JP4206294B2

JP4206294B2 - Image processing device

Info

Publication number: JP4206294B2
Application number: JP2003123113A
Authority: JP
Inventors: 和也林; 成弥田中; 善幸籾山; 道夫中野
Original assignee: Hitachi High Technologies Corp
Current assignee: Hitachi High Tech Corp
Priority date: 2003-04-28
Filing date: 2003-04-28
Publication date: 2009-01-07
Anticipated expiration: 2023-04-28
Also published as: JP2004325365A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体ウェーハ上にチップを形成する製造工程で用いられる半導体ウェーハ欠陥検査画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体ウェーハ上に形成されたチップの外観検査で各々チップの形状が同一であることを利用して、前回取得したチップの画像を参照画像、今回取得した画像を検出画像とし、２つのチップの画像を比較し、差がある場合を欠陥候補として欠陥情報と欠陥画像を出力する半導体ウェーハ欠陥検査装置の画像処理装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
図２は従来の構成を示す画像データの流れを示す構成図であり、オーバラップ処理８０，処理チャンネル（１）５０，処理チャンネル（２）６０，処理チャンネル（ｎ−１）７０から構成されており、処理チャンネル内は画像遅延機能５１，欠陥検出機能５２から構成される。処理チャンネル（１）５０，処理チャンネル（２）６０，処理チャンネル（ｎ−１）７０は同一の処理を行う。検出元画像１０はチャンネル分割しており、画像（１）１１，画像（２）１２，画像（ｎ）１３からなる。検出元画像１０はオーバラップ処理８０に入力し、オーバラップ処理を行った後、検出画像８１，８２，８３となりチャンネル分割している各処理チャンネルへ入力する。処理チャンネル（１）５０では画像遅延５１が前回の検出画像８１を１チップ分の画像を蓄積し参照画像２０とする。検出画像８１と参照画像２０を欠陥検出機能５２へ入力し、欠陥情報３０と欠陥画像４０を得る。
【０００４】
図４は画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図であって、オーバラップ処理を説明するものである。検出元画像（１）〜検出元画像（ｎ）からオーバラップ処理部において必要とする幅の画像を確保し、画像（１）〜画像（ｎ）の画像を切出して処理チャンネル１〜処理チャンネル（ｎ）に画像を転送する。図４における画像（１）〜画像（ｎ）のそれぞれの斜線部は隣接画像と同一の画像を持つことを示す。この隣接画像と同一の画像を持たせる処理をオーバラップ処理と呼ぶ。
【０００５】
図１５は図４と同じく画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図であって、オーバラップ処理がない場合の検査を示すものであり、チャンネル分割数を３とした場合である。処理チャンネル（１），処理チャンネル（２），処理チャンネル（３）において参照画像と検出画像の間に位置ずれがあると、参照画像と検出画像で比較検査を行った場合、検査可部と検査不可部がそれぞれの処理チャンネルで発生する。検査ができない部分が発生してしまうことが問題となる。このため次に示すオーバラップ処理が必要になる。
【０００６】
図１６は図４と同じく画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図であって、オーバラップ処理を追加した場合の検査を示したものであり、チャンネル分割数が３の場合である。オーバラップ処理部において元画像（１）〜元画像（３）から画像（１）〜画像（３）を作り出す。画像（１）〜画像（３）における斜線部は隣接画像と同一の画像を持つ部分である。処理チャンネル（１），処理チャンネル（２），処理チャンネル（３）において参照画像と検出画像の間に位置ずれがあると、参照画像と検出画像で比較検査を行った場合、検査可部と検査不可部がそれぞれの処理チャンネルで発生するが、処理チャンネル（１）と処理チャンネル（２），処理チャンネル（２）と処理チャンネル（３）で同一画像部分があるため検査ができない部分をなくすことができる。検査不可部は処理チャンネル（３）の部分のみとすることができる。
【０００７】
半導体ウェーハ上に形成される回路の微細化が進むと、半導体ウェーハ欠陥検査画像処理装置においても１画素寸法を小さくすることで対応するが、ウェーハ自体の寸法やウェーハを乗せるステージの寸法が小さくなるわけではないので、半導体ウェーハ上に形成される回路の微細化が進むと半導体ウェーハ欠陥検査画像処理装置における位置ずれ量は相対的に大きくなる。
【０００８】
従来の技術において、参照画像と検出画像の位置ずれの範囲が小さかった場合は問題ないが、参照画像と検出画像の位置ずれの範囲が大きくなると、検査対象有効範囲の減少，オーバラップ処理の複雑化の問題が発生する。
【０００９】
【表１】

【００１０】
表１は単位画像幅１２８画素，チャンネル分割数３２で、総画像幅４０９６画素の画像処理装置において、参照画像と検出画像の位置ずれ検出範囲と検査対象有効範囲の関係を示したものである。位置ずれ検出範囲が０の場合、総オーバラップ量は０画素であり、検査対象有効範囲は総画像幅と同じ４０９６画素になる。位置ずれ検出範囲が±４の場合、総オーバラップ量は２５６画素で、検査対象有効範囲は３８４０画素となる。位置ずれ検出範囲が±８の場合、総オーバラップ量は５１２画素で、検査対象有効範囲は３５８４画素となる。このように検査対象有効範囲が狭くなるということは、検査の回数を増やさなければならないと言うことであり、検査のスループットを下げてしまうという問題がある。
【００１１】
図５は図４と同じく画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図であって、オーバラップ処理におけるオーバラップ回路への画像供給を示したものである。表１における位置ずれ検出範囲の０から±８を選択できる回路を実現するには、それぞれのオーバラップ回路（１）からオーバラップ回路（３１）に対して複数の画像を供給する必要がある。オーバラップ回路（１）に対しては画像（１），画像（２），画像（３）を供給する必要がある。微細化の進み相対的に位置ずれ量が大きくなるために位置ずれ検出範囲を大きくすると、この方式ではオーバラップ回路に供給する画像を増やす必要がある。オーバラップ回路に供給する画像を増やすとオーバラップ回路は複雑にならざるをえない。
【００１２】
【特許文献１】
特開平０７−０６３６９１号公報
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明の目的は、検査対象有効範囲の確保と、複雑なオーバラップ処理なしに参照画像と検出画像の位置ずれによる検査不可部をなくすことである。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
前述の問題点を解決するために、本発明の実施例では、従来技術におけるオーバラップ処理をやめ、一つの処理チャンネルに対して二つの画像を入力し、処理チャンネル内に画像切出し回路を設ける。より詳細には、画像の取得から画像処理までをチャンネル分割による並列処理を行う場合に、取得画像をｎチャンネルで取得し（ｎは整数）、画像処理をｎ−１チャンネルで行うとともに、１つの処理チャンネルに対し取得画像の２チャンネル分を転送し、１つの処理チャンネルにおいて取得画像の２チャンネル分の中から画像処理すべき１チャンネル分の画像を切出して画像処理する。
【００１５】
例えば、総画像幅４０９６画素の画像に対し、従来は画像を１２８画素幅の画像３２個に分割し、処理チャンネルも３２個で処理していた。本発明では総画像幅４０９６画素の画像に対し、画像を１２８画素幅の画像３２個に分割し、処理チャンネルは３１個用意し、一つの処理チャンネルに対して二つの画像を入力して処理チャンネル内の画像切出し回路により、処理すべき１２８画素幅の画像を切出し処理を行う。
【００１６】
この場合、参照画像と検出画像に位置ずれがあっても、２５６画素幅の画像の中から１２８画素幅の画像を切出すため±６４画素の位置ずれに対応できる。本構成では処理チャンネルに対して二つの画像を入力しているのに対し、従来技術のオーバラップ処理では±８の位置ずれ検出範囲の場合オーバラップ回路に対して三つの画像を供給する必要があるため、本構成のほうが従来技術のオーバラップ処理に比べ回路は簡単になる。検査対象有効画素についても、本構成では3968画素であり、従来技術のオーバラップ処理で±８の位置ずれ検出範囲の場合の検査対象有効範囲３５８４画素に比べ有利である。位置ずれ検出範囲は±８よりさらに大きい場合を考えた場合、本構成のほうがさらに有利である。
【００１７】
【発明の実施の形態】
次に本発明について図面を参照して説明する。
【００１８】
図１は本発明の一実施例で画像データの流れを示す構成図であり、検出画像９０，画像（１）９１，画像（２）９２，画像（３）９３，画像（ｎ−１）９４，画像（ｎ）９５，処理チャンネル（１）５０，処理チャンネル（２）６０，処理チャンネル（ｎ−１）７０，画像遅延機能５１，参照画像２０，欠陥検出機能５２，画像切出し機能５３，画像切出し機能５４，欠陥情報３０，欠陥画像４０により構成される。
【００１９】
図３は画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図であって、図１における処理チャンネル（１）５０，処理チャンネル（２）６０，処理チャンネル（ｎ−１）７０に対する画像（１）９１，画像（２）９２，画像（３）９３，画像（ｎ−１）９４，画像（ｎ）９５の入力について説明した構成図であり、処理チャンネル（１）５０に対しては画像（１）９１，画像（２）９２を入力し、処理チャンネル（２）６０に対しては画像（２）９２，画像（３）９３を入力し、処理チャンネル（ｎ−１）７０に対しては画像（ｎ−１）９４，画像（ｎ）９５を入力し、処理チャンネル（３）から処理チャンネル（ｎ−２）についても同様に画像を入力する。
【００２０】
図１７は画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図であって、処理チャンネルに対し入力した２つの画像を用いることにより、処理チャンネル内の検出画像の全面において欠陥検査が可能であることを示すものである。図１とともに説明する。画像（１）９１，画像（２）９２，画像（３）９３の画素幅が１２８画素であると仮定すると、処理チャンネル(１）５０に対しては画像(１）９１，画像（２）９２のあわせて２５６画素の画像が入力されることになる。画像切出し機能５３により処理チャンネル（１）５０に入力された２５６画素の画像から中心１２８画素を切出し図１７の検出画像とする。画像遅延機能５１の出力は前回取得したチップの検出画像であり、画像遅延機能５１で１チップ分遅延させることにより欠陥検査する際の参照画像とすることができる。
【００２１】
参照画像２０は画像切出し機能５４により検出画像とのずれ分をずらして画像を切出し、図１７の参照画像とする。これにより検出画像と参照画像を比較して相違部分を欠陥とする欠陥検出処理ができ、検出画像の１２８画素幅全面において欠陥検査が可能となる。
【００２２】
よって、従来技術のような複雑なオーバラップ処理なしに参照画像と検出画像の位置ずれによる検査不可部をなくすことが可能となる。
【００２３】
図３においてｎ＝３２とした場合、画像（１）から画像（３２）まであり、画素幅が１２８画素とすると総画素幅は４０９６画素になる。処理チャンネルは処理チャンネル（１）から処理チャンネル（３１）となり、処理できる総画素幅３９６８画素となり、位置ずれ検出範囲が０〜±６４まで一定である。位置ずれ検出範囲が大きくなると検査対象有効範囲が狭くなる従来技術のオーバラップ処理に比べて有利である。
【００２４】
したがって、本発明により、半導体ウェーハ上に形成される回路の微細化が進み半導体ウェーハ欠陥検査画像処理装置における位置ずれ量が相対的に大きくなっても、検査対象有効範囲の確保と、複雑なオーバラップ処理なしに参照画像と検出画像の位置ずれによる検査不可部をなくすことが実現可能となる。
【００２５】
図６は図１の欠陥検出機能５２の内部構成を示した構成図である。画像切出し機能５３，画像切出し機能５４，位置ずれ検出機能５５，位置ずれ情報５５１，画像切出し機能５６，画像切出し機能５７，欠陥抽出機能５８，欠陥画像切出し機能５９，欠陥情報３０，欠陥画像４０により構成される。
【００２６】
画像切出し機能５３は画像（１）９１，画像（２）９２から画像を切出し位置ずれ検出機能５５で必要とする検出画像とする。画像切出し機能５４は画像遅延機能５１から出力された参照画像２０から画像を切出し、位置ずれ検出機能５５で必要とする参照画像とする。位置ずれ検出機能５５は画像切出し機能５３，画像切出し機能５４から出力された検出画像，参照画像より、検出画像と参照画像の位置ずれ量を検出し、位置ずれ情報５５１を出力する。
【００２７】
画像切出し機能５６は画像（１）９１，画像（２）９２から画像を切出し欠陥抽出機能５８で必要とする検出画像とする。画像切出し機能５７は位置ずれ情報５５１を利用し、画像遅延機能５１から出力された参照画像２０から位置ずれ量分ずらした画像を切出し、欠陥抽出機能５８で必要とする参照画像とする。欠陥抽出機能５８は画像切出し機能５６，画像切出し機能５７から出力された検出画像，参照画像より、検出画像と参照画像の差を欠陥とし欠陥情報３０を出力する。欠陥画像切出し機能５９は欠陥情報３０を用い、画像（１）９１，画像（２）９２，画像遅延機能５１から出力された参照画像２０から欠陥画像４０を出力する。以上により半導体ウェーハ欠陥検査装置用の画像処理装置から、欠陥情報３０と欠陥画像４０とが出力される。
【００２８】
図９は図６における画像切出し機能５３，画像切出し機能５６の画像切出しの一例を示した画像データの構成図である。画像（１），画像（２）が１２８画素の幅を持ち、フレームｎ−１，フレームｎ，フレームｎ＋１は画像（１），画像（２）を時間的処理単位で分割したものである。フレームｎに着目した場合、切出すべき処理画像は画像(１），画像(２）をあわせた２５６画素幅の中心１２８画素を切出す。全ての処理チャンネルで同様に画像を切出すことで検出画像のチャンネル分割方向の連続性を保つことができる。
【００２９】
図７は図６における画像切出し機能５４の画像切出しの一例を示した画像データの構成図である。画像（１），画像（２）が１２８画素の幅を持ち、フレームｎ−１，フレームｎ，フレームｎ＋１は画像（１），画像（２）を時間的処理単位で分割したものである。フレームｎに着目した場合、切出すべき処理画像に対し位置ずれ検出範囲を考慮し切出し範囲を拡大して画像を切出すことができる。フレームｎ−１，フレームｎ＋１の画像も利用することで横方向の位置ずれと、縦方向の位置ずれに対応することが可能となる。
【００３０】
図８は図６における画像切出し機能５７の画像切出しの一例を示した画像データの構成図である。画像（１），画像（２）が１２８画素の幅を持ち、フレームｎ−１，フレームｎ，フレームｎ＋１は画像（１），画像（２）を時間的処理単位で分割したものである。フレームｎに着目した場合、画像（１），画像（２）をあわせた中心から位置ずれ情報による横方向のずれ量Δｘ，縦方向のずれ量Δｙ分ずらした画像を切出すことができる。フレームｎ−１，フレームｎ＋１の画像を利用することで縦方向の位置ずれ量Δｙに対応することが可能となる。
【００３１】
図１０は図６と同じく欠陥検出機能５２の内部構成を示した構成図であり、位置ずれ情報５５１を欠陥抽出機能５８にも入力し、欠陥抽出機能５８の出力を欠陥情報＋位置ずれ情報３１とし、欠陥画像切出し機能５９の出力に欠陥情報＋位置ずれ情報５９１を追加し、欠陥情報＋位置ずれ情報５９１を処理チャンネル（２）６０に入力させた図である。
【００３２】
前述の図６における動作説明に加え、欠陥抽出機能５８は入力された位置ずれ情報５５１を抽出した欠陥情報に追加し欠陥情報＋位置ずれ情報３１として出力する。欠陥画像切出し機能５９は入力された欠陥情報＋位置ずれ情報３１を利用し、位置ずれを考慮した画像切出しが可能となる。欠陥画像切出し機能５９が欠陥情報＋位置ずれ情報５９１を処理チャンネル（２）６０に入力させることにより、位置ずれを考慮した画像切出しを行う際に処理チャンネル（１）５０内では指定された範囲の画像切出しができない場合、処理チャンネル（２）６０において指定された範囲の画像切出しが可能となる。
【００３３】
図１１，図１２は画像データの構成図であり、図１０に示した欠陥画像切出し機能５９における欠陥情報＋位置ずれ情報３１を利用した欠陥画像切出しについて説明する。図１１では画像（１），画像（２）が１２８画素の幅を持ち、フレームｎ−１，フレームｎ，フレームｎ＋１は画像（１），画像（２）を時間的処理単位で分割したものである。欠陥検出座標が○部であり、Δｘ，Δｙの位置ずれがあった場合、○部を中心に画像を切出しても欠陥部の画像を切出したことにはならない。○部よりΔｘ，Δｙずらした●部に欠陥が存在する。図１２は検出画像と参照画像について欠陥部の画像の切出しを示したものである。検出画像，参照画像の双方において点線四画部が欠陥抽出機能５８で比較され、欠陥情報として○部が示されたとする。検出画像については欠陥情報により○部を中心に画像を切出す。参照画像については欠陥情報＋位置ずれ情報３１を利用し、○部からΔｘ，Δｙずらした●部を中心に画像を切出す。これにより、検出画像，参照画像の双方において欠陥部の画像を抽出することが可能となる。
【００３４】
図１３は画像データの構成図であって、図１０の欠陥画像切出し機能５９における欠陥情報＋位置ずれ情報３１，欠陥情報＋位置ずれ情報５９１、および、隣接チャンネルを利用した欠陥画像切出しについて説明したものである。画像(１)，画像（２）が１２８画素の幅を持ち、フレームｎ−１，フレームｎ，フレームｎ＋１は画像（１），画像（２）を時間的処理単位で分割したものである。処理チャンネル（１）５０において欠陥情報＋位置ずれ情報３１により切出すべき欠陥座標が○部からΔｘ１，Δｙ２ずれた●部とわかる。指定された切出し範囲で画像切出しを行う際、図に示すように画像（２）の範囲を超えてしまう場合、処理チャンネル（１）５０の画像（２）と処理チャンネル（２）６０の画像（２）は同一の画像であるため、欠陥情報＋位置ずれ情報５９１を利用することで処理チャンネル（２）６０において●部を中心とした指定された切出し範囲で画像を切出すことが可能となる。
【００３５】
図１４は画像データの構成図であって、図１０の欠陥情報＋位置ずれ情報３１を利用した二重欠陥検出の抑止について説明した図である。画像（１），画像（２），画像（３）が１２８画素の幅を持ち、フレームｎ−１，フレームｎ，フレームｎ＋１は画像（１），画像（２），画像（３）を時間的処理単位で分割したものである。処理チャンネル(１）５０と処理チャンネル(２）６０では検出された位置ずれ量が異なっている場合、処理チャンネル（１）５０では検出された欠陥座標○部に対して位置ずれ量Δｘ１，Δｙ１ずれた●部になる。処理チャンネル（２）６０では検出された欠陥座標○部に対して位置ずれ量Δｘ２，Δｙ２ずれた●部になる。●部の座標が処理チャンネル（１）５０と処理チャンネル（２）６０で同じであり、両方とも画像（２）におけるものである場合、これは一つの欠陥により、処理チャンネル（１）５０と処理チャンネル（２）６０で二重に検出されたことになる。欠陥情報＋位置ずれ情報３１を利用することにより、二重欠陥検出を抑止することが可能となる。
【００３６】
以上述べたように、本発明の実施例によれば、半導体ウェーハ上に形成される回路の微細化が進み半導体ウェーハ欠陥検査画像処理装置における位置ずれ量が相対的に大きくなった場合においても、処理チャンネルに対し入力した２つの画像を用いることにより、従来技術のような複雑なオーバラップ処理なしに参照画像と検出画像の位置ずれによる検査不可部をなくすことが可能となり、検査対象有効範囲においても位置ずれ検出範囲が大きくなると検査対象有効範囲が狭くなる従来技術のオーバラップ処理に比べて有利であり、検査対象有効範囲の確保が可能となる。
【００３７】
また、処理チャンネルに対し入力した２つの画像を用いることにより、２つの画像を合わせた画素幅の中心から処理すべき画像の画素幅分を切出すことにより、全ての処理チャンネルで同様に画像を切出すことでチャンネル分割方向の連続性を保つことが可能となり、また、切出すべき処理画像に対し位置ずれ検出範囲を考慮し切出し範囲を拡大して画像を切出すことが可能となる。
【００３８】
また、処理チャンネルに対し入力した２つの画像と、位置ずれ情報を用いることにより、２つの画像を合わせた画素幅の中心から位置ずれ情報による横方向のずれ量，縦方向のずれ量分ずらした画像を切出すことが可能となる。
【００３９】
また、処理チャンネルに対し２つの画像を入力し、位置ずれ情報と欠陥情報を利用することにより、検出画像，参照画像の双方において欠陥部の画像を抽出することが可能となる。
【００４０】
また、指定された切出し範囲で画像を切出すことが不可能な場合においても、隣接チャンネルを利用することで指定された切出し範囲で画像を切出すことが可能となる。
【００４１】
また、位置ずれ情報を欠陥情報の一部とすることにより、位置ずれ量が異なる処理チャンネル間で検出した欠陥が同一欠陥かどうかの判定を行うことが可能となる。
【００４２】
【発明の効果】
本発明によれば、検査対象有効範囲の確保と、複雑なオーバラップ処理なしに参照画像と検出画像の位置ずれによる検査不可部をなくすことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】画像データの流れを示す構成図。
【図２】従来の画像データの流れを示す構成図。
【図３】画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図。
【図４】画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図。
【図５】画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図。
【図６】図１の欠陥検出機能の内部構成を示した構成図。
【図７】図６における画像切出し機能の画像切出しの一例を示した画像データの構成図。
【図８】図６における画像切出し機能の画像切出しの一例を示した画像データの構成図。
【図９】図６における画像切出し機能の画像切出しの一例を示した画像データの構成図。
【図１０】欠陥検出機能の内部構成を示した構成図。
【図１１】画像データの構成図。
【図１２】画像データの構成図。
【図１３】画像データの構成図。
【図１４】画像データの構成図。
【図１５】画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図。
【図１６】画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図。
【図１７】画像データ列と処理チャンネル列との関係を示す構成図。
【符号の説明】
１０…検出元画像、１１，８１，９１…画像（１）、１２，８２，９２…画像（２）、１３，９５…画像（ｎ）、２０…参照画像、３０…欠陥情報、３１，５９１…欠陥情報＋位置ずれ情報、４０…欠陥画像、５０…処理チャンネル(１)、５１…画像遅延機能、５２…欠陥検出機能、５３，５４，５６，５７…画像切出し機能、５５…位置ずれ検出機能、５８…欠陥抽出機能、５９…欠陥画像切出し機能、６０…処理チャンネル（２）、７０…処理チャンネル（ｎ−１）、８０…オーバラップ処理、８３，９３…画像（３）、９０…検出画像、９４…画像（ｎ−１）、５５１…位置ずれ情報。[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a semiconductor wafer defect inspection image processing apparatus used in a manufacturing process for forming a chip on a semiconductor wafer.
[0002]
[Prior art]
Using the fact that the shape of each chip in the appearance inspection of the chip formed on the semiconductor wafer is the same, the image of the chip acquired last time is used as the reference image and the image acquired this time as the detection image. There is known an image processing apparatus of a semiconductor wafer defect inspection apparatus that outputs defect information and a defect image using a difference as a defect candidate (see, for example, Patent Document 1).
[0003]
FIG. 2 is a block diagram showing a flow of image data showing a conventional configuration, which is composed of an overlap processing 80, a processing channel (1) 50, a processing channel (2) 60, and a processing channel (n-1) 70. The processing channel includes an image delay function 51 and a defect detection function 52. The processing channel (1) 50, the processing channel (2) 60, and the processing channel (n-1) 70 perform the same processing. The detection source image 10 is divided into channels, and includes an image (1) 11, an image (2) 12, and an image (n) 13. The detection source image 10 is input to the overlap processing 80, and after the overlap processing is performed, the

detection image

81, 82, 83 is input to each processing channel divided into channels. In the processing channel (1) 50, the image delay 51 accumulates the image of one chip from the previous detected image 81 and sets it as the reference image 20. The detection image 81 and the reference image 20 are input to the defect detection function 52, and the defect information 30 and the defect image 40 are obtained.
[0004]
FIG. 4 is a configuration diagram showing the relationship between the image data sequence and the processing channel sequence, and illustrates the overlap processing. An image having a width required by the overlap processing unit is secured from the detection source image (1) to the detection source image (n), and the images of the image (1) to the image (n) are cut out to process channels 1 to ( Transfer the image to n). Each hatched portion of image (1) to image (n) in FIG. 4 indicates that it has the same image as the adjacent image. The process of giving the same image as the adjacent image is called an overlap process.
[0005]
FIG. 15 is a block diagram showing the relationship between the image data sequence and the processing channel sequence as in FIG. 4, showing the inspection when there is no overlap processing, and is the case where the number of channel divisions is 3. If there is a misalignment between the reference image and the detected image in the processing channel (1), the processing channel (2), and the processing channel (3), when the comparative inspection is performed on the reference image and the detected image, the inspection possible part and the inspection are performed. Impossible parts occur in each processing channel. The problem is that some parts cannot be inspected. For this reason, the following overlap processing is required.
[0006]
FIG. 16 is a block diagram showing the relationship between the image data sequence and the processing channel sequence as in FIG. 4, showing the inspection when the overlap processing is added, and in the case where the number of channel divisions is 3 . In the overlap processing unit, images (1) to (3) are created from the original images (1) to (3). The hatched portion in the images (1) to (3) is a portion having the same image as the adjacent image. If there is a misalignment between the reference image and the detected image in the processing channel (1), the processing channel (2), and the processing channel (3), when the comparative inspection is performed on the reference image and the detected image, the inspection possible part and the inspection are performed. Although the unusable part occurs in each processing channel, the processing channel (1) and the processing channel (2), and the processing channel (2) and the processing channel (3) have the same image part, so the part that cannot be inspected may be eliminated. it can. The non-inspectable part can be only the part of the processing channel (3).
[0007]
When miniaturization of circuits formed on a semiconductor wafer progresses, it is possible to reduce the size of one pixel in a semiconductor wafer defect inspection image processing apparatus, but the size of the wafer itself and the stage on which the wafer is placed are reduced. However, as the circuit formed on the semiconductor wafer is miniaturized, the amount of positional deviation in the semiconductor wafer defect inspection image processing apparatus becomes relatively large.
[0008]
In the conventional technique, there is no problem if the range of positional deviation between the reference image and the detected image is small. However, if the range of positional deviation between the reference image and the detected image becomes large, the effective range to be inspected decreases, and the overlap processing is complicated. Problems arise.
[0009]
[Table 1]

[0010]
Table 1 shows the relationship between the misalignment detection range of the reference image and the detected image and the inspection target effective range in an image processing apparatus having a unit image width of 128 pixels and a channel division number of 32 and a total image width of 4096 pixels. When the misregistration detection range is 0, the total overlap amount is 0 pixel, and the inspection target effective range is 4096 pixels, which is the same as the total image width. If the position deviation detection range is ± 4, the total amount of overlap is 256 pixels, the inspection target effective range is 3840 pixels. If positional shift detection range of ± 8, the total amount of overlap is 512 pixels, the inspection target effective range is 3584 pixels. The narrowing of the effective range for inspection in this way means that the number of inspections must be increased, and there is a problem that the inspection throughput is lowered.
[0011]
FIG. 5 is a block diagram showing the relationship between the image data sequence and the processing channel sequence, as in FIG. 4, and shows the image supply to the overlap circuit in the overlap processing. In order to realize a circuit that can select 0 to ± 8 of the misalignment detection range in Table 1, it is necessary to supply a plurality of images from each overlap circuit (1) to the overlap circuit (31). It is necessary to supply the image (1), the image (2), and the image (3) to the overlap circuit (1). If the misregistration detection range is increased because the amount of misregistration is relatively increased as the miniaturization progresses, it is necessary to increase the number of images supplied to the overlap circuit in this method. If the number of images supplied to the overlap circuit is increased, the overlap circuit must be complicated.
[0012]
[Patent Document 1]
Japanese Patent Laid-Open No. 07-063691
[Problems to be solved by the invention]
An object of the present invention is to ensure an effective range to be inspected and to eliminate an inspection-impossible portion due to a positional shift between a reference image and a detected image without complicated overlap processing.
[0014]
[Means for Solving the Problems]
In order to solve the above-described problems, in the embodiment of the present invention, the overlap processing in the prior art is stopped, two images are input to one processing channel, and an image cutting circuit is provided in the processing channel. More specifically, when performing parallel processing by channel division from image acquisition to image processing, an acquired image is acquired by n channels (n is an integer), image processing is performed by n-1 channels, and one Two channels of the acquired image are transferred to the processing channel, and an image for one channel to be image-processed is extracted from two channels of the acquired image in one processing channel and image processing is performed.
[0015]
For example, for an image having a total image width of 4096 pixels, the image is conventionally divided into 32 images having a width of 128 pixels, and processing is performed with 32 processing channels. In the present invention, for an image having a total image width of 4096 pixels, the image is divided into 32 images having a width of 128 pixels, 31 processing channels are prepared, and two images are input to one processing channel. An image extraction circuit that is to be processed performs an extraction process on an image having a width of 128 pixels.
[0016]
In this case, even if there is a positional deviation between the reference image and the detected image, an image having a width of 128 pixels is cut out from an image having a width of 256 pixels, so that a positional deviation of ± 64 pixels can be dealt with. In this configuration, two images are input to the processing channel, whereas in the overlap processing of the prior art, it is necessary to supply three images to the overlap circuit when the misalignment detection range is ± 8. Therefore, the circuit of this configuration is simpler than the overlap processing of the prior art. The effective pixel to be inspected is 3968 pixels in this configuration, which is advantageous as compared with the effective target region 3584 pixel in the case of the ± 8 misalignment detection range in the overlap processing of the conventional technique. In consideration of the case where the misregistration detection range is larger than ± 8, this configuration is more advantageous.
[0017]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Next, the present invention will be described with reference to the drawings.
[0018]
FIG. 1 is a block diagram showing the flow of image data according to an embodiment of the present invention. A detected image 90, an image (1) 91, an image (2) 92, an image (3) 93, and an image (n-1) 94. , Image (n) 95, processing channel (1) 50, processing channel (2) 60, processing channel (n-1) 70, image delay function 51, reference image 20, defect detection function 52, image cutout function 53, image It consists of a cutout function 54, defect information 30, and a defect image 40.
[0019]
FIG. 3 is a block diagram showing the relationship between the image data sequence and the processing channel sequence. The image (1) for the processing channel (1) 50, the processing channel (2) 60, and the processing channel (n-1) 70 in FIG. ) 91, image (2) 92, image (3) 93, image (n−1) 94, and image (n) 95 are input configuration diagrams. For the processing channel (1) 50, the image ( 1) Input 91 and image (2) 92, input image (2) 92 and image (3) 93 to processing channel (2) 60, and input to processing channel (n-1) 70. The image (n-1) 94 and the image (n) 95 are input, and the image is similarly input to the processing channel (3) to the processing channel (n-2).
[0020]
FIG. 17 is a block diagram showing the relationship between the image data sequence and the processing channel sequence. By using two images input to the processing channel, defect inspection can be performed on the entire detected image in the processing channel. It shows that. This will be described with reference to FIG. Assuming that the pixel width of the image (1) 91, the image (2) 92, and the image (3) 93 is 128 pixels, the image (1) 91 and the image (2) 92 for the processing channel (1) 50 are used. In addition, an image of 256 pixels is input. The center 128 pixels are cut out from the 256-pixel image input to the processing channel (1) 50 by the image cut-out function 53 and set as the detected image in FIG. The output of the image delay function 51 is a detected image of the chip acquired last time, and can be used as a reference image for defect inspection by being delayed by one chip by the image delay function 51.
[0021]
The reference image 20 is cut out by shifting the deviation from the detected image by the image cutout function 54 to obtain the reference image of FIG. As a result, the defect detection process in which the difference between the detected image and the reference image is made a defect can be performed, and the defect inspection can be performed on the entire 128 pixel width of the detected image.
[0022]
Therefore, it is possible to eliminate the inspection-impossible portion due to the positional deviation between the reference image and the detected image without complicated overlap processing as in the prior art.
[0023]
When n = 32 in FIG. 3, there are images (1) to (32), and if the pixel width is 128 pixels, the total pixel width is 4096 pixels. The processing channel changes from the processing channel (1) to the processing channel (31), the total pixel width that can be processed is 3968 pixels, and the misregistration detection range is constant from 0 to ± 64. Increasing the misregistration detection range is more advantageous than the conventional overlap processing in which the effective range to be inspected is narrowed.
[0024]
Therefore, according to the present invention, even if the circuit formed on the semiconductor wafer is further miniaturized and the positional deviation amount in the semiconductor wafer defect inspection image processing apparatus becomes relatively large, it is possible to ensure the effective range to be inspected and to make a complicated overshoot. It is possible to eliminate the non-inspectable part due to the positional deviation between the reference image and the detected image without wrapping.
[0025]
FIG. 6 is a block diagram showing the internal configuration of the defect detection function 52 of FIG. By the image cutout function 53, the image cutout function 54, the position shift detection function 55, the position shift information 551, the image cutout function 56, the image cutout function 57, the defect extraction function 58, the defect image cutout function 59, the defect information 30, and the defect image 40 Composed.
[0026]
The image cutout function 53 uses the image (1) 91 and the image (2) 92 as detection images required by the cutout position deviation detection function 55. The image cutout function 54 cuts out an image from the reference image 20 output from the image delay function 51 and uses it as a reference image required by the positional deviation detection function 55. The position shift detection function 55 detects the amount of position shift between the detected image and the reference image from the detected image and the reference image output from the image cutout function 53 and the image cutout function 54, and outputs position shift information 551.
[0027]
The image cutout function 56 cuts out images from the image (1) 91 and the image (2) 92 and sets them as detected images required by the defect extraction function 58. The image cutout function 57 uses the positional deviation information 551 to cut out an image shifted by the amount of positional deviation from the reference image 20 output from the image delay function 51 and use it as a reference image required by the defect extraction function 58. The defect extraction function 58 outputs defect information 30 with the difference between the detected image and the reference image as a defect from the detected image and the reference image output from the image cutting function 56 and the image cutting function 57. The defect image cutout function 59 uses the defect information 30 to output the defect image 40 from the image (1) 91, the image (2) 92, and the reference image 20 output from the image delay function 51. As described above, the defect information 30 and the defect image 40 are output from the image processing apparatus for the semiconductor wafer defect inspection apparatus.
[0028]
FIG. 9 is a configuration diagram of image data showing an example of image cutting by the image cutting function 53 and the image cutting function 56 in FIG. Image (1) and image (2) have a width of 128 pixels, and frame n-1, frame n, and frame n + 1 are obtained by dividing image (1) and image (2) in units of temporal processing. When focusing on the frame n, the processed image to be cut out is a central 128 pixel of 256 pixels wide, which is a combination of the image (1) and the image (2). By cutting out the images in the same way for all the processing channels, the continuity in the channel division direction of the detected image can be maintained.
[0029]
FIG. 7 is a configuration diagram of image data showing an example of image cutting by the image cutting function 54 in FIG. Image (1) and image (2) have a width of 128 pixels, and frame n-1, frame n, and frame n + 1 are obtained by dividing image (1) and image (2) in units of temporal processing. When focusing on the frame n, it is possible to cut out the image by expanding the cutout range in consideration of the position shift detection range for the processed image to be cut out. By using the images of the frames n−1 and n + 1, it is possible to cope with the positional deviation in the horizontal direction and the positional deviation in the vertical direction.
[0030]
FIG. 8 is a configuration diagram of image data showing an example of image cutting by the image cutting function 57 in FIG. Image (1) and image (2) have a width of 128 pixels, and frame n-1, frame n, and frame n + 1 are obtained by dividing image (1) and image (2) in units of temporal processing. When focusing on the frame n, it is possible to cut out an image shifted by the horizontal shift amount Δx and the vertical shift amount Δy based on the positional shift information from the center of the images (1) and (2). By using the images of the frame n−1 and the frame n + 1, it is possible to cope with the positional deviation amount Δy in the vertical direction.
[0031]
FIG. 10 is a block diagram showing the internal configuration of the defect detection function 52 as in FIG. 6. The positional deviation information 551 is also input to the defect extraction function 58, and the output of the defect extraction function 58 is output as defect information + positional deviation information 31. The defect information + position shift information 591 is added to the output of the defect image cutout function 59, and the defect information + position shift information 591 is input to the processing channel (2) 60.
[0032]
In addition to the description of the operation in FIG. 6 described above, the defect extraction function 58 adds the input misregistration information 551 to the extracted defect information and outputs it as defect information + the misregistration information 31. The defect image cutout function 59 can use the input defect information + position shift information 31 to cut out an image in consideration of the position shift. The defect image cutout function 59 inputs defect information + position shift information 591 to the processing channel (2) 60, so that when the image cut out considering the position shift is performed, the processing channel (1) 50 has a specified range. If the image cannot be cut out, it is possible to cut out the image in the range specified in the processing channel (2) 60.
[0033]
FIGS. 11 and 12 are configuration diagrams of image data. Described below is the defect image extraction using the defect information + position shift information 31 in the defect image extraction function 59 shown in FIG. In FIG. 11, image (1) and image (2) have a width of 128 pixels, and frame n-1, frame n, and frame n + 1 are obtained by dividing image (1) and image (2) in units of temporal processing. is there. When the defect detection coordinate is a circle portion and there is a positional deviation of Δx and Δy, even if the image is cut out around the circle portion, the image of the defective portion is not cut out. A defect exists in the ● portion which is shifted by Δx and Δy from the ○ portion. FIG. 12 shows the extraction of an image of a defective portion with respect to the detected image and the reference image. It is assumed that the dotted four-stroke portion is compared by the defect extraction function 58 in both the detected image and the reference image, and a circle portion is indicated as defect information. With respect to the detected image, the image is cut out centering on the circled portion by the defect information. For the reference image, the defect information + the positional deviation information 31 is used, and the image is cut out centering on the ● portion shifted by Δx, Δy from the ○ portion. As a result, it is possible to extract an image of a defective portion in both the detected image and the reference image.
[0034]
FIG. 13 is a block diagram of the image data, and the defect information + position error information 31, defect information + position error information 591 and defect image extraction using adjacent channels in the defect image extraction function 59 of FIG. 10 have been described. Is. Image (1) and image (2) have a width of 128 pixels, and frame n-1, frame n, and frame n + 1 are obtained by dividing image (1) and image (2) in units of temporal processing. In the processing channel (1) 50, it can be seen that the defect coordinates to be cut out by the defect information + the positional deviation information 31 are the parts ● which are shifted by Δx1, Δy2 from the parts ○. When the image is cut out in the specified cutout range, if the range of the image (2) is exceeded as shown in the figure, the image (2) of the processing channel (1) 50 and the image (2) of the processing channel (2) 60 ( Since 2) is the same image, it is possible to cut out the image within the designated cut-out range centering on the ● portion in the processing channel (2) 60 by using the defect information + the positional deviation information 591. .
[0035]
FIG. 14 is a block diagram of the image data, and is a diagram for explaining the suppression of double defect detection using the defect information + position shift information 31 of FIG. The image (1), the image (2), and the image (3) have a width of 128 pixels, and the frame n-1, the frame n, and the frame n + 1 are the image (1), the image (2), and the image (3) in terms of time. It is divided by processing unit. When the detected displacement amount differs between the processing channel (1) 50 and the processing channel (2) 60, the displacement amount Δx1, Δy1 displacement with respect to the detected defect coordinate ○ in the processing channel (1) 50. ● part. In the processing channel (2) 60, the position of the detected defect coordinates ○ is a portion ● which is shifted by the amount of displacement Δx2, Δy2. If the coordinates of the part are the same in the processing channel (1) 50 and the processing channel (2) 60, and both are in the image (2), this is due to a single defect. This means that the channel (2) 60 has been detected twice. By using the defect information + the misalignment information 31, double defect detection can be suppressed.
[0036]
As described above, according to the embodiment of the present invention, even when a circuit formed on a semiconductor wafer is miniaturized and a positional deviation amount in the semiconductor wafer defect inspection image processing apparatus is relatively large, By using the two images input to the processing channel, it becomes possible to eliminate the non-inspectable part due to the misalignment of the reference image and the detected image without complicated overlap processing as in the prior art. However, an increase in the misalignment detection range is advantageous compared to the overlap processing of the prior art in which the effective range to be inspected becomes narrow, and the effective range to be inspected can be secured.
[0037]
Also, by using the two images input to the processing channel, by cutting out the pixel width of the image to be processed from the center of the combined pixel width of the two images, the image is similarly displayed in all the processing channels. By cutting out, it is possible to maintain continuity in the channel division direction, and it is possible to cut out an image by expanding the cutout range in consideration of the position shift detection range for the processed image to be cut out.
[0038]
In addition, by using the two images input to the processing channel and the positional shift information, the horizontal shift amount and the vertical shift amount based on the positional shift information are shifted from the center of the pixel width of the two images. Images can be cut out.
[0039]
Further, by inputting two images to the processing channel and using the positional deviation information and the defect information, it is possible to extract the image of the defective portion in both the detected image and the reference image.
[0040]
Further, even when it is impossible to cut out an image within the designated cutout range, it is possible to cut out the image within the designated cutout range by using the adjacent channel.
[0041]
Further, by making the positional deviation information a part of the defect information, it is possible to determine whether or not the defects detected between the processing channels having different positional deviation amounts are the same defect.
[0042]
【The invention's effect】
According to the present invention, it is possible to secure the inspection target effective range and to eliminate the inspection impossible portion due to the positional deviation between the reference image and the detection image without complicated overlap processing.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram showing a flow of image data.
FIG. 2 is a configuration diagram showing a flow of conventional image data.
FIG. 3 is a configuration diagram showing a relationship between an image data string and a processing channel string.
FIG. 4 is a configuration diagram showing a relationship between an image data string and a processing channel string.
FIG. 5 is a configuration diagram showing a relationship between an image data string and a processing channel string.
6 is a configuration diagram showing an internal configuration of the defect detection function of FIG. 1;
7 is a configuration diagram of image data showing an example of image cropping of the image cropping function in FIG. 6;
8 is a configuration diagram of image data showing an example of image cropping of the image cropping function in FIG. 6;
FIG. 9 is a configuration diagram of image data showing an example of image cutting of the image cutting function in FIG. 6;
FIG. 10 is a configuration diagram showing an internal configuration of a defect detection function.
FIG. 11 is a configuration diagram of image data.
FIG. 12 is a configuration diagram of image data.
FIG. 13 is a configuration diagram of image data.
FIG. 14 is a configuration diagram of image data.
FIG. 15 is a configuration diagram showing a relationship between an image data string and a processing channel string.
FIG. 16 is a configuration diagram showing a relationship between an image data string and a processing channel string.
FIG. 17 is a configuration diagram showing a relationship between an image data string and a processing channel string.
[Explanation of symbols]
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ...

Detection source image

11, 81, 91 ... Image (1), 12, 82, 92 ... Image (2), 13, 95 ... Image (n), 20 ... Reference image, 30 ... Defect information, 31, 591 Defect information + position displacement information, 40 ... defect image, 50 ... processing channel (1), 51 ... image delay function, 52 ... defect detection function, 53, 54, 56, 57 ... image cut-out function, 55 ... position displacement detection Function 58... Defect extraction function 59. Defect image cutout function 60. Processing channel (2) 70. Processing channel (n-1) 80. Overlap processing 83. 93 Image (3) 90. Detected image, 94... Image (n−1), 551.

Claims

In an image processing apparatus in a defect inspection apparatus for a semiconductor wafer that compares the images of two chips using the fact that the shapes of chips formed on a semiconductor wafer are the same, and detects a difference as a defect candidate, When performing parallel processing by channel division from image acquisition to image processing , n acquired images are acquired as an image data sequence (n is an integer), and the image processing is performed on n-1 channels, to processing channel transfers two acquired images, the image processing apparatus characterized in that the image processing is cut one image worth to be the image processing from among the two acquired images in said one processing channel.

2. The method according to claim 1, wherein before transferring the image to the one processing channel, the reference image is generated by cutting out an image by shifting a difference between the reference image at the time of the comparison and the acquired image. Image processing apparatus.

The image processing apparatus according to claim 1, wherein a channel unit image cutout function is provided in the one processing channel.

2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the one processing channel has a position shift detection function and a position alignment function, wherein the first acquired image of the chip is a reference image, and a newly acquired image is a detection image. When alignment is performed by moving the reference image, alignment is performed by cutting out the image by shifting it by the amount of positional deviation obtained by the positional deviation detection function from the two channels of the acquired image. An image processing apparatus characterized by that.

The image processing apparatus according to claim 4, wherein when the reference image is moved with respect to the detected image for alignment, an image for one channel is cut out from a center for two channels of the acquired image.

5. The positional deviation detection function according to claim 4, wherein the processing channel has a positional deviation detection function, an alignment function, a defect information extraction function, and a defect image extraction function. By adding the misalignment information detected in step 1 to obtain defect information, the image of the defect candidate part in the detected image and the image of the defect candidate part in the reference image before the alignment are cut out An image processing apparatus.

The defect coordinate extracted by the defect information extraction function according to claim 6, wherein the defect coordinates are in the vicinity of the end face in the shift direction of the processing channel n, and the defect image cutout function cuts out an image corresponding to the channel width around the defect coordinates. By adding a function of sending defect coordinates to the processing channel m−1 adjacent to the acquired image input to the processing channel m (m is an integer) or the adjacent processing channel m + 1, the processing channel m− By using the acquired image m-1, the acquired image m input to 1 or the acquired image m + 1, acquired image m + 2 input to the processing channel m + 1, an image corresponding to the channel width centered on the defect coordinates is obtained. An image processing apparatus characterized by cutting out.

The image processing apparatus according to claim 1, wherein a function for cutting out the defect image is added.

The image processing apparatus according to claim 1, wherein the misregistration detection range is set with a pixel width corresponding to one channel of the image in the misregistration detection range setting menu displayed on the operation terminal.