つ以上の領域境界の角度の差が十分に小さい場合には、図２０での第２分類とされ、２つ以上の領域境界の角度の差が十分に大きい場合には、図２０での第３分類とされる。

コンピュータシステム３は、例えば画像２００１に対しては、「領域境界が無し」と判定する。この場合、曲線の領域境界の有無、およびノッチ／オリフラの有無は、関係なしとなる。コンピュータシステム３は、例えば画像２００２に対しては、「領域境界が有り」と判定し、当該画像中の領域境界のうち「曲線の領域境界が無し」と判定し、また、「ノッチ／オリフラが無し」と判定する。コンピュータシステム３は、例えば画像２００３に対しては、「領域境界が有り」と判定し、当該画像中の領域境界のうち「曲線の領域境界が無し」と判定し、また、「ノッチ／オリフラが有り」と判定する。コンピュータシステム３は、例えば画像２００４に対しては、「領域境界が有り」と判定し、当該画像中の領域境界のうち「曲線の領域境界が有り」と判定し、また、「ノッチ／オリフラが無し」と判定する。

ノッチ／オリフラの有無の判定は、後述するが（図２２）、領域境界の数と角度とを用いて可能である。例えば、領域境界の数が２個で、それらの領域境界角度の差が閾値以上である場合、「ノッチまたはオリフラが有り」と判定できる。なお、実施の形態２では、ノッチまたはオリフラが有る場合には、同じ欠陥検出方式を適用できるので、ノッチとオリフラとの区別・識別は必須ではない。

また、実施の形態２（図１９）では、基本構成として、領域境界における直線と曲線との区別・識別を行う構成（図２１）であるが、これは必須ではない。より簡易化した構成としては、領域境界のすべてを直線に近似して処理する構成でもよい（図２３）。直線と曲線とを区別せずに略直線として扱う場合、図２０の第２事例と第４事例とは１つの分類（第２分類）に統合できる。

コンピュータシステム３は、上記例のように、ベベル画像内における異なるウェハ構造・特徴に応じて、具体的には領域境界の態様に応じて、ベベル画像をいくつかに分類する。実施の形態２の図２０の例では、第１分類から第４分類までの４つに分類される。そして、コンピュータシステム３は、その分類に応じて、当該ベベル画像に適用する適切な欠陥検出方式を選択して切り替える。実施の形態２の例では、第１から第３までの３種類の欠陥検出方式から選択される。

図２０の（Ｂ）の表は、（Ａ）に対応した判定結果・分類に応じた欠陥検出方式の選択についてまとめたものを示している。第１分類の場合に、適用可能な候補となる欠陥検出方式は、図１９の第１の欠陥検出方式１９１１、第２の欠陥検出方式１９１２、および第３の欠陥検出方式１９１３である。第２分類の場合には、第２の欠陥検出方式１９１２、および第３の欠陥検出方式１９１３である。第３分類の場合には、第３の欠陥検出方式１９１３である。第４分類の場合には、第３の欠陥検出方式１９１３である。また、第１分類の場合に、特に有効な欠陥検出方式は、第１の欠陥検出方式１９１１である。第２分類の場合に、特に有効な欠陥検出方式は、第２の欠陥検出方式１９１２である。第３分類の場合に、特に有効な欠陥検出方式は、第３の欠陥検出方式１９１３である。第４分類の場合に、特に有効な欠陥検出方式は、第３の欠陥検出方式１９１３である。実施の形態２の例では、それぞれの分類の場合に、特に有効な欠陥検出方式として図示した方式を適用する。第１～第３の欠陥検出方式の詳細については後述する。

図１９のステップＳ１９０７の方式切り替えの処理例としては以下である。コンピュータシステム３は、判定結果１９０６で「領域境界が無し」である場合（図２０での第１事例）、第１分類とし、第１分類に適した第１の欠陥検出方式に切り替える。また、コンピュータシステム３は、判定結果１９０６で、「領域境界が有り」、かつ、「曲線の領域境界が無し」、かつ、「ノッチ／オリフラが無し」である場合（図２０での第２事例）、第２分類とし、第２分類に適した第２の欠陥検出方式に切り替える。また、コンピュータシステム３は、判定結果１９０６で、「領域境界が有り」、かつ、「曲線の領域境界が無し」、かつ、「ノッチ／オリフラが有り」である場合（図２０での第３事例）、第３分類とし、第３分類に適した第３の欠陥検出方式に切り替える。また、コンピュータシステム３は、判定結果１９０６で、「領域境界が有り」、かつ、「曲線の領域境界が有り」である場合には、第４分類とし、第４分類に適した第３の欠陥検出方式に切り替える。

［判定ステップの詳細］
図２１を用いて、判定ステップＳ１９０６の判定処理の詳細について説明する。ステップＳ２１０１で、コンピュータシステム３は、ベベル画像１９０５に対応した入力のベベル画像２１０１中の領域境界を検出し、検出結果として、領域境界情報（言い換えると領域境界画像）２１０２を得る。本例では、入力のベベル画像２１０１が図２０の第３事例の画像２００３である場合を図示している。ベベル画像２１０１内の領域境界の検出は、公知の画像処理技術を用いて、ベベル画像２１０１内の輝度の分布を判断することで可能である。一例としては、図示の破線矢印の方向に輝度を調べた場合に、輝度が十分に大きく変化する箇所が検出できる。このような輝度変化箇所が連続的に直線状に分布している場合、その直線状の箇所は領域境界に該当する。

領域境界情報２１０２は、データ構造例として画像としているが、これに限定されない。当該領域境界画像２１０２は、画素毎に、領域境界に該当するかどうかを表す値が格納されている。本例では、領域境界画像２１０２は、図示する２つの領域境界として、領域境界２１０３，２１０４が検出されている。これらは、図１８での領域境界１８２５，１８２４と対応している。各画素値は、例えば、領域境界に該当しない場合には第１の値、領域境界２１０３に該当する場合には第２の値、領域境界２１０４に該当する場合には第３の値が格納されている。なお、コンピュータシステム３は、１つのベベル画像内に複数の領域境界を検出した場合には、各領域境界に、識別情報や位置座標情報などを付与して管理してもよい。

次に、コンピュータシステム３は、ステップＳ２１０２で、領域境界情報２１０２における領域境界ごとに、線が直線か曲線かを判定し、判定結果として直線曲線判定結果２１０５を取得する。直線か曲線かの判定の手法については限定せず、公知の画像処理技術を適用できる。直線曲線判定結果２１０５は、領域境界ごとに、直線であるか曲線であるかを表す情報が格納されており、領域境界情報２１０２と関連付けて管理される。例えば、領域境界２１０３が直線、領域境界２１０４が直線である。実施の形態２では、このような直線と曲線との区別・識別の判定が行われる。

次に、コンピュータシステム３は、ステップＳ２１０３で、領域境界情報２１０２における領域境界ごとに、線の方向・角度を、領域境界角度として算出する。ステップＳ２１０３で算出された結果は、領域境界角度情報２１０６として得られる。領域境界角度情報２１０６は、領域境界情報２１０２および直線曲線判定結果２１０５と関連付けて管理される。例えば、領域境界２１０３（言い換えると第１の領域境界）については、領域境界角度として第１の角度（例えば－７５度）が得られ、領域境界２１０４（言い換えると第２の領域境界）については、領域境界角度として第２の角度（例えば＋１５度）が得られる。

また、コンピュータシステム３は、領域境界角度の算出に限定せずに、例えば、領域境界が曲線である場合には、曲率などを算出してもよい。この場合、曲率などの情報も、領域境界角度情報２１０５に含めて格納される。ステップＳ２１０２で算出された直線曲線判定結果２１０５や、ステップＳ２１０３で算出された領域境界角度情報２１０６は、のちの処理ステップで利用される。

次に、コンピュータシステム３は、ステップＳ２１０４で、上記ベベル画像２１０１内で検出した領域境界の数を含む領域境界情報２１０２、角度を含む領域境界角度情報２１０６、および直線曲線判定結果２１０５に基づいて、撮像位置のベベル画像２１０１における半導体ウェハの構造・特徴を判定し、判定結果２１０８を得る。この構造・特徴とは、図２０のように、領域境界の有無や数や角度の態様である。言い換えると、この構造・特徴は、領域境界に応じて分けられた図１７の上面領域Ａ、斜面領域Ｂ、背景領域Ｃといった各種の領域についての態様である。図２１の例では、ベベル画像２１０１は、図２０での第３分類に該当すると判定される。判定結果２１０８は、データ構造を限定せず、図２０の表のように「領域境界の有無」などを含んだ情報としてもよいし、予め規定された分類（例えば第１分類～第４分類）を表す情報としてもよい。

ベベル画像においては、図１７や図１８のような上面領域Ａ、斜面領域Ｂ、および、ノッチ／オリフラやウェハ外領域を含む背景領域Ｃのそれぞれの領域において、特徴的なパターンは存在しない。そのため、課題として、従来、撮像情報を用いずに撮像位置におけるベベル画像内の半導体ウェハの構造を判定することは困難であった。そこで、実施の形態２では、ベベル画像において、各種の領域の境界である領域境界では輝度が急激に変化することに着目し、これらの領域境界を検出する。そして、実施の形態２では、領域境界の数や角度によって、半導体ウェハの構造・特徴を分類する。言い換えると、実施の形態２では、図２０のように、分類として、領域境界の有無、曲線の領域境界の有無、ノッチ／オリフラの有無といった態様を特定する。これにより、実施の形態２では、誤差が含まれ得る撮像位置等の撮像情報を用いずとも、ベベル画像内の構造・特徴を分類し、分類ごとに適した欠陥検出方式を適用可能となる。

ステップＳ２１０１では、コンピュータシステム３は、領域境界の検出の処理例としては、ベベル画像２１０１に、ソーベルフィルタ等の、輝度変化がある箇所で出力値が大きくなるフィルタを適用し、ハフ変換等によって直線や曲線を検出することで、それぞれの領域境界を検出する。ステップＳ２１０１の結果、領域境界ごとに、その領域境界を構成する１つ以上の画素が紐づけられる。

ステップＳ２１０２では、コンピュータシステム３は、直線・曲線の判定の処理例としては、ベベル画像２１０１およびそれに対応する領域境界情報２１０２における画素ごとに、輝度勾配の方向を算出する。例えば、図示する領域境界２１０３上のある画素については、破線矢印で示すように、輝度勾配の方向（その方向を表す角度）を算出できる。そして、コンピュータシステム３は、領域境界を構成する画素群における各画素の輝度勾配の方向を比較する。コンピュータシステム３は、各画素の輝度勾配の方向が、所定の範囲内（例えば１度以内）である場合には、当該領域境界の線が直線であると判定し、そうでない場合には、曲線であると判定する。ステップＳ２１０２の結果、領域境界ごとに、直線か曲線かという情報が紐づけられる。なお、領域境界の画素ごとに、輝度勾配の方向などの情報も紐づけて保持してもよい。

ステップＳ２１０３では、コンピュータシステム３は、領域境界角度の算出の処理例としては、領域境界ごとに、直線と判定された領域境界に対しては、輝度勾配の方向を算出または参照する。また、コンピュータシステム３は、曲線と判定された領域境界に対しては、曲率などを算出してもよい。コンピュータシステム３は、領域境界画像２１０２から、直線である領域境界の輝度勾配の方向に対し、垂直方向を、その領域境界の延在の方向とし、その延在の方向に対応する領域境界角度を算出する。例えば、ベベル画像の所定の方向（例えばＸ軸方向）を角度の基準として、領域境界角度を算出する（後述の図２３）。領域境界角度の算出の方法は、これに限定されない。

ステップＳ２１０４で、ウェハ構造の判定の処理例としては以下である。コンピュータシステム３は、ベベル画像内に領域境界が１つ以上検出された場合には、「領域境界が有り」と判定し、領域境界が検出されなかった場合には「領域境界が無し」と判定する。また、コンピュータシステム３は、「領域境界が有り」の場合に、検出された領域境界のうち、ステップＳ２１０２で曲線と判定された領域境界が１つ以上ある場合には、「曲線の領域境界が有り」と判定し、それ以外の場合、すなわち、すべての領域境界が直線である場合には、「曲線の領域境界が無し」と判定する。

また、コンピュータシステム３は、「曲線の領域境界が無し」の場合において、他の領域境界の角度と異なる領域境界が存在するかどうかを判断する。言い換えると、コンピュータシステム３は、ある領域境界の角度に対する他の領域境界の角度の差が、十分に大きいかどうか、例えば、領域境界角度の差分が閾値以上であるかを判断する。例えば、コンピュータシステム３は、領域境界同士の領域境界角度の差分が閾値（例えば１０度）以上である場合に、「領域境界角度が異なる」と判定してもよい。コンピュータシステム３は、他の領域境界の角度と異なる領域境界が存在する場合には、「ノッチ／オリフラが有り」と判定し（図２０での第３分類）、それ以外の場合には、「ノッチ／オリフラが無し」と判定する。

例えば図１８の（Ｄ）の画像１８０４の場合では、領域境界１８４４の角度と、領域境界１８４５の角度との差分が十分に小さいので、「ノッチ／オリフラが無し」と判定される。図１８の（Ｃ）の画像１８０３の場合では、領域境界１８２４の角度と、領域境界１８２５の角度との差分が十分に大きいので、「ノッチ／オリフラが有り」と判定される。

図２１の判定処理と図２０の分類は、一例を示しており、これに限定するものではない。実施の形態２の欠陥観察方法および装置は、ベベル画像内から領域境界を検出し、領域境界の態様に応じていくつかに分類を行うものである。

［ノッチ／オリフラの有無の判定］
図２２は、領域境界角度を用いたノッチ／オリフラの有無の判定についての補足説明図を示す。前述のように、背景領域Ｃに関しては、詳細には、ウェハ外領域、ノッチ領域、オリフラ領域の３種類の場合がある。コンピュータシステム３は、領域境界角度を用いて、これらの領域の有無を判別できる。（ａ）の画像２２０１は、背景領域Ｃとしてウェハ外領域のみを含む例を示し、ノッチ領域やオリフラ領域を含んでいない。この画像２２０１は、１つの領域境界２２０５として直線を有する。この場合、プロセッサは、背景領域Ｃがウェハ外領域であり、「ノッチ／オリフラが無し」と判定できる。また、プロセッサは、領域境界２２０５が曲線として写っている場合には、より高精度に、背景領域Ｃがウェハ外領域であると推定できる。これに限らず、プロセッサは、さらに各領域の輝度などを加味して、各種の領域の有無を判定してもよい。

（ｂ）の画像２２０２は、背景領域Ｃとしてノッチ領域が含まれている例を示す。この画像２２０２は、２つの領域境界として、領域境界２２０６、領域境界２２０７を有する。この場合、プロセッサは、領域境界２２０６の角度と、領域境界２２０７の角度との差分α１が、閾値以上かを確認し、閾値以上である場合に、ノッチ領域またはオリフラ領域があると判定する。本例では、領域境界２２０７の角度が領域境界２２０６の角度に対して十分に大きく、差分α１が閾値以上であるため、「ノッチ／オリフラが有り」と判定される。より詳細には、輝度が低い方の背景領域Ｃにおいて、領域境界２２０６に接する領域と、領域境界２２０７に接する領域とがあり、一方の領域がウェハ外領域に相当し、他方の領域（例えば領域２２０８）がノッチ領域に相当する。

（ｃ）の画像２２０３は、（ｂ）と同様であるが、背景領域Ｃとしてオリフラ領域が含まれている例を示す。この画像２２０３は、２つの領域境界として、領域境界２２０９、領域境界２２１０を有する。この場合、プロセッサは、領域境界２２０９の角度と、領域境界２２１０の角度との差分α２が、閾値以上かを確認し、閾値以上である場合に、ノッチ領域またはオリフラ領域があると判定する。本例では、領域境界２２１０の角度が領域境界２２０９の角度に対して十分に大きく、差分α２が閾値以上であるため、「ノッチ／オリフラが有り」と判定される。例えば領域２２１１がオリフラ領域に相当する。

プロセッサは、各領域境界が直線か曲線かの情報を用いる場合には、より高精度に、背景領域Ｃがウェハ外領域かノッチ／オリフラ領域かを推定できる。

なお、変形例としては、上記領域境界角度の差分に関する閾値を２種類以上用意し、領域境界角度の差分がどの閾値範囲に該当するかによって、ノッチ領域の有無とオリフラ領域の有無とを区別して判定してもよい。

［領域境界の直線と曲線について］
図２３は、図２０や図２１の補足として、領域境界が直線である場合や曲線である場合についての説明図を示す。図２３の（ａ）のベベル画像２３０１は、領域境界が直線２３１１として写っている例を示す。図２３では輝度に関しては捨象して模式で示している。（ａ）の画像の場合、直線２３１１として検出された領域境界の方向・角度は、例えば角度θとして算出できる。

なお、注意事項として、この直線２３１１は、あくまで画像上の見え方であって、この直線２３１１に対応する構造物の実態が直線であるか曲線であるかは別の観点である。ウェハ寸法や撮像倍率などに応じて、ベベル画像内での領域境界の線の見え方は異なってくる。実態が曲線（例えば図１７のＡｐｅｘ領域１７０７）であっても、撮像倍率が高い場合には、略直線として写り込む。例えば図１８の（Ｃ）での領域境界１８２４は、実態としてはウェハ外周付近に存在する、ウェハ上面領域１７０５とウェハ斜面領域１７０６との境界であり、撮像倍率が小さい場合には曲線として写るが、撮像倍率が大きい場合には略直線として写る。それに対応する図２０の画像２００３では、当該領域境界１８２４が略直線として写っているため、「曲線の領域境界は無し」と判定されている。

図２３の（ｂ）の画像２３０２は、領域境界が曲線２３１２として写っている例を示す。この曲線２３１２は、曲がり度合いを誇張して模式で示している。コンピュータシステム３は、画像２３０２から領域境界としてこのような曲線２３１２をその形状のまま検出して、領域境界画像２１０２（図２１）として保持しても構わない。（ｂ）の画像２３０２の場合に、曲線２３１２である領域境界の角度は、例えば１本の直線に近似することで算出できる。

例えば、（ｃ）の画像２３０３では、領域境界の曲線２３１２が、１本の直線２３１３（言い換えると近似直線）に近似されている。コンピュータシステム３は、例えば前述の輝度勾配の方向等に基づいて、曲線２３１２の曲がり度合いが一定の度合いまでの場合に、このように１本の直線に近似してもよい。（ｃ）の場合、直線２３１３による領域境界の角度は、例えば角度θとして算出できる。

また、（ｄ）の画像２３０４は、（ｂ）の曲線２３１２を直線に近似する別の例を示している。この例では、曲線２３１２は、近似直線２３１４として、複数の直線（言い換えると線分）に近似されている。この近似直線２３１４は、例えば４個の線分のつながりによって構成されている。（ｄ）の場合、近似直線２３１４による領域境界の角度は、それぞれの線分ごとの角度として算出してもよい。

また、検出された領域境界が曲線である場合に、コンピュータシステム３は、その曲線の曲がり度合いを表す情報、例えば曲率を算出してもよい。コンピュータシステム３は、曲線上の任意の画素位置で曲率を算出してもよい。例えば、（ｂ）の画像２３０２の場合で、曲線２３１２上の概略的に中間付近の画素ｐ０の点をとり、その点での曲率を算出してもよい。また、曲率に限らずに、例えば、（ｄ）の画像２３０４の場合では、線分に分ける画素の点ごとに、隣接する２つの線分が為す角度を算出してもよい。

［第１の欠陥検出方式（欠陥検出方式Ａ）］
図２４以降を用いて、第１の欠陥検出方式１９１１について説明する。図２４は、第１の欠陥検出方式１９１１での処理フロー等を示す。この第１の欠陥検出方式１９１１の処理フローは、参照画像生成ステップＳ２４０１、欠陥検出ステップＳ２４０２を有する。参照画像生成ステップＳ２４０１では、コンピュータシステム３は、ベベル画像１９０５と対応した対象のベベル画像２４０１を入力し、そのベベル画像２４０１と比較するための参照画像２４０３を生成する。欠陥検出ステップＳ２４０２では、コンピュータシステム３は、ベベル画像２４０１と参照画像２４０３とを用いて、ベベル画像２４０１中の欠陥部位を検出し、検出結果として、欠陥座標２４０４を取得する。

参照画像生成ステップＳ２４０１では、コンピュータシステム３は、まずステップＳ２４０３で、ベベル画像２４０１の画素ごとに、当該画素および当該画素の周辺の１つ以上の画素を、参照画像２４０３の画素値の決定に用いるための画素群（生成用画素群とも記載する）２４０２として算出する（後述の図２５）。次に、ステップＳ２４０４で、コンピュータシステム３は、生成用画素群２４０２を用いて、参照画像２４０３を生成する。

図１７での位置１７０８で撮像した画像（例えば図１８の（Ａ）の画像１８０１）のように、ベベル画像中に、欠陥以外に上面領域Ａのみを含む場合に、このようなベベル画像のみを用いて好適に欠陥を検出できる方法が必要である。特に、ベベル画像中で１つの上面領域Ａのみであっても大域的に輝度値が変化する場合があり、これは一般的には輝度ムラなどと呼ばれる。この場合に、当該ベベル画像のみを用いて好適に欠陥を検出できる方法が必要である。ベベル画像中に斜面領域Ｂのみを含む場合も同様である。

そこで、実施の形態２での第１の欠陥検出方式１９１１は、そのような上面領域Ａのみ（または斜面領域Ｂのみ）を含むベベル画像２４０１を対象として、ベベル画像２４０１の画素ごとに、生成用画素群２４０２を算出し、その生成用画素群２４０２を用いて参照画像２４０３を生成する。これにより、領域内の輝度ムラやノイズの影響を低減した上で、好適な参照画像２４０３を生成できる。そして、欠陥以外に１種類の領域のみを含むベベル画像２４０１のみを用いて、高精度に欠陥検出ができる。

ステップＳ２４０３では、コンピュータシステム３は、生成用画素群の算出の処理例としては、ベベル画像２４０１の画素ごとに、当該画素（着目画素とも記載する）からの距離が近い画素（例えば１０画素以内の画素）を、生成用画素群として算出する。例えば、プロセッサは、所定の距離として１０画素を用いた場合、着目画素から１０画素以内に該当する周辺画素を、生成用画素群として設定する。

ステップＳ２４０４では、コンピュータシステム３は、参照画像の生成の処理例としては、ベベル画像２４０１の着目画素ごとに、対応する生成用画素群の輝度値の平均値を算出し、その平均値を参照画像２４０３の対応する位置の画素の輝度値とする。

このように、第１の欠陥検出方式では、着目画素に対し距離の近い画素を生成用画素群として算出することで、領域内の輝度ムラの影響を低減する。また、生成用画素群の輝度値の平均値を参照画像２４０３の画素の輝度値とすることで、ノイズの影響を低減し、好適な参照画像２４０３を生成できる。

ステップＳ２４０２では、コンピュータシステム３は、欠陥部位の検出の処理例としては、ベベル画像２４０１と参照画像２４０３との差分を算出し、差分値が、予め設定された閾値よりも大きな画素を、欠陥部位に該当すると判定し、その画素を欠陥座標２４０４として取得する。なお、他の手法としては、差分値が閾値よりも大きな複数の画素を、距離等でグルーピングし、グルーピングされた画素領域の中心座標などを、欠陥座標２４０４として取得してもよい。

図２５は、ステップＳ２４０３の生成用画素群の算出に関する補足説明図である。左側のベベル画像２５０１のうち一部の画素領域の拡大を右側に図示している。ある１つの着目画素２５０１を黒色で示す。プロセッサは、着目画素２５０１に対し、２次元平面内での周辺に、すなわちＸ軸方向およびＹ軸方向を含む各方向に、画素距離として所定の距離を設定し、各方向の画素距離に対応した範囲として算出範囲２５０２を設定する。本例では、画素距離は、Ｘ軸方向およびＹ軸方向で正負のそれぞれの方向に３画素とする場合を示す。着目画素２５０１に対し、Ｘ軸およびＹ軸に対する斜め方向などにも、所定の距離に対応した算出範囲が設定される。所定の距離に対応した算出範囲内に該当する周辺画素２５０３（斜線パターンで示す）が、生成用画素群とされる。なお、画素距離による算出範囲２５０２の設定は、言い換えると、着目画素２５０１の周辺における周辺画素２５０３のマトリクスの設定として捉えてもよい。

なお、実施の形態２での第１の欠陥検出方式は、実施の形態１（図６）での（Ａ）の統計画像比較方式と類似である。実施の形態２での第１の欠陥検出方式は、上記のように着目画素毎に周辺の画素を参照画像の生成用画素とする方式であるため、ベベル画像内に輝度ムラがある場合でも対応可能である。

［第２の欠陥検出方式（欠陥検出方式Ｂ）］
図２６以降を用いて、第２の欠陥検出方式１９１２について説明する。第２の欠陥検出方式１９１２は、参照画像生成ステップＳ２６０１、欠陥検出ステップＳ２６０２を有する。参照画像生成ステップＳ２６０１では、コンピュータシステム３は、対象のベベル画像２６０１、および領域境界角度情報２１０６を入力し、対象のベベル画像２６０１と比較するための参照画像２６０３を生成する。欠陥検出ステップＳ２６０２では、コンピュータシステム３は、ベベル画像２６０１と参照画像２６０３とを用いて、ベベル画像２６０１中の欠陥部位を検出し、欠陥座標２６０４を取得する。

参照画像生成ステップＳ２６０１では、コンピュータシステム３は、まずステップＳ２６０３で、ベベル画像２６０１の画素ごとに、領域境界角度情報２１０６に基づいて、生成用画素群２６０２を算出する（後述の図２７）。次に、ステップＳ２６０４で、コンピュータシステム３は、生成用画素群２６０２を用いて、参照画像２６０３を生成する。

図１７の位置１７０９で撮像した画像（図１８での（Ｂ）の画像１８０２）のように、ベベル画像中に、欠陥以外に上面領域Ａと斜面領域Ｂとの２種類の領域を含む場合に、当該ベベル画像のみを用いて好適に欠陥を検出できる方法が必要である。そこで、実施の形態２での第２の欠陥検出方式１９１２は、ベベル画像の画素ごとに、領域境界角度に基づいて、生成用画素群２６０２を算出し、生成用画素群２６０２を用いて参照画像２６０３を生成する。これにより、第２の欠陥検出方式では、欠陥以外に上面領域Ａおよび斜面領域Ｂを含むベベル画像のように、撮像位置に応じて領域境界の方向・角度が異なる場合でも、好適な参照画像２６０３を生成できる。そして、ベベル画像のみを用いて高精度に欠陥検出ができる。ベベル画像中に他の２種類の領域を含む場合にも同様である。

ステップＳ２６０３では、コンピュータシステム３は、生成用画素群の算出の処理例としては、ベベル画像２６０１の画素ごとに、領域境界角度の方向に存在する画素を、生成用画素群として算出する。プロセッサは、ベベル画像２６０１の画素ごとに、当該画素からの距離、および領域境界角度に基づいて、生成用画素群を算出する。ステップＳ２６０４の参照画像の生成や、ステップＳ２６０２の欠陥検出は、図２４の第１の欠陥検出方式の場合と同様の処理例が適用できる。

図１７のウェハ上面領域１７０５やウェハ斜面領域１７０６内に輝度ムラがある場合には、輝度ムラの領域が正常であっても、欠陥として誤検出されることがある。また、実施の形態２でのベベル画像は、ＳＥＭ２（図２）による画像であり、当該画像の視野が比較的狭い（言い換えると撮像倍率が高い）ことから、領域境界は、ベベル画像内では直線に見えることが多い。これに限らず、当該画像の視野が比較的広い場合には、領域境界は、ベベル画像内でも曲線として見えることがある。

領域境界が曲線である場合において、領域境界角度の方向に存在する画素のすべてを生成用画素群として算出する場合（後述の図２８）、輝度値が大きく異なる領域の画素が生成用画素群に含まれることになり、正常部位を欠陥として誤検出することがある。そこで、第２の欠陥検出方式１９１２では、ベベル画像の画素ごとに、領域境界方向を基準としつつ、当該画素からの距離に基づいて、生成用画素群に含まれる画素を限定する。

図２７は、ステップＳ２６０３の生成用画素群の算出に関する処理例を示す。この処理例では、プロセッサは、着目画素からの距離（画素距離Ｄとも記載する）、および領域境界角度に基づいて、生成用画素群を決定する。左側のベベル画像２７０１は、上面領域Ａと斜面領域Ｂとを含む例であり、領域境界２７０３を有する。ベベル画像２７０１のうちの一部の画素領域である局所領域２７０２の拡大を右側に（ａ）の第１例として示している。本例では、局所領域２７０２は、領域境界２７０３の比較的近くで、斜面領域Ｂ内にある画素領域の例である。

黒色で示した画素２７０４は着目画素の例である。着目画素２７０４の生成用画素群を算出する際に、プロセッサは、例えば、領域境界２７０３の領域境界角度の方向、および着目画素２７０４からの距離（Ｄ）によって、算出範囲２７０６を決定する。本例では、領域境界２７０３の領域境界角度は、－４５度程度であり、領域境界角度の方向は、着目画素２７０４に対し左上や右下への方向である。

本例では、着目画素２７０４からの距離（Ｄ）を２画素とし、領域境界の方向上の左上や右下へのそれぞれの方向で２画素の距離（Ｄ）を設定する場合を示している。破線矢印で示す算出範囲２７０６は、それらの方向および距離に対応した範囲である。プロセッサは、その算出範囲２７０６に含まれる、着目画素２７０４に関する周辺画素２７０５（斜線パターンで示す）を、生成用画素群として算出する。なお、着目画素２７０４自体も生成用画素群にカウントされる。本例では、この算出範囲２７０６に対応した画素ラインは、合計５画素から成り、それらが生成用画素群となる。

算出範囲２７０６を決定する際の画素距離Ｄについては、第２の欠陥検出方式１９１２での設定値としてもよい。また、この画素距離Ｄについては、後述の生成用画素群の最大画素数Ｍに応じて決定されてもよい。また、この画素距離Ｄについては、例えば、領域の輝度ムラの度合いによって決定してもよく、また、検出したい欠陥のサイズによって決定してもよい。また、算出範囲２７０６は、領域境界角度の方向に対応した平行な方向に限らずに、領域境界角度の方向に対し直交する方向に拡張して設定してもよい。これらの設定については後述のＧＵＩ画面でのユーザ設定を可能とする。

（ｂ）の第２例は、領域境界角度の方向に対し直交する方向に拡張して算出範囲２７０６を設定する例である。本例では、着目画素２７０４からの距離（Ｄ）を３画素として算出範囲２７０６を設定し、領域境界角度の方向に対応した画素ラインに対し、直交する方向２７０８（一点鎖線矢印で示す）である右上や左下の方向に、それぞれ隣接している画素ラインも、生成用画素群として設定している。

上記着目画素２７０４からの距離（画素距離Ｄ）は、生成用画素群に関する最大画素数Ｍが設定されている場合には、その最大画素数Ｍに応じて自動的に決定できる。例えば、最大画素数Ｍが５の場合、（ａ）の第１例のように、着目画素２７０４からの画素距離Ｄを２画素とすれば、生成用画素群の数は合計５個となり、最大画素数Ｍ以下に収まる。このように、画素毎の生成用画素群の数は、設定された最大画素数Ｍ以下の近い値として自動的に決定できる。第２の欠陥検出方式では、画素距離Ｄおよび最大画素数Ｍを用いて、生成用画素群の数を限定することで、誤検出を低減できる。

図２８は、比較例として、領域境界が曲線である場合において、領域境界角度の方向に存在する画素のすべてを生成用画素群として算出する場合についての説明図である。画像２８０１は、図１８の（Ｅ）の画像１８０５や図２０の第４事例の画像２００４と同様であり、検出された領域境界として曲線２８０４を有する。この領域境界は、ウェハ上面領域２８０２とウェハ斜面領域２８０３との境界である。ウェハ上面領域２８０２の輝度に対し、ウェハ斜面領域２８０３の輝度の方が低い。領域境界である曲線２８０４についての、領域境界の方向・角度は、例えば図２３の（ｃ）のような手法を用いた場合に、方向２８０６および角度θとして算出されたとする。

比較例では、プロセッサは、着目画素毎に、ベベル画像内の領域境界の方向２８０６にあるすべての画素を、生成用画素群として算出する。例えば画素ｐ１の場合は、図示する画素ライン２８０７が生成用画素群となる。しかしながら、例えば画素ｐ２の場合は、画素ライン２８１０が生成用画素群となる。この画素ｐ２は曲線２８０４の近くにある。この画素ライン２８１０は、ウェハ上面領域２８０２とウェハ斜面領域２８０３とにまたがっており、それらの領域間では輝度値が大きく異なる。そのため、画素ライン２８１０上では、それらの大きく異なる輝度値が生成用画素群に含まれることになる。このような生成用画素群を用いて生成された参照画像では、正常部位を欠陥として誤検出することがある。そこで、第２の欠陥検出方式は、図２７のように、領域境界の方向において画素距離Ｄを用いて限定された算出範囲で生成用画素群を算出する方式とした。これにより、画素ごとの生成用画素群には、輝度が大きく異なる画素が含まれにくくなるので、より好適な参照画像が生成できる。

［第３の欠陥検出方式（欠陥検出方式Ｃ）］
図２９以降を用いて、第３の欠陥検出方式１９１３について説明する。図２９は、第３の欠陥検出方式１９１３の処理フローを示す。第３の欠陥検出方式は、参照画像生成ステップＳ２９０１、欠陥検出ステップＳ２９０２を有する。参照画像生成ステップＳ２９０１は、対象のベベル画像２９０１、領域境界情報２１０２、および領域境界角度情報２１０６を入力し、対象のベベル画像２９０１と比較するための参照画像２９０３を生成するステップである。欠陥検出ステップＳ２９０２は、ベベル画像２９０１と参照画像２９０３とを用いて、ベベル画像２９０１中の欠陥部位を検出し、欠陥座標２９０４を取得するステップである。

参照画像生成ステップＳ２９０１では、コンピュータシステム３は、まずステップＳ２９０３で、ベベル画像２９０１の画素ごとに、領域境界情報２１０２に含まれている領域境界からの距離（領域境界距離Ｅとする）を算出する（後述の図３０）。

ステップＳ２９０４では、コンピュータシステム３は、ベベル画像２９０１の画素ごとに、領域境界距離Ｅに基づいた近傍の領域境界の領域境界角度（領域境界角度情報２１０６に含まれている）に基づいて、生成用画素群２９０２を算出する。そして、ステップＳ２９０５で、コンピュータシステム３は、生成用画素群２９０２を用いて、参照画像２９０３を生成する。ステップＳ２９０６の参照画像の生成やステップＳ２９０２の欠陥部位の検出は、第２の欠陥検出方式（図２６）の場合と同様である。

図１７の位置１７１０で撮像した画像（図１８での（Ｃ）の画像１８０３）のように、ベベル画像中に、欠陥以外に上面領域Ａ、斜面領域Ｂ、および背景領域Ｃを含み、複数の領域境界を含む場合に、このようなベベル画像のみを用いて好適に欠陥を検出できる方法が必要である。そこで、第３の欠陥検出方式では、ベベル画像の画素ごとに、領域境界からの距離（Ｅ）を算出し、近傍の領域境界の領域境界角度に基づいて生成用画素群を算出し、その生成用画素群を用いて参照画像を生成する方式とする。これにより、ベベル画像２９０１のように、ベベル画像中で、方向・角度が大きく異なる複数の領域境界が存在する場合でも、好適な参照画像を生成でき、ベベル画像のみを用いて高精度に欠陥検出ができる。

［領域境界からの距離（Ｅ）］
図３０を用いて、ステップＳ２９０３で算出する領域境界からの距離（Ｅ）について説明する。図３０の（Ａ）には、ステップＳ２９０３で算出した領域境界距離Ｅについての情報である領域境界距離情報３０００を表形式で示す。（Ｂ）には、ベベル画像２９０１における着目画素および領域境界距離Ｅの例を示す。本例では、ベベル画像２９０１中、２つの領域境界として、領域境界３００７（「領域境界１」）と領域境界３００８（「領域境界２」）が検出済みである。着目画素の例として、画素３００５、画素３００６を示す。

ステップＳ２９０３で、コンピュータシステム３は、ベベル画像２９０１中の各画素３００１について、それぞれの領域境界からの距離（Ｅ）を算出する。領域境界距離Ｅは、例えば着目画素から領域境界にひいた垂線の長さである。画素３００５については、領域境界３００７との距離が領域境界距離Ｅ１であり、領域境界３００８との距離が領域境界距離Ｅ２である。画素３００６については、領域境界３００７との距離が領域境界距離Ｅ３であり、領域境界３００８との距離が領域境界距離Ｅ４である。これらの距離（Ｅ）は、（Ａ）の表では、領域境界１からの距離３００２、領域境界２からの距離３００３において格納されている。

プロセッサは、算出した領域境界距離Ｅに基づいて、着目画素ごとに、近傍の領域境界を算出し、表での近傍領域境界３００４に格納する。本例では、画素３００５については、距離Ｅ１が最も小さいので、近傍の領域境界が領域境界３００７である。画素３００６については、距離Ｅ４が最も小さいので、近傍の領域境界が領域境界３００８である。

ステップＳ２９０４では、コンピュータシステム３は、例えば、ベベル画像の画素ごとに、近傍の領域境界の領域境界角度の方向に存在する画素を、生成用画素群２９０２として算出する。

（Ｃ）には、画素３００５についての領域境界角度の方向３００９、および画素３００６についての領域境界角度の方向３０１０を示す。領域境界角度の方向で生成用画素群を算出する範囲については、領域境界角度の方向のすべての画素とするのではなく、第２の欠陥検出方式の場合と同様に、着目画素ごとに、当該画素からの距離（Ｄ）に基づいて限定するように決定してもよい。

さらに、第３の欠陥検出方式では、参照画像生成ステップＳ２９０１で、コンピュータシステム３は、ベベル画像２９０１の画素ごとに、当該画素から近傍の領域境界の領域境界角度の方向で、かつ、他の領域境界によって遮られるまでの範囲に存在する画素を、生成用画素群として算出する。言い換えると、領域境界角度の方向で生成用画素群を算出する範囲は、他の領域境界に突き当たる画素を最大の限界とする範囲である。

画像２９０１の例のように、大きく異なる方向・角度の領域境界が存在するベベル画像では、画素ごとに近傍の領域境界の領域境界角度の方向に存在する画素のすべてを生成用画素群として算出すると、輝度値が大きく異なる領域の画素が生成用画素群に含まれる場合がある。この場合には、正常部位を欠陥として誤検出することがある。そこで、第３の欠陥検出方式では、ベベル画像の画素ごとに、当該画素から近傍の領域境界の領域境界角度の方向で、かつ、他の領域境界に遮られるまでの範囲を算出範囲として限定して、その算出範囲内に存在する画素を生成用画素群として算出する。

（Ｃ）の例では、画素３００５については、領域境界３００７の方向３００９は、他の領域境界として領域境界３００８によって遮られる。よって、方向３００９上でその領域境界３００８に突き当たる画素までが、算出範囲の最大限とされる。同様に、画素３００６については、領域境界３００８の方向３０１０は、他の領域境界として領域境界３００７によって遮られる。よって、方向３０１０上でその領域境界３００７に突き当たる画素までが、算出範囲の最大限とされる。

［生成用画素群の算出］
図３１は、ステップＳ２９０４の生成用画素群を算出する処理例を示す。図３１の（Ａ）は、図３０のベベル画像２９０１および着目画素の例と対応した例を示す。（Ａ）では、着目画素ごとに、近傍の領域境界の方向で、他の領域境界までの範囲内で、画素距離Ｄを用いて生成用画素群を算出する例を示す。（Ａ）では、ベベル画像２９０１の着目画素を含む一部領域である局所領域３１０１および局所領域３１０２の拡大をそれぞれ示す。

まず、局所領域３１０１の場合で、黒色で示した画素３００５についての生成用画素群を算出する際に、コンピュータシステム３は、例えば、近傍の領域境界３００７の領域境界角度の方向に沿って、画素３００５からの距離（画素距離Ｄ）を用いて、算出範囲３１０７を決定する。そして、プロセッサは、その算出範囲３１０７に含まれる画素３１０６を、画素３００５についての生成用画素群として算出する。本例では、最大画素数Ｍを７、画素距離Ｄを３とした場合を示す。

また、局所領域３１０２の場合で、黒色で示した画素３００６についての生成用画素群を算出する際に、コンピュータシステム３は、例えば、近傍の領域境界３００８の領域境界角度の方向に沿って、画素３００６からの距離（画素距離Ｄ）を用いて、算出範囲３１１０を決定する。本例では、最大画素数Ｍを７、画素距離Ｄを３とした場合を示す。本例では、プロセッサは、画素３００６から、ドットパターンで示す近傍の領域境界３００８に平行な方向に沿って、左上や右下の斜め方向に周辺画素を探索する。その場合に、右下の方向では、画素距離Ｄである３画素分の周辺画素を算出できるが、左上の方向では、画素距離Ｄである３画素分に達する前に、他の領域境界である領域境界３００７によって遮られる。よって、プロセッサは、左上の方向では、領域境界３００７までの範囲内にある例えば２画素分の周辺画素を算出する。そして、プロセッサは、それらの周辺画素を算出範囲３１１０として決定し、その算出範囲３１１０に含まれる周辺画素３１０９を生成用画像群とする。これにより、画素３００６についての生成用画素群は、斜面領域Ｂ内のみの輝度が含まれる。

このように、第３の欠陥検出方式では、ベベル画像内の画素ごとに、領域境界を用いて限定された範囲で生成用画素群が設定されるので、生成用画素群は、輝度が大きく異なる領域の画素が混在しないようにでき、好適な参照画像を生成可能である。

図３１の（Ｂ）は、他の処理例を示す。画像３１２０は、図１８の（Ｅ）の画像１８０５、図２０の第４事例の画像２００４と同様の画像であり、領域境界３１２２として曲線を含む場合である。（Ｂ）では、ある着目画素である画素３１２３を含む局所領域３１２１の拡大を示す。画素３１２３は、領域境界３１２２の近くにある。

本処理例は、領域境界が曲線として写っている場合に、直線に近似せずに扱う例である。本処理例では、ステップＳ２９０４で、コンピュータシステム３は、ベベル画像２９０１の画素ごとに、当該画素から近傍の領域境界の曲率（図２３）に基づいて、生成用画素群２９０２を算出する。（Ｂ）の例では、黒色で示した画素３１２３の生成用画素群を算出する際に、プロセッサは、例えば、近傍の領域境界３１２２の曲率によって、円弧状の算出範囲３１２５を決定する。この算出範囲３１２５は、曲線である領域境界３１２２の方向に沿って、円弧状の範囲として決定される。また、この算出範囲３１２５は、着目画素からの距離（画素距離Ｄ）を用いて限定された範囲として決定される。本例では、画素距離を２とした場合を示す。プロセッサは、その算出範囲３１２５に含まれる周辺画素３１２４を、画素３１２３の生成用画素群として算出する。これにより、この生成用画素群は、曲線の領域境界をまたがずに同じ種類の領域内の輝度を含むようになるので、好適な参照画像を生成できる。

他の処理例としては、領域境界が曲線として写っている場合に、図２３の（ｄ）と同様に、曲線を複数の線分で近似し、それぞれの線分を異なる領域境界として扱い、もしくは、それぞれの線分を、領域境界を構成するサブ部分として扱い、図３１の（Ａ）と同様の手法で生成用画素群を生成してもよい。

図３２の（Ａ）は、上記他の処理例を示す。左側に示すベベル画像３２０１は、領域境界３２０２として曲線を有する。画素３２０３、画素３２０４は、着目画素の例である。右側には、領域境界３２０２の曲線を例えば２つの線分に近似した場合を示す。領域境界３２０２は、線分３２０２ａと線分３２０２ｂとに近似されており、これらの線分を例えば第１の領域境界、第２の領域境界として扱ってもよい。画素３２０３についての生成用画素群を算出する際には、近傍の領域境界３２０２におけるそれぞれの線分３２０２ａ，３２０２ｂに対応した方向で、画素距離Ｄを用いて算出範囲３２０５が決定される。また、画素３２０４についての生成用画素群を算出する際には、近傍の線分３２０２ｂ（第２の領域境界）に対応した方向で、画素距離Ｄを用いて算出範囲３２０６が決定される。

他の処理例としては、領域境界が曲線として写っている場合に、近似直線での領域境界角度を算出し、着目画素から領域境界角度の方向に直線状に周辺画素を探索し、その直線上で曲線の領域境界に遮られる場合に、そこまでの範囲に限定して算出範囲を決定してもよい。

図３２の（Ｂ）は、上記他の処理例を示す。左側に示すベベル画像３２０１は、（Ａ）の画像と同様であり、領域境界３２０２として曲線を有する。画素３２０７は、着目画素の例である。右側には、領域境界３２０２の曲線を１本の直線３２０８に近似した場合を示す。本例では直線３２０８は領域境界３２０２の曲線に対する接線とした場合を図示している。プロセッサは、直線３２０８を用いて、領域境界３２０２の角度θを算出する。プロセッサは、画素３２０７についての生成用画素群を算出する際には、領域境界３２０８の角度θに対応した方向で、算出範囲３２０９を決定する。この算出範囲３２０９は、領域境界３２０８の方向上で周辺画素を探索して、領域境界３２０８の曲線に突き当たった場合に、突き当たった箇所までの周辺画素が算出範囲とされる。

以上のように、第３の欠陥検出方式では、図２０の第３分類や第４分類のベベル画像に対し、当該ベベル画像から好適な参照画像を生成して、欠陥検出が可能である。また、上述したように、第３の欠陥検出方式では、いくつかの処理例が可能である。実際にどの処理例を使用するかについては、予め欠陥観察装置のソフトウェアにおいて実装、設定されている。もしくは、欠陥観察装置のソフトウェアにおいて複数の処理例に対応した複数の機能を実装していてもよく、ＧＵＩ画面でのユーザ設定でどの機能を使用するかが選択されてもよい。

［ＧＵＩ画面］
図３３は、実施の形態２における、ＧＵＩを含む画面の表示例を示す。実施の形態２での各欠陥検出方式での参照画像生成ステップ（図２４のＳ２４０１、図２６のＳ２６０１、図２９のＳ２９０１）は、生成用画素群に含まれる画素の最大画素数（Ｍとする）を設定するための画面を提供する。コンピュータシステム３は、ユーザに対し提供するＧＵＩ画面において、実施の形態２での各機能についての指示や設定を受け付け、ベベル画像や欠陥検出結果などを表示する。それとともに、コンピュータシステム３は、図３３の例のようなＧＵＩ画面で、最大画素数Ｍの設定に関するＧＵＩを表示する。

前述の第１～第３の欠陥検出方式は、参照画像生成ステップにおいて、ベベル画像内の画素ごとに、生成用画素群を算出する。この際に、生成用画素群に含まれる画素数が多すぎる場合、生成用画素群に、ある画素から距離の遠い画素までが含まれるようになり、領域間の大きな輝度の違いや、領域内の輝度ムラ等の影響を受けて、欠陥検出の精度が低下するおそれがある。そこで、実施の形態２では、各欠陥検出方式に関して、参照画像のための生成用画素群に含まれる画素数を適切に設定するための機能を有し、ＧＵＩ画面で最大画素数Ｍの設定を可能とする。これにより、各欠陥検出方式で好適な参照画像を生成でき、欠陥を高精度に検出できる。

コンピュータシステム３は、生成用画素群の算出の処理の際には、欠陥検出方式によって異なる生成用画素群の算出方法に従って、ベベル画像の画素ごとに、最大画素数Ｍを超えない算出範囲で、着目画素からの距離が近い周辺画素（例えば画素距離Ｄ以内の画素）に基づいて、生成用画素群を算出する。この処理は、前述の図２７の例では、最大画素数Ｍの設定値が５である場合に、画素距離Ｄが２画素とされて、５個の生成用画素群が得られる。

図３３のＧＵＩ画面は、「生成用画素群の最大画素数」のインタフェース領域３３００、「欠陥検出」のインタフェース領域３３１０を有する。「生成用画素群の最大画素数」のインタフェース領域３３００では、第１～第Ｎの欠陥検出方式のそれぞれの欠陥検出方式ごとに、生成用画素群の最大画素数Ｍを設定する領域３３０１～３３０Ｎを有する。ユーザは、ＧＵＩ操作によって、領域３３０１～３３０Ｎで、各方式での最大画素数Ｍを確認・設定できる。欠陥観察装置のソフトウェアでは、最大画素数Ｍのデフォルト設定値が設定されており、ユーザが設定値を可変できる。ユーザは、領域３３０１～３３０Ｎに適切な画素数を入力・設定する。

欠陥検出のインタフェース領域３３１０は、「ベベル画像」のインタフェース領域３３１１、「欠陥検出結果」のインタフェース領域３３１２を有する。「ベベル画像」のインタフェース領域３３１１には、欠陥検出の対象であるベベル画像が１枚以上表示される。「欠陥検出結果」のインタフェース領域３３１２には、左側のベベル画像に対応した位置に欠陥検出結果の画像が１枚以上表示される。ユーザが上側の欄で最大画素数Ｍの設定値を変更した場合、コンピュータシステム３は、その変更に合わせて、下側の欄で、左側のベベル画像に対し変更後の最大画素数Ｍの設定値での欠陥検出処理を適用した欠陥検出結果を表示する。ユーザは、最大画素数Ｍの変更に応じた欠陥検出結果を見て確認することができる。これにより、ユーザは、効率的に、好適な最大画素数Ｍを設定できる。

図３３の画面例に限らずに、例えば、「欠陥検出」のインタフェース領域３３１０では、対象のベベル画像ごとに、どの欠陥検出方式が適用されたかを表す情報を表示してもよい。また、対象のベベル画像ごとに、生成された参照画像を表示してもよい。また、対象のベベル画像ごとに、図２０の（Ａ）のような判定結果（領域境界の有無などの情報）や分類結果の情報を表示してもよい。

［効果等］
以上説明したように、実施の形態２の欠陥観察方法および装置によれば、実施の形態１と同様に、半導体ウェハのベベル部の撮像対象に適した欠陥観察・検出方式を適用して欠陥観察・検出を実施できるため、従来の単一の方式による欠陥観察・検出に比べて、欠陥観察・検出の精度を向上することができる。

前述の領域境界の直線と曲線との区別に関する処理は、判定ステップＳ１９０６内で行うことには限定されず、実施の形態２の変形例としては、各欠陥検出方式の中で必要に応じてその処理を行うようにしてもよい。

［実施の形態２の変形例１］
実施の形態２に関して、以下のような変形例も可能である。図３４は、実施の形態２の変形例１についての説明図を示す。この変形例１は、実施の形態２の図１９のフローに対し、主に異なる構成点としては、ステップＳ３４００が追加されている。また、ステップＳ１９０７で切り替えられた後の欠陥検出方式を用いてステップＳ１９０８で欠陥検出を行う際の処理の一部が異なる。

前述のステップＳ１９０６の判定処理（図２１）では、領域境界情報２１０２（領域境界画像）が算出されている。ステップＳ３４００では、その領域境界情報２１０２を入力して用いる。ステップＳ３４０１で、コンピュータシステム３は、領域境界画像から、画素ごとに、領域境界からの距離（領域境界距離Ｅ）を算出する。ステップＳ３４０２で、コンピュータシステム３は、画素ごとに、領域境界距離Ｅに応じて、欠陥検出の感度（Ｓとする）を設定する。ステップＳ３４０２の結果、感度設定情報３４０３が得られる。感度設定情報３４０３は、それぞれの欠陥検出方式（特に第２の欠陥検出方式、第３の欠陥検出方式）に入力される。

この感度Ｓは、ステップＳ１９０８で欠陥検出方式を用いて欠陥検出処理を行う際に、画素を欠陥部位として判定や検出する際の感度である。ステップＳ３４０２で設定された感度Ｓは、ステップＳ１９０７で選択された欠陥検出方式の中での欠陥検出処理の際に適用される。これにより、変形例１では、ベベル画像内の画素に応じて異なる感度Ｓで欠陥検出が実行できる。

感度Ｓを用いた処理例としては、ある欠陥検出方式の中で、ベベル画像の対象画素と参照画像との差分で欠陥を判断する際に、差分値に感度Ｓに応じた重み付けを行うことが挙げられる。例えば感度Ｓが高いほど重みが大きくされる。

画素ごとに領域境界距離Ｅに応じてどのような感度Ｓを設定するかの詳細については、特に限定せず、対象の半導体ウェハ等に応じて、様々な感度設定が可能である。感度設定についての一例は以下である。

プロセッサは、ベベル画像３４０１に対応した領域境界画像２１０２内で、画素Ｐごとに、領域境界３４０２からの距離（Ｅ）を算出する。プロセッサは、距離（Ｅ）の大きさに応じて、画素Ｐに感度Ｓを設定する。ここで、ベベル画像３４０１において、領域境界３４０２とその周辺は、輝度変化が比較的大きい。そのため、そのような領域境界周辺領域３４０４は、正常であるにも関わらず欠陥として誤検出してしまう可能性がある。そこで、変形例１における感度設定の一例では、プロセッサは、画素Ｐごとに、領域境界距離Ｅが小さいほど感度Ｓが低くなるように設定する。例えば領域境界距離Ｅの値に応じて比例などの関係で感度Ｓが設定される。これにより、画素に応じて、領域境界周辺領域３４０３に近いほど低い感度Ｓで欠陥検出が実行できるので、誤検出を抑制できる。

感度設定の他の例では、プロセッサは、ベベル画像内の画素領域をいくつかに区分し、例えば、領域境界周辺領域３４０３と、それ以外の領域とに区分する。プロセッサは、領域境界周辺領域３４０３には相対的に低い第１の感度を設定し、それ以外の領域には第１の感度よりも高い第２の感度を設定する。これにより、輝度変化の大きい領域境界周辺領域３４０３での感度Ｓが低くなるので、誤検出を抑制できる。

感度設定の他の例では、上記とは逆に、領域境界周辺領域３４０３での欠陥検出を重点的に行いたい場合に、プロセッサは、領域境界周辺領域３４０３での感度Ｓを相対的に高くなるように設定する。

［実施の形態２の変形例２］
実施の形態２では、基本的な処理部分である判定および欠陥検出において、ベベル画像以外に撮像情報を用いないという技術を説明したが、これに限らずに、変形例２としては、ベベル画像以外に撮像情報や試料情報やその他情報を、参考情報として利用してもよい。例えば、撮像位置、撮像倍率、ウェハ寸法などの情報が、参考情報として利用されてもよい。例えば、撮像倍率やウェハ寸法などの情報からは、ベベル画像内に写り込む領域境界の線について、直線となるか曲線となるかが、予めある程度判断可能である。よって、コンピュータシステム３は、撮像倍率などの参考情報を用いて、領域境界が直線となるか曲線となるかを判断してもよい。そして、コンピュータシステム３は、その判断に基づいて、領域境界の直線と曲線との区別に応じて、例えば前述の判定（図２０、図２１）を行ってもよいし、図２３のような処理を選択してもよい。

［実施の形態２の変形例３］
実施の形態２では、ウェハ表面を垂直方向から撮像したトップビュー画像を用いて、領域境界によって分けられる領域の種類として、図１７のような上面領域Ａ、斜面領域Ｂ、および背景領域Ｃを扱う場合を説明した。これに限らずに、変形例３としては、ウェハ表面に対し斜め方向（言い換えるとチルト方向）から撮像したベベル画像を用いてもよい。このベベル画像内には、図１７のＡｐｅｘ領域１７０７も写り込む場合がある。この場合、領域境界によって分けられる領域の種類の１つとして、そのＡｐｅｘ領域１７０７が追加される。この場合でも、図２０のような領域境界を用いた判定・分類が同様に可能である。

［他の変形例］
実施の形態１や実施の形態２の変形例として、ベベル画像を入力とする機械学習を追加で適用してもよい。この変形例の場合、コンピュータシステム３は、学習フェーズでは、学習用のベベル画像と前述の判定（Ｓ６０６やＳ１９０６）の判定結果情報とを用いて、学習モデルを訓練する。訓練により、学習モデルのパラメータが調整される。学習モデルは、例えばＣＮＮ（畳み込みニューラル・ネットワーク）などが適用できる。コンピュータシステム３は、推定フェーズでは、対象のベベル画像を、訓練済みの学習モデルに入力し、学習モデルによる推定の結果である出力として、判定結果情報（例えばウェハエッジやノッチ／オリフラの有無）を得る。コンピュータシステム３は、前述の判定（Ｓ６０６やＳ１９０６）の他に、上記機械学習による判定結果を併用してもよい。

なお、学習フェーズでのモデルの学習・訓練を実施する事業者およびコンピュータシステムと、推定フェーズでの学習済みモデルを用いた推定を実施する事業者およびコンピュータシステムとが、別の主体であってもよい。

以上、本開示の実施の形態を具体的に説明したが、前述の実施の形態に限定されず、要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。各実施の形態は、必須構成要素を除き、構成要素の追加・削除・置換などが可能である。特に限定しない場合、各構成要素は、単数でも複数でもよい。各実施の形態を組み合わせた形態も可能である。

１…欠陥観察装置、２…ＳＥＭ、３…コンピュータシステム、１０…試料、Ｓ１…第１ステップ、Ｓ２…第２ステップ。

Claims (32)

1. プロセッサおよびメモリ資源を有するコンピュータシステムを用いて、試料である半導体ウェハのベベル部における欠陥を観察する欠陥観察方法であって、
   前記コンピュータシステムが行うステップとして、
   顕微鏡または撮像装置を用いて前記ベベル部における欠陥候補座標を撮像位置として撮像された画像をベベル画像として取得する第１ステップと、
   前記ベベル画像中の欠陥を検出する第２ステップと、
   を備え、
   前記第２ステップは、
   前記ベベル画像中のウェハエッジ、ウェハノッチ、およびオリエンテーションフラットのうちの少なくとも１つの部位の有無を判定する判定ステップと、
   前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記ベベル画像中から欠陥を検出するための欠陥検出方式を、候補となる複数の方式から切り替えて選択適用する方式切替ステップと、
   前記方式切替ステップで切り替えられた方式で前記ベベル画像中から欠陥を検出する処理を行う欠陥検出ステップと、
   を有する、欠陥観察方法。
2. 請求項１記載の欠陥観察方法において、
   前記方式切替ステップは、前記複数の方式のうちの１つとして参照画像撮像方式を含み、
   前記参照画像撮像方式は、前記ベベル画像に対応させた参照画像を撮像し、前記ベベル画像と撮像された前記参照画像とを用いて前記欠陥を検出する方式である、
   欠陥観察方法。
3. 請求項２記載の欠陥観察方法において、
   前記参照画像撮像方式は、前記ベベル部において前記ベベル画像の撮像位置に対し、対称または回転の操作によって得られる撮像位置から、１つ以上の撮像位置を選択し、選択された撮像位置で撮像された画像を回転または反転させることで前記参照画像とする方式である、
   欠陥観察方法。
4. 請求項３記載の欠陥観察方法において、
   前記顕微鏡または撮像装置は、異なる位置に配置された複数の検出器を備え、各検出器により陰影が異なる画像を検出し、
   前記参照画像撮像方式は、前記選択された撮像位置で撮像された、陰影が異なる複数の画像のうち、前記ベベル画像の陰影と最も近い画像を選択して前記参照画像とする方式である、
   欠陥観察方法。
5. 請求項３記載の欠陥観察方法において、
   前記参照画像撮像方式は、
   前記欠陥候補座標で示す撮像位置に基づいて、前記半導体ウェハの前記ベベル部を少なくとも第１領域と第２領域とを含む複数の領域に分割し、
   前記第１領域以外の領域に属する複数の撮像位置の複数のベベル画像について、それぞれのベベル画像に対応させるそれぞれの参照画像による複数の参照画像についての複数の撮像位置を、前記対称または回転の操作を用いて、前記第１領域内にまとめるように選定する方式である、
   欠陥観察方法。
6. 請求項５記載の欠陥観察方法において、
   前記参照画像撮像方式は、前記第１領域内の、選定された複数の撮像位置の複数の画像を順次に撮像させる方式である、
   欠陥観察方法。
7. 請求項２記載の欠陥観察方法において、
   前記方式切替ステップは、前記判定ステップの判定結果として、前記ウェハエッジが有り、かつ前記ウェハノッチおよび前記オリエンテーションフラットが無しである場合に、前記欠陥検出方式を、前記参照画像撮像方式に切り替えるステップである、
   欠陥観察方法。
8. 請求項１記載の欠陥観察方法において、
   前記方式切替ステップは、前記複数の方式のうちの１つとして参照画像推定方式を含み、
   前記参照画像推定方式は、前記ベベル画像を入力として、欠陥を含まない画像を参照画像として推定し、前記ベベル画像と推定された前記参照画像とを用いて前記欠陥を検出する方式である、
   欠陥観察方法。
9. 請求項８記載の欠陥観察方法において、
   前記参照画像推定方式は、前記ベベル画像内でのウェハエッジの方向を算出し、前記ウェハエッジの方向に従って、前記ベベル画像の平均画像を計算することにより、前記参照画像を推定する方式である、
   欠陥観察方法。
10. 請求項８記載の欠陥観察方法において、
    前記方式切替ステップは、前記判定ステップの判定結果として、前記ウェハエッジが有り、かつ前記ウェハノッチおよび前記オリエンテーションフラットが無しである場合に、前記欠陥検出方式を、前記参照画像推定方式に切り替えるステップである、
    欠陥観察方法。
11. 請求項１記載の欠陥観察方法において、
    前記方式切替ステップは、前記複数の方式のうちの１つとして類似データ比較方式を含み、
    前記類似データ比較方式は、ある半導体ウェハで撮像された対象の前記ベベル画像に対し、別の半導体ウェハで撮像された別のベベル画像に基づいて、対象の前記ベベル画像と類似する画像を探索し、探索された類似する画像を参照画像とし、対象の前記ベベル画像と前記参照画像とを比較して前記欠陥を検出する方式である、
    欠陥観察方法。
12. 請求項１１記載の欠陥観察方法において、
    前記方式切替ステップは、前記判定ステップの判定結果として、前記ウェハノッチが有り、または前記オリエンテーションフラットが有りである場合に、前記欠陥検出方式を、前記類似データ比較方式に切り替えるステップである、
    欠陥観察方法。
13. 請求項１記載の欠陥観察方法において、
    前記方式切替ステップは、前記複数の方式のうちの１つとして統計画像比較方式を含み、
    前記統計画像比較方式は、撮像された画像全体での輝度の統計値を計算し、前記統計値による一様画像を作成し、前記一様画像を参照画像とし、前記ベベル画像と前記参照画像とを用いて前記欠陥を検出する方式である、
    欠陥観察方法。
14. 請求項１記載の欠陥観察方法において、
    前記コンピュータシステムが行うステップとして、
    画面に、前記部位の有無の前記判定結果の情報を表示させるステップを有する、
    欠陥観察方法。
15. プロセッサおよびメモリ資源を有するコンピュータシステムを用いて、試料である半導体ウェハのベベル部における欠陥を観察する欠陥観察方法であって、
    前記コンピュータシステムが行うステップとして、
    顕微鏡または撮像装置を用いて前記ベベル部が撮像された画像をベベル画像として取得する第１ステップと、
    前記ベベル画像中の欠陥を検出する第２ステップと、
    を備え、
    前記第２ステップは、
    前記ベベル画像内における領域境界を判定する判定ステップと、
    前記判定ステップの判定結果に基づいて、前記ベベル画像中から欠陥を検出するための欠陥検出方式を、候補となる複数の方式から切り替えて選択適用する方式切替ステップと、
    前記方式切替ステップで切り替えられた方式で前記ベベル画像中から欠陥を検出する処理を行う欠陥検出ステップと、
    を有する、欠陥観察方法。
16. 請求項１５記載の欠陥観察方法において、
    前記判定ステップは、前記ベベル画像内における前記領域境界の有無に基づいて、分類を行うステップであり、
    前記方式切替ステップは、前記分類に応じた前記欠陥検出方式を選択するステップである、
    欠陥観察方法。
17. 請求項１５記載の欠陥観察方法において、
    前記判定ステップは、前記ベベル画像内における前記領域境界ごとに、前記領域境界の方向に対応した角度を算出し、前記領域境界の角度に基づいて、分類を行うステップであり、
    前記方式切替ステップは、前記分類に応じた前記欠陥検出方式を選択するステップである、
    欠陥観察方法。
18. 請求項１５記載の欠陥観察方法において、
    前記判定ステップは、前記ベベル画像内における前記領域境界ごとに、直線であるか曲線であるかを判別し、前記曲線である領域境界の有無に基づいて、分類を行うステップであり、
    前記方式切替ステップは、前記分類に応じた前記欠陥検出方式を選択するステップである、
    欠陥観察方法。
19. 請求項１７記載の欠陥観察方法において、
    前記判定ステップは、前記領域境界の数および前記領域境界の角度に基づいて、ウェハノッチまたはオリエンテーションフラットの有無を判定することを含む、
    欠陥観察方法。
20. 請求項１８記載の欠陥観察方法において、
    前記判定ステップは、前記領域境界が曲線である場合に、直線に近似し、近似された前記直線である領域境界の方向に対応した角度を算出し、前記領域境界の角度に基づいて、分類を行うステップである、
    欠陥観察方法。
21. 請求項１６記載の欠陥観察方法において、
    前記複数の方式のうちの１つとして欠陥検出方式Ａを含み、
    前記方式切替ステップは、前記ベベル画像内に前記領域境界が無い場合には前記欠陥検出方式Ａを選択し、
    前記欠陥検出方式Ａは、前記ベベル画像から参照画像を生成し、前記ベベル画像と前記参照画像とを比較して前記欠陥を検出する方式であり、
    前記参照画像の生成は、前記ベベル画像の画素ごとに、当該画素からの所定の距離以内の周辺画素に基づいて生成用画素群を算出し、前記生成用画素群を用いて前記参照画像を生成することを含む、
    欠陥観察方法。
22. 請求項１７記載の欠陥観察方法において、
    前記複数の方式のうちの１つとして欠陥検出方式Ｂを含み、
    前記方式切替ステップは、前記ベベル画像内に前記領域境界が有る場合には前記欠陥検出方式Ｂを選択し、
    前記欠陥検出方式Ｂは、前記ベベル画像から参照画像を生成し、前記ベベル画像と前記参照画像とを比較して前記欠陥を検出する方式であり、
    前記参照画像の生成は、前記ベベル画像の画素ごとに、前記領域境界の角度に対応した方向に、生成用画素群を算出し、前記生成用画素群を用いて前記参照画像を生成することを含む、
    欠陥観察方法。
23. 請求項２２記載の欠陥観察方法において、
    前記欠陥検出方式Ｂにおける前記参照画像の生成は、前記ベベル画像の画素ごとに、前記領域境界の角度に対応した方向で、当該画素からの所定の距離以内の周辺画素を、前記生成用画素群として算出することを含む、
    欠陥観察方法。
24. 請求項１９記載の欠陥観察方法において、
    前記複数の方式のうちの１つとして欠陥検出方式Ｃを含み、
    前記方式切替ステップは、前記ベベル画像内に前記領域境界が有り、前記ウェハノッチまたはオリエンテーションフラットが有る場合には、前記欠陥検出方式Ｃを選択し、
    前記欠陥検出方式Ｃは、前記ベベル画像から参照画像を生成し、前記ベベル画像と前記参照画像とを比較して前記欠陥を検出する方式であり、
    前記参照画像の生成は、前記ベベル画像の画素ごとに、前記領域境界からの距離を算出し、前記距離に基づいて、近傍の領域境界を判定し、前記近傍の領域境界の角度に対応した方向に、生成用画素群を算出し、前記生成用画素群を用いて前記参照画像を生成することを含む、
    欠陥観察方法。
25. 請求項２４記載の欠陥観察方法において、
    前記欠陥検出方式Ｃにおける前記参照画像の生成は、前記ベベル画像の画素ごとに、前記近傍の領域境界の角度に対応した方向に、前記近傍の領域境界とは異なる他の領域境界によって遮られるまでの範囲内で、前記生成用画素群を算出することを含む、
    欠陥観察方法。
26. 請求項１８記載の欠陥観察方法において、
    前記複数の方式のうちの１つとして欠陥検出方式Ｃを含み、
    前記方式切替ステップは、前記ベベル画像内に前記領域境界が有り、前記曲線である前記領域境界が有る場合には、前記欠陥検出方式Ｃを選択し、
    前記欠陥検出方式Ｃは、前記ベベル画像から参照画像を生成し、前記ベベル画像と前記参照画像とを比較して前記欠陥を検出する方式であり、
    前記参照画像の生成は、前記ベベル画像の画素ごとに、前記曲線である領域境界の方向に、生成用画素群を算出し、前記生成用画素群を用いて前記参照画像を生成することを含む、
    欠陥観察方法。
27. 請求項１５記載の欠陥観察方法において、
    前記複数の方式のうちの少なくとも１つの欠陥検出方式は、前記ベベル画像から参照画像を生成し、前記ベベル画像と前記参照画像とを比較して前記欠陥を検出する方式であり、
    前記参照画像の生成は、前記ベベル画像の画素ごとに、周辺画素に基づいて、設定された最大画素数の範囲内で、生成用画素群を算出し、前記生成用画素群を用いて前記参照画像を生成することを含み、
    前記コンピュータシステムが行うステップとして、
    画面に、前記欠陥検出方式における前記最大画素数を設定するインタフェースを表示させるステップを有する、
    欠陥観察方法。
28. 請求項１５記載の欠陥観察方法において、
    前記コンピュータシステムが行うステップとして、
    前記ベベル画像内に前記領域境界が有る場合に、前記ベベル画像内の画素ごとに、前記領域境界からの距離を算出し、前記ベベル画像内で前記画素ごとに前記領域境界からの距離に応じて欠陥検出の感度を設定するステップを有し、
    前記欠陥検出ステップは、前記欠陥検出方式での欠陥検出処理の中で、前記画素ごとに前記感度を適用して前記欠陥を検出するステップである、
    欠陥観察方法。
29. プロセッサおよびメモリ資源を有するコントローラと、顕微鏡と、を備え、試料である半導体ウェハのベベル部における欠陥を観察する欠陥観察装置であって、
    前記コントローラは、
    前記顕微鏡を用いて前記ベベル部における欠陥候補座標を撮像位置として撮像された画像をベベル画像として取得し、
    前記ベベル画像中のウェハエッジ、ウェハノッチ、およびオリエンテーションフラットのうちの少なくとも１つの部位の有無を判定し、
    判定結果に基づいて、前記ベベル画像中から欠陥を検出するための欠陥検出方式を、候補となる複数の方式から切り替えて選択適用し、
    切り替えられた方式で前記ベベル画像中から欠陥を検出する処理を行う、
    欠陥観察装置。
30. プロセッサおよびメモリ資源を有するコントローラと、顕微鏡と、を備え、試料である半導体ウェハのベベル部における欠陥を観察する欠陥観察装置であって、
    前記コントローラは、
    前記顕微鏡を用いて前記ベベル部が撮像された画像をベベル画像として取得し、
    前記ベベル画像内における領域境界を判定し、
    判定結果に基づいて、前記ベベル画像中から欠陥を検出するための欠陥検出方式を、候補となる複数の方式から切り替えて選択適用し、
    切り替えられた方式で前記ベベル画像中から欠陥を検出する処理を行う、
    欠陥観察装置。
31. 請求項１に記載の欠陥観察方法に従った処理をコンピュータに実行させるための欠陥観察プログラム。
32. 請求項１５に記載の欠陥観察方法に従った処理をコンピュータに実行させるための欠陥観察プログラム。

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