JP3148187B2 - パーティクルモニタシステム及びパーティクル検出方法並びにパーティクル検出プログラムを格納した記録媒体 - Google Patents

パーティクルモニタシステム及びパーティクル検出方法並びにパーティクル検出プログラムを格納した記録媒体

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    • G01N21/47—Scattering, i.e. diffuse reflection
    • G01N21/49—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid
    • G01N21/53—Scattering, i.e. diffuse reflection within a body or fluid within a flowing fluid, e.g. smoke

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体プロセスに
用いられるプロセス装置の反応チャンバ内に発生または
存在するパーティクル（微粒子）を、レーザ光の散乱を
利用してリアルタイムで計測するパーティクルモニタシ
ステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のパーティクルモニタシステムの一
例が、１９９１年に発行された「ジャーナル・オブ・バ
キューム・サイエンス・アンド・テクノロジー（Ｊｏｕ
ｒｎａｌ ｏｆ Ｖａｃｕｕｍ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎ
ｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）」誌の第Ｂ９巻、第３４８
７頁ないし第３４９２頁、及び１９９６年に発行された
同誌の第Ａ１４巻、第６４９頁ないし第６５４頁に掲載
されたセルビン（Ｇａｒｙ Ｓ． Ｓｅｌｗｙｎ）によ
る論文に記載されている。
【０００３】同文献を参照すると、従来のパーティクル
モニタシステムは、図２７に示すように、半導体プロセ
スを実行するプロセス装置１００と、プロセス装置に入
射するレーザ光線を発射するレーザ光源装置２００と、
プロセス装置内でパーティクルに当たって散乱したレー
ザ光線を検出する散乱光検出器３００とを備える。
【０００４】プロセス装置１００は、半導体ウエハに処
理を行うために内部を減圧雰囲気とした反応チャンバ１
１０と、レーザ光源装置２００から発射されたレーザ光
線を導入するために反応チャンバ１１０の壁面に設けら
れた導入窓１２０と、反応チャンバ１１０内に導入され
パーティクル１１１に当って散乱したレーザ光線を外部
から計測するために反応チャンバ１１０の壁面に設けら
れた検出窓１３０と、導入窓１２０を通して導入された
レーザ光線が到達する領域にレーザ光線を吸収するため
に設けられたビームダンパ１４０とを備える。また、レ
ーザ光源装置２００は、レーザ光線を発射するレーザ光
源２１０と、レーザ光源２１０から発射されたレーザ光
線をプロセス装置１００へ導く振動ミラー２２０とを備
える。また、散乱光検出器３００はＣＣＤカメラ等で構
成される。
【０００５】以上のように構成された従来のパーティク
ルモニタシステムにおいて、レーザ光源２１０から発射
されたレーザ光線は、振動ミラー２２０で反射された
後、導入窓１２０を介して反応チャンバ１１０内に導入
される。振動ミラー２２０を介してレーザ光線を入射す
ることにより、パーティクル１１１の空間分布を測定す
るために、レーザ光は反応チャンバ１１０内を走査し、
広い範囲を照射することができる。反応チャンバ１１０
内に導入されたレーザ光線がパーティクル１１１に当る
と散乱光が生じる。この散乱光は、検出窓１３０を通し
て散乱光検出器３００で検出される。検出された散乱光
は、動画像として記録される。そして、当該動画像に基
づいて散乱光の発生時刻、強度変化を調査することによ
り、その調査結果に基づいてパーティクル１１１の発生
状況を知ることができる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来のパーテ
ィクルモニタシステムは、処理に長時間を要するという
欠点があった。その理由は、得られた画像データを用い
て人間の目でパーティクルの存在を検出しているため、
パーティクルの有無の判断速度に限界があり、システム
全体として処理を高速化することが困難なためである。
【０００７】また、従来のパーティクルモニタシステム
は、パーティクルを検出する精度が低いという欠点があ
った。その理由は、散乱光検出器から得られた画像中の
パーティクル像は非常に暗い場合があるが、そのような
場合に、取得したパーティクル像を強調する手段が無い
ためである。
【０００８】本発明の目的は、プロセス装置を用いたパ
ーティクルモニタシステムにおいて、パーティクルの存
在を精度良く自動的に検出できるパーティクルモニタシ
ステムを提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成する本
発明のパーティクルモニタシステムは、半導体プロセス
に用いるプロセス装置と、前記プロセス装置に入射する
レーザ光線を発射するレーザ光源装置と、前記プロセス
装置内部における前記レーザ光線の散乱の様子を画像デ
ータとして取得する散乱光検出装置と、前記散乱光検出
装置により取得された前記画像データを処理することに
より、前記プロセス装置内部のパーティクルを検出する
データ処理装置とを備え、前記データ処理装置が、パー
ティクルの検出対象である対象画像における各画素の輝
度値と、パーティクルの存在しない状態の画像である背
景画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する背景
差分計算手段と、前記背景差分計算手段による計算結果
を用いて前記対象画像中におけるパーティクルの有無を
判断するパーティクル検出手段と 、 前記背景画像及び前
記対象画像の画像データに基づいて前記各画像のヒスト
グラムを作成し、該ヒストグラムを比較した結果に応じ
て、前記背景画像における各画素の輝度値を線形加工す
る背景画像線形加工手段とを備え、前記背景差分計算手
段が、前記背景画像線形加工手段による線形加工の施さ
れた前記背景画像を用いて前記差分計算を行うことこと
を特徴とする。
【００１０】請求項２の本発明のパーティクルモニタシ
ステムは、前記背景画像線形加工手段が、前記背景画像
のヒストグラムのピーク値と前記対象画像のヒストグラ
ムのピーク値とが一致するように前記背景画像における
各画素の輝度値を線形加工することを特徴とする。
【００１１】請求項３の本発明のパーティクルモニタシ
ステムは、前記背景画像線形加工手段が、前記背景画像
のヒストグラムの平均値と前記対象画像のヒストグラム
の平均値とが一致するように前記背景画像における各画
素の輝度値を線形加工することを特徴とする。
【００１２】請求項４の本発明のパーティクルモニタシ
ステムは、前記散乱光検出装置により取得された画像デ
ータに基づく画像の中から所望の矩形領域を選択して前
記対象画像として設定する矩形領域選択手段をさらに備
えることを特徴とする。
【００１３】請求項５の本発明のパーティクルモニタシ
ステムは、前記パーティクル検出手段が、前記背景差分
計算手段による計算結果の画像における所定の画素の輝
度値が予め輝度値に関して設定された第１の閾値を超え
た場合にパーティクルが存在すると判断することを特徴
とする。
【００１４】請求項６の本発明のパーティクルモニタシ
ステムは、前記パーティクル検出手段が、前記第１の閾
値を超える輝度値を有する前記画素の数が予め画素数に
関して設定された第２の閾値を超えた場合にパーティク
ルが存在すると判断することを特徴とする。
【００１５】請求項７の本発明のパーティクルモニタシ
ステムは、前記パーティクル検出手段による検出結果を
示すメッセージを出力してユーザに通知する検出結果出
力手段をさらに備えることを特徴とする。
【００１６】また 、 上記目的を達成する他の本発明であ
るパーティクルモニタシステムは、半導体プロセスに用
いるプロセス装置と、前記プロセス装置に入射するレー
ザ光線を発射するレーザ光源装置と、前記プロセス装置
内部における前記レーザ光線の散乱の様子を画像データ
として取得する散乱光検出装置と、前記散乱光検出装置
により取得された前記画像データを処理することによ
り、前記プロセス装置内部のパーティクルを検出するデ
ータ処理装置とを備え、前記データ処理装置が、パーテ
ィクルの検出対象である対象画像の画像データに基づく
ヒストグラムと、パーティクルの存在しない状態の画像
である背景画像の画像データに基づくヒストグラムとを
作成し、前記対象画像のヒストグラムと前記背景画像の
ヒストグラムとの差分を計算するヒストグラム差分計算
手段と、前記ヒストグラム差分計算手段による計算結果
を用いて前記対象画像データ中におけるパーティクルの
有無を判断するパーティクル検出手段とを備えることを
特徴とする。
【００１７】請求項９の本発明のパーティクルモニタシ
ステムは、前記散乱光検出装置により取得された画像デ
ータに基づく画像の中から所望の矩形領域を選択して前
記対象画像として設定する矩形領域選択手段をさらに備
えることを特徴とする。
【００１８】請求項１０の本発明のパーティクルモニタ
システムは、前記パーティクル検出手段が、前記背景差
分計算手段による計算結果の画像における所定の画素の
輝度値が予め輝度値に関して設定された第１の閾値を超
えた場合にパーティクルが存在すると判断することを特
徴とする。
【００１９】請求項１１の本発明のパーティクルモニタ
システムは、前記パーティクル検出手段が、前記第１の
閾値を超える輝度値を有する前記画素の数が予め画素数
に関して設定された第２の閾値を超えた場合にパーティ
クルが存在すると判断することを特徴とする。
【００２０】また、上記目的を達成するさらに他の本発
明であるパーティクル検出方法は、半導体プロセスに用
いるプロセス装置と、前記プロセス装置に入射するレー
ザ光線を発射するレーザ光源装置と、前記プロセス装置
内部における前記レーザ光線の散乱の様子を画像データ
として取得する散乱光検出装置とを備えて構成されたパ
ーティクルモニタシステムの、前記散乱光検出装置によ
り取得された前記画像データを入力する工程と、パーテ
ィクルの検出対象である対象画像における各画素の輝度
値と、パーティクルの存在しない状態の画像である背景
画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する工程
と、前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記
対象画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程
と 、 前記背景差分計算工程に先立って、前記背景画像及
び前記対象画像の画像データに基づいて前記各画像のヒ
ストグラムを作成し、該ヒストグラムを比較した結果に
応じて、前記背景画像における各画素の輝度値を線形加
工する工程とを含み、前記背景差分計算工程において、
前記背景画像線形加工工程による線形加工の施された前
記背景画像を用いて前記差分計算を行うことを特徴とす
る。
【００２１】また、上記目的を達成するさらに他の本発
明であるパーティクル検出方法は、半導体プロセスに用
いるプロセス装置と、前記プロセス装置に入射するレー
ザ光線を発射するレーザ光源装置と、前記プロセス装置
内部における前記レーザ光線の散乱の様子を画像データ
として取得する散乱光検出装置とを備えて構成されたパ
ーティクルモニタシステムの、前記散乱光検出装置によ
り取得された前記画像データを入力する工程と、パーテ
ィクルの検出対象である対象画像における各画素の輝度
値と、パーティクルの存在しない状態の画像である背景
画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する工程
と、前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記
対象画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程
とを含み 、 前記背景画像線形加工工程において、前記背
景画像のヒストグラムのピーク値と前記対象画像のヒス
トグラムのピーク値とが一致するように前記背景画像に
おける各画素の輝度値を線形加工することを特徴とす
る。
【００２２】また、上記目的を達成するさらに他の本発
明であるパーティクル検出方法は、半導体プロセスに用
いるプロセス装置と、前記プロセス装置に入射するレー
ザ光線を発射するレーザ光源装置と、前記プロセス装置
内部における前記レーザ光線の散乱の様子を画像データ
として取得する散乱光検出装置とを備えて構成されたパ
ーティクルモニタシステムの、前記散乱光検出装置によ
り取得された前記画像データを入力する工程と、パーテ
ィクルの検出対象である対象画像における各画素の輝度
値と、パーティクルの存在しない状態の画像である背景
画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する工程
と、前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記
対象画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程
とを含み 、 前記背景画像線形加工工程において、前記背
景画像のヒストグラムの平均値と前記対象画像のヒスト
グラムの平均値とが一致するように前記背景画像におけ
る各画素の輝度値を線形加工することを特徴とする。
【００２３】請求項１５の本発明のパーティクル検出方
法は、前記パーティクル検出工程において、前記背景差
分計算工程による計算結果の画像における所定の画素の
輝度値が予め輝度値に関して設定された第１の閾値を超
えた場合にパーティクルが存在すると判断することを特
徴とする。
【００２４】請求項１６の本発明のパーティクル検出方
法は、前記パーティクル検出工程において、前記第１の
閾値を超える輝度値を有する前記画素の数が予め画素数
に関して設定された第２の閾値を超えた場合にパーティ
クルが存在すると判断することを特徴とする。
【００２５】また、上記目的を達成するさらに他の本発
明であるパーティクル検出方法は、半導体プロセスに用
いるプロセス装置と、前記プロセス装置に入射するレー
ザ光線を発射するレーザ光源装置と、前記プロセス装置
内部における前記レーザ光線の散乱の様子を画像データ
として取得する散乱光検出装置とを備えて構成されたパ
ーティクルモニタシステムの、前記散乱光検出装置によ
り取得された前記画像データを入力する工程と、パーテ
ィクルの検出対象である対象画像の画像データに基づく
ヒストグラムと、パーティクルの存在しない状態の画像
である背景画像の画像データに基づくヒストグラムとを
作成する工程と、前記対象画像のヒストグラムと前記背
景画像のヒストグラムとの差分を計算する工程と、前記
ヒストグラム差分計算工程による計算結果を用いて前記
対象画像データ中におけるパーティクルの有無を判断す
る工程とを含むことを特徴とする。
【００２６】請求項１８の本発明のパーティクル検出方
法は、前記パーティクル検出工程において、前記背景差
分計算工程による計算結果の画像における所定の画素の
輝度値が予め輝度値に関して設定された第１の閾値を超
えた場合にパーティクルが存在すると判断することを特
徴とする。
【００２７】請求項１９の本発明のパーティクル検出方
法は、前記パーティクル検出工程において、前記第１の
閾値を超える輝度値を有する前記画素の数が予め画素数
に関して設定された第２の閾値を超えた場合にパーティ
クルが存在すると判断することを特徴とする。
【００２８】
【００２９】
【００３０】
【００３１】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図面を参照して詳細に説明する。
【００３２】図１は、本発明の一実施形態によるパーテ
ィクルモニタシステムの構成を示すブロック図である。
図１を参照すると、本実施形態のパーティクルモニタシ
ステムは、データ処理装置１０と、レーザ光源装置２０
と、プロセス装置３０と、散乱光検出器４０とを備え
る。以上の構成のうち、レーザ光源装置２０、プロセス
装置３０及び散乱光検出器４０は、従来のパーティクル
モニタシステムに用いられている各装置と同様である。
ただし、散乱光検出器４０にて取得された画像データ
は、データ処理装置１０に送られる。
【００３３】本実施形態のパーティクルモニタシステム
は、図４のフローチャートに示すように、プロセス装置
３０内の画像データを取得し（ステップ４０１）、背景
差分法による画像解析を行い（ステップ４０２）、パー
ティクルが写っているかどうかを判断して（ステップ４
０３）、判断結果を出力する（ステップ４０４、４０
５）。
【００３４】データ処理装置１０は、図２に示すよう
に、画像解析手段としての背景差分計算部１１、背景画
像線形加工部１２及び矩形選択部１３と、画像解析の結
果を用いてパーティクルを検出するパーティクル検出部
１４と、パーティクル検出部１４による検出結果を出力
する検出結果出力部１５とを備える。また、データ処理
装置には、画像データを取り込むための入力装置１６
と、検出結果出力部１５が検出結果を出力するための出
力装置１７とが接続されている。なお、図１及び図２
は、本実施形態における特徴的な構成のみを記載し、他
の一般的な構成については記載を省略してある。
【００３５】また、データ処理装置１０は、ワークステ
ーションやパーソナルコンピュータ、その他のコンピュ
ータシステムで実現され、上記データ処理装置１０の各
構成要素は、プログラム制御されたＣＰＵとＲＡＭその
他の内部メモリと磁気ディスク装置その他の記憶装置と
で実現される。ＣＰＵを制御するコンピュータプログラ
ムは、磁気ディスクや光ディスク、半導体メモリ、その
他の一般的な記憶媒体に格納して提供され、データ処理
装置１０にロードされて上記の構成要素の機能を実行す
る。また、入力装置１６は、散乱光検出器４０から送ら
れた画像データを受け付けるインタフェースであり、出
力装置１７は、ＣＲＴやＬＥＤその他のディスプレイ装
置や、音声出力装置などで実現される。
【００３６】上記のデータ処理装置１０において、背景
差分計算部１１は、取得した処理対象の画像（以下、対
象画像と称す）の画素ごとの輝度値から、予め取得して
あるパーティクルの写っていない画像（以下、背景画像
と称す）の画素ごとの輝度値を差し引く。これにより、
対象画像にパーティクルによる散乱光が写っていれば、
差分計算後に、その部分の画素の輝度値が正の値を取る
ので、パーティクルの存在を認識することができる。
【００３７】背景画像線形加工部１２は、背景画像のヒ
ストグラム（輝度値ごとの画素数）と対象画像のヒスト
グラムのそれぞれについてピーク値を求め、両画像のヒ
ストグラムのピーク値が一致するように背景画像の輝度
値を全体的にシフト（線形加工）する。すなわち、対象
画像のヒストグラムのピークの輝度値から背景画像のヒ
ストグラムのピークの輝度値を引いた差を、対象画像の
輝度値に加える。また、ヒストグラムのピーク値を一致
させる代わりに、ヒストグラムの平均値を算出して、当
該平均値が一致するように背景画像の輝度値をシフトさ
せても良い。
【００３８】矩形選択部１３は、画像の範囲が当該画像
における画素の（縦ｘ個）×（横ｙ個）の配列Ｆ［ｘ，
ｙ］で表せる場合に、０≦ａ≦ｘ、０≦ｂ≦ｘ、０≦ｃ
≦ｙ、０≦ｄ≦ｙであるような配列番号ａ、ｂ、ｃ、ｄ
を用いてＦ［ａ〜ｂ，ｃ〜ｄ］で表された範囲の画像の
みについて処理を実行する。これにより、取得した画像
データのうちでパーティクルの散乱光が発生すると予想
される範囲を対象画像とすることができる。
【００３９】パーティクル検出部１４は、上記各画像解
析手段による解析結果に基づいて、パーティクルの有無
を調査する。原則として、背景差分計算部１１における
差分の算出値が正の値を取る場合はパーティクルが存在
すると判断する。また、誤検出を減少させるため、閾値
を設定し、差分算出値が当該閾値を超えた場合にパーテ
ィクルが存在すると判断するようにしても良い。この場
合、背景差分計算部１１による計算結果の画像におい
て、所定の画素の輝度値が予め輝度値に関して設定され
た閾値を超えた場合にパーティクルが存在すると判断す
ることができる。また、当該輝度値に関する閾値につい
て判定した後、さらに当該閾値を超える輝度値を有する
前記画素の数が、予め画素数に関して設定された閾値を
超えた場合に、パーティクルが存在すると判断するよう
にしても良い。
【００４０】検出結果出力部１５は、パーティクル検出
部１４によるパーティクルの検出結果をユーザに通知す
る。一般には、パーティクルが検出された場合に、パー
ティクルの検出を示すメッセージをディスプレイ装置に
表示したり、音声メッセージを出力したりする。また、
パーティクルの発生数その他の情報をログファイルに書
込むことによりパーティクル検出履歴を残す。この他、
ネットワークを介して遠隔地のユーザに検出結果を通知
したり、生産ラインを管理するアプリケーションプログ
ラムに対して当該アプリケーションプログラムで利用で
きる情報形式にして送出するようにしても良い。
【００４１】次に、図１、図２及び図３のフローチャー
トを参照して本実施形態の動作について詳細に説明す
る。
【００４２】画像データの取得は従来と同様に行われ
る。すなわち、レーザー光源装置２０がレーザ光線２１
を発射し、発射されたレーザ光線２１はプロセス装置３
０に設けられた窓を通して内部へ入射する。プロセス装
置３０内においてパーティクル３１が存在していればレ
ーザ散乱光３２が発生する。そして、散乱光検出器４０
が、プロセス装置３０の窓を通してレーザ散乱光３２を
撮影して２次元画像データを得る。得られた画像データ
はデータ処理装置１０に送られる。
【００４３】初期動作として、予め、パーティクルが写
らない状況下で散乱光検出器４０から画像データをデー
タ処理装置１０に入力し、取得した画像を背景画像とし
て保持する（図３、ステップ３０１）。また、必要に応
じて、パーティクルの有無の判断基準とする閾値、すな
わち画像の輝度値やヒストグラムの差分を求めたときに
その値がいくつ以上ならパーティクルがあるとするかを
判断するための閾値を入力する（ステップ３０２）。ま
た、必要に応じて背景画像を線形加工するかどうかを選
択する（ステップ３０３）。背景画像を加工する場合
は、背景画像線形加工部１２が、背景画像のヒストグラ
ムを作成する（ステップ３０５）。以上の動作は、対象
画像を入力する前に行っておけばよく、実行順は特に上
述した順番に限定されない。
【００４４】次に、パーティクルの検出を行う対象画像
を取り込む（ステップ３０４）。ここで、散乱光検出器
４０から送られた入力画像そのものを対象画像としても
良いし、矩形選択部１３によって入力画像から抽出され
た所望の領域を対象画像としても良い。ステップ３０３
で背景画像の線形加工を行うことを選択した場合は、背
景画像線形加工部１２が、対象画像のヒストグラムを作
成する（ステップ３０６）。そして、予め作成してある
背景画像のヒストグラムと対象画像のヒストグラムとの
ピーク値が一致するように背景画像を線形加工する（ス
テップ３０７）。なお、このとき、ヒストグラムのピー
ク値ではなく、平均値が一致するように背景画像を線形
加工しても良い。
【００４５】次に、背景差分計算部１１が、対象画像の
画素ごとの輝度値から背景画像の画素ごとの輝度値を差
し引く差分解析を行う（ステップ３０８）。ステップ３
０３で背景画像を加工しないことを選択した場合、対象
画像を入力後、直ちに差分解析を行う。
【００４６】次に、パーティクル検出部１４が、ステッ
プ３０８の解析結果に基づいて対象画像内にパーティク
ルが存在するかどうかを判断する（ステップ３０９）。
原則的には、差分解析後の対象画像中における輝度値が
正の値である画素に対応する位置にパーティクルが存在
すると判断する。ステップ３０２で閾値を設定した場合
は、ステップ３０８の解析結果である輝度値が当該閾値
を超えている画素に対応する位置にパーティクルが存在
すると判断する。
【００４７】次に、検出結果出力部１５が、パーティク
ル検出部１４の検出結果に応じて、パーティクルが存在
すると判断した場合は、パーティクルを検出したことを
示すメッセージを出力装置１７に出力し（ステップ３１
１）、パーティクルが存在しないと判断した場合は、パ
ーティクルを検出しなかったことを示すメッセージを出
力装置１７に出力する（ステップ３１１）。また、得ら
れたパーティクルの発生数その他の情報をパーティクル
検出履歴として蓄積する。なお、パーティクルが検出さ
れなかった場合は、メッセージの出力を行わず、パーテ
ィクル検出履歴の蓄積のみを行い、後述のように次の操
作をユーザに促すようにしてもよい。
【００４８】パーティクルが検出されなかった場合、ス
テップ３１０でメッセージを出力した後、例えばディス
プレイ装置に所定のメッセージを表示することにより、
ユーザに対して処理を続けるかどうかの選択を促す（ス
テップ３１２）。なお、各処理のたびにユーザに対して
選択要求を行う代わりに、予め何回処理を繰り返すか設
定しておき、ステップ３１２で設定回数繰り返したかど
うかを判断するようにしてもよい。
【００４９】ステップ３１２で処理の続行を選択した場
合、対象画像を背景画像と入れ替えて新たな背景画像と
し（ステップ３１４）、ステップ３０３及び３０４の処
理へ戻る。一方、ステップ３１２で処理の終了を選択し
た場合、当該検出処理を終了する。なお、上記のように
予め処理の繰返し回数を設定した場合は、当該設定回数
に達したところで当該検出処理を終了する。
【００５０】パーティクルが検出された場合、ステップ
３１１でメッセージを出力した後、例えばディスプレイ
装置に所定のメッセージを表示することにより、ユーザ
に対して処理を続けるかどうかの選択を促す（ステップ
３１３）。なお、各処理のたびにユーザに対して選択要
求を行う代わりに、予め何回処理を繰り返すか設定して
おき、ステップ３１３で設定回数繰り返したかどうかを
判断するようにしてもよい。
【００５１】ステップ３１３で処理の続行を選択した場
合、対象画像を背景画像と入れ替えて新たな背景画像と
し（ステップ３１４）、ステップ３０３及び３０４の処
理へ戻る。一方、ステップ３１３で処理の終了を選択し
た場合、当該検出処理を終了する。なお、上記のように
予め処理の繰返し回数を設定した場合は、当該設定回数
に達したところで当該検出処理を終了する。
【００５２】上述した本実施形態の変形例として、パー
ティクル検出部１４によるパーティクルの検出処理及び
検出通知部１５による検出結果の出力処理を行わず、背
景差分計算部１１によって対象画像の画素ごとの輝度値
から背景画像の対応画素の輝度値を差し引いた状態の画
像をディスプレイ装置に表示したりプリントアウトした
りすることによって、ユーザの視認によりパーティクル
を検出することができる。この場合、パーティクル検出
部１４による自動検出を行わないため、処理速度の顕著
な向上を図ることはできないが、出力される画像は、背
景差分法による画像解析を経ているため、パーティクル
像が強調されており、漏れの無い正確な検出を行うこと
ができる。
【００５３】図５は、本発明の他の実施形態によるパー
ティクルモニタシステムに用いられるデータ処理装置５
０の構成を示すブロック図である。
【００５４】図５を参照すると、本実施形態のデータ処
理装置５０は、背景差分法を実行するヒストグラム差分
計算部５１と、ヒストグラム差分計算部５１による処理
結果を用いてパーティクルを検出するパーティクル検出
部５２と、パーティクル検出部５２による検出結果を出
力する検出結果出力部１５と、矩形選択部１３とを備え
る。これらの構成のうち、矩形選択部１３及び検出結果
出力部１５は、図２に示した第１の実施例における対応
する各構成要素と同様であるため、同一の符号を付して
説明を省略する。なお、図５には、本実施形態における
特徴的な構成のみを記載し、他の一般的な構成について
は記載を省略してある。
【００５５】本実施形態では、画像解析を行ってパーテ
ィクルを検出するための画像を得る代わりに、パーティ
クル検出の対象である対象画像のヒストグラム（輝度値
ごとの画素数）を用いてパーティクルを検出する。画像
解析を行わずに、散乱光検出器４０によって取得された
画像データから直接パーティクルの検出を行うため、極
めて高速に（ほぼリアルタイムに）検出を行うことがで
きる。
【００５６】ヒストグラム差分計算部５１は、予め背景
画像のヒストグラムを取得して保持しておき、入力した
対象画像のヒストグラムから背景画像のヒストグラムを
引いた差分を計算する。
【００５７】パーティクル検出部５２は、ヒストグラム
差分計算部５１の差分算出結果に基づいて、パーティク
ルの有無を調査する。原則として、ヒストグラム差分計
算部５１における差分の算出値が正の値を取る場合は、
パーティクルが存在すると判断する。また、第１の実施
形態におけるパーティクル検出部１４と同様に、閾値を
設定することができる。閾値を設定した場合は、差分算
出値が当該閾値を超えた場合にパーティクルが存在する
と判断する。
【００５８】次に、本実施形態の動作について説明す
る。本実施形態では、初期動作として、散乱光検出器４
０により取得された画像データを用いて、予め背景画像
のヒストグラムを測定し保持しておく。また、必要に応
じてパーティクル検出部５２の閾値を設定しておく。
【００５９】次に、パーティクルの検出を行う対象画像
のを入力してヒストグラムを測定し、ヒストグラム差分
計算部５１が、対象画像のヒストグラムから背景画像の
ヒストグラムを差し引く差分解析を行う。これ以降の動
作は、図３に示した第１の実施形態の動作を示すフロー
チャートにおけるステップ３０９以降の動作と同様であ
るため、説明を省略する。
【００６０】
【実施例】次に、具体的なパーティクル検出結果を参照
して本発明の実施例について説明する。まず、上述した
本発明の第１の実施形態によるパーティクルモニタシス
テムにおいて、画像解析手段として背景差分計算部１１
のみを用い、パーティクル検出部１４において閾値を設
定せずに検出を行った場合の実施例を示す（第１実施
例）。
【００６１】図６は、背景画像の例を示す図である。パ
ーティクルが存在しない（あるいは見えない）状況下で
散乱光の撮影を行うと背景画像が得られる。図６の画像
中に存在する像は全てパーティクル以外の原因による散
乱光あるいは迷光である。背景差分計算部１１は、対象
画像の画素ごとの輝度値から、図６に示す背景画像の対
応する画素の輝度値を差し引いた差分値を算出する。
【００６２】図７は、本実施例のパーティクルモニタシ
ステムによるパーティクル検出結果と人間が視認により
検出した場合との比較を示す図である。ここでは、パー
ティクルが写っている画像を無作為に抽出し、当該画像
に一切加工をせずに、当該画像を人間の目で１枚の画像
あたり３秒間かけて、パーティクルの有無を判断した場
合と、本実施例のシステムによる検出結果における成功
率を比較している。図示のように、人間の目で判断した
場合には、特に散乱光の暗いパーティクルなどを中心に
平均して５０％近くの画像を見落としたのに対し、本実
施例のシステムを用いた場合、８０％以上の成功率を得
ることができ、検出成功率が１．５倍以上向上した。
【００６３】次に、第１の実施形態によるパーティクル
モニタシステムにおいて、画像解析手段として背景差分
計算部１１に加えて背景画像線形加工部１２を用い、パ
ーティクル検出部１４において閾値を設定せずに検出を
行った場合の実施例を示す（第２実施例）。なお、本実
施例では、背景画像におけるヒストグラムのピーク値を
対象画像におけるヒストグラムのピーク値に一致させる
ものとする。
【００６４】図８は、図６に示す背景画像に関して輝度
値ごとの画素数を計数しプロットしたグラフ（ヒストグ
ラム）である。図において、横方向の軸が輝度値を示
し、縦方向の軸がが総数を示す。散乱光検出器４０によ
って取得される散乱光画像は、通常、図８に示すような
特有のピークを持っている。図６を参照すると、画像中
で最も多い輝度は何も写っていない暗い部分の輝度であ
り、この部分の輝度値が図８においてピークを示す箇所
の輝度値である。
【００６５】また、パーティクルが存在する状況下で散
乱光の撮影を行うと、図９に示すように、パーティクル
による散乱光を含んだ画像が得られる。図９の中央付近
に横に並んで数個写っている白い点状の像がパーティク
ルによる散乱光である。図９の画像に関するヒストグラ
ムを図１０に示す。図１０に示すように、パーティクル
からの散乱光が存在することによって高い輝度値の部分
に小さなピークが現れている。また、背景に対応する低
い輝度値の部分のピークの形や位置も変化している。
【００６６】背景差分計算部１１により、図６の背景画
像と図９の対象画像の差分計算を行った結果を図１１に
示す。ここで、背景画像にはヒストグラムの最頻値のピ
ークが対象画像の最頻値のピークと一致するように、背
景画像線形加工部１２により、輝度値を線形加工してあ
る。図１１の画像を見やすくするために白黒反転して出
力した結果を図１２に示す。図１２を参照すると、図９
の画像中でパーティクルからの散乱光として写り込んで
いたパーティクル像のみが明確に浮き出している。な
お、当該画像の下方に写っている横方向に伸びる像は、
プロセス装置の稼動により時として写り込む部品による
散乱光である。
【００６７】図１３は、本実施例と上記第１実施例のパ
ーティクルモニタシステムによるパーティクル検出結果
の比較を示す図である。本実施例のシステムは、背景画
像の線形加工を行ったことにより、第１実施例のシステ
ムに比べてさらに１０％程度検出成功率が向上してい
る。
【００６８】次に、第１の実施形態によるパーティクル
モニタシステムにおいて、第２実施例と同様に背景画像
線形加工部１２を用い、背景画像におけるヒストグラム
の平均値を対象画像におけるヒストグラムの平均値に一
致させるように線形加工して検出を行った場合の実施例
を示す（第３実施例）。
【００６９】図１４は、図６の背景画像と図９の対象画
像に関して、背景画像の線形加工を行った後に差分計算
を行った結果を示す。図１４の画像を見やすくするため
に白黒反転して出力した結果を図１５に示す。図１５を
参照すると、図１２の場合と同様に、図９の画像中でパ
ーティクルからの散乱光として写り込んでいたパーティ
クル像のみが明確に浮き出している。なお、画像の下方
の像は、図１２に写っている像と同様、プロセス装置の
部品による散乱光である。
【００７０】図１６は、本実施例と上記第１実施例のパ
ーティクルモニタシステムによるパーティクル検出結果
の比較を示す図である。本実施例のシステムは、背景画
像の線形加工を行ったことにより、第２実施例の場合と
同様に、第１実施例のシステムに比べてさらに１０％程
度検出成功率が向上している。
【００７１】次に、第１の実施形態によるパーティクル
モニタシステムにおいて、パーティクル検出部１４にお
いて閾値を設定して検出を行った場合の実施例を示す
（第４実施例）。なお、本実施例では画像解析手段とし
て背景差分計算部１１と背景画像線形加工部１２とを用
い、背景画像線形加工部１２は、背景画像におけるヒス
トグラムの平均値を対象画像におけるヒストグラムの平
均値に一致させるように線形加工するものとする。すな
わち、第３実施例に対してさらにパーティクル検出部１
４における閾値の設定を行った状態である。
【００７２】図１７は、本実施例と第３実施例のパーテ
ィクルモニタシステムによるパーティクル検出結果の比
較を示す図である。ここでは、パーティクルが写ってい
ない画像を無作為に抽出してパーティクルの検出処理を
行い、誤検出した確率を比較している。閾値を設定せず
に検出を行った第３実施例のシステムでは、１０％近い
誤検出をしたのに対し、閾値を設定して検出を行った本
実施例のシステムでは、１％程度の誤検出となってお
り、性能が大幅に向上していることがわかる。
【００７３】なお、本実施例では、第３実施例に対して
パーティクル検出部１４における閾値の設定を行った状
態のシステムとしたが、第１実施例や第２実施例に対し
てパーティクル検出部１４における閾値の設定を行った
状態のシステムとした場合にも同様の性能向上を得るこ
とができるのは明らかである。
【００７４】次に、第１の実施形態によるパーティクル
モニタシステムにおいて、矩形選択部１３を用いて、取
得した画像データ中の所定の領域を限定して対象画像と
してパーティクルの検出を行った場合の実施例を示す
（第５実施例）。
【００７５】図１８は、パーティクルによる散乱光が発
生すると予想される場所を選択し、対象画像として矩形
領域を設定した様子を示す。また図１９は、図１８に示
す矩形領域の設定を行い、かつ背景画像線形加工部１２
においてヒストグラムのピークが一致するように背景画
像の加工を行って背景差分を計算した結果を示す。図１
９に示すように、図１１や図１４において画像の下方に
写っていたプロセス装置の部品による散乱光の影響を低
減又は除去することが可能である。
【００７６】図２０は、本実施例における閾値の設定方
法及びパーティクルの判定動作を示すフローチャートで
ある。図２０を参照すると、まず、パーティクルの検出
を判断する閾値として輝度値と画素数とを設定する（ス
テップ２００１）。そして、パーティクル検出部１４に
おいて、設定した輝度値を越える画素が、設定した画素
数以上あった場合にパーティクルが存在すると判断し
（ステップ２００２、２００３、２００４）、それ以外
の場合はパーティクルが存在しないと判断する（ステッ
プ２００２、２００３、２００４）。この設定で実際に
測定した結果を図２１に示す。図２１に示すように、パ
ーティクル発生に伴った散乱光画像をリアルタイムに取
得できる。
【００７７】次に、第１の実施形態によるパーティクル
モニタシステムにおいて、パーティクル検出部１４を用
いず、背景差分計算部１１による差分計算後の画像を人
間が視認してパーティクルを検出した場合の実施例を示
す（第６実施例）。ここでは、対象画像に対して、背景
差分計算部１１による差分計算を行うのみで、背景画像
の線形加工や矩形選択は行わないものとする。
【００７８】図２２は、散乱光検出器により取得された
画像をそのまま人間が視認して検出した結果と、本実施
例のシステムによる背景差分法による差分計算後の画像
を人間が視認して検出した結果との比較を示す図であ
る。双方の手法において、パーティクルが写っている画
像を無作為に抽出し、当該画像を人間の目で１枚の画像
あたり３秒間かけて、パーティクルの有無を判断した場
合の成功率を比較している。図示のように、散乱光検出
器により取得された画像をそのまま用いる手法（従来技
術）では、特に散乱光の暗いパーティクルなどを中心に
平均して５０％近くの画像を見落としたが、背景差分法
による差分計算後の画像を用いた手法においては、ほぼ
１００％に近い成功率を得ることができ、大幅に検出成
功率が向上した。
【００７９】次に、本発明の第２の実施形態によるパー
ティクルモニタシステムにより、ヒストグラムの差分計
算の結果を用いてパーティクルの検出を行った場合の実
施例を示す（第７実施例）。
【００８０】図２３は、背景画像として得た画像データ
の輝度値ヒストグラムである。また図２４は、対象画像
として得た画像データの輝度値ヒストグラムである。図
２３に用いられている画像には背景像のみが存在し、図
２４に用いられている画像には背景像に加えてパーティ
クル像が存在している。ヒストグラム差分計算部５１に
よる、図２３、２４のヒストグラムの差分計算の結果を
図２５に示す。図２５を参照すると、差分計算により、
パーティクルによる散乱光の成分を中心としたヒストグ
ラムが得られる。当該差分計算後のヒストグラムに基づ
いて、パーティクル散乱光の有無を判断することができ
る。また、必要に応じてヒストグラムの画素数に閾値を
設定して、パーティクル散乱光の有無を判断しても良
い。
【００８１】本実施例の手法でパーティクル検出をした
結果を図２６に示す。本実施例によれば、画像解析を行
わず、画像データから直接ヒストグラムを取得してパー
ティクルの検出を行うため、図２６に示すように、パー
ティクルの検出をリアルタイムに行うことができる。
【００８２】以上好ましい実施例をあげて本発明を説明
したが、本発明は必ずしも上記実施例に限定されるもの
ではない。
【００８３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明のパーティ
クルモニタシステムは、背景差分法による画像解析によ
り、パーティクルの検出対象である画像から背景成分を
取り除くことができるため、解析結果である画像を用い
ることにより人間の視認によらず、機械的にパーティク
ルの検出を行うことができる。これにより、システムの
処理能力に応じて高速なパーティクル検出処理を行うこ
とができるという効果がある。
【００８４】また、背景差分法による画像解析を介する
ことにより、画像中の背景成分を取り除き、パーティク
ルによる散乱光の像を強調するため、パーティクルの検
出精度が向上するという効果がある。
【００８５】さらに、画像のヒストグラムを用いて背景
差分法に用いる背景画像を線形加工することにより、差
分計算による背景成分の除去の精度を高めることができ
るため、パーティクルの検出精度が一層向上するという
効果がある。
【００８６】さらにまた、取得した画像の中でパーティ
クルによる散乱光が発生すると予想される領域を限定し
て検出対象画像とすることにより、効率的にパーティク
ルの検出処理を行うことができるという効果がある。
【００８７】また、パーティクルの検出対象の画像に対
して何ら画像解析を行うことなく、取得した画像データ
から直接ヒストグラムを生成し、当該ヒストグラムに関
して背景差分法による差分計算を行うことにより、パー
ティクルの検出処理を高速に行うことができ、リアルタ
イムにパーティクルの検出を行うことができるという効
果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施例によるパーティクルモニタ
システムの構成を示す概略図である。
【図２】 本実施例のデータ処理装置の構成を示すブロ
ック図である。
【図３】 本実施例のデータ処理装置による動作を示す
フローチャートである。
【図４】 本実施例のシステム全体の処理の流れを示す
フローチャートである。
【図５】 本発明の他の実施例によるパーティクルモニ
タシステムの構成を示す概略図である。
【図６】 背景画像の例を示す図である。
【図７】 第１実施例と人間の視認によるパーティクル
の検出結果を比較する図である。
【図８】 背景画像のヒストグラムの例を示す図であ
る。
【図９】 対象画像の例を示す図である。
【図１０】 対象画像のヒストグラムの例を示す図であ
る。
【図１１】 図６の背景画像と図９の対象画像に対して
ヒストグラムのピーク値を一致させる線形加工を施した
後に差分計算を行った結果の画像を示す図である。
【図１２】 図１１の画像を白黒反転した図である。
【図１３】 第２実施例と第１実施例のパーティクルの
検出結果を比較する図である。
【図１４】 図６の背景画像と図９の対象画像に対して
ヒストグラムのピーク値を一致させる線形加工を施した
後に差分計算を行った結果の画像を示す図である。
【図１５】 図１４の画像を白黒反転した図である。
【図１６】 第３実施例と第１実施例のパーティクルの
検出結果を比較する図である。
【図１７】 第４実施例と第３実施例のパーティクルの
検出結果を比較する図である。
【図１８】 入力画像中でパーティクルによる散乱光が
発生すると予想される場所を選択し、対象画像として矩
形領域を設定した様子を示す図である。
【図１９】 図１８で設定された対象画像に対して差分
計算を行った結果の画像を示す図である。
【図２０】 第５実施例における閾値の設定方法及びパ
ーティクルの判定動作を示すフローチャートである。
【図２１】 第５実施例においてパーティクルの検出結
果を時系列で示した図である。
【図２２】 背景差分法による差分計算を行った場合と
行わない場合とにおいて人間の視認によりパーティクル
の検出を行った結果を比較する図である。
【図２３】 背景画像として得た画像データの輝度値に
関するヒストグラムである。
【図２４】 対象画像として得た画像データの輝度値に
関するヒストグラムである。
【図２５】 図２３及び図２４のヒストグラムの差分計
算の結果を示す図である。
【図２６】 第７実施例においてパーティクルの検出結
果を時系列で示した図である。
【図２７】 従来のパーティクルモニタシステムの構成
を示す図である。
【符号の説明】
１０、５０ データ処理装置 １１ 背景差分計算部 １２ 背景画像線形加工部 １３ 矩形選択部 １４、５２ パーティクル検出部 １５ 検出結果出力部 １６ 入力装置 １７ 出力装置 ２０ レーザ光源装置 ２１ レーザ光 ３０ プロセス装置 ３１ パーティクル ３２ レーザ散乱光 ４０ 散乱光検出器 ５１ ヒストグラム差分計算部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平10−10036（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−44707（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−229596（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−229597（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−286952（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−198580（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−232196（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01N 15/00 - 15/14 H01L 21/64 - 21/66

Claims (27)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、 前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射するレー
    ザ光源装置と、 前記プロセス装置内部における前記レーザ光線の散乱の
    様子を画像データとして取得する散乱光検出装置と、 前記散乱光検出装置により取得された前記画像データを
    処理することにより、前記プロセス装置内部のパーティ
    クルを検出するデータ処理装置とを備え、 前記データ処理装置が、 パーティクルの検出対象である対象画像における各画素
    の輝度値と、パーティクルの存在しない状態の画像であ
    る背景画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する
    背景差分計算手段と、 前記背景差分計算手段による計算結果を用いて前記対象
    画像中におけるパーティクルの有無を判断するパーティ
    クル検出手段と 、 前記背景画像及び前記対象画像の画像データに基づいて
    前記各画像のヒストグラムを作成し、該ヒストグラムを
    比較した結果に応じて、前記背景画像における各画素の
    輝度値を線形加工する背景画像線形加工手段とを備え、 前記背景差分計算手段が、前記背景画像線形加工手段に
    よる線形加工の施された前記背景画像を用いて前記差分
    計算を行うこと を特徴とするパーティクルモニタシステ
    ム。
  2. 【請求項２】 前記背景画像線形加工手段が、前記背景
    画像のヒストグラムのピーク値と前記対象画像のヒスト
    グラムのピーク値とが一致するように前記背景画像にお
    ける各画素の輝度値を線形加工することを特徴とする請
    求項１に記載のパーティクルモニタシステム。
  3. 【請求項３】 前記背景画像線形加工手段が、前記背景
    画像のヒストグラムの平均値と前記対象画像のヒストグ
    ラムの平均値とが一致するように前記背景画像における
    各画素の輝度値を線形加工することを特徴とする請求項
    １に記載のパーティクルモニタシステム。
  4. 【請求項４】 前記散乱光検出装置により取得された画
    像データに基づく画像の中から所望の矩形領域を選択し
    て前記対象画像として設定する矩形領域 選択手段をさら
    に備えることを特徴とする請求項１から請求項３の何れ
    か１つに記載のパーティクルモニタシステム。
  5. 【請求項５】 前記パーティクル検出手段が、前記背景
    差分計算手段による計算結果の画像における所定の画素
    の輝度値が予め輝度値に関して設定された第１の閾値を
    超えた場合にパーティクルが存在すると判断することを
    特徴とする請求項１から請求項４の何れか１つに記載の
    パーティクルモニタシステム。
  6. 【請求項６】 前記パーティクル検出手段が、前記第１
    の閾値を超える輝度値を有する前記画素の数が予め画素
    数に関して設定された第２の閾値を超えた場合にパーテ
    ィクルが存在すると判断することを特徴とする請求項５
    に記載のパーティクルモニタシステム。
  7. 【請求項７】 前記パーティクル検出手段による検出結
    果を示すメッセージを出力してユーザに通知する検出結
    果出力手段をさらに備えることを特徴とする請求項１に
    記載のパーティクルモニタシステム。
  8. 【請求項８】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、 前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射するレー
    ザ光源装置と、 前記プロセス装置内部における前記レーザ光線の散乱の
    様子を画像データとして取得する散乱光検出装置と、 前記散乱光検出装置により取得された前記画像データを
    処理することにより、前記プロセス装置内部のパーティ
    クルを検出するデータ処理装置とを備え、 前記データ処理装置が、パーティクルの検出対象である対象画像の画像データに
    基づくヒストグラムと、パーティクルの存在しない状態
    の画像である背景画像の画像データに基づくヒストグラ
    ムとを作成し、前記対象画像のヒストグラムと前記背景
    画像のヒストグラムとの差分を計算するヒストグラム差
    分計算手段と、 前記ヒストグラム差分計算手段による計算結果を用いて
    前記対象画像データ中におけるパーティクルの有無を判
    断するパーティクル検出手段と を備えることを特徴とす
    るパーティクルモニタシステム。
  9. 【請求項９】 前記散乱光検出装置により取得された画
    像データに基づく画像の中から所望の矩形領域を選択し
    て前記対象画像として設定する矩形領域 選択手段をさら
    に備えることを特徴とする請求項８に記載のパーティク
    ルモニタシステム。
  10. 【請求項１０】 前記パーティクル検出手段が、前記背
    景差分計算手段による計算結果の画像における所定の画
    素の輝度値が予め輝度値に関して設定された第１の閾値
    を超えた場合にパーティクルが存在すると判断すること
    を特徴とする請求項８に記載のパーティクルモニタシス
    テム。
  11. 【請求項１１】 前記パーティクル検出手段が、前記第
    １の閾値を超える輝度値を有する前記画素の数が予め画
    素数に関して設定された第２の閾値を超えた場合にパー
    ティクルが存在すると判断することを特徴とする請求項
    １０に記載のパーティクルモニタシステム。
  12. 【請求項１２】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射する
    レーザ光源装置と、前記プロセス装置内部における前記
    レーザ光線の散乱の様子を画像データとして取得する散
    乱光検出装置とを備えて構成されたパーティクルモニタ
    システムの、前記散乱光検出装置により取得された前記
    画像データを入力する工程と、 パーティクルの検出対象である対象画像における各画素
    の輝度値と、パーティクルの存在しない状態の画像であ
    る背景画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する
    工程と、 前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記対象
    画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程と 、 前記背景差分計算工程に先立って、前記背景画像及び前
    記対象画像の画像データに基づいて前記各画像のヒスト
    グラムを作成し、該ヒストグラムを比較した結果に応じ
    て、前記背景画像における各画素の輝度値を線形加工す
    る工程とを含み、 前記背景差分計算工程において、前記背景画像線形加工
    工程による線形加工の施された前記背景画像を用いて前
    記差分計算を行うこと を特徴とするパーティクル検出方
    法。
  13. 【請求項１３】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射する
    レーザ光源装置と、前記プロセス装置内 部における前記
    レーザ光線の散乱の様子を画像データとして取得する散
    乱光検出装置とを備えて構成されたパーティクルモニタ
    システムの、前記散乱光検出装置により取得された前記
    画像データを入力する工程と、 パーティクルの検出対象である対象画像における各画素
    の輝度値と、パーティクルの存在しない状態の画像であ
    る背景画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する
    工程と、 前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記対象
    画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程とを
    含み 、 前記背景画像線形加工工程において、前記背景画像のヒ
    ストグラムのピーク値と前記対象画像のヒストグラムの
    ピーク値とが一致するように前記背景画像における各画
    素の輝度値を線形加工することを特徴とするパーティク
    ル検出方法。
  14. 【請求項１４】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射する
    レーザ光源装置と、前記プロセス装置内部における前記
    レーザ光線の散乱の様子を画像データとして取得する散
    乱光検出装置とを備えて構成されたパーティクルモニタ
    システムの、前記散乱光検出装置により取得された前記
    画像データを入力する工程と、 パーティクルの検出対象である対象画像における各画素
    の輝度値と、パーティクルの存在しない状態の画像であ
    る背景画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する
    工程と、 前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記対象
    画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程とを
    含み 、 前記背景画像線形加工工程において、前記背景画像のヒ
    ストグラムの平均値と前記対象画像のヒストグラムの平
    均値とが一致するように前記背景画像における各画素の
    輝度値を線形加工することを特徴とするパーティクル検
    出方法。
  15. 【請求項１５】 前記パーティクル検出工程において、
    前記背景差分計算工程による計算結果の画像における所
    定の画素の輝度値が予め輝度値に関して設定された第１
    の閾値を超えた場合にパーティクルが存在すると判断す
    ることを特徴とする請求項１２から請求項１４の何れか
    一つに記載のパーティクル検出方法。
  16. 【請求項１６】 前記パーティクル検出工程において、
    前記第１の閾値を超える輝度値を有する前記画素の数が
    予め画素数に関して設定された第２の閾値を超えた場合
    にパーティクルが存在すると判断することを特徴とする
    請求項１５に記載のパーティクル検出方法。
  17. 【請求項１７】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射する
    レーザ光源装置と、前記プロセス装置内部における前記
    レーザ光線の散乱の様子を画像データとして取得する散
    乱光検出装置とを備えて構成されたパーティクルモニタ
    システムの、前記散乱光検出装置により取得された前記
    画像データを入力する工程と、 パーティクルの検出対象である対象画像の画像データに
    基づくヒストグラムと、パーティクルの存在しない状態
    の画像である背景画像の画像データに基づくヒストグラ
    ムとを作成する工程と、 前記対象画像のヒストグラムと前記背景画像のヒストグ
    ラムとの差分を計算する工程と、 前記ヒストグラム差分計算工程による計算結果を用いて
    前記対象画像データ中におけるパーティクルの有無を判
    断する工程と を含むことを特徴とするパーティクル検出
    方法。
  18. 【請求項１８】 前記パーティクル検出工程において、
    前記背景差分計算工程による計算結果の画像における所
    定の画素の輝度値が予め輝度値に関して設定された第１
    の閾値を超えた場合にパーティクルが存在すると判断す
    ることを特徴とする請求項１７に記載のパーティクル検
    出方法。
  19. 【請求項１９】 前記パーティクル検出工程において、
    前記第１の閾値を超える輝度値を有する前記画素の数が
    予め画素数に関して設定された第２の閾値を超えた場合
    にパーティクルが存在すると判断することを特徴とする
    請求項１８に記載のパーティクル検出方法。
  20. 【請求項２０】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射する
    レーザ光源装置と、前記プロセス装置内部における前記
    レーザ光線の散乱の様子を画像データとして取得する散
    乱光検出装置とを備えて構成されたパーティクルモニタ
    システムの、前記散乱光検出装置 により取得された前記
    画像データを処理するデータ処理装置を制御することに
    より、前記プロセス装置内部のパーティクルを検出する
    パーティクル検出プログラムを格納した記録媒体におい
    て、 前記パーティクル検出プログラムは 、 パーティクルの検出対象である対象画像における各画素
    の輝度値と、パーティクルの存在しない状態の画像であ
    る背景画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する
    工程と、 前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記対象
    画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程と 、 前記背景差分計算工程に先立って、前記背景画像及び前
    記対象画像の画像データに基づいて前記各画像のヒスト
    グラムを作成し、該ヒストグラムを比較した結果に応じ
    て、前記背景画像における各画素の輝度値を線形加工す
    る工程とを含み、 前記背景差分計算工程において、前記背景画像線形加工
    工程による線形加工の施された前記背景画像を用いて前
    記差分計算を行うこと を特徴とするパーティクル検出プ
    ログラムを格納した記録媒体。
  21. 【請求項２１】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射する
    レーザ光源装置と、前記プロセス装置内部における前記
    レーザ光線の散乱の様子を画像データとして取得する散
    乱光検出装置とを備えて構成されたパーティクルモニタ
    システムの、前記散乱光検出装置により取得された前記
    画像データを処理するデータ処理装置を制御することに
    より、前記プロセス装置内部のパーティクルを検出する
    パーティクル検出プログラムを格納した記録媒体におい
    て、 前記パーティクル検出プログラムは 、 パーティクルの検出対象である対象画像における各画素
    の輝度値と、パーティクルの存在しない状態の画像であ
    る背景画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する
    工程と、 前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記対象
    画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程とを
    含み 、 前記背景画像線形加工工程において、前記背景画像のヒ
    ストグラムのピーク値と前記対象画像のヒストグラムの
    ピーク値とが一致するように前記背景画像における各画
    素の輝度値を線形加工することを特徴とするパーティク
    ル検出プログラムを格納した記録媒体。
  22. 【請求項２２】半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射する
    レーザ光源装置と、前記プロセス装置内部における前記
    レーザ光線の散乱の様子を画像データとして取得する散
    乱光検出装置とを備えて構成されたパーティクルモニタ
    システムの、前記散乱光検出装置により取得された前記
    画像データを処理するデータ処理装置を制御することに
    より、前記プロセス装置内部のパーティクルを検出する
    パーティクル検出プログラムを格納した記録媒体におい
    て、 前記パーティクル検出プログラムは 、 パーティクルの検出対象である対象画像における各画素
    の輝度値と、パーティクルの存在しない状態の画像であ
    る背景画像の対応する画素の輝度値との差分を計算する
    工程と、 前記背景差分計算工程による計算結果を用いて前記対象
    画像中におけるパーティクルの有無を判断する工程と 、 前記背景画像線形加工工程において、前記背景画像のヒ
    ストグラムの平均値と前記対象画像のヒストグラムの平
    均値とが一致するように前記背景画像における各画素の
    輝度値を線形加工することを特徴とするパーティクル検
    出プログラムを格納した記録媒体。
  23. 【請求項２３】 前記パーティクル検出プログラムは 、
    前記パーティクル検出工程において、前記背景差分計算
    工程による計算結果の画像における所定の画素の輝度値
    が予め輝度値に関して設定された第１の閾値を超えた場
    合にパーティクルが存在すると判断することを特徴とす
    る請求項２０から請求項２２の何れか一つに記載のパー
    ティクル検出プログラムを格納した記録媒体。
  24. 【請求項２４】 前記パーティクル検出プログラムは 、
    前記パーティクル検出工程において、前記第１の閾値を
    超える輝度値を有する前記画素の数が予め画素数に関し
    て設定された第２の閾値を超えた場合にパーティクルが
    存在する と判断することを特徴とする請求項２３に記載
    のパーティクル検出プログラムを格納した記録媒体。
  25. 【請求項２５】 半導体プロセスに用いるプロセス装置
    と、前記プロセス装置に入射するレーザ光線を発射する
    レーザ光源装置と、前記プロセス装置内部における前記
    レーザ光線の散乱の様子を画像データとして取得する散
    乱光検出装置とを備えて構成されたパーティクルモニタ
    システムの、前記散乱光検出装置により取得された前記
    画像データを処理するデータ処理装置を制御することに
    より、前記プロセス装置内部のパーティクルを検出する
    パーティクル検出プログラムを格納した記録媒体におい
    て、 前記パーティクル検出プログラムは 、 パーティクルの検出対象である対象画像の画像データに
    基づくヒストグラムと、パーティクルの存在しない状態
    の画像である背景画像の画像データに基づくヒストグラ
    ムとを作成する工程と、 前記対象画像のヒストグラムと前記背景画像のヒストグ
    ラムとの差分を計算する工程と、 前記ヒストグラム差分計算工程による計算結果を用いて
    前記対象画像データ中におけるパーティクルの有無を判
    断する工程と を含むことを特徴とするパーティクル検出
    プログラムを格納した記録媒体。
  26. 【請求項２６】 前記パーティクル検出工程において、
    前記背景差分計算工程による計算結果の画像における所
    定の画素の輝度値が予め輝度値に関して設定された第１
    の閾値を超えた場合にパーティクルが存在すると判断す
    ることを特徴とする請求項２５に記載のパーティクル検
    出プログラムを格納した記録媒体。
  27. 【請求項２７】 前記パーティクル検出工程において、
    前記第１の閾値を超える輝度値を有する前記画素の数が
    予め画素数に関して設定された第２の閾値を超えた場合
    にパーティクルが存在すると判断することを特徴とする
    請求項２６に記載のパーティクル検出プログラムを格納
    した記録媒体。
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