JP3927353B2 - 比較検査における画像の位置合せ方法、比較検査方法及び比較検査装置 - Google Patents

比較検査における画像の位置合せ方法、比較検査方法及び比較検査装置 Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
本発明は、2枚の画像の比較によりその差異から欠陥を検出する検査方法、比較検査のために2枚の画像の位置合せを行う位置合わせ方法及び比較検査装置に係り、特に、半導体ウェハの外観検査を行う場合の位置合せ方法に応用して好適である。
【0002】
【従来の技術】
検査対象画像と参照画像とを比較して欠陥検出を行うパターン検査方法としては、特開平05−264467号公報に記載の方法が知られている。
これは、繰り返しパターンが規則的に並んでいる被検査物をラインセンサで順次撮像し、繰り返しパターンピッチ分の時間遅れをおいた画像と比較し、その不一致部をパターン欠陥として検出するものである。しかし、実際にはステージの振動や対象物の傾きなどがあり、2枚の画像の位置が合っているとは限らないため、センサで撮像した画像と、繰り返しパターンピッチ分の遅延された画像の位置ずれ量を求める必要がある。そして、求められた位置ずれ量に基づき2枚の画像の位置合わせを行った後、画像間の差、例えば輝度差をとり、差が規定の閾値よりも大きいときに欠陥とし、小さいときは非欠陥と判定する。
2枚の画像の一般的な位置合わせ方法としては、対象となる画像全体の情報を用いて位置合わせ量を一括で算出し、位置合わせを行う方法がある。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】
以下本発明が解決しようとする課題について、図2、図3を用いて説明する。
【0004】
図2(a)〜図2(c)は位置合わせに失敗しやすい画像例を示す正面図であり、図3(a)〜図3(c)は位置合わせに失敗した画像の検出結果例を示す正面図である。
比較検査における2枚の画像の位置合わせでは、画像内のエッジ部を、位置ずれ量検出の1つの情報とし、画像間のエッジ部のずれが最小になるような位置合わせ量を算出するのが一般的である。実際には正規化相互相関を用いる方法、残差の総和を用いる方法などが提案されている。しかし、図2(a)に示すように、画面の右端に楕円形状のパターン21があるだけのエッジ情報が極端に少ない場合、すなわち、位置合わせ領域全体に対するエッジ部の割合(以下パターン密度と云う)が小さい場合、また、図(b)に示すように、縦方向には多くのエッジ22が存在するが、横方向には小さい長方形状のパターン22があるだけの画面のように、特定方向のエッジが極端に多い場合、図2(c)に示すように、微小の丸いパターン24が数多く存在し、黒丸25があるだけの画面のように小ピッチのパターンが極端に多い場合には、位置ずれ量算出誤差が生じる可能性が大きく、上記従来技術のように、画像全体の情報から位置合わせ量を算出する方法では、位置ずれによる誤検出(虚報)が発生する確率が高くなる。すなわち、位置合せに失敗した画像の検出結果は図3に示すようになり、誤検出が発生する。図3(a)〜図3(c)において、31、32、33、34、35は誤検出位置を表す。さらに画像内に輝度シェーディングがある場合や、画像間で明るさにむらがある場合、その確率は一層高くなる。
【0005】
これに対し、従来、図2(a)のようなパターンに対して、エッジの分量が特定量以下の場合は一律で検出感度を下げることによって対応していたが、この場合には、実際に欠陥があった場合の検出率を下げることになる。
【0006】
本発明の目的はパターンの疎密や形状に依存しない高精度な位置合わせ技術を提供することにある。
本発明の他の目的は比較検査において、検出感度の低下を減少させることができる位置合わせ技術を提供することにある。
【0007】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、第1の発明では、比較検査装置は、対象物を載置し、該対象物を移動させるステージと、該対象物を検出し、画像信号を出力する検出部と、該検出部から得られた画像を複数の小領域の検査対象画像と複数の小領域の参照画像に分割し、対応する画像を比較してそれぞれの位置ずれ量を検出し、検出された各小領域の画像の位置ずれ量のうち、信頼性の高い位置ずれ量を特定する画像処理部とを備え、該信頼性の高い位置ずれ量用いて検査対象画像全体と参照画像全体の位置合せを行う。
第1の発明において、該信頼性は該検出領域のパターンが密の場合には信頼性が高いと判断し、該パターンが粗の場合には信頼性が低いと判断する。また、該信頼性は、過去の位置ずれ量の変動から推定された位置ずれ量との比較において判定する。また、該検査対象画像全体と該参照画像全体の位置合せの信頼性が低い場合、検出感度を下げて該検査対象画像全体と該参照画像全体を比較して欠陥を検出する。
【0008】
第2の発明では、比較検査における画像の位置合せ方法は、対象物を検出し、画像信号を出力する画像検出ステップと、該画像検出ステップから得られた画像を複数の小領域の検査対象画像と複数の小領域の参照画像に分割して、それぞれの位置ずれ量を検出する検出ステップと、該検出ステップで検出された各小領域の画像の位置ずれ量のうち、信頼性の高い位置ずれ量を特定する位置ずれ量特定ステップと、該信頼性の高い位置ずれ量用いて検査対象画像全体と参照画像全体の位置合せを行うステップとを備える。
【0009】
第3の発明では、比較検査における画像の位置合せ方法は、検査対象画像を参照画像と比較して2枚の画像の位置合わせを行う方法であって、対象画像のパターンの疎密によらず、位置合わせ失敗の割合を指定割合以下とする。
【0010】
第4の発明では、比較検査における画像の位置合せ方法は、検査対象画像を参照画像と比較して2枚の画像の位置合わせを行う方法であって、2枚の画像間の輝度差の大小によらず、位置合わせ失敗の割合を指定割合以下とする。
【0011】
第5の発明では、比較検査における画像の位置合せ方法は、検査対象画像を参照画像と比較して2枚の画像の位置合わせを行う方法であって、画像内の輝度変化分の大小によらず、位置合わせ失敗の割合を指定割合以下とする。
【0012】
第3〜5の発明において、上記検査対象画像と参照画像を比較して位置合わせを行う場合に、入力された2枚の画像をそれぞれ複数の領域に分割し、対応する各分割画像間で位置ずれ量を算出し、算出された複数の位置ずれ量から画像全体の位置ずれ量を決定する。また、該算出された複数の位置ずれ量から画像全体の位置ずれ量を決定する際に、各分割画像から算出した位置ずれ量のうち、信頼性の高い位置ずれ量のみを用いて画像全体の位置ずれ量を決定する。また、画像が連続的に入力される場合、該決定した画像全体の位置ずれ量の信頼性を評価し、該信頼性が低い時には、過去の信頼性の高い位置ずれ量を用いて画像全体の位置合わせを行う。また、画像が連続的に入力される場合、該決定した位置ずれ量の信頼性評価で、信頼性が高い時、次回以降の位置合わせ時の参照データとして現在の画像の位置ずれ量を保持しておく。また、画像が連続的に入力される場合、該位置ずれ量の信頼性評価をする場合、過去の信頼性の高い位置ずれ量を収集し、それらとの比較により現在の処理対象である画像の位置ずれ量の信頼性を評価する。
【0013】
第6の発明では、比較検査方法は、検査対象画像を複数の領域に分割するステップと、参照画像を複数の領域に分割するステップと、分割された各領域の画像の内、各対応する検査対象画像と参照画像間で位置ずれ量を算出するステップと、各分割画像から算出された位置ずれ量のうち、信頼性の高い位置ずれ量のみを用いて画像全体の位置ずれ量を決定するステップと、最終的に決定した位置ずれ量の信頼性を評価するステップと、画像比較により欠陥を検出する際に、該最終的に決定した評価結果に応じて検出感度を調整するステップとを備える。
第6の発明において、該決定した画像全体の位置ずれ量の信頼性が低い時には、過去の信頼性の高い位置ずれ量を用いて画像全体の位置合わせを行うステップを備える。また、該最終的に決定した位置ずれ量が適用される画像にとって位置合わせミスが致命的なものか否かの判定を行うステップと、該信頼性評価結果と該致命性判定結果に応じて、検出感度を調整するステップとを備える。
【0014】
第7の発明では、検査装置は、対象となる2枚の画像を分割して入力する手段と、分割入力された画像各々の位置ずれ量を同時に算出する手段と、各分割画像から算出された位置ずれ量の各々の信頼性を評価し、それら複数の位置ずれ量の内、信頼性の高い位置ずれ量に基づき画像全体の位置ずれ量を算出する手段と、該算出された画像全体の位置ずれ量の信頼性を評価し、それに応じて最終的な位置ずれ量を決定する手段と、最終的な位置ずれ量を用いて各分割画像に対して位置合わせを行う手段と、それらの位置合わせの精度をモニタする手段と、モニタ結果に応じて検出感度を調整する手段と、検査結果とともに検出感度を出力する手段とを備える。また、該画像を入力する手段は、対象物を移動させるステージと、該対象物を照射する照明と、対象物を撮像し、複数領域に分割して出力するセンサと、センサの出力信号をデジタル化するA/D変換回路と、これを記憶するメモリとを有し、該位置ずれ量を算出する手段は該メモリに複数に分割して記憶された画像データから同時に位置ずれ量を算出する演算部を有する。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を幾つかの実施例を用い、図を参照して説明する。
【0016】
まず、図1を用いて比較検査装置及び位置合せ方法について説明する。
図1は本発明による比較検査装置の一実施例を示す概略の構成図であり、半導体ウェハを対象とした光学式外観検査装置を示す。図において、11は検査対象となる半導体ウェハ、12は半導体ウェハ11を固定し、半導体ウェハ11を移動させるステージ、13は半導体ウェハの画像を取り込む検出部、14は検出部13からの出力信号をデジタル化するA/D変換回路、15は得られた2枚の画像の比較により欠陥を検出する画像処理部、16は全体制御部である。
【0017】
検査対象となる半導体ウェハ11は、図4の半導体ウェハの正面図に示すように同一パターンのチップ41、42が多数、規則的に並んでいる。図1の検査装置では、2つのチップの同じ位置、例えば図4のチップ41、42の各領域41aと領域42a等での画像を比較し、その差異を欠陥として検出する。その作用を説明すると、全体制御部16では半導体ウェハ11をステージ12により連続的に移動させる。これに同期して、順次、チップの像が検出部13より取り込まれる。検出部13のセンサはステージの進行方向と垂直の方向に、複数のチャネルに分かれており、入力された信号を複数個の分割信号として回路14に出力する。回路14では複数個に分割されて入力されたアナログ信号をデジタル信号に変換し、画像処理部15に入力する。画像処理部15には、遅延メモリにより(図示せず)、ステージ12がチップ間隔分移動する時間だけ遅延された画像信号、すなわち、現在検査対象として入力されるチップの1つ前のチップの画像信号と、現チップの画像信号がセットで入力される。
【0018】
図5は本発明による比較検査装置の画像処理部に入力される画像の一例を示す正面図であり、画像処理部15に入力される画像はチップ51の特定領域52を幾つかに分割した領域部分52a、52b、…52nを検出したたものである。ステージ12の移動に同期して順次入力されるこれら2チップの画像信号は、ステージの振動があったり、ステージ上にセットされたウェハが傾いていると、全く同じ箇所での信号とはならない。このため、順次入力される2つの画像間の位置ずれ量を算出し、位置合わせを行った後に比較検査行う必要がある。
【0019】
次に、図6を用いて、画像処理部15で行われる位置ずれ量検出方法の一例について説明する。
図6は本発明による比較検査装置の画像処理部での処理を説明するための模式図であり、光学式外観検査装置を例にとって説明する。図6に示すように、検出部13から入力された現チップの画像信号と遅延メモリを介して入力されたその直前に検出されたチップの画像信号は1個または複数個(ここではN個とする)に分割されており、これらは個々に並列処理される。例えば、図5に示すように、一つのチップの検出すべき領域(特定領域)は分割され、領域部分52a、52b、…52nの画像に分割されて検出部13で検出されて画像処理部15に入力される。このように、本実施例においては、入力される画像はステージ12の進行方向に平行な線で分割された一定サイズの画像を処理単位としている。以下、分割された領域部分52a、52b、…52nの画像各々の個別の処理系をチャネルと呼ぶことにする。図6において、例えば、領域部分52aの画像は遅延回路62で遅延されたその直前のチップの対応する画像と共に第1チャネル61aで処理され、領域部分52bの画像は遅延回路62で遅延されたその直前のチップの対応する画像と共に第2チャネル61bで処理され、領域部分52nの画像は遅延回路62で遅延されたその直前のチップの対応する画像と共に第nチャネル61nで処理される。
【0020】
位置ずれ量の算出には各種手法があるが、ここでは、図7を用い、正規化相互相関により位置ずれ量を算出する方法を例にとって説明する。
図7は本発明による位置ずれ量算出方法を説明するための模式図である。図において、領域部分52a、52b…52nの画像を検査対象画像71a、72b、…72nとし、その直前の対応する画像を参照画像72a、72b、…72nとする。検査対象画像71aと遅延回路62で遅延された参照画像72aは画像処理部15の第1チャネル61aに入力され、検査対象画像71bと遅延回路62で遅延された参照画像72bは画像処理部15の第2チャネル61bに入力され、検査対象画像71nと遅延回路62で遅延された参照画像72nは画像処理部15の第nチャネル61nに入力される。そして、各チャネル61a〜61nでは2枚の画像間を相対的にx方向に−m〜+m画素、y方向に−m〜+m画素ずらした時の合計M個、
M=((2×m+1)×(2×m+1))
の相関値を算出し、相関値最大位置をチャネル内での位置ずれ量として検出する。全体制御部16では、各チャネルで算出されたM個の相関値を調べ、信頼性の高いチャネル、この場合はM個の相関値の最大値が特定したしきい値以上のチャネルのみの情報を選択して、総合的に位置ずれ量を決定し、それを各チャネルに対し適用する。相関値の取り得る値は−1.0〜1.0であり、画像が完全に一致した場合、1.0となるので、より信頼性の高いチャネルのみを選択するのであれば、しきい値は0.9以上にするのが望ましい。ここでは正規化相互相関値により位置ずれ量を検出し、信頼性も相関値で評価する例を述べたが、画像間の濃淡差の総和といった別の手法により位置ずれ量をチャネル単位で算出し、それに応じた信頼性の指標を設けてもよい。
【0021】
本実施例においては、従来のように処理単位の画像全体から位置ずれ量を算出するのではなく、上述のように、領域51を領域部分52a〜52nに分割して検出して、検査対象画像71a〜71n、参照画像72a〜72nを得、これら各画像を各チャネル61a〜61n単位で位置ずれを求めている。すなわち、小領域で位置ずれ量を求め、信頼性の高いチャネルの位置ずれ量のみを用いて画像全体の位置ずれ量を求めることにより、パターンの疎密や形状によらず、位置合わせミスによる誤検出の割合を指定割合以下とすることが可能となる。誤検出の割合は当然、0%になるのが理想であるが、画像の撮像条件などにより、比較画像が劣化している場合などもあり得る。本実施例では、良好な画像が得られた場合、パターンの疎密や形状によらず、位置合わせミスによる誤検出は全く起こらないが、フォーカスが合っていないなど画像が劣化していた場合でも、1%以下とすることが可能である。
【0022】
図8は処理画像の一例を示す模式図であり、この画像を用いて、以下本実施例の具体的な効果について説明する。この検査対象となる2枚の画像71、72は、パターンのほとんど無く、検査対象画像71c、71n、参照画像72c、72nの画像にのみ特定方向のパターンが含まれている。これら2つのパターンの方向性はそれぞれ異なっている。これらの画像はそれぞれ対応するチャネルで処理される。
【0023】
位置ずれ量検出には、基本的にエッジ情報を用いるが、このような画像では、従来のように画像全体から位置ずれ量を算出しようとすると、パターン密度が極端に小さくなるため、画像内に若干の輝度シェーディングや画像間に明るさむらがあるだけでも誤った位置ずれ量を算出する確率が高くなる。また、各チャネル61a〜61nで検出した位置ずれ量の中から最も信頼性の高い位置ずれ量を1つ選択し、それを全チャネルに適用しようとすると、図8の画像ではパターンを含むチャネル61cまたはチャネル61nの位置ずれ量が選択されることになる。しかし、どちらのチャネル61cまたは61nも特定方向のエッジのみが極端に多いため、正しい位置ずれ量に対して、図9(a)、図9(b)の矢印の方向に算出誤差を生じる可能性が大きい。その結果、一方のチャネル61c、またはチャネル61nの位置ずれ量を全チャネルに適用すると、もう一方のパターンを含むチャネルで位置合わせミスを起こし、誤検出が発生することになる。
【0024】
これに対し、本実施例による位置合わせ方法では、以下図9(c)、図9(d)を用いて説明するように、正しい位置ずれ量を算出することができる。なお、図9は分割画像の位置ずれ方向を説明するための模式図である。本実施例においては、図8の画像で、無地画像71a、71b72a、72b等を処理するチャネル61a、61bのように信頼性の低いチャネルの位置ずれ量は使わずに、パターンのあるチャネル61cとチャネル61nの位置ずれ量のみから総合的に画像全体の位置ずれ量を算出する。実際、チャネル61a、チャネル61nの位置ずれ量は、図9(c)、図9(d)の矢印の方向には信頼性が高いため、2つのチャネル61a、61nのそれぞれから信頼性の高い方向の位置ずれ量のみを採用することにより、x方向、y方向ともに正しい位置ずれ量を算出することができる。これにより、パターンの疎密や形状に依存した位置合わせミスによる誤検出の発生をほぼ無くすことが可能となる。また、小領域52a〜52n内で正規化相互相関や濃淡差の総和など、位置ずれ検出に必要な統計量を算出することになるので、画像内での輝度シェーディングや画像間の明るさむらの影響も小さくなり、位置合わせミスによる誤検出の発生を低減することができる。
【0025】
更に本実施例では、信頼性の高いチャネル情報、例えば画像処理部15に入力される画像71a〜71n、72a〜72nの内パターン密度の高い画像のチャネルから得られた情報のみを用いて、算出された画像全体の位置ずれ量についての信頼性を評価し、算出された位置ずれ量の信頼性が低かった場合や、全チャネルから算出された位置ずれ量の中に、信頼性の高いものが1つも無かった場合、現画像から位置ずれ量を決定せずに、1回以上過去の位置ずれ量を用いて位置合わせを行う。例えば、図8の画像のように極端にパターン密度が低い場合、または信頼できる位置ずれ量が全チャネルから見つからない場合には、過去の、十分にパターン密度がある画像の位置ずれ量を参照し、それを適用する。逆に、現在の位置合わせ画像にパターンが十分にあり、算出された位置ずれ量の信頼性が高いものであれば、次回以降の信頼性の低い位置ずれ量しか得られなかった画像での参照データとしてメモリに保持しておく。
【0026】
これまで述べてきた全体画像の位置ずれ量の信頼性評価方法の一例について、図10を用いて説明する。
図10(a)、(b)は比較検査装置の位置ずれ量の変動を示す特性曲線図である。図において、横軸は検査回数を示し、縦軸は位置ずれ量を示す。この特性曲線で示される過去の位置ずれ量の軌跡と、算出された位置ずれ量の関係を調べることによって算出された位置ずれ量の信頼性を評価することができる。例えば、図10(a)は過去の位置ずれ量を時系列にプロットした例であるが、装置の振動周期等により位置ずれ量が周期的に変動している。このように位置ずれ量が周期的に変動する装置であれば、これまでの位置ずれ量の軌跡をたどり、今回の位置ずれ量を予測することができる。図において、101は現在の予測された位置ずれ量である。そして、実際に算出された位置ずれ量が、予測された位置ずれ量101に近いものであれば、その位置ずれ量は信頼性の高いものと推定することができる。例えば、予測された位置ずれ量101に対する、実際に算出された位置ずれ量の誤差が5%以内であった場合を、信頼できるものとする。このように、位置ずれ量の信頼性を、過去の蓄積された位置ずれ量との比較において調べることにより、算出された位置ずれ量の評価をより正確に行える。
【0027】
上述においては、位置ずれ量が周期的に変動しているとして、外挿により予測値を算出すると述べたが、予測値の算出方法は他の方法をとこともできる。
例えば、図10(b)に示すように、ごく最近の位置ずれ量のみを収集し、その平均値を予測値とすることもできる。図において、102は平均の位置ずれ量であり、今回測定した位置ずれ量が位置ずれ量102近傍にあれば、測定した位置ずれ量が正しいと評価することができる。ただし、いずれの方法で予測値を算出するにしても、収集される過去の位置ずれ量は、信頼性の高いものでなければならない。そのため、現位置合わせ画像から算出された位置ずれ量の信頼性が高いものであれば、次回以降の予測値算出のための過去データとして、保持しておく。
【0028】
信頼性評価方法の他の例としては、位置合わせをした画像のパターン密度の大小が挙げられる。例えば、x方向、y方向それぞれのパターンがともに十分に多ければ位置合わせに失敗する割合は少ないため、信頼性が高いとする。パターン密度の計測方法の一例としては、まず、画像全体の各画素で、x方向、y方向に微分値を求める。微分値の算出には一般的に各種オペレータがあるが、その一例を図11を用いて説明する。
【0029】
図11はチップのパターン密度の算出方法を説明するためのチップの模式図である。図において、101はチップの画像であり、このチップ画像101のある画素Eに着目し、これについて、その近傍の値を用いて、
Eでのx方向の微分値=(B+H−2×E)
Eでのy方向の微分値=(D+F−2×E)
をして算出し、その値が特定しきい値より大きい画素数が全画素数に対して何割あるか(例えば、10%以上)で判定する。
また、上記、過去の位置ずれ量の軌跡との比較と、現画像のパターン密度の大小の両方から評価を行うなど、複数の条件の組み合わせで信頼性を評価することもできる。
【0030】
このように信頼性を調べることにより、算出した位置ずれ量による位置合わせ精度をコンピュータでモニタし、異常値が出ないかどうかをみる。もし、その位置合わせ精度が悪いと判定された場合には、位置合わせミスによる誤検出の可能性が高いとして、検出感度をあらかじめ下げておく。
【0031】
ここで、例えばパターン密度から位置合わせ精度をモニタすると、密度の低い画像は当然、位置合わせの信頼性が低くなる。しかし、例えば、画像内にまったくパターンが無い場合、正しい位置ずれ量は求まらない可能性が高いが、誤った位置ずれ量で位置合わせをしても誤検出は起きない。同様に、画像全領域内に図2(b)、(c)のような特定方向のパターンしか含まない場合も、誤検出は起きない。そこで、本実施例では、位置合わせ精度が悪いと判断された場合、さらに、その画像にとって、位置合わせ失敗が致命的、すなわち、誤検出発生につながるかどうかを調べ、致命的でない(致命性が低い)場合、すなわち失敗しても問題ない場合は検出感度を下げないようにする。こうして、画像にとっての致命性を調べることにより、検出感度を不要に低下させないようにする。このように位置合わせ精度を正確にモニタするとともに、現画像の位置合わせミスによる致命性を調べることにより、必要な時にのみ確実に検出感度を下げ、誤検出(虚報)を低減し、また、検出感度の低下を必要最低限にとどめ、より広い範囲での高感度な検査を実現することが可能となる。
【0032】
以上、本発明による画像の位置合せ方法及び比較検査装置、並びに位置合せ精度のモニタ方法の一実施例について、半導体ウェハを対象とした光学式外観検査装置における方法を例にとって説明したが、本発明は電子線式パターン検査やDUV方式の検査における比較画像の位置合わせにも適用可能である。
また、検査対象は半導体ウェハに限られるわけではなく、画像の比較により欠陥検出が行われているものであれば何でも適用できる。例えば、TFT基板、ホトマスク、プリント板などにも適用可能である。
【0033】
以上述べたように、本発明においては、このような従来検査技術の問題を解決するために、検査対象画像を参照画像と比較してその差異から欠陥を検出する比較検査において、2枚の比較の対象とする画像をそれぞれ複数の領域に分割し、分割された各小領域で位置ずれ量を算出し、算出された位置ずれ量のうち、信頼性の高いものだけを用いて画像全体の位置ずれ量を算出している。このため、パターンの疎密や形状に依存しない高精度な位置合わせ技術を提供することができる。
また、これにより位置合わせミスによる誤検出を低減した高感度な比較検査方法及び装置を提供することができると共に、位置合わせの精度をモニタし、位置合わせ失敗の時にのみ検査感度を落とすことにより、検出感度の低下を必要最小限にとどめた、高感度な比較検査方法及び装置を提供することができる。
より具体的に述べると、本発明においては、位置合わせ精度は0.1画素以下、位置合わせミスによる誤検出の割合は、比較画像が劣化している場合でも、パターンの疎密や形状によらず、1%以下とすることが可能である。
【0034】
【発明の効果】
以上述べたように、本発明によれば、パターンの疎密や形状に依存しない高精度な位置合わせ方法及び装置を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明による比較検査装置の一実施例を示す概略の構成図である。
【図2】位置合わせに失敗しやすい画像例を示す正面図である。
【図3】位置合わせに失敗した画像の検出結果例を示す正面図である。
【図4】チップの被位置合わせ対象領域の一例を示す正面図である。
【図5】本発明による比較検査装置の画像処理部に入力される画像の一例を示す正面図である。
【図6】本発明による比較検査装置の画像処理部での処理を説明するための模式図である。
【図7】本発明による位置ずれ量算出方法を説明するための模式図である。
【図8】処理画像の一例を示す模式図である。
【図9】分割画像の位置ずれ方向を説明するための模式図である。
【図10】比較検査装置の位置ずれ量の変動を示す特性曲線図である。
【図11】チップのパターン密度の算出方法を説明するためのチップの模式図である。
【符号の説明】
11…半導体ウェハ、12…ステージ、13…検出部、14…A/D変換回路、15…画像処理部、16…全体制御部。

Claims (13)

  1. 対象物を載置し、該対象物を移動させるステージと、該対象物を検出し、画像信号を出力する検出部と、該検出部から得られた画像を複数の小領域の検査対象画像と複数の小領域の参照画像に分割し、対応する画像を比較してそれぞれの位置ずれ量を検出し、検出された各小領域の画像の位置ずれ量のうち、信頼性の高い位置ずれ量を特定する画像処理部とを備え、該分割した複数の小領域のうちパターンが密な小領域の位置ずれ量を用いて検査対象画像全体と参照画像全体の位置合せを行うことを特徴とする比較検査装置。
  2. 対象物を載置し、該対象物を移動させるステージと、該対象物を検出し、画像信号を出力する検出部と、該検出部から得られた画像を複数の小領域の検査対象画像と複数の小領域の参照画像に分割し、対応する画像を比較してそれぞれの位置ずれ量を検出し、検出された各小領域の画像の位置ずれ量のうち、信頼性の高い位置ずれ量を特定する画像処理部とを備え、過去の位置ずれ量の変動から推定された位置ずれ量との比較において判定される信頼性の高い小領域の位置ずれ量を用いて検査対象画像全体と参照画像全体の位置合せを行うことを特徴とする比較検査装置。
  3. 対象物を載置し、該対象物を移動させるステージと、該対象物を検出し、画像信号を出力する検出部と、該検出部から得られた画像を複数の小領域の検査対象画像と複数の小領域の参照画像に分割し、対応する画像を比較してそれぞれの位置ずれ量を検出し、検出された各小領域の画像の位置ずれ量のうちパターンが密な小領域の位置ずれ量を信頼性の高い位置ずれ量として特定する画像処理部とを備え、検査対象画像全体と参照画像全体の位置合せの信頼性が低い場合、欠陥検出感度を下げて前記検査対象画像全体と前記参照画像全体を比較して欠陥を検出することを特徴とする比較検査装置。
  4. 対象物を検出し、画像信号を出力する画像検出ステップと、該画像検出ステップから得られた画像を複数の小領域の検査対象画像と複数の小領域の参照画像に分割し、それぞれの位置ずれ量を検出する検出ステップと、該検出ステップで検出された各小領域の画像の位置ずれ量のうちパターンが密な小領域の位置ずれ量を信頼性の高い位置ずれ量として特定する位置ずれ量特定ステップと、該信頼性の高い位置ずれ量用いて検査対象画像全体と参照画像全体の位置合せを行うステップとを備えることを特徴とする比較検査における画像の位置合せ方法。
  5. 検査対象画像を参照画像と比較して2枚の画像の位置合せを行う方法であって、
    前記検査対象画像と前記参照画像を比較して位置合せを行う場合に、入力された2枚の画像をそれぞれ複数の領域に分割し、対応する各分割画像間で位置ずれ量を算出し、算出された複数の位置ずれ量のうちパターンが密な領域の位置ずれ量から画像全体の位置ずれ量を決定することを特徴とする比較検査における画像の位置合せ方法。
  6. 検査対象画像を参照画像と比較して2枚の画像の位置合せを行う方法であって、
    前記検査対象画像を前記参照画像と比較して位置合せを行う場合に、入力された2枚の画像をそれぞれ複数の領域に分割し、対応する各分割画像間で位置ずれ量を算出し、算出された複数の位置ずれ量のうちパターンが密な領域の位置ずれ量から画像全体の位置ずれ量を決定し、画像が連続的に入力される場合、該決定した画像全体の位置ずれ量の信頼性を評価し、該信頼性が低い時には、過去の信頼性の高い位置ずれ量を用いて画像全体の位置合せを行うことを特徴とする比較検査における画像の位置合せ方法。
  7. 請求項記載の比較検査における画像の位置合方法において、前記画像が連続的に入力される場合、前記決定した画像全体の位置ずれ量の信頼性評価で、信頼性が高い時、次回以降の位置合時の参照データとして現在の画像の位置ずれ量を保持しておくことを特徴とする比較検査における画像の位置合方法。
  8. 請求項記載の比較検査における画像の位置合方法において、前記画像が連続的に入力される場合、前記決定した画像全体の位置ずれ量の信頼性評価をする場合、過去の信頼性の高い位置ずれ量を収集し、それらとの比較により現在の処理対象である画像の位置ずれ量の信頼性を評価することを特徴とする比較検査における画像の位置合方法。
  9. 検査対象画像を複数の領域に分割するステップと、参照画像を複数の領域に分割するステップと、分割された各領域の画像の内、各対応する検査対象画像と参照画像間で位置ずれ量を算出するステップと、各分割画像から算出された位置ずれ量のうちパターンが密な領域の位置ずれ量を用いて画像全体の位置ずれ量を決定するステップと、最終的に決定した位置ずれ量の信頼性を評価するステップと、画像比較により欠陥を検出する際に、該最終的に決定した評価結果に応じて欠陥検出感度を調整するステップとを備えることを特徴とする比較検査方法。
  10. 請求項記載の比較検査方法において、前記決定した画像全体の位置ずれ量の信頼性が低い時には、過去の信頼性の高い位置ずれ量を用いて画像全体の位置合を行うステップを備えることを特徴とする比較検査方法。
  11. 請求項記載の比較検査方法において、前記最終的に決定した位置ずれ量が適用される画像にとって位置合ミスが致命的なものか否かの判定を行うステップと、該信頼性評価結果と該致命性判定結果に応じて、欠陥検出感度を調整するステップとを備えることを特徴とする比較検査方法。
  12. 対象となる2枚の画像を分割して入力する画像入力手段と、分割入力された画像各々の位置ずれ量を同時に算出する手段と、各分割画像から算出された位置ずれ量の各々の信頼性を評価し、それら複数の位置ずれ量の内パターンが密な領域の位置ずれ量に基づき画像全体の位置ずれ量を算出する位置ずれ量算出手段と、該算出された画像全体の位置ずれ量の信頼性を評価し、それに応じて最終的な位置ずれ量を決定する手段と、最終的な位置ずれ量を用いて各分割画像に対して位置合を行う手段と、それらの位置合の精度をモニタする手段と、モニタ結果に応じて欠陥検出感度を調整する手段と、検査結果とともに欠陥検出感度を出力する手段とを備えることを特徴とする比較検査装置。
  13. 請求項12記載の比較検査装置において、前記画像入力手段は、対象物を移動させるステージと、該対象物を照射する照明と、対象物を撮像し、複数領域に分割して出力するセンサと、センサの出力信号をデジタル化するA/D変換回路と、これを記憶するメモリとを有し、前記位置ずれ量算出手段は、該メモリに複数に分割して記憶された画像データから同時に位置ずれ量を算出する演算部を有することを特徴とする比較検査装置。
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US09/802,687 US7020350B2 (en) 2000-06-15 2001-03-08 Image alignment method, comparative inspection method, and comparative inspection device for comparative inspections
US11/140,350 US7127126B2 (en) 2000-06-15 2005-05-27 Image alignment method, comparative inspection method, and comparative inspection device for comparative inspections
US11/548,259 US20070133863A1 (en) 2000-06-15 2006-10-10 Image Alignment Method, Comparative Inspection Method, and Comparative Inspection Device for Comparative Inspections
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003083908A (ja) * 2001-09-12 2003-03-19 Hitachi Ltd 欠陥検査方法及びその装置
KR101540215B1 (ko) * 2013-05-22 2015-07-29 가부시키가이샤 뉴플레어 테크놀로지 검사 감도 평가 방법
KR20190092506A (ko) * 2017-01-20 2019-08-07 가부시키가이샤 스크린 홀딩스 위치 어긋남량 취득 장치, 검사 장치, 위치 어긋남량 취득 방법 및 검사 방법
WO2020197571A1 (en) * 2019-03-28 2020-10-01 Kla-Tencor Corporation Method for measuring and correcting misregistration between layers in a semiconductor device, and misregistration targets useful therein
WO2021102126A1 (en) * 2019-11-19 2021-05-27 Paypal, Inc. A novel ensemble method for face recognition deep learning models

Families Citing this family (101)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7738015B2 (en) * 1997-10-09 2010-06-15 Fotonation Vision Limited Red-eye filter method and apparatus
US7630006B2 (en) * 1997-10-09 2009-12-08 Fotonation Ireland Limited Detecting red eye filter and apparatus using meta-data
US7352394B1 (en) * 1997-10-09 2008-04-01 Fotonation Vision Limited Image modification based on red-eye filter analysis
US7042505B1 (en) 1997-10-09 2006-05-09 Fotonation Ireland Ltd. Red-eye filter method and apparatus
DE10129818B4 (de) * 2001-06-15 2007-03-15 Leica Microsystems Semiconductor Gmbh Verfahren zum Auslesen eines Detektionschips einer elektronischen Kamera
JP4275345B2 (ja) * 2002-01-30 2009-06-10 株式会社日立製作所 パターン検査方法及びパターン検査装置
JP4155496B2 (ja) * 2002-04-25 2008-09-24 大日本スクリーン製造株式会社 分類支援装置、分類装置およびプログラム
JP3668215B2 (ja) * 2002-08-21 2005-07-06 株式会社東芝 パターン検査装置
JP3962313B2 (ja) * 2002-10-29 2007-08-22 大日本スクリーン製造株式会社 印刷製版における検版
JP4185789B2 (ja) * 2003-03-12 2008-11-26 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン検査方法及びその装置
US7702236B2 (en) 2006-02-14 2010-04-20 Fotonation Vision Limited Digital image acquisition device with built in dust and sensor mapping capability
US7689009B2 (en) 2005-11-18 2010-03-30 Fotonation Vision Ltd. Two stage detection for photographic eye artifacts
US7920723B2 (en) 2005-11-18 2011-04-05 Tessera Technologies Ireland Limited Two stage detection for photographic eye artifacts
US7574016B2 (en) 2003-06-26 2009-08-11 Fotonation Vision Limited Digital image processing using face detection information
US8036458B2 (en) 2007-11-08 2011-10-11 DigitalOptics Corporation Europe Limited Detecting redeye defects in digital images
US8254674B2 (en) 2004-10-28 2012-08-28 DigitalOptics Corporation Europe Limited Analyzing partial face regions for red-eye detection in acquired digital images
US7792970B2 (en) 2005-06-17 2010-09-07 Fotonation Vision Limited Method for establishing a paired connection between media devices
US7970182B2 (en) 2005-11-18 2011-06-28 Tessera Technologies Ireland Limited Two stage detection for photographic eye artifacts
US8520093B2 (en) 2003-08-05 2013-08-27 DigitalOptics Corporation Europe Limited Face tracker and partial face tracker for red-eye filter method and apparatus
US20050140801A1 (en) * 2003-08-05 2005-06-30 Yury Prilutsky Optimized performance and performance for red-eye filter method and apparatus
US9412007B2 (en) 2003-08-05 2016-08-09 Fotonation Limited Partial face detector red-eye filter method and apparatus
US7308156B2 (en) * 2003-09-30 2007-12-11 Fotonation Vision Limited Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images based on a dust map developed from actual image data
US7590305B2 (en) 2003-09-30 2009-09-15 Fotonation Vision Limited Digital camera with built-in lens calibration table
US8369650B2 (en) 2003-09-30 2013-02-05 DigitalOptics Corporation Europe Limited Image defect map creation using batches of digital images
US7369712B2 (en) * 2003-09-30 2008-05-06 Fotonation Vision Limited Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images based on multiple occurrences of dust in images
US7424170B2 (en) * 2003-09-30 2008-09-09 Fotonation Vision Limited Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images based on determining probabilities based on image analysis of single images
US7676110B2 (en) * 2003-09-30 2010-03-09 Fotonation Vision Limited Determination of need to service a camera based on detection of blemishes in digital images
US7295233B2 (en) * 2003-09-30 2007-11-13 Fotonation Vision Limited Detection and removal of blemishes in digital images utilizing original images of defocused scenes
US7340109B2 (en) * 2003-09-30 2008-03-04 Fotonation Vision Limited Automated statistical self-calibrating detection and removal of blemishes in digital images dependent upon changes in extracted parameter values
US7310450B2 (en) 2003-09-30 2007-12-18 Fotonation Vision Limited Method of detecting and correcting dust in digital images based on aura and shadow region analysis
EP1676116B8 (de) * 2003-10-21 2012-07-04 Leica Microsystems CMS GmbH Verfahren zur automatischen erzeugung von laser-schnittlinien in der laser-mikrodissektion
JP2005351631A (ja) * 2004-06-08 2005-12-22 Dainippon Screen Mfg Co Ltd 欠陥検出装置および欠陥検出方法
US20060047462A1 (en) * 2004-08-31 2006-03-02 Picciotto Carl E Displacement estimation system and method
US7609858B2 (en) * 2004-08-31 2009-10-27 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Displacement measurements using phase changes
US20060045383A1 (en) * 2004-08-31 2006-03-02 Picciotto Carl E Displacement estimation system and method
US7263451B1 (en) * 2004-10-25 2007-08-28 Advanced Micro Devices, Inc. Method and apparatus for correlating semiconductor process data with known prior process data
DE102004055250A1 (de) * 2004-11-16 2006-05-18 Leica Microsystems Semiconductor Gmbh Verfahren zur Inspektion eines Wafers
DE102005014794B4 (de) * 2005-03-31 2009-01-15 Advanced Micro Devices, Inc., Sunnyvale Verfahren zum Prüfen einer Halbleiterprobe mit mehreren Abtastungen
JP4640068B2 (ja) * 2005-09-16 2011-03-02 ソニー株式会社 撮像方法および撮像装置
US7599577B2 (en) 2005-11-18 2009-10-06 Fotonation Vision Limited Method and apparatus of correcting hybrid flash artifacts in digital images
FR2893792B1 (fr) * 2005-11-23 2008-02-15 Commissariat Energie Atomique Recepteur d'impulsions d'un signal de type ultra large bande et procede associe
WO2007095553A2 (en) * 2006-02-14 2007-08-23 Fotonation Vision Limited Automatic detection and correction of non-red eye flash defects
JP4706552B2 (ja) * 2006-05-10 2011-06-22 株式会社島津製作所 表面分析装置
US7965875B2 (en) 2006-06-12 2011-06-21 Tessera Technologies Ireland Limited Advances in extending the AAM techniques from grayscale to color images
JP4891712B2 (ja) * 2006-09-05 2012-03-07 株式会社日立ハイテクノロジーズ 類似度分布を利用したテンプレートマッチング方法を用いた検査装置
JP4861109B2 (ja) * 2006-09-27 2012-01-25 富士通株式会社 画像データ処理装置、画像データ処理方法、画像データ処理プログラム、および、撮像装置
US8068697B2 (en) * 2006-10-19 2011-11-29 Broadcom Corporation Real time video stabilizer
US8055067B2 (en) 2007-01-18 2011-11-08 DigitalOptics Corporation Europe Limited Color segmentation
EP2145288A4 (en) 2007-03-05 2013-09-04 Digitaloptics Corp Europe Ltd FILTERING OF POSITIVE FALSE OF RED EYES USING A LOCATION AND FACE ORIENTATION
US7643140B2 (en) * 2007-03-29 2010-01-05 Hitachi High-Technologies Corporation Method and apparatus for inspecting a semiconductor device
JP4664327B2 (ja) * 2007-05-16 2011-04-06 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン検査方法
US8503818B2 (en) * 2007-09-25 2013-08-06 DigitalOptics Corporation Europe Limited Eye defect detection in international standards organization images
US8482732B2 (en) * 2007-10-01 2013-07-09 Maskless Lithography, Inc. Alignment system for various materials and material flows
JP5058002B2 (ja) * 2008-01-21 2012-10-24 株式会社豊田中央研究所 物体検出装置
US8212864B2 (en) 2008-01-30 2012-07-03 DigitalOptics Corporation Europe Limited Methods and apparatuses for using image acquisition data to detect and correct image defects
JP4650813B2 (ja) * 2008-03-21 2011-03-16 株式会社ニューフレアテクノロジー レチクル欠陥検査装置およびレチクル欠陥検査方法
KR100940301B1 (ko) * 2008-03-26 2010-02-05 호서대학교 산학협력단 마크 분할 검사 방법
US8081254B2 (en) 2008-08-14 2011-12-20 DigitalOptics Corporation Europe Limited In-camera based method of detecting defect eye with high accuracy
JP5274293B2 (ja) * 2008-09-22 2013-08-28 株式会社ニューフレアテクノロジー マスク検査装置、それを用いた露光方法及びマスク検査方法
US20100166257A1 (en) * 2008-12-30 2010-07-01 Ati Technologies Ulc Method and apparatus for detecting semi-transparencies in video
JP2010177500A (ja) * 2009-01-30 2010-08-12 Hitachi High-Technologies Corp パターンの重ね合わせ評価方法
JP5388703B2 (ja) * 2009-06-03 2014-01-15 株式会社日立ハイテクノロジーズ 表面観察装置および表面観察方法
BR112012009116A2 (pt) * 2009-10-22 2020-08-18 Koninklijke Philips Electronics N.V método para o alinhamento de uma pilha ordenada de imagens de um corpo de prova, equipamento para o alinhamento de uma pilha ordenada de imagens de um corpo de prova, produto de programa de computador, transportador de dados
JP5498189B2 (ja) 2010-02-08 2014-05-21 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査方法及びその装置
JP5726472B2 (ja) 2010-09-24 2015-06-03 株式会社東芝 アライメント方法及び検出装置
JP2012138316A (ja) * 2010-12-28 2012-07-19 Hitachi High-Technologies Corp マイクロスケール管理機能を備えた荷電粒子線装置
US8717387B1 (en) 2011-04-04 2014-05-06 Google Inc. Correction of misaligned map data from different sources
JP5777570B2 (ja) * 2011-06-24 2015-09-09 東京エレクトロン株式会社 画像処理方法、画像表示方法、画像処理装置、プログラム及びコンピュータ記憶媒体
CN103093450B (zh) * 2011-10-31 2017-03-08 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 产品局部对齐方法及系统
JP2013104677A (ja) * 2011-11-10 2013-05-30 Hioki Ee Corp 測定結果表示装置および測定結果表示方法
US8651615B2 (en) * 2011-12-19 2014-02-18 Xerox Corporation System and method for analysis of test pattern image data in an inkjet printer using a template
US9196031B2 (en) * 2012-01-17 2015-11-24 SCREEN Holdings Co., Ltd. Appearance inspection apparatus and method
US10041963B2 (en) * 2012-02-16 2018-08-07 Hitachi High-Technologies Corporation System for adjusting automatic analysis, method for adjusting automatic analysis
JP5783953B2 (ja) * 2012-05-30 2015-09-24 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン評価装置およびパターン評価方法
JP5997039B2 (ja) * 2012-12-26 2016-09-21 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査方法および欠陥検査装置
RU2013110494A (ru) * 2013-03-11 2014-09-20 ЭлЭсАй Корпорейшн Устройство обработки изображений с уровнем оценки, реализующим программный и аппаратный алгоритмы разной точности
JP6287180B2 (ja) * 2013-03-15 2018-03-07 株式会社リコー 画像検査装置、画像検査システム及び画像検査方法
CN104121850B (zh) * 2013-04-28 2017-02-01 中国林业科学研究院资源信息研究所 一种郁闭度的测定方法和装置
JP6679310B2 (ja) * 2013-12-26 2020-04-15 浜松ホトニクス株式会社 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び画像処理プログラムを記憶した記憶媒体
CN107977989B (zh) * 2014-01-24 2021-11-16 青岛海信移动通信技术股份有限公司 一种确定图像偏移量的方法及设备
US9841512B2 (en) * 2015-05-14 2017-12-12 Kla-Tencor Corporation System and method for reducing radiation-induced false counts in an inspection system
JP6832933B2 (ja) * 2015-12-10 2021-02-24 キアゲン ゲーエムベーハー 1つのデジタル画像の少なくとも一部分を別のデジタル画像の少なくとも一部分と整列させるための方法
JP6666046B2 (ja) * 2016-04-25 2020-03-13 キヤノン株式会社 画像処理装置および画像処理方法
EP3239929B1 (en) * 2016-04-27 2019-06-12 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, image processing method and program
KR20180061556A (ko) 2016-11-29 2018-06-08 삼성전자주식회사 웨이퍼를 검사하기 위한 검사 장치 및 이를 이용한 웨이퍼의 검사 방법
FR3059423B1 (fr) * 2016-11-29 2020-05-29 Vit Systeme et procede de positionnement et d'inspection optique d'un objet
JP7146367B2 (ja) * 2017-01-30 2022-10-04 オムロン株式会社 画像処理システム、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム
US20200160560A1 (en) * 2018-11-19 2020-05-21 Canon Kabushiki Kaisha Method, system and apparatus for stabilising frames of a captured video sequence
CN109584241B (zh) * 2019-01-18 2020-12-18 福建伟易泰智能科技有限公司 一种钢筘的检测方法及装置
JP2020148615A (ja) * 2019-03-13 2020-09-17 株式会社ニューフレアテクノロジー 参照画像生成方法およびパターン検査方法
WO2020191121A1 (en) * 2019-03-20 2020-09-24 Carl Zeiss Smt Inc. Method for imaging a region of interest of a sample using a tomographic x-ray microscope, microscope, system and computer program
JP2020166492A (ja) * 2019-03-29 2020-10-08 コニカミノルタ株式会社 検査装置、検査方法及びコンピュータープログラム
KR20190103085A (ko) * 2019-08-15 2019-09-04 엘지전자 주식회사 지능형 진단 디바이스
JP7237872B2 (ja) * 2020-02-14 2023-03-13 株式会社東芝 検査装置、検査方法、及びプログラム
JP7273748B2 (ja) * 2020-02-28 2023-05-15 株式会社東芝 検査装置、検査方法、及びプログラム
US11645831B2 (en) * 2020-07-07 2023-05-09 Applied Materials Israel Ltd. Identification of an array in a semiconductor specimen
JP7524739B2 (ja) * 2020-11-30 2024-07-30 富士フイルムビジネスイノベーション株式会社 検査装置、画像形成装置、及び検査プログラム
CN112611324B (zh) * 2020-12-02 2022-05-24 南京尚孚电子电路有限公司 一种用于柔性电路板的绝缘薄膜贴敷检测系统及其检测方法
JP2022117091A (ja) * 2021-01-29 2022-08-10 キヤノン株式会社 計測装置、リソグラフィ装置及び物品の製造方法
CN113063357B (zh) * 2021-03-15 2022-02-08 河北水熠木丰工程技术有限责任公司 一种高边坡稳定性监控方法及装置
CN114779975A (zh) * 2022-03-31 2022-07-22 北京至简墨奇科技有限公司 指掌纹图像检视界面的处理方法、装置及电子系统

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4702606A (en) * 1984-06-01 1987-10-27 Nippon Kogaku K.K. Position detecting system
US4742376A (en) * 1985-01-14 1988-05-03 Phillips Edward H Step-and-repeat alignment and exposure system
US4805123B1 (en) * 1986-07-14 1998-10-13 Kla Instr Corp Automatic photomask and reticle inspection method and apparatus including improved defect detector and alignment sub-systems
US4741621A (en) * 1986-08-18 1988-05-03 Westinghouse Electric Corp. Geometric surface inspection system with dual overlap light stripe generator
JPH0795042B2 (ja) 1992-12-04 1995-10-11 株式会社日立製作所 繰返しパターンの欠陥検査装置
US5808735A (en) * 1993-06-17 1998-09-15 Ultrapointe Corporation Method for characterizing defects on semiconductor wafers
US5793887A (en) * 1993-11-16 1998-08-11 International Business Machines Corporation Method and apparatus for alignment of images for template elimination
JPH0845814A (ja) * 1994-07-27 1996-02-16 Nikon Corp 露光装置および位置決め方法
AU5775696A (en) * 1995-06-06 1996-12-24 Beltronics Inc Automatic protein and/or dna analysis system and method
US5659172A (en) * 1995-06-21 1997-08-19 Opal Technologies Ltd. Reliable defect detection using multiple perspective scanning electron microscope images
US5761064A (en) * 1995-10-06 1998-06-02 Advanced Micro Devices, Inc. Defect management system for productivity and yield improvement
JPH09148217A (ja) * 1995-11-17 1997-06-06 Mitsubishi Electric Corp 位置合わせ方法
JPH09184715A (ja) * 1995-12-28 1997-07-15 Hitachi Ltd パターン形状検査装置
JPH09312318A (ja) * 1996-05-21 1997-12-02 Hitachi Ltd パタ−ン欠陥検査装置
KR100525521B1 (ko) * 1996-10-21 2006-01-27 가부시키가이샤 니콘 노광장치및노광방법
JPH10143660A (ja) * 1996-11-11 1998-05-29 Hitachi Ltd 欠陥判定処理方法およびその装置
US5923403A (en) * 1997-07-08 1999-07-13 Anvik Corporation Simultaneous, two-sided projection lithography system
JP4002655B2 (ja) * 1998-01-06 2007-11-07 株式会社日立製作所 パターン検査方法およびその装置
JPH11218499A (ja) 1998-02-03 1999-08-10 Hitachi Denshi Ltd 外観検査装置およびその画像処理方法
US6295374B1 (en) * 1998-04-06 2001-09-25 Integral Vision, Inc. Method and system for detecting a flaw in a sample image
JP3961734B2 (ja) * 1999-12-24 2007-08-22 富士フイルム株式会社 画像処理方法、装置及び記録媒体
US6859565B2 (en) * 2001-04-11 2005-02-22 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Method and apparatus for the removal of flash artifacts

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003083908A (ja) * 2001-09-12 2003-03-19 Hitachi Ltd 欠陥検査方法及びその装置
KR101540215B1 (ko) * 2013-05-22 2015-07-29 가부시키가이샤 뉴플레어 테크놀로지 검사 감도 평가 방법
KR20190092506A (ko) * 2017-01-20 2019-08-07 가부시키가이샤 스크린 홀딩스 위치 어긋남량 취득 장치, 검사 장치, 위치 어긋남량 취득 방법 및 검사 방법
KR102227341B1 (ko) * 2017-01-20 2021-03-11 가부시키가이샤 스크린 홀딩스 위치 어긋남량 취득 장치, 검사 장치, 위치 어긋남량 취득 방법 및 검사 방법
WO2020197571A1 (en) * 2019-03-28 2020-10-01 Kla-Tencor Corporation Method for measuring and correcting misregistration between layers in a semiconductor device, and misregistration targets useful therein
US11302544B2 (en) 2019-03-28 2022-04-12 Kla-Tencor Corporation Method for measuring and correcting misregistration between layers in a semiconductor device, and misregistration targets useful therein
WO2021102126A1 (en) * 2019-11-19 2021-05-27 Paypal, Inc. A novel ensemble method for face recognition deep learning models
US11689526B2 (en) 2019-11-19 2023-06-27 Paypal, Inc. Ensemble method for face recognition deep learning models

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