JP3344338B2 - 画像の欠陥検出装置及びその欠陥検出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像の欠陥検出装
置及びその欠陥検出方法に関するものであり、特には、
フォトマスクパターンの欠陥を検出する欠陥検出装置及
びその欠陥検出方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来より、例えば、半導体製造に使用し
ているフォトマスク等の検査の場合、画像処理を用いた
主な検査方式として実際のパターンの中で異なる位置の
同じパターン同士を比較するダイツーダイと実際のパタ
ーンと設計データ（通常CAD データ）との比較によるダ
イツーデータベースの２方式が、例えば特公平８−１０
４６３号公報或いは特開平８−７６３５９号公報に示さ
れている。

【０００３】しかし、現状及び今後のパターンの微細化
を考えると上記２検査方式では解決できない問題があ
る。ダイツーダイでは個々のパターンの寸法が微妙に同
一フォトマスク上で異なること、つまり、良品のバラツ
キが無視できないことが挙げられる。通常、ダイツーダ
イの場合は同一フォトマスク上で離れた位置に存在して
いるパターン同士を比較するために、このような良品の
バラツキにより発生する疑似欠陥（本来は良品であるの
に欠陥と誤認識した欠陥）を押さえるために検査感度を
抑える必要がある。

【０００４】また、ダイツーデータベースでは、設計デ
ータと実際のパターン画像と比較するために設計データ
からパターン画像を生成する必要がある。この設計デー
タから生成するパターン画像が実際のパターン画像と極
めて一致しないと疑似欠陥が発生してしまう。実際のパ
ターン画像は、上記に示したように同一フォトマスク上
でも良品のバラツキが存在している。つまり、あるパタ
ーンを参考に設計データから画像を生成しても上記理由
により、微妙に一致しない箇所がでてくるのである。

【０００５】また、ダイツーダイ及びダイツーデータベ
ースに関わらず画像を採取するまでのプロセスの中でフ
ォトマスクを搬送しているステージ及びセンシングする
ための光学系素子にかかる振動等の影響により採取した
画像自体の再現性も十分とは言えない。更に、現今、パ
ターンの微細化に伴い検出に必要な欠陥の大きさが小さ
くなり特にミス・サイズに基づく画像欠陥或いは、位置
ズレに基づく画像欠陥については、ますます検出が困難
になってきている。

【０００６】その他、係る画像の欠陥検出装置或いは画
像の欠陥検出方法に関しては、特開昭５９−２００３７
２号公報が見られるが、係る公報には、単に画像を処理
するに際し変換処理回路を簡略化する為にデジタル画像
情報を圧縮する技術に関して記載されているに過ぎず、
画像の欠点そのものを検出する方法は開示されていな
い。

【０００７】又、特開平２−２１５１１８号公報及び特
開平５−２４９６５６号公報には、マスクの検査装置に
関して開示されてはいるが、単に透過光を使用する点が
記載されているのみで、画像そのものを拡大及び縮小す
る様な技術に関しては記載がない。更に、特開平８−７
６３５９号公報にはマスクの検査に於て透過光と反射光
を併用して使用する点が記載されており、又、特開平８
−３０４９９７号公報には、画像検査に際し、２個の画
像データの内の一つの画像データを拡大及び縮小した各
画像データを作成し、そのそれぞれと他方の画像データ
と比較する方法が開示されているが、いずれも光学系の
誤差、振動等の影響による誤差をキャンセルする事が不
可能であった。

【０００８】

【発明が解決しようする課題】本発明の目的は、上記し
た従来技術の欠点を改良し、同一フォトマスク等を含む
画像に於ける画像欠陥を検出する方法に於て、良品のバ
ラツキに影響されない高速で且つ高精度な画像の欠陥検
出装置及びその欠陥検出方法を提供するものである。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は上記した目的を
達成するため、以下に記載されたような技術構成を採用
するものである。即ち、本発明に係る第１の態様として
は、一つの被検査画像から２個の複製被検査画像を作成
する手段と、一方の複製被検査画像に対して、膨張フィ
ルターと収縮フィルターとをこの順に順次適用して画像
処理する第１画像処理手段と、他方の複製被検査画像に
対して、収縮フィルターと膨張フィルターとをこの順に
順次適用して画像処理する第２画像処理手段と、当該第
１の画像処理手段と当該第２の画像処理手段のそれぞれ
から出力される画像情報の差分値からなる画像情報を出
力する画像情報出力手段とから構成されており、然も当
該膨張フィルターと収縮フィルターは、何れも輝度情報
を取り扱う複数の画素部がマトリッス状に配列された空
間フィルタで構成すると共に、当該フィルターの中心画
素部を検査画素部とし、且つ当該検査画素部を中心とす
る他の画素部を近傍画素部となし、且つ当該膨張フィル
ターは、当該フィルターの検査画素を、該検査画素部の
輝度データ及び当該近傍画素部の輝度データの内、最大
の輝度データを持つ画素のデータで置き換える様に構成
され、当該収縮フィルターは当該フィルターの検査画素
を、該検査画素部の輝度データ及び当該近傍画素部の輝
度データの内、最小の輝度データを持つ画素のデータで
当該検査画素を置き換える様に構成されている画像の欠
陥検出装置であり、又、本発明に係る第２の態様として
は、被検査画像をデジタル画像情報に変換するデータ変
換手段、当該データ変換手段から出力された当該デジタ
ル画像情報を記憶する第１の記憶手段、当該第１の記憶
手段に記憶されたデジタル画像情報を複写して個別に記
憶する第２の記憶手段と第３の記憶手段、当該第２の記
憶手段に記憶されたデジタル画像情報に、膨張フィルタ
ーを使用して当該画像情報を膨張処理する第１の処理を
実行する第１の処理手段、当該第１の処理手段の演算結
果により得られたデジタル画像情報に収縮フィルターを
使用して当該画像情報を収縮処理する第２の処理を実行
する第２の処理手段、当該第３の記憶手段に記憶された
デジタル画像情報に、収縮フィルターを使用して第２の
処理を実行する第３の処理手段、当該第３の処理手段の
演算結果により得られたデジタル画像情報に膨張フィル
ターを使用して第１の処理を実行する第４の処理手段、
当該第２の処理手段及び第４の処理手段の演算結果によ
り得られたそれぞれのデジタル画像情報の差分値を演算
する第５の処理手段、当該第５の処理手段の演算結果を
格納する第４の記憶手段とから構成されており、然も当
該膨張フィルターと収縮フィルターは、何れも輝度情報
を取り扱う複数の画素部がマトリッス状に配列された空
間フィルタで構成すると共に、当該フィルターの中心画
素部を検査画素部とし、且つ当該検査画素部を中心とす
る他の画素部を近傍画素部となし、且つ当該膨張フィル
ターは、当該フィルターの検査画素を、該検査画素部の
輝度データ及び当該近傍画素の輝度データの内、最大の
輝度データを持つ画素のデータで置き換える様に構成さ
れ、当該収縮フィルターは当該フィルターの検査画素
を、該検査画素部の輝度データ及び当該近傍画素の輝度
データの内、最小の輝度データを持つ画素のデータで当
該検査画素を置き換える様に構成されている画像の欠陥
検出装置である。

【００１０】更に、本発明に係る第３の態様としては、
所定の被検査画像に於ける画像欠陥の有無を判断する欠
陥検出方法に於て、当該被検査画像をデジタル処理する
事により得られた当該被検査画像のデジタル画像情報か
ら、少なくとも２枚の被検査画像の複製を作成し、一方
の複製された当該デジタル画像情報に、輝度情報を取り
扱う複数の画素部がマトリッス状に配列され、且つ当該
画素部の中心画素部を検査画素部とし、且つ当該検査画
素部を中心とする他の画素部を近傍画素部となした空間
フィルタで構成すると共に、当該空間フィルターの検査
画素を、該検査画素部の輝度データ及び当該近傍画素の
輝度データの内、最大の輝度データを持つ画素のデータ
で置き換える様に構成された膨張フィルターを使用し、
当該画像情報を膨張処理する第１の処理と、当該第１の
処理を経た画像情報を輝度情報を取り扱う複数の画素部
がマトリッス状に配列され、且つ当該画素部の中心画素
部を検査画素部とし、且つ当該検査画素部を中心とする
他の画素部を近傍画素部となした空間フィルタで構成す
ると共に、当該空間フィルターの検査画素を、該検査画
素部の輝度データ及び当該近傍画素の輝度データの内、
最小の輝度データを持つ画素のデータを持つ画素のデー
タで置き換える様に構成された収縮フィルターを使用
し、当該画像情報を収縮処理する第２の処理とをこの順
に施して第１の処理情報を得ると共に、当該他方の複製
された当該デジタル画像情報に、当該収縮フィルターを
使用した当該第２の処理と当該膨張フィルターを使用し
た当該第１の処理とをこの順に施して第２の処理情報を
得た後、当該第１と第２の処理情報の差分値を演算し、
その結果から当該被検査画像に画像欠陥が存在するか否
かを判断する画像の欠陥検出方法である。

【００１１】

【発明の実施の形態】本発明に係る当該画像の欠陥検出
装置及び画像の欠陥検出方法は、上記した様な技術構成
を有しているので、例えば半導体製造で使用されている
フォトマスクを検査する時に疑似欠陥発生の原因となる
良品のバラツキによる影響を受けずに高速な検査ができ
ることである。

【００１２】つまり、本発明に於いては、入力された画
像を、２個のメモリにそれぞれ複製（コピー）して、そ
れら２枚の画像に対して相反するフィルタ処理を適当な
回数だけ行った後、この２枚の画像から差分画像を作成
し、その差分画像の中で欠陥と判定するしきい値以上画
素があればそれを欠陥として、取り込んだ原画像の該当
部分をモニタ等に表示するものである。

【００１３】即ち、本発明に於いては、最終的に比較す
る２枚画像はもともと同じ画像であることから良品のバ
ラツキとういう問題は無視できる。また、本発明に於い
ては、同じ入力画像から比較する２枚の画像を作成する
ので、ダイツーダイやダイツーデータベースで行われる
ような検査直前の比較・参照画像といった異なる２枚の
画像を精密に位置合わせ（アライメント処理）する必要
はなく、さらに本発明の検査アルゴリズムは単純なフィ
ルタリング処理の組み合わせになっているので従来の検
査機よりも高速に検査できることである。

【００１４】

【実施例】以下に、本発明に係る画像の欠陥検出装置及
び画像の欠陥検出方法の具体例を図面を参照しながら詳
細に説明する。即ち、図１は、本発明に係る当該画像の
欠陥検出装置３０の一具体例の構成を示すブロックダイ
アグラムであり、図中、被検査画像１をデジタル画像情
報に変換するデータ変換手段２、当該データ変換手段２
から出力された当該デジタル画像情報を記憶する第１の
記憶手段７、当該第１の記憶手段７に記憶されたデジタ
ル画像情報を複写して個別に記憶する第２の記憶手段８
と第３の記憶手段９、当該第２の記憶手段８に記憶され
たデジタル画像情報に、膨張フィルターを使用して第１
の処理を実行する第１の処理手段１０、当該第１の処理
手段１０の演算結果により得られたデジタル画像情報に
収縮フィルターを使用して第２の処理を実行する第２の
処理手段１１、当該第３の記憶手段９に記憶されたデジ
タル画像情報に、収縮フィルターを使用して第２の処理
を実行する第３の処理手段１２、当該第３の処理手段１
２の演算結果により得られたデジタル画像情報に膨張フ
ィルターを使用して第１の処理を実行する第４の処理手
段１３、当該第２の処理手段１１及び第４の処理手段１
３の演算結果により得られたそれぞれのデジタル画像情
報の差分値を演算する第５の処理手段１４、当該第５の
処理手段１４の演算結果を格納する第４の記憶手段１５
とから構成されている特徴とする画像の欠陥検出装置３
０が示されている。

【００１５】本発明に係る当該画像の欠陥検出装置３０
は、半導体装置等の製造に使用される所定のパターンを
形成したフォトマスクの様なフォトマスクを中心に具体
例を説明するが、本発明に係る当該画像の欠陥検出装置
３０及びその欠陥検出方法は、係る具体例に特定される
ものではなく、あらゆる画像の欠陥を検出する為に使用
されるものである事は言うまでもない。

【００１６】又、本発明に係る当該データ変換手段２
も、具体例の構成に特定されるものではなく、被検査画
像１からその形状を検出し、デジタル画像情報に変換し
えるものであれば、如何なる構成のものでも使用可能で
ある。つまり、図１に於いては、被検査画像として検査
ステージ６に搭載されたフォトマスク１の片側から適宜
の光源４により、例えばレーザ光源により、出力された
光ビームを当該フォトマスク１を透過させてその透過光
を任意の受光素子５により受光する様に構成されたもの
が示されている。

【００１７】本発明に於いては、当該光源４から細いレ
ーザービームを出力し、それを適当に例えば一方法（例
えばＹ方向）に走査すると同時に当該検査ステージを他
方の方向（例えばＸ方向）に移動させる事によって、当
該フォトマスク１に配置された全てのパターンを検査す
る事が出来る。当該受光素子は、当該レーザーと同期し
て移動する様に構成されていても良い。

【００１８】更に、本発明に於いては、当該光源４を当
該フォトマスク１全体に同時に照射する様な大きさのも
のを使用し、当該受光素子５に例えばＣＣＤカメラに使
用される様な光受光手段を採用する事も可能である。
又、本発明に係る当該データ変換手段２には、例えばア
ナログ／デジタル変換手段３が設けられている事が望ま
しい。

【００１９】本発明に於いては、当該データ変換手段２
により変換されたデジタル画像情報を適宜の構成からな
るメモリである第１の記憶手段７に一時的に格納し、そ
の後、適宜の複写手段２０を使用して、当該第１の記憶
手段７に格納された当該デジタル画像情報を第２の記憶
手段８と第３の記憶手段９の双方に複写して格納する。

【００２０】更に、本発明に於て使用されるフィルター
処理は、膨張フィルター処理と収縮フィルターであり、
当該フィルター処理に使用されるフィルターは、図２に
例示される様な所謂空間フィルタ２１であり、その大き
さは、特に限定されないが、例えば図２に示す様に３×
３が一般的に使用出来、８近傍方式或いは４近傍方式
等、被検査画像の形状、特性等に応じて、任意に使い分
ける事が可能である。

【００２１】その他、５×５或いは７×７の空間フィル
タを同様に使用する事が出来る。本発明に於ては、当該
デジタル画像情報の情報の内輝度データを取り扱う事が
望ましい。又、本発明に於て、例えば、３×３の画素か
らなる上記空間フィルタ２１を使用して膨張フィルター
処理を行う場合には、当該空間フィルタ２１の中心の画
素Ｐ（ｘ，ｙ）を検査画素と定め、当該検査画素に於け
る中心の画素データ、つまり自己の画素Ｐ（ｘ，ｙ）と
その周辺部を構成する８近傍画素と称される８個の画素
の画素データを含めて、一番大きな輝度データを持つ画
素のデータで当該中心の画素Ｐ（ｘ，ｙ）のデータを置
き換えるものである。

【００２２】つまり、膨張フィルター処理に於いては、
明るいデータを増加させる方向の処理が実行される事に
なる。一方、収縮フィルター処理に於いては、逆に当該
検査画素に於ける中心の画素データ、つまり自己の画素
Ｐ（ｘ，ｙ）とその周辺部を構成する８近傍画素と称さ
れる８個の画素の画素データを含めて、一番小さな輝度
データを持つ画素のデータで当該中心の画素Ｐ（ｘ，
ｙ）のデータを置き換えるものである。

【００２３】つまり、収縮フィルター処理に於いては、
暗いデータを増加させる方向の処理が実行される事にな
る。本発明に於いては、当該同一のデジタル画像情報の
一方に対して、膨張フィルター処理である第１の処理を
実行した後、収縮フィルター処理である第２の処理を実
行すると共に、他方の同一のデジタル画像情報に対して
は、逆に収縮フィルター処理である第２の処理を先に実
行した後に膨張フィルター処理である第１の処理を実行
する様にした点が特徴である。

【００２４】つまり、本発明に於いては、係る構成を採
用する事によって、同一のデジタル画像情報から、欠陥
部分を正確に取り出す事が可能になる。本発明に於て、
当該２つの同一なデジタル画像情報に対して、当該第１
の処理或いは第２の処理を実行する場合に、当該各処理
をそれぞれ１回だけ実行する事も出来るが、望ましく
は、複数回繰り返す事も好ましい。

【００２５】その繰り返し回数は、必ずしも同一である
必要はなく、当該第１の処理の繰り返し実行回数と第２
の処理の繰り返し実行回数とが異なっても良い。但し、
異なるデジタル画像情報に対するそれぞれの処理回数
は、互いに一致している事が望ましい。つまり、本発明
に於いては、当該一方の検査画素に対して、最低膨張フ
ィルター処理と収縮フィルター処理からなる対の処理、
若しくは収縮フィルター処理と膨張フィルター処理から
なる対の処理を一回ずつ実行するものであるが、この対
の処理を複数回繰り返しても良く、又後述する図３に記
載された様に、例えば、膨張フィルター処理を複数回実
行した後収縮フィルター処理を複数回実行し、若しくは
収縮フィルター処理を複数回実行した後膨張フィルター
処理を複数回実行する様に構成されていても良い。

【００２６】本発明に於いては、上記した様に、同一の
デジタル画像情報に対して反対の処理を個別に実行した
後、それぞれの演算処理結果を減算処理する事によって
差分値を求める事によって、当該被検査画像１に於ける
欠陥部が、明瞭に検出する事が可能となる。当該差分値
は当該第４の記憶手段１５に格納されるが、その後当該
第４の記憶手段に格納されているデジタル画像情報をオ
ペレータが任意に読みだして、所定の基準値或いは経験
等と比較して、画像の欠陥部分の存在有無を判断する事
も可能であり、又、所定のしきい値を予め格納した記憶
手段１７から当該基準値を読みだして、当該比較判定手
段１６で比較判定して、自動的に画像の欠陥部分の存在
有無を判断する事も可能である。

【００２７】更に、本発明に於いては、必要に応じて適
宜の表示手段１９を設け、当該検査結果を適宜の型式で
表示、報知する事が可能である。尚、図１に於いては、
判定手段１６の出力情報を表示手段１９に出力する例が
記載されているが、当該減算手段１４の演算結果を格納
している第４の記憶手段１５の情報を当該表示手段１９
に出力する様にしても良い事は言うまでもない。

【００２８】本発明に於いては、当該第１の処理手段１
０と当該第２の処理手段１１との間に、当該第１の処理
手段１０の演算結果であるデジタル画像情報を一時的に
格納する第１の補助記憶手段２２が設けられ、又当該第
２の処理を実行する第３の処理手段１２と当該第１の処
理を実行する第４の処理手段１３との間に、当該第３の
処理手段１２の演算結果であるデジタル画像情報を一時
的に格納する第２の補助記憶手段２３が設けられている
事が望ましい。

【００２９】係る構成は、当該膨張フィルター処理或い
は収縮フィルター処理をした場合に、新たに形成される
デジタル画像情報は、当該第２若しくは第３の記憶手段
８、９に格納されている元のデジタル画像情報とは異な
ってくる事から、新たに処理したデジタル画像情報を当
該第２若しくは第３の記憶手段８、９に再格納すると、
そのデジタル画像情報の内容が異なるので、以後の処理
に問題が生ずるので、当該デジタル画像情報の全画素の
処理が終了する迄、一時的に予備の記憶手段２２、２３
に格納しておく必要がある為である。

【００３０】そして、当該第１と第２の予備の記憶手段
２２、２３に格納されたデジタル画像情報を用いて、次
のフィルター処理を行い、その結果は、元の記憶手段で
ある第２若しくは第３の記憶手段８及び９に再格納する
事が出来る。つまり、本発明に於ては、図１に示す様
に、当該第１の処理手段１０と当該第２の処理手段１１
との間に、当該第１の処理手段１０の演算結果であるデ
ジタル画像情報を一時的に格納する第１の補助記憶手段
２２が設けられ、又当該第３の処理手段１２と当該第４
の処理手段１３との間に、当該第３の処理手段１２の演
算結果であるデジタル画像情報を一時的に格納する第２
の補助記憶手段２３が設けられている事が望ましい。

【００３１】又、本発明に於いては、当該第２の処理手
段１１及び第４の処理手段１３により演算処理された画
像情報を当該第２若しくは第３の記憶手段８、９に再格
納する代わりに、当該第２の処理手段１１と第５の処理
手段１４との間に第３の補助記憶手段８’を設けると共
に、又当該第４の処理手段１３と第５の処理手段１４と
の間に第４の補助記憶手段９’をそれぞれ別途に設ける
事も望ましい。

【００３２】本発明に於て使用される当該減算手段から
なる差分値を演算する第５の処理手段１４は、特にその
構成を特定するものではなく、従来公知の減算手段を使
用する事が出来る。又、本発明に於いては、当該第４の
記憶手段１５に格納されている差分値で構成されたデジ
タル画像情報を所定の基準値と比較して、画像の欠陥部
分の存在有無を判断する比較判定手段１６及び当該比較
判定手段１６の出力を表示する表示手段１９とが設けら
れているが、当該基準値は、例えば第５の記憶手段１７
に記憶されている事が望ましい。

【００３３】本発明に於いては、上記した様な差分値の
画像を表示する事によって、当該被検査画像に於ける欠
陥の存在の有無ばかりではなく、当該欠陥部の存在位置
及びその大きさが把握出来るので、当該被検査画像を後
の工程で修正する際に、係る情報を有効に利用すること
が出来る。又、本発明に於いては、当該差分値画像情報
は、その差分値の大きさを明るさで表示するものである
事が可能である。

【００３４】例えば、当該差分値の大きさを２５６段階
の輝度値表示する事が出来るので、当該差分値の大きさ
と当該輝度値とを対応させておき、当該輝度値の所定の
レベルをしきい値として設定しておく事によって、当該
しきい値を越えた差分値画像の部分を欠陥部と認識する
事が可能である。又、当該差分値画像を色彩表示する事
によって、小さな画像でも容易に認識する事が可能とな
る。

【００３５】本発明に於いては、図１に示す様に、当該
表示手段１９に当該比較判定手段１６からの出力情報の
みならず、第１の記憶手段７からの情報を配線Ｌを介し
て入力するように構成されているので、当該差分値画像
に於ける座標位置を同時に認識する事が出来るので、欠
陥部分の位置の確認が容易となる。本発明に於いて使用
される、例えば図２に示す様な空間フィルター２１を使
用する場合には、０度又は９０度の直線の多いパターン
形状で構成された配線、或いは、セルの形状等の分析に
効果を発揮する。

【００３６】然しながら、実際のパターン形状は、０度
又は９０度の直線から構成されるものが圧倒的に多いの
で、図２に示す様な空間フィルター２１を使用する事に
よって、殆どの配線パターン或いはセル形状を検査する
事が可能である。その他、菱形、或いは４５度若しくは
１３５度の様な斜線を持つパターンの検出には不適当な
場合がある。

【００３７】係る場合は、当該空間フィルタ２１を使用
して４近傍方式を採用するか、或いは当該空間フィルタ
２１を構成する各画素の於ける重み付けを調整する必要
がある。又、その他の特殊な斜線を持つパターン、例え
ば２２．５度の傾斜線を持つパターンが多い被検査画像
に於いては、５×５、若しくはそれ以上のサイズの適当
な空間フィルターを採用する必要がある。

【００３８】係る空間フィルターを使用する場合でも、
各画素の重み付けを調整する必要がある。勿論、当該５
×５、若しくはそれ以上のサイズの適当な空間フィルタ
ーを、０度又は９０度の直線から構成されるパターンか
らなる配線パターン或いはセル形状の検査に使用する事
が可能である。

【００３９】係る場合には、３×３の空間フィルターを
使用する場合よりも処理時間が少なくて済むと言う利点
がある。然しながら、本発明に於ける当該フィルター処
理に於いては、使用する空間フィルタの特性と被検査画
像の形状との関係で旨く機能しない場合がある。係る場
合には、特定の空間フィルタを使用して、特定の検出方
式を使用する場合には、予め当該フィルター処理では、
検出しえないパターンを有する部分を検出しておき、所
定の記憶手段１８にその位置情報を格納しておき、当該
位置情報のアドレスを検出した場合には、当該フィルタ
ー処理を実行しない様に設定しておくとか、減算処理後
のデータ表示、或いは判定操作から除外する様にする事
が望ましい。

【００４０】つまり、本発明に於いては、当該比較判定
手段１６には、使用されているフィルターの種類によっ
ては、欠陥の判断が出来ない画像部位の位置情報を予め
記憶したルックアップテーブル１８が接続されている事
も望ましい。具体的には、先ず、０度又は９０度の直線
から構成されるパターンと４５度若しくは１３５度の様
な斜線を持つパターンとが混合されたパターンをＣＡＤ
等で作成する。

【００４１】係るＣＡＤによる画像情報は、欠陥部は存
在しない。次いで、係るＣＡＤによる画像情報に対し
て、例えば図２に示す様な空間フィルターで、全ての画
素の重み付けを一定とした空間フィルター２１を使用し
て、当該膨張処理或いは収縮処理を実行すると、４５度
若しくは１３５度パターンの位置では、異常な反応が示
されるので、係る異常反応が発生した部分は、０度又は
９０度系のパターンでは無い事が理解されるので、当該
位置を予め記憶手段１８或いはＣＰＵ内に設けられた適
宜の記憶手段に記憶させておき、実際の膨張処理及び収
縮処理を実行する際には、当該位置にはマスクをかけ
て、当該処理を実行しない様に構成する事が望ましい。

【００４２】つまり、本発明に於いては、フォトマスク
の検査では、微小な振動の影響で画像が歪んでしまった
りまた、同一フォトマスクの同一設計値パターンでも実
際のパターンは必ずしも全く同じ大きさ及び形状ではな
く、又これらの影響により、高密度・微細化してきてい
るフォトマスクの微小欠陥検出は困難となってきている
と言う問題を解決するために、１枚の画像から２枚の異
なる性質の画像を作ることにしたものである。

【００４３】即ち、例えば膨張フィルタにより凹欠陥を
修正して、もう一方では凹欠陥をさらに強調する収縮フ
ィルタをかける。このような処理を適当な回数行った後
に逆のフィルタ処理を同数分だけ行って画像サイズを元
に戻す。つまり、膨張フィルタを２回かけたら２回収縮
フィルタをかけるのである。１枚の画像について膨張フ
ィルタから収縮フィルタという組み合わせと収縮フィル
タから膨張フィルタという組み合わせを行うことにより
凹欠陥も凸欠陥もドットやピンホール欠陥も検出できる
ようになる。

【００４４】これらのフィルタ処理は欠陥部分のみが変
化するもので良品は良品のままで維持されるので、上記
のような微小振動による微小な歪みや良品のバラツキに
は影響されないで微小な欠陥を検出できる。また、上記
フィルタ処理前に検査対象領域のエッジを角度グループ
別に分類しなければならない場合もある。このときは、
分類された角度グループに有効なフィルタ処理をする必
要がある。

【００４５】従来のフォトマスクの欠陥検査では、実際
にフォトマスクから採取した画像と比較するために同一
フォトマスクの別位置にある同一パターン画像や設計デ
ータから生成した画像を使用していた。つまり、必ず予
め比較・参照用の２枚の画像を用意しておく必要があ
り、これにより発生する誤差のために微小欠陥の検出が
困難になっていた。

【００４６】しかし、本発明は実際のフォトマスクから
採取した１枚の画像からフィルタ処理によって比較・参
照用の２枚の画像を作成しているので、今まで微小欠陥
の検出を妨げていた誤差要因が無くなった。しかも比較
・参照の２枚の画像はもともと同じ画像なので単純に比
較するだけでよい。１枚の画像から比較・参照の２枚の
画像を作るプロセスに使用するフィルタ処理や、その前
に必要に応じて行うエッジの角度検出処理及び比較・参
照画像の差分画像を求め欠陥を検出する処理は単純な演
算なので高速処理できる。

【００４７】つまり、本発明に係る当該欠陥検出方法に
於いては、図４に示す様に、被検査画像１に画像欠陥部
Ｋが存在している場合、先ず図４（Ａ）の（１）に於
て、当該被検査画像１に第１の処理手段である膨張フィ
ルターを使用して当該デジタル画像情報を膨張させると
図４（Ａ）の（２）に示す様に、当該欠陥部Ｋはかなり
消滅した状態に変形され、その後第２の処理手段である
収縮フィルターを使用して当該図４（Ａ）の（２）に示
すデジタル画像情報を収縮処理すると図４（Ａ）の
（３）に示す様に、僅かに境界部が変形した状態を示す
様になる。

【００４８】一方、先ず図４（Ｂ）の（１）に於て、図
４（Ａ）の（１）と同様の欠陥部Ｋを有するデジタル画
像情報１に、第２の処理手段である収縮フィルターを使
用してデジタル画像情報を収縮処理すると図４（Ｂ）の
（２）に示す様に、当該欠陥部Ｋは、大きくなる。その
後図４（Ｂ）の（２）に示す当該デジタル画像情報に第
１の処理手段である膨張フィルターを使用して当該デジ
タル画像情報を膨張させると図４（Ｂ）の（３）に示す
様に、当該欠陥部Ｋは図４（Ｂ）の（２）より小さくな
る。

【００４９】従って、両者の差分値をとれば、当該画像
の欠陥部分の存在を発見する事が可能となる。更に、本
発明に於いては、デジタル画像を検出する際に、デジタ
ル画像情報についてエッジの角度検出を行い、どのエッ
ジが何度の傾きを持ったエッジなのかを別メモリに保存
しておく必要がある。このエッジの角度検出には既知で
あるフィルタを利用してもよい。

【００５０】以下のフィルタ処理は上記エッジ角度検出
により分類された角度毎に行う必要がある場合もある。
例えば、エッジを適当な大きさのエッジ検出フィルタで
０、９０、１８０、２７０度と４５、１３５、２２５、
３１５度等の各グループに分類して、上記したようなフ
ィルタ処理を、そのグループ毎に有効なフィルタを用い
て行うこともある。

【００５１】以下に本発明に係る当該画像の欠陥検出装
置３０の構成とその作動に付いて更に図３を参照しなが
ら詳細に説明する。例えば検査ステージ６にセットされ
たフォトマスク１を位置決めする。次に、照明４をフォ
トマスク上面から照射してその透過光を受光素子５にて
受光しＡ／Ｄ変換器３によりデジタル画像データに変換
する。

【００５２】このとき、検査ステージは採取している画
像がぶれない程度に制御され次の検査位置に移動してい
るものとする。これにより採取した画像（８ｂｉｔ、グ
レースケール）を第１のメモリ７に格納する。また、格
納された画像を図３（Ａ）に示す様に、更に第２の記憶
手段８と第３の記憶手段９にコピーしておく。

【００５３】第２の記憶手段８にコピーされたデジタル
画像情報を第１の処理手段１０を用いて膨張フィルタ処
理により処理し、当該膨張処理されたデジタル画像情報
を、第１の補助記憶手段２２に格納する。当該第１の補
助記憶手段２２に格納されたデジタル画像情報を当該第
１の処理手段１０で膨張フィルタ処理により再度膨張さ
せそのデジタル画像情報を第２の記憶手段８に上書きす
る。

【００５４】当該第２の記憶手段８に格納されたデジタ
ル画像情報を第２の処理手段１１で収縮フィルタ処理す
る事により収縮されたデジタル画像情報を作成して当該
第１の補助記憶手段２２に上書きする。次いで、当該第
１の補助記憶手段２２に格納されたデジタル画像情報
を、第２の処理手段１１で再度収縮フィルタ処理により
収縮処理し、当該収縮処理されたデジタル画像情報を第
２の記憶手段８に上書きする。

【００５５】本具体例に於いては、当該最後の記憶手段
は、該第２の記憶手段８とは別の記憶手段、例えば上記
した第３の補助記憶手段８’を使用する事も可能であ
る。本具体例に於いては、これと並列に以下の処理も行
う。つまり、図３（Ｂ）に示す様に、第３の記憶手段９
にコピーされたデジタル画像情報を第３の処理手段１２
により収縮フィルタを使用して収縮処理により収縮され
たデジタル画像情報を第２の補助記憶手段２３に格納す
る。

【００５６】当該第２の補助記憶手段２３に格納された
デジタル画像情報を、再度第３の処理手段１２を使用し
て収縮フィルタ処理により再度収縮させ、そのデジタル
画像情報を第３の記憶手段９に上書きする。当該第３の
記憶手段９に格納されたデジタル画像情報を次いで、第
４の処理手段１３によって膨張フィルタ処理する事によ
り膨張されたデジタル画像情報を、第２の補助予備の記
憶手段２３に上書きする。

【００５７】次いで、当該第２の補助予備の記憶手段２
３に格納されたデジタル画像情報を、再度第４の処理手
段１３により膨張フィルタ処理で膨張処理されたデジタ
ル画像情報を第３の記憶手段９に上書きする。本具体例
に於いては、当該最後の記憶手段は、該第３の記憶手段
９とは別の記憶手段、例えば上記した第４の補助記憶手
段９’を使用する事も可能である。

【００５８】その後、第２の記憶手段８のデジタル画像
情報と第３の記憶手段９のデジタル画像情報の差分デジ
タル画像情報を減算手段１４で作成する。これにより得
られた差分デジタル画像情報の輝度値を、予め設定され
ていた欠陥と判定されるしきい値と比較する。欠陥と判
定された部分はメモリ１の欠陥該当部分をモニタ等によ
り表示する。

【００５９】本発明に於て、画質が良くない場合は上記
フィルタ処理時に必要な範囲でノイズ除去も行うことも
ある。次に本発明に係る画像の欠陥検出方法を構成を説
明する。上記した様に、本発明に係る第２の態様として
の画像の欠陥検出方法は、例えば、所定の被検査画像に
於ける画像欠陥の有無を判断する欠陥検出方法に於て、
当該被検査画像をデジタル処理する事により得られた当
該被検査画像のデジタル画像情報から、少なくとも２枚
の複製を作成し、一方の複製された当該デジタル画像情
報に、膨張フィルターを使用した第１の処理手段と収縮
フィルターを使用した第２の処理手段をこの順に施して
第１の処理情報を得ると共に、当該他方の複製された当
該デジタル画像情報に、収縮フィルターを使用した第２
の処理手段と膨張フィルターを使用した第１の処理手段
とをこの順に施して第２の処理情報を得た後、当該第１
と第２の処理情報の差分値を演算し、その結果から当該
被検査画像に画像欠陥が存在するか否かを判断する画像
の欠陥検出方法である。

【００６０】本発明に係る欠陥検出方法に於いては、当
該第１の処理及び当該第２の処理は、１回若しくは複数
回繰り返される事が望ましい。又、本発明に於いては、
当該差分値を、予め定められた所定の基準値と比較し
て、被検査画像に画像欠陥が存在するか否かを判断する
事が望ましい。又、本発明に係る当該欠陥検出方法に於
いては、当該被検査画像に画像欠陥が存在するか否かを
判断する際に、当該検査に使用されているフィルターの
種類によっては、当該画像の欠陥の判断が出来ない画像
部位の位置情報がある事を予め記憶した情報を参照する
事も望ましい。

【００６１】此処で、本発明に於けるフィルターの選択
に伴うデータ処理方法の一具体例と差分値を適宜の基準
値と比較する工程の一具体例を図１０のフローチャート
を参照して説明する。即ち、先ずスタート後、ステップ
（Ｓ１）に於いて被検査画像を選択し、ステップ（Ｓ
２）に於いて、当該被検査画像に適したフィルタの選択
を行い、当該選択されたフィルターで処理するには不適
切な画素位置、つまり画像の欠陥部を識別出来ない画素
位置、を予め決定してその位置情報を例えば図１に於け
る第６の記憶手段１８に記憶しておく。

【００６２】次いでステップ（Ｓ３）に進み当該被検査
画像情報から複写画像情報を作成しステップ（Ｓ４）
で、上記した様な膨張／収縮フィルター処理が実行され
る。その後、ステップ（Ｓ５）で当該膨張／収縮フィル
ター処理された２種の画像情報から演算手段１４に於い
て差分値を演算し、その結果をステップ（Ｓ６）に於い
て第４の記憶手段１５に格納する。

【００６３】続いて、ステップ（Ｓ７）に於いて、図１
に於ける判定手段１６に於いて、当該第４の記憶手段１
５に格納された差分値データを順次画素位置毎に読み出
し、ステップ（Ｓ８）に於いて、それぞれ順次に読み出
された個々の差分値データの画素位置が、先に記憶して
ある除外すべき画素位置に該当するか否かが判断され、
読み出された差分値データの位置データ（Ｘ_i 、Ｙ_j で
ｉ＝ｎ、ｊ＝ｍ）が、当該除外すべき画素位置に該当す
る場合は、ステップ（Ｓ９）に於いてその後の処理工程
から除外される。

【００６４】又、当該読み出された差分値データの位置
データが、当該除外すべき画素位置に該当しない場合
は、ステップ（Ｓ１０）に於いて当該差分値データは保
持される。次いで、ステップ（Ｓ１１）に於いて、当該
読み出された被検査画像の差分値データは、最後のもの
か否かが判断され、ＮＯであれば、ステップ（Ｓ１２）
に移り、次の差分値データを選択してその位置データを
１だけ歩進させ（Ｘ _i 、Ｙ _j で、ｉ＝ｉ＋１、但しＸが
読み出す最後のＸ位置であれば、ｉ＝ｎ、ｊ＝ｊ＋
１）、ステップ（Ｓ８）に戻り上記の操作が繰り返され
る。

【００６５】そして、ステップ（Ｓ１１）で当該差分値
データが最後の位置データである場合には、ステップ
（Ｓ１３）に於いて、保持された全差分値データを輝度
データに変換し、場合によってはステップ（Ｓ１４）に
於いて当該表示手段１９でその結果を表示し、ステップ
（Ｓ１５）に於いて第５の記憶手段１７に格納されてい
る予めしきい値として定められた基準値と比較し、ステ
ップ（Ｓ１６）に於いて、当該差分値から得られた輝度
データが、当該輝度データの基準値より小さい場合に
は、ステップ（Ｓ１７）に於いて当該被検査画像には欠
陥部が存在しないものと判断しエンドとなるが、ステッ
プ（Ｓ１６）に於いて、当該差分値から得られた輝度デ
ータが、当該輝度データの基準値より大きい場合には、
ステップ（Ｓ１８）に於いて、当該被検査画像には欠陥
部が存在すると判断され、ステップ（Ｓ１９）に於いて
当該差分値データを位置情報と共に表示手段１９に表示
してエンドとなる。

【００６６】本発明に係る当該画像の欠陥検出方法を他
の態様として示すならば、被検査画像をデジタル画像情
報に変換する第１の工程、当該デジタル画像情報を第１
の記憶手段に記憶させる第２の工程、当該第１の記憶手
段に記憶されたデジタル画像情報を第２の記憶手段と第
３の記憶手段にそれぞれ記憶させる第３の工程、当該第
２の記憶手段に記憶されたデジタル画像情報に、膨張フ
ィルターを使用して第１の処理を実行する第４の工程、
当該第４の工程で得られたデジタル画像情報に収縮フィ
ルターを使用して第２の処理を実行する第５の工程、当
該第３の記憶手段に記憶されたデジタル画像情報に、収
縮フィルターを使用して第２の処理を実行する第６の工
程、当該第６の工程で得られたデジタル画像情報に膨張
フィルターを使用して第１の処理を実行する第７の工
程、当該第５の工程と第７の工程で得られたそれぞれの
処理情報から差分値を演算する第８の工程、当該第８の
工程により得られた差分値を第４の記憶手段に記憶させ
る第９の工程とから構成されている画像の欠陥検出方法
である。

【００６７】上記に於て、当該第４の工程と第５の工程
とを適宜に繰り返す事も望ましく、又、当該第６の工程
と第７の工程とを適宜に繰り返す事も望ましい。本発明
に於いては、当該差分値を、予め定められた所定の基準
値と比較して、被検査画像に画像欠陥が存在するか否か
を判断する第１０の工程を更に含んでいる事が好まし
い。

【００６８】又、本発明に於いては、当該第１０の工程
に於て、当該検査に使用されているフィルターの種類に
よっては、当該画像の欠陥の判断が出来ない画像部位の
位置情報がある事を予め記憶した情報を参照する第１１
の工程が更に含まれている事も望ましい。本発明に於け
る、当該膨張フィルターを使用した第１の処理と当該収
縮フィルターを使用した第２の処理との繰り返し回数
は、特に限定されるものでは無いが、被検査画像に於け
るパターンの大きさ、間隔等によって制限される場合が
あり、特に収縮処理する場合に、処理した結果、隣接す
るパターン同志が接触するか重複する部分が発生する場
合には、以後の処理が困難となるので、係る観点から、
当該各処理の繰り返し回数は制限を受ける事になる。

【００６９】又、本発明に於て使用される空間フィルタ
ーの選択基準としては特に限定されるものではないが、
好ましくは、被検査画像に於ける配線パターン或いはセ
ルの形状、大きさ、それらの相互の間隔、構成パターン
の角度（０度／９０度系のパターンが多いか、４５度／
１３５度系のパターンが多いか、或いは２２．５度系パ
ターン等のそれ以外のパターンか）等の情報から適切な
空間フィルターを選択する事が可能である。

【００７０】又、同時に、当該選択された空間フィルタ
ーの各画素部分に於ける重み付けの分布、上記した繰り
返し回数等も当然選択要素に組み入れられるものであ
る。従って、好ましくは、多数のシミュレーション結果
に基づいて、所定のパターンと使用すべき空間フィルタ
ーとの関係を規定したルックアップテーブルを用意して
おく事によって、当該空間フィルターの選択を容易に且
つ自動化する事が可能となる。

【００７１】次に、本発明に係る当該画像の欠陥検出方
法を別の態様について説明する。即ち、本具体例におい
ては、現今、パターンの微細化に伴い検出に必要な欠陥
の大きさがますます小さくなり、例えばミス・サイズに
よる欠陥、或いは位置ズレに基づく欠陥については、そ
の検出が格段に困難になってきている。例えば、図５に
示す様なＣＡＤを使用して作成した複数個の正常なセル
形状を有するパターンを得たい場合に、例えば、図６に
示す様に当該パターンに於ける中央部にある４つのセル
が周囲のパターンよりも大きい場合には、従来の画像の
欠陥検出方法に於いては検出する事が難しい状態であっ
た。

【００７２】然しながら、本発明に係る当該画像の欠陥
検出方法を使用する事によって、係る画像の欠陥を効率
的に且つ正確に検出する事が可能である。つまり、図６
に示されている欠陥部を有する画像でデータに先ず図２
に示す様な空間フィルターである膨張フィルタを使用し
て、上記した様な第１の処理を実行し、図７（Ａ）に示
す様な画像データを得たのち、前記したと同様な収縮フ
ィルタを使用して第２の処理を実行する事によって、図
７（Ｂ）に示す様な画像データが得られる事になる。

【００７３】一方、図６に示されている同一の欠陥部を
有する同一の画像でデータに先ず、前記したと同様な収
縮フィルタを使用して第２の処理を実行する事によっ
て、図８（Ａ）に示す様な画像データを得たのち、前記
したと同様な膨張フィルタを使用して、第１の処理を実
行する事によって、図８（Ｂ）に示す様な画像データが
得られる事になる。

【００７４】本具体例に於いては、当該画像データに、
先に膨張フィルタをかけることでサイズが大きい欠陥が
周囲のパターンと連結してしまい、従って、後に収縮フ
ィルタをかけても連結された部分はもとの形状には戻ら
ない。一方、当該欠陥部分を有する画像データに先に収
縮フィルターで処理を行うと当該連結部の形状は、その
後に膨張処理を実行しても消える事はなく、従って、図
７（Ｂ）と図８（Ｂ）の画像データの差分値を演算する
事によって、図９に示す様な画像に於ける欠陥部位置が
表示される事になる。

【００７５】本発明に於いては、係るミス・サイズ系の
画像欠陥のみならず、位置ズレに基づく画像欠陥も容易
に検出出来ると言う効果がある。次に、本発明に係る画
像の欠陥検出装置並びに画像の欠陥検出方法の他の具体
例に付いて、図１１を参照しながら詳細に説明する。即
ち、本具体例としては、上記具体例が、一つの被検査画
像を複写してそれぞれの複写された被検査画像に対し
て、膨張フィルター処理／収縮フィルター処理を施した
画像データと収縮フィルター処理／膨張フィルター処理
を施した画像データとを作成し、その両者の差分値を演
算する事を基本的な技術思想としていたが、本具体例に
於いては、元の被検査画像に対して膨張フィルター処理
／収縮フィルター処理若しくは収縮フィルター処理／膨
張フィルター処理の何れかを施した画像データと当該オ
リジナルの被検査画像とを比較してその差分値でを演算
する様にしたものである。

【００７６】具体的には、一つの被検査画像から複製被
検査画像を作成する手段と、当該複製被検査画像に対し
て、膨張フィルターと収縮フィルターとをこの順に順次
適用するか、収縮フィルターと膨張フィルターとをこの
順に順次適用して画像処理するか、当該画像処理を複数
回繰り返えして画像処理を実行する第１画像処理手段
と、当該第１の画像処理手段から出力される画像情報と
当該被検査画像との差分値からなる画像情報を出力する
画像情報出力手段とから構成されている画像の欠陥検出
装置であり、又、一つの被検査画像を用意する工程と、
当該被検査画像から複製被検査画像を作成する工程と、
当該複製被検査画像に対して、膨張フィルターと収縮フ
ィルターとをこの順に順次適用して画像処理するか、収
縮フィルターと膨張フィルターとをこの順に順次適用し
て画像処理するか、当該画像処理を複数回繰り返す第１
の画像処理工程と、当該第１の画像処理工程から出力さ
れる画像情報と当該被検査画像とを比較して、その差分
値を演算する差分値演算工程、及び当該差分値からなる
画像情報を出力する工程とから構成されている画像の欠
陥検出方法である。

【００７７】即ち、本具体例に於いては、第１の記憶手
段７に記憶された当該被検査画像のオリジナル画像デー
タを複写手段２０で複写した後、当該複写された画像デ
ータに対して、図１に於いて説明した第１の画像処理手
段Ａと同一の画像処理を行い、その結果を当該第１の記
憶手段７に記憶された当該被検査画像のオリジナル画像
データと比較して当該演算手段１４に於いて差分値デー
タを演算して求めるものであり、その後のデータ処理
は、図１に示され、上記具体例に於いて説明した処理と
同様の処理が実行される。

【００７８】従って、図４に於けるオリジナルな被検査
画像の画像データ（１）と当該第１の画像処理手段Ａで
処理された画像データ（３）とが比較され、その差分値
が演算される事になる。同様に、第１の記憶手段７に記
憶された当該被検査画像のオリジナル画像データを複写
手段２０で複写した後、当該複写された画像データに対
して、図１に於いて説明した第２の画像処理手段Ｂと同
一の画像処理を行い、その結果を当該第１の記憶手段７
に記憶された当該被検査画像のオリジナル画像データと
比較して当該演算手段１４に於いて差分値データを演算
して求めるものであり、その後のデータ処理は、図１に
示され、上記具体例に於いて説明した処理と同様の処理
が実行される。

【００７９】従って、図４に於けるオリジナルな被検査
画像の画像データ（１）と当該第２の画像処理手段Ｂで
処理された画像データ（３）とが比較され、その差分値
が演算される事になる。係る方法によって得られた差分
値データは、上記具体例の場合とそれ程大きな違いはな
く、充分実用性を持っている事が判明した。

【００８０】更に、本発明に係る当該画像の欠陥検出方
法の更に他の態様としては、所定の被検査画像に於ける
画像欠陥の有無を判断する欠陥検出方法に関し、被検査
画像をデジタル処理する事により得られた当該被検査画
像のデジタル画像情報から、少なくとも２枚の複製を作
成し、一方の複製された当該デジタル画像情報に、膨張
フィルターを使用した第１の処理手段と収縮フィルター
を使用した第２の処理手段をこの順に施して第１の処理
情報を得ると共に、当該他方の複製された当該デジタル
画像情報に、収縮フィルターを使用した第２の処理手段
と膨張フィルターを使用した第１の処理手段とをこの順
に施して第２の処理情報を得た後、当該第１と第２の処
理情報の差分値を演算し、その結果から当該被検査画像
に画像欠陥が存在するか否かを判断する各処理をコンピ
ュータに実行させる為のプログラムを記録した記録媒体
である。

【００８１】

【発明の効果】本発明の効果は、例えば半導体製造で使
用されているフォトマスクを検査する時に疑似欠陥発生
の原因となる良品のバラツキによる影響を受けずに高速
な検査ができることである。本発明は、上記した様に、
入力されたデジタル画像情報を２メモリにそれぞれ複製
（コピー）してそれら２枚のデジタル画像情報に対して
相反するフィルタ処理を適当な回数だけ行った後、この
２枚のデジタル画像情報から差分デジタル画像情報を作
成し、その差分デジタル画像情報の中で欠陥と判定する
しきい値以上画素があればそれを欠陥として、取り込ん
だ原デジタル画像情報の該当部分をモニタ等に表示す
る。

【００８２】つまり、本発明で最終的に比較する２枚デ
ジタル画像情報はもともと同じデジタル画像情報である
ことから良品のバラツキとういう問題は無視できる。ま
た、本発明は同じ入力デジタル画像情報から比較する２
枚のデジタル画像情報を作成するので、ダイツーダイや
ダイツーデータベースで行われるような検査直前の比較
・参照デジタル画像情報といった異なる２枚のデジタル
画像情報を精密に位置合わせ（アライメント処理）する
は必要なく、さらに本発明の検査アルゴリズムは単純な
フィルタリング処理の組み合わせになっているので従来
の検査機よりも高速に微小な欠陥を検出できることであ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明に係る画像の欠陥検出装置の一
具体例の構成を示すブロックダイアグラムである。

【図２】図２は、本発明に係る画像の欠陥検出装置に使
用される空間フィルタの具体例を示す図である。

【図３】図３は、本発明に係る画像の欠陥検出方法に於
ける操作手順の一具体例を示すフローチャートである。

【図４】図４は、本発明に係る画像の欠陥検出方法に於
ける画像欠陥部の変化の一例を示す図である。

【図５】図５は、本発明に係る画像の欠陥検出方法の更
に別の具体例に於て使用される正常な形状のＣＡＤパタ
ーンの構成例を示す図である。

【図６】図６は、図５に於けるＣＡＤパターンから製造
された欠陥部を有する画像のパターン形状の構成例を示
す図である。

【図７】図７は、本発明に係る画像の欠陥検出方法に於
ける更に別の具体例に於ける操作結果を示す図であり、
図７（Ａ）は、図６の画像パターンに第１の処理を行っ
た場合に得られるパターンであり、図７（Ｂ）は、図７
（Ａ）の画像パターンに第２の処理を行った場合に得ら
れるパターンである。

【図８】図８は、本発明に係る画像の欠陥検出方法に於
ける更に別の具体例に於ける操作結果を示す図であり、
図８（Ａ）は、図６の画像パターンに第２の処理を行っ
た場合に得られるパターンであり、図８（Ｂ）は、図８
（Ａ）の画像パターンに第１の処理を行った場合に得ら
れるパターンである。

【図９】図９は、本発明に係る画像の欠陥検出方法に於
ける更に別の具体例に於ける操作結果を示す図であっ
て、図７（Ｂ）と図８（Ｂ）との差分値をとって形成さ
れたパターン図である。

【図１０】図１０は、本発明に係る画像の欠陥検出方法
の一具体例に於ける操作手順を説明するフローチャート
である。

【図１１】図１１は、本発明に係る画像の欠陥検出方法
の他の具体例の方法を実行する画像の欠陥検出装置の一
例を説明するブロックダイアグラムである。

【符号の説明】

１…被検査画像 ２…データ変換手段 ３…Ａ／Ｄ変換器 ４…光源 ５…受光素子 ６…検査ステージ ７…第１の記憶手段 ８…第２の記憶手段 ８’…第３の補助記憶手段 ９…第３の記憶手段 ９’…第４の補助記憶手段 １０…第１の処理手段 １１…第２の処理手段 １２…第３の処理手段 １３…第４の処理手段 １４…差分値演算手段 １５…第４の記憶手段 １６…比較判定手段 １７…しきい値記憶手段、第５の記憶手段 １８…画像欠陥判定不可能位置記憶手段 １９…表示手段 ２０…複写手段 ２１…空間フィルタ ２２…第１の補助記憶手段 ２３…第２の補助記憶手段 ３０…画像の欠陥検出装置

Claims (30)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 一つの被検査画像から２個の複製被検査
   画像を作成する手段と、一方の複製被検査画像に対し
   て、膨張フィルターと収縮フィルターとをこの順に順次
   適用して画像処理する第１画像処理手段と、他方の複製
   被検査画像に対して、収縮フィルターと膨張フィルター
   とをこの順に順次適用して画像処理する第２画像処理手
   段と、当該第１の画像処理手段と当該第２の画像処理手
   段のそれぞれから出力される画像情報の差分値からなる
   画像情報を出力する画像情報出力手段とから構成されて
   おり、然も当該膨張フィルターと収縮フィルターは、何
   れも輝度情報を取り扱う複数の画素部がマトリッス状に
   配列された空間フィルタで構成すると共に、当該フィル
   ターの中心画素部を検査画素部とし、且つ当該検査画素
   部を中心とする他の画素部を近傍画素部となし、且つ当
   該膨張フィルターは、当該フィルターの検査画素を、該
   検査画素の輝度データ及び当該近傍画素の輝度データの
   内、最大の輝度データを持つ画素のデータで置き換える
   様に構成され、当該収縮フィルターは当該フィルターの
   検査画素を、該検査画素の輝度データ及び当該近傍画素
   の輝度データの内、最小の輝度データを持つ画素のデー
   タで当該検査画素を置き換える様に構成されている事を
   特徴とする画像の欠陥検出装置。
2. 【請求項２】 一つの被検査画像から２個の複製被検査
   画像を作成する手段と、一方の複製被検査画像に対し
   て、膨張フィルターを使用して当該被検査画像を膨張処
   理した後、当該膨張処理された当該被検査画像に収縮フ
   ィルターを使用して当該被検査画像を収縮処理する第１
   画像処理手段と、他方の複製被検査画像に対して、収縮
   フィルターを使用して当該被検査画像を収縮処理した
   後、当該収縮処理された当該被検査画像に膨張フィルタ
   ーを使用して当該被検査画像を膨張処理する第２画像処
   理手段と、当該第１と第２の画像処理手段から出力され
   たそれぞれの画像情報の差分値からなる画像情報を出力
   する欠陥部表示画像情報出力手段とから構成されてお
   り、然も当該膨張フィルターと収縮フィルターは、何れ
   も輝度情報を取り扱う複数の画素部がマトリッス状に配
   列された空間フィルタで構成すると共に、当該フィルタ
   ーの中心画素部を検査画素部とし、且つ当該検査画素部
   を中心とする他の画素部を近傍画素部となし、且つ当該
   膨張フィルターは、当該フィルターの検査画素を、該検
   査画素部の輝度データ及び当該近傍画素の輝度データの
   内、最大の輝度データを持つ画素のデータで置き換える
   様に構成され、当該収縮フィルターは当該フィルターの
   検査画素を、該検査画素部の輝度データ及び当該近傍画
   素の輝度データの内、最小の輝度データを持つ画素のデ
   ータで当該検査画素を置き換える様に構成されている事
   を特徴とする画像の欠陥検出装置。
3. 【請求項３】 被検査画像をデジタル画像情報に変換す
   るデータ変換手段、当該データ変換手段から出力された
   当該デジタル画像情報を記憶する第１の記憶手段、当該
   第１の記憶手段に記憶されたデジタル画像情報を複写し
   て個別に記憶する第２の記憶手段と第３の記憶手段、当
   該第２の記憶手段に記憶されたデジタル画像情報に、膨
   張フィルターを使用して当該画像情報を膨張処理する第
   １の処理を実行する第１の処理手段、当該第１の処理手
   段の演算結果により得られたデジタル画像情報に収縮フ
   ィルターを使用して当該画像情報を収縮処理する第２の
   処理を実行する第２の処理手段、当該第３の記憶手段に
   記憶されたデジタル画像情報に、収縮フィルターを使用
   して第２の処理を実行する第３の処理手段、当該第３の
   処理手段の演算結果により得られたデジタル画像情報に
   膨張フィルターを使用して第１の処理を実行する第４の
   処理手段、当該第２の処理手段及び第４の処理手段の演
   算結果により得られたそれぞれのデジタル画像情報の差
   分値を演算する第５の処理手段、当該第５の処理手段の
   演算結果を格納する第４の記憶手段とから構成されてお
   り、然も当該膨張フィルターと収縮フィルターは、何れ
   も輝度情報を取り扱う複数の画素部がマトリッス状に配
   列された空間フィルタで構成すると共に、当該フィルタ
   ーの中心画素部を検査画素部とし、且つ当該検査画素部
   を中心とする他の画素部を近傍画素部となし、且つ当該
   膨張フィルターは、当該フィルターの検査画素を、該検
   査画素部の輝度データ及び当該近傍画素の輝度データの
   内、最大の輝度データを持つ画素のデータで置き換える
   様に構成され、当該収縮フィルターは当該フィルターの
   検査画素を、該検査画素部の輝度データ及び当該近傍画
   素の輝度データの内、最小の輝度データを持つ画素のデ
   ータで当該検査画素を置き換える様に構成されている事
   を特徴とする画像の欠陥検出装置。
4. 【請求項４】 当該第４の記憶手段に格納されているデ
   ジタル画像情報を所定の基準値と比較して、画像の欠陥
   部分の存在有無を判断する比較判定手段及び当該比較判
   定手段の出力を表示する表示手段とが更に設けられてい
   る事を特徴とする請求項３記載の画像の欠陥検出装置。
5. 【請求項５】 当該基準値は、第５の記憶手段に記憶さ
   れている事を特徴とする請求項４記載の画像の欠陥検出
   装置。
6. 【請求項６】 当該差分値画像情報は、その差分値の大
   きさを明るさで表示するものである事を特徴とする請求
   項３又は４に記載の画像の欠陥検出装置。
7. 【請求項７】 当該差分値画像情報の明るさと、しきい
   値として予め定められた輝度値とを比較して、当該差分
   値画像情報の明るさが、該所定の輝度値を越えた場合
   に、当該画像に欠陥部が存在しているものと判断する事
   を特徴とする請求項３乃至６の何れかに記載の画像の欠
   陥検出装置。
8. 【請求項８】 当該データ変換手段はアナログ／デジタ
   ル変換手段で構成されている事を特徴とする請求項３乃
   至７の何れかに記載の画像の欠陥検出装置。
9. 【請求項９】 当該第１の処理手段と当該第２の処理手
   段との間に、当該第１の処理手段の演算結果であるデジ
   タル画像情報を一時的に格納する第１の補助記憶手段が
   設けられ、又当該第３の処理手段と当該第４の処理手段
   との間に、当該第３の処理手段の演算結果であるデジタ
   ル画像情報を一時的に格納する第２の補助記憶手段が設
   けられている事を特徴とする請求項３乃至８の何れかに
   記載の画像の欠陥検出装置。
10. 【請求項１０】 当該第２の処理手段と第５の処理手段
    との間に第３の補助記憶手段が設けられており、又当該
    第４の処理手段と第５の処理手段との間に第４の補助記
    憶手段が設けられている事を特徴とする請求項３乃至８
    の何れかに記載の画像の欠陥検出装置。
11. 【請求項１１】 当該比較判定手段には、使用されてい
    るフィルターの種類によっては、被検査画像に於ける欠
    陥の判断が出来ない画像部位の位置情報を予め記憶した
    ルックアップテーブルが接続されている事を特徴とする
    請求項３乃至１０の何れかに記載の画像の欠陥検出装
    置。
12. 【請求項１２】 当該第１の処理と当該第２の処理は、
    何れも各処理手段に於て、複数回繰り返される事を特徴
    とする請求項３乃至１０の何れかに記載の画像の欠陥検
    出装置。
13. 【請求項１３】 当該第１の処理と当該第２の処理が、
    各処理手段に於て繰り返される回数は互いに同一である
    事を特徴とする請求項１２に記載の画像の欠陥検出装
    置。
14. 【請求項１４】 当該第１画像処理手段に於ける膨張フ
    ィルターを使用した膨張処理と収縮フィルターを使用し
    た収縮処理とは、この操作手順を組として複数回繰り返
    され、又当該第２画像処理手段に於ける収縮フィルター
    を使用した収縮処理と膨張フィルターを使用した膨張処
    理とは、この操作手順を組として複数回繰り返されるも
    のである事を特徴とする請求項１乃至２に記載の画像の
    欠陥検出装置。
15. 【請求項１５】 当該被検査画像は、フォトマスクに配
    列された配線パターン或いはセルパターンである事を特
    徴とする請求項１乃至１４の何れかに記載の画像の欠陥
    検出装置。
16. 【請求項１６】 一つの被検査画像から２個の複製被検
    査画像を作成する工程と、一方の複製被検査画像に対し
    て、輝度情報を取り扱う複数の画素部がマトリッス状に
    配列され、且つ当該画素部の中心画素部を検査画素部と
    し、且つ当該検査画素部を中心とする他の画素部を近傍
    画素部となした空間フィルタで構成すると共に、当該空
    間フィルターの検査画素を、該検査画素の輝度データ及
    び当該近傍画素の輝度データの内、最大の輝度データを
    持つ画素のデータで置き換える様に構成された膨張フィ
    ルターと、当該フィルターの検査画素を、該検査画素の
    輝度データ及び当該近傍画素の輝度データの内、最小の
    輝度データを持つ画素のデータを持つ画素のデータで置
    き換える様に構成された収縮フィルターとをこの順に順
    次適用して画像処理する第１画像処理工程と、他方の複
    製被検査画像に対して、当該収縮フィルターと膨張フィ
    ルターとをこの順に順次適用して画像処理する第２画像
    処理工程と、当該第１の画像処理工程と当該第２の画像
    処理工程のそれぞれから出力される画像情報からその差
    分値を演算し、当該差分値からなる画像情報を出力する
    工程とから構成されている事を特徴とする画像の欠陥検
    出方法。
17. 【請求項１７】 所定の被検査画像に於ける画像欠陥の
    有無を判断する欠陥検出方法に於て、当該被検査画像を
    デジタル処理する事により得られた当該被検査画像のデ
    ジタル画像情報から、少なくとも２枚の被検査画像の複
    製を作成し、一方の複製された当該デジタル画像情報
    に、輝度情報を取り扱う複数の画素部がマトリッス状に
    配列され、且つ当該画素部の中心画素部を検査画素部と
    し、且つ当該検査画素部を中心とする他の画素部を近傍
    画素部となした空間フィルタで構成すると共に、当該空
    間フィルターの検査画素を、該検査画素の輝度データ及
    び当該近傍画素の輝度データの内、最大の輝度データを
    持つ画素のデータで置き換える様に構成された膨張フィ
    ルターを使用し、当該画像情報を膨張処理する第１の処
    理と、当該第１の処理を経た画像情報を輝度情報を取り
    扱う複数の画素部がマトリッス状に配列され、且つ当該
    画素部の中心画素部を検査画素部とし、且つ当該検査画
    素部を中心とする他の画素部を近傍画素部となした空間
    フィルタで構成すると共に、当該空間フィルターの検査
    画素を、該検査画素の輝度データ及び当該近傍画素の輝
    度データの内、最小の輝度データを持つ画素のデータを
    持つ画素のデータで置き換える様に構成された収縮フィ
    ルターを使用し、当該画像情報を収縮処理する第２の処
    理とをこの順に施して第１の処理情報を得ると共に、当
    該他方の複製された当該デジタル画像情報に、当該収縮
    フィルターを使用した当該第２の処理と当該膨張フィル
    ターを使用した当該第１の処理とをこの順に施して第２
    の処理情報を得た後、当該第１と第２の処理情報の差分
    値を演算し、その結果から当該被検査画像に画像欠陥が
    存在するか否かを判断する事を特徴とする画像の欠陥検
    出方法。
18. 【請求項１８】 当該第１の処理及び当該第２の処理
    は、それぞれのステップに於て１回若しくは複数回繰り
    返されるものである事を特徴とする請求項１７記載の欠
    陥検出方法。
19. 【請求項１９】 当該第１の処理と当該第２の処理が、
    各処理ステップに於て繰り返される回数は互いに同一で
    ある事を特徴とする請求項１８に記載の画像の欠陥検出
    方法。
20. 【請求項２０】 当該第１の処理情報取得工程に於ける
    膨張フィルターを使用した膨張処理と収縮フィルターを
    使用した収縮処理とは、この操作手順を組として複数回
    繰り返され、又当該第２の処理情報取得工程に於ける収
    縮フィルターを使用した収縮処理と膨張フィルターを使
    用した膨張処理とは、この操作手順を組として複数回繰
    り返されるものである事を特徴とする請求項１７乃至１
    ９に記載の画像の欠陥検出方法。
21. 【請求項２１】 当該差分値を、予め定められた所定の
    基準値と比較して、被検査画像に画像欠陥が存在するか
    否かを判断する事を特徴とする請求項１６乃至２０の何
    れかに記載の画像の欠陥検出方法。
22. 【請求項２２】 当該被検査画像に画像欠陥が存在する
    か否かを判断する際に、当該検査に使用されているフィ
    ルターの種類によっては、当該画像の欠陥の判断が出来
    ない画像部位の位置情報がある事を予め記憶した情報を
    参照する事を特徴とする請求項１６乃至２１の何れかに
    記載の画像の欠陥検出方法。
23. 【請求項２３】 被検査画像をデジタル画像情報に変換
    する第１の工程、当該デジタル画像情報を第１の記憶手
    段に記憶させる第２の工程、当該第１の記憶手段に記憶
    されたデジタル画像情報を第２の記憶手段と第３の記憶
    手段にそれぞれ記憶させる第３の工程、当該第２の記憶
    手段に記憶されたデジタル画像情報に、輝度情報を取り
    扱う複数の画素部がマトリッス状に配列され、且つ当該
    画素部の中心画素部を検査画素部とし、且つ当該検査画
    素部を中心とする他の画素部を近傍画素部となした空間
    フィルタで構成すると共に、当該空間フィルターの検査
    画素を、該検査画素の輝度データ及び当該近傍画素の輝
    度データの内、最大の輝度データを持つ画素のデータで
    置き換える様に構成された膨張フィルターを使用して第
    １の処理を実行する第４の工程、当該第４の工程で得ら
    れたデジタル画像情報に輝度情報を取り扱う複数の画素
    部がマトリッス状に配列され、且つ当該画素部の中心画
    素部を検査画素部とし、且つ当該検査画素部を中心とす
    る他の画素部を近傍画素部となした空間フィルタで構成
    すると共に、当該空間フィルターの検査画素を、該検査
    画素の輝度データ及び当該近傍画素の輝度データの内、
    最小の輝度データを持つ画素のデータを持つ画素のデー
    タで置き換える様に構成された収縮フィルターを使用し
    て第２の処理を実行する第５の工程、当該第３の記憶手
    段に記憶されたデジタル画像情報に、当該収縮フィルタ
    ーを使用して第２の処理を実行する第６の工程、当該第
    ６の工程で得られたデジタル画像情報に当該膨張フィル
    ターを使用して第１の処理を実行する第７の工程、当該
    第５の工程と第７の工程で得られたそれぞれの処理情報
    から差分値を演算する第８の工程、当該第８の工程によ
    り得られた差分値を第４の記憶手段に記憶させる第９の
    工程とから構成されている事を特徴とする画像の欠陥検
    出方法。
24. 【請求項２４】 当該第４の工程と第５の工程とを適宜
    に繰り返す事を特徴とする請求項２３記載の欠陥検出方
    法。
25. 【請求項２５】 当該第６の工程と第７の工程とを適宜
    に繰り返す事を特徴とする請求項２３記載の欠陥検出方
    法。
26. 【請求項２６】 当該第４の記憶手段に記憶されている
    当該差分値を、予め定められた所定の基準値と比較し
    て、被検査画像に画像欠陥が存在するか否かを判断する
    第１０の工程を更に含んでいる事を特徴とする請求項１
    ６乃至２５のいずれかに記載の欠陥検出方法。
27. 【請求項２７】 当該第１０の工程に於て、当該検査に
    使用されているフィルターの種類によっては、当該画像
    の欠陥の判断が出来ない画像部位の位置情報がある事を
    予め記憶した情報を参照する第１１の工程が更に含まれ
    ている事を特徴とする請求項１５に記載の画像の欠陥検
    出方法。
28. 【請求項２８】 所定の被検査画像に於ける画像欠陥の
    有無を判断する欠陥検出方法に関し、被検査画像をデジ
    タル処理する事により得られた当該被検査画像のデジタ
    ル画像情報から、少なくとも２枚の複製を作成し、一方
    の複製された当該デジタル画像情報に、輝度情報を取り
    扱う複数の画素部がマトリッス状に配列され、且つ当該
    画素部の中心画素部を検査画素部とし、且つ当該検査画
    素部を中心とする他の画素部を近傍画素部となした空間
    フィルタで構成すると共に、当該空間フィルターの検査
    画素を、該検査画素部の輝度データ及び当該近傍画素の
    輝度データの内、最大の輝度データを持つ画素のデータ
    で置き換える様に構成された膨張フィルターを使用した
    第１の処理手段と、輝度情報を取り扱う複数の画素部が
    マトリッス状に配列され、且つ当該画素部の中心画素部
    を検査画素部とし、且つ当該検査画素部を中心とする他
    の画素部を近傍画素部となした空間フィルタで構成する
    と共に、当該空間フィルターの検査画素を、該検査画素
    部の輝度データ及び当該近傍画素の輝度データの内、最
    小の輝度データを持つ画素のデータを持つ画素のデータ
    で置き換える様に構成された収縮フィルターを使用た第
    ２の処理手段とをこの順に施して第１の処理情報を得る
    と共に、当該他方の複製された当該デジタル画像情報
    に、当該収縮フィルターを使用した第２の処理手段と当
    該膨張フィルターを使用した第１の処理手段とをこの順
    に施して第２の処理情報を得た後、当該第１と第２の処
    理情報の差分値を演算し、その結果から当該被検査画像
    に画像欠陥が存在するか否かを判断する各処理をコンピ
    ュータに実行させる為のプログラム。
29. 【請求項２９】 一つの被検査画像から複製被検査画像
    を作成する手段と、当該複製被検査画像に対して、輝度
    情報を取り扱う複数の画素部がマトリッス状に配列さ
    れ、且つ当該画素部の中心画素部を検査画素部とし、且
    つ当該検査画素部を中心とする他の画素部を近傍画素部
    となした空間フィルタで構成すると共に、当該空間フィ
    ルターの検査画素を、該検査画素部の輝度データ及び当
    該近傍画素の輝度データの内、最大の輝度データを持つ
    画素のデータで置き換える様に構成された膨張フィルタ
    ーと、当該フィルターの検査画素を、該検査画素部の輝
    度データ及び当該近傍画素の輝度データの内、最小の輝
    度データを持つ画素のデータを持つ画素のデータで置き
    換える様に構成された収縮フィルターとをこの順に順次
    適用するか、当該収縮フィルターと当該膨張フィルター
    とをこの順に順次適用して画像処理するか、当該画像処
    理を複数回繰り返して画像処理を実行する第１画像処理
    手段と、当該第１の画像処理手段から出力される画像情
    報と当該被検査画像との差分値からなる画像情報を出力
    する画像情報出力手段とから構成されている事を特徴と
    する画像の欠陥検出装置。
30. 【請求項３０】 一つの被検査画像を用意する工程と、
    当該被検査画像から複製被検査画像を作成する工程と、
    当該複製被検査画像に対して、輝度情報を取り扱う複数
    の画素部がマトリッス状に配列され、且つ当該画素部の
    中心画素部を検査画素部とし、且つ当該検査画素部を中
    心とする他の画素部を近傍画素部となした空間フィルタ
    で構成すると共に、当該空間フィルターの検査画素を、
    該検査画素の輝度データ及び当該近傍画素の輝度データ
    の内、最大の輝度データを持つ画素のデータで置き換え
    る様に構成された膨張フィルターと、当該フィルターの
    検査画素を、該検査画素の輝度データ及び当該近傍画素
    の輝度データの内、最小の輝度データを持つ画素のデー
    タを持つ画素のデータで置き換える様に構成された収縮
    フィルターとをこの順に順次適用して画像処理するか、
    当該収縮フィルターと当該膨張フィルターとをこの順に
    順次適用して画像処理するか、当該画像処理を複数回繰
    り返す第１の画像処理工程と、当該第１の画像処理工程
    から出力される画像情報と当該被検査画像とを比較し
    て、その差分値を演算する差分値演算工程、及び当該差
    分値からなる画像情報を出力する工程とから構成されて
    いる事を特徴とする画像の欠陥検出方法。