JP4483038B2

JP4483038B2 - 検査装置

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Publication number: JP4483038B2
Application number: JP2000193443A
Authority: JP
Inventors: 邦彦武; 徹熊谷
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Filing date: 2000-06-27
Publication date: 2010-06-16
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Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えば、半導体ウェハに生じる欠陥の検査を行う検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体デバイスは、半導体ウェハ上に微細なデバイスパターンを形成することにより作製される。このようなデバイスパターンを形成するときに、半導体ウェハ上に塵埃等が付着したり、傷が付いたりして、欠陥が生じることがある。このような欠陥が生じた半導体デバイスは、不良デバイスとなり、歩留まりを低下させる。
【０００３】
したがって、製造ラインの歩留まりを高い水準で安定させるためには、塵埃や傷等によって発生する欠陥を早期に発見し、その原因を突き止め、製造設備や製造プロセスに対して有効な対策を講じることが好ましい。
【０００４】
そこで、近年、半導体ウェハ表面を撮像し、撮像した画像に基づき画像処理を行い、半導体ウェハに生じている欠陥の種類を自動判別する検査装置が提案されている。
【０００５】
この検査装置は、欠陥が検出された場合には、その欠陥が何であるかを調べて分類分けを行い、その欠陥の原因となった設備やプロセスを特定するようにしている。また、上記検査装置は、いわば光学顕微鏡を用いた装置であり、欠陥を拡大して見ることで、この欠陥が何であるかを識別するようにしている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、以上のような検査装置を用いて半導体ウェハを検査する場合に、半導体ウェハ上に生成された膜の厚みが、検査するために用いられる光源波長の４分の１に対して整数倍に近いと、膜の上面と下面とで反射した光が干渉するために、明るさにばらつきが生じる。あるいは、半導体ウェハの表面の組成による反射率の違いよっても明るさにばらつきが生じることがある。これらの明るさのばらつきは、極端な場合において、欠陥検出率の低下につながるという課題を抱えている。
【０００７】
本発明は、このような実情を鑑みてなされたものであり、半導体ウェハ等の検査対象の欠陥をより正確に検出することができる検査装置を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る検査装置は、検査対象の画像をもとに検査対象に生じた欠陥を検査する検査装置であり、検査対象の画像を撮像し、画像データを生成する画像撮像手段と、画像撮像手段により撮像されて生成された検査対象の画像データを処理する画像処理手段とを備える。そして、この検査装置は、画像処理手段が画像撮像手段により撮像されて生成された検査対象の画像データから欠陥を検出する前処理として、画像データのデータ量と、画像処理手段の処理能力とを比較し、処理能力に対して画像データ量が大きい場合、画像の特徴を損なわずに、画像データ量が処理能力以下となるように、画像データの縦横を所定の間隔をおいてデータを取り出し、取り出されたデータを再び画像化するサンプリング処理を行い、次いで、サンプリング処理が行われた画像データの各画素ごとの明るさをヒストグラム化する処理を行い、処理能力に対して画像データ量が小さい場合、サンプリング処理を行うことなく、画像データの各画素ごとの明るさをヒストグラム化する処理を行い、次いで、画像データの明るさを、画像データの各画素ごとの明るさの分布範囲が所定の範囲内に収まるように補正する処理を行う。
【０００９】
この検査装置では、画像撮像手段が検査対象を撮像する。次に、撮像された検査対象の画像は、画像処理手段に供給される。この画像処理手段は、検査対象の画像の明るさのばらつきを補正する処理を行う。そして、補正した画像に対して、例えば、欠陥を抽出する為の処理等を行う。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、ここでは、本発明を半導体ウェハの検査を行う検査装置に適用した例について具体的に説明するが、本発明は、この例に限定されるものではなく、微細形状を有する検査対象の検査を行う検査装置に広く適用することが可能である。
【００１１】
本発明を適用した検査装置を、図１に示す。この検査装置１は、所定のデバイスパターンが形成されてなる半導体ウェハ５の検査を行うものであり、この半導体ウェハ５のデバイスパターンを撮像し、撮像された半導体ウェハ５のデバイスパターンの画像データを必要に応じて補正処理することにより画像データを補正し、画像データを補正した後に欠陥抽出処理をし、半導体ウェハ５に欠陥が発見された場合に、この欠陥が何であるかを調べて分類分けを行う。
【００１２】
上記検査装置１は、画像撮像部２と、画像処理部３と、欠陥検出分類部４とを備えて構成される。以下において、それぞれの部位について詳細に説明する。
【００１３】
画像撮像部２は、所定のデバイスパターンが形成されてなる半導体ウェハ５を支持する検査用ステージ６を備える。この半導体ウェハ５は、検査用ステージ６の上部に吸着されることになる。そして、検査用ステージ６は、画像撮像部２を制御する制御部７に接続されており、制御部７からの制御に応じて、半導体ウェハ５を半導体ウェハ５表面に対し水平面内で適切な位置へと移動させる。さらに、検査用ステージ６は、半導体ウェハ５をより正確に撮像するために、半導体ウェハ５を半導体ウェハ５表面に対して垂直方向に移動させ、画像を撮像するための光学系である光学ユニット９に対して適切な距離となるように自動調整をするオートフォーカス処理をする。
【００１４】
また、画像撮像部２は、半導体ウェハ５を照らすための照明光を出射する照明光源８を備え、この照明光源８は、半導体ウェハ５を照らすための照明光を出射する。上記照明光源８は、画像撮像部２を制御する制御部７に接続され、制御部７からの制御により、出射する出力を調整する。なお、照明光源８には、例えば、波長が２６６ｎｍの深紫外レーザ光線を連続発振することが可能な光源を用いる。
【００１５】
さらに、画像撮像部２は、半導体ウェハ５のデバイスパターンを撮像する光学ユニット９を備え、この光学ユニット９は、図２に示すように、いわゆる電荷結合素子であるＣＣＤ（charge copuled device）カメラ１１と、レンズ１２，１３，１４，１５と、ハーフミラー１６とを備えて構成される。上記ＣＣＤカメラ１１は、照明光源８からの照明光により照明された半導体ウェハ５のデバイスパターンの拡大画像を撮像する。また、ＣＣＤカメラ１１は、画像処理部３と接続され、撮像したデバイスパターンの拡大画像をデータとして画像処理部３に転送する。
【００１６】
上記照明光源８と光学ユニット９とは、照明光を伝達するための光ファイバ１０により接続される。照明光源８は、光ファイバ１０を通して照明光を、光学ユニット９へ伝達し、光学ユニット９内部を通して半導体ウェハ５に照射する。
【００１７】
ここで、上述した、光学ユニット９内部での照明光の進行経路の概略は、図２に示す。まず、照明光源８から光ファイバ１０を通して照明光が照射される。光ファイバ１０を通り光学ユニット９内部に進入した照明光は、レンズ１２を透過し、次にレンズ１３を透過する。次に、照明光は、ハーフミラー１６で反射し、対物レンズであるレンズ１４を透過して半導体ウェハ５に照射される。半導体ウェハ５で反射された反射光は、レンズ１４を透過し、ハーフミラー１６を透過する。さらに、反射光は、レンズ１５により、ＣＣＤカメラ１１のチップ面に半導体ウェハ５のデバイスパターンを結像する。
【００１８】
また、画像撮像部２は、図１に示すように、制御部７を備え、この制御部７は、検査用ステージ６と、照明光源８とに接続されており、検査用ステージ６と、照明光源８とを制御する。この制御部７は、検査用ステージ６と、照明光源８とに制御信号を送信し、上述したようにそれぞれの制御を行う。
なお、画像撮像部２には、例えば、マウス等のポインティングデバイスやキーボード等からなる入力装置（図示せず。）が接続されており、この入力装置により、検査用ステージ６，照明光源８の各種機器等を制御するために必要な指示を、制御部７に対して入力できるようになっている。
【００１９】
また、画像撮像部２には、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ等からなる表示装置（図示せず。）が接続されており、この表示装置に、半導体ウェハ５のデバイスパターンの撮像時の各種条件等を表示できるようになっている。
【００２０】
画像処理部３は、図３に示すように、中央処理装置であるＣＰＵ（central processing unit）３１と、上記ＣＣＤカメラ１１により撮像された半導体ウェハ５のデバイスパターンの画像データを記憶する画像データ記憶部３２と、この画像データの明るさのばらつきを補正するためのプログラムが格納された補正用プログラム記憶部３３と、明るさのばらつきが補正された画像データを記憶する補正画像データ記憶部３４と、入力を制御する入力インターフェイス３５と、出力を制御する出力インターフェイス３６とを備えて構成されている。
【００２１】
画像処理部３は、上記ＣＣＤカメラ１１により撮像された半導体ウェハ５のデバイスパターンの画像から欠陥を検出分類する前処理として、この画像の明るさのばらつきを補正する処理をする。
【００２２】
上記ＣＰＵ３１は、画像データ記憶部３２と、補正用プログラム記憶部３３と、補正画像データ記憶部３４と、入力インターフェイス３５と、出力インターフェイス３６とに接続されている。
【００２３】
また、ＣＰＵ３１は、上記ＣＣＤカメラ１１により撮像された半導体ウェハ５のデバイスパターンの画像データを、入力インターフェイス３５を介して取得し画像データ記憶部３２に記憶させる。また、ＣＰＵ３１は、補正用プログラム記憶部３３より、補正用プログラムを呼び出し、画像データの明るさのばらつきを補正するために画像処理の演算をし、明るさのばらつきが補正された画像データを補正画像データ記憶部３４に記憶させ、画像データや情報の出力を出力インターフェイス３６を介して行う。
【００２４】
画像データ記憶部３２は、ＣＣＤカメラ１１で撮像された半導体ウェハ５のデバイスパターンの画像データを記憶する。なお、画像データ記憶部３２は、例えば、書き換え可能であるＲＡＭ（random access memory）を用いる。
【００２５】
補正用プログラム記憶部３３は、画像データの明るさのばらつきを補正するための画像処理の演算を実行する補正用プログラムを記憶している。この補正用プログラムは、ＣＰＵ３１の命令に従い呼び出される。なお、補正用プログラム記憶部３３は、例えば、書き換え可能であるＲＡＭや、書き換え不可能であるＲＯＭ（read only memory）を用いる。
【００２６】
補正画像データ記憶部３４は、ＣＰＵ３１により明るさのばらつきが補正された画像データを記憶する。
【００２７】
なお、システム構成によっては、画像データ記憶部３２と、補正用プログラム記憶部３３と、補正画像データ記憶部３４とを統合し、一つの記憶部を使用してもよい。
【００２８】
ここで、上述した画像データの明るさのばらつきを補正する画像処理の演算について、詳しく説明する。この処理は、補正用プログラムに基づいてＣＰＵ３１により実行される。上記画像処理部３は、画像データ記憶部３２に記憶された画像データの任意強度である各画素ごとの明るさの分布範囲をＣＰＵ３１を用いて計算する。
【００２９】
ここで、画像処理部３は、ＣＰＵ３１により計算した結果に基づき、画像データの各ピクセルごとの明るさの分布範囲が所定の範囲に収まるように、例えば、以下のような計算処理をＣＰＵ３１が実行することで画像データの明るさのばらつきを補正する。
【００３０】
まず、図４に例を示すように、検査を行う画像データの各ピクセルごとの明るさをヒストグラムとし、画素の明るさをＰｎ、明るさの分布幅をＤ、明るさの分布幅Ｄの中央値をＭとする。ここで、ｎは、ピクセルナンバーである。このピクセルナンバーとは、２次元配列の数値である画像データの各ピクセルごとに番号を付したものである。
【００３１】
なお、ＣＰＵ３１の処理能力が上記ヒストグラムを計算するのに対して不十分である場合、すなわち画像データの大きさがＣＰＵ３１の処理能力で十分な速さで処理できない場合には、このＣＰＵ３１で十分な速さで処理できる程度の画像データの大きさにサンプリングしてもよい。このサンプリングは、図６に示すように、２次元配列の画像データにおいて縦横を所定の画素の間隔をおいてデータを取り出し、取り出したデータを再び画像とする方法である。
【００３２】
そして、図５に示すように、処理後の画像の明るさをＰｎ２とし、その分布幅をＤ２、中央値をＭ２とする。これらＤ２，Ｍ２は、欠陥検出及び分類が最適にできるように画像の明るさを調節するための目標値であり、検査装置１の設定に応じてあらかじめ定めておく必要がある。
【００３３】
次に、ＣＰＵ３１は、例えば、Ｐｎ２が以下の式１で現される値となるような計算処理をすることによって画像の明るさのばらつきを補正をする。
【００３４】
Ｐｎ２＝（Ｐｎ−Ｍ）×Ｄ２÷Ｄ＋Ｍ２・・・・（式１）
なお、上記式１の他に、標準偏差や加重平均を用いた計算方法による画像処理により明るさのばらつきを補正するようにしてもよい。
【００３５】
そして、ＣＰＵ３１は、補正された画素の明るさの分布がＰｎ２となるように補正した画像データを、画像処理後に補正画像データ記憶部３４に記憶させる。
【００３６】
なお、画像処理部３には、例えば、マウス等のポインティングデバイスやキーボード等からなる入力装置（図示せず。）が接続されており、この入力装置は、ＣＣＤカメラ１１から取り込んだ画像の補正に必要な指示を、画像処理部３に対して入力できるようになっている。
【００３７】
また、画像処理部３には、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ等からなる表示装置（図示せず。）が接続されており、この表示装置に、ＣＣＤカメラ１１から転送された画像の処理結果等を表示できるようになっている。
【００３８】
上述したような画像処理部３は、ＣＰＵ３１による画像処理の結果である補正された画像データを、補正画像データ記憶部３４から呼び出し、出力インターフェイス３６を介して、欠陥検出分類部４に転送する。
【００３９】
欠陥検出分類部４は、欠陥パターンデータベース（図示せず。）と接続され、画像処理部３で処理された画像データを演算し、欠陥を抽出する。ここで、欠陥パターンデータベースは、過去の知見において得られた欠陥パターンのデータベースである。
【００４０】
上記欠陥検出分類部４は、例えば、画像処理部３で処理された欠陥があるデバイスパターンの画像データと、正しいデバイスパターンの画像データとを比較し、これらの差分をとることにより欠陥を抽出する。また、欠陥検出分類部４は、欠陥パターンデータベースから欠陥パターンを呼び出し、上記の処理で抽出された欠陥パターンと特徴の合うものを検索する。ここで、上述した正しいデバイスパターンは、欠陥があるデバイスパターンと同様の方法で、画像撮像部２により撮像され、画像処理部３により明るさのばらつきが補正されている。
【００４１】
また、欠陥検出分類部４は、検索の結果、欠陥パターンデータベースと特徴が合致したものにおいて、何による欠陥かが分類され出力される。
なお、欠陥検出分類部４には、例えば、マウス等のポインティングデバイスやキーボード等からなる入力装置（図示せず。）が接続されており、この入力装置により、欠陥検出分類部４を制御するために必要な指示を、欠陥検出分類部４に対して入力できるようになっている。
【００４２】
また、欠陥検出分類部４には、例えば、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ等からなる表示装置（図示せず。）が接続されており、この表示装置に、欠陥検出分類部４が検出分類した結果等を表示できるようになっている。
【００４３】
ここで、例えば、画像撮像部２と画像処理部３と欠陥検出分類部４とにそれぞれ接続された入力装置及び／又は表示装置のうち共有できるものは、統合して一つのものを使用してもよい。
【００４４】
上記検査装置１において、上述した画像処理部３における処理を常に使っても、欠陥の検出自体には問題がないが、処理時間が伸びるので、処理前の画像データの明るさのばらつき度が、基準値を超えない範囲である場合は、以下の示すように、処理を行わないほうが検査装置１の総合的な性能の向上が期待できる。なお、明るさのばらつき度とは、分布幅Ｄと分布幅の目標値Ｄ２とのずれと、中央値Ｍと中央値の目標値Ｍ２とのずれとを指す。
【００４５】
分布幅Ｄと目標値Ｄ２との差の絶対値をＥ_Dとし、中央値Ｍと目標値Ｍ２との差の絶対値をＥ_Mとすると、上述したばらつき度は、Ｅ_D，Ｅ_Mとなる。なお、ばらつき度Ｅ_D，Ｅ_Mが少ないのであれば、画像データを補正しなくても欠陥を検出することができる。ここで、基準値とは、例えば、上述したようなばらつき度Ｅ_D，Ｅ_Mの範囲で補正をしなくても欠陥を検出することができる最大値である。
【００４６】
分布幅の基準値を定数Ｋ_D，中央値の基準値を定数Ｋ_Mとすると、Ｅ_D＞Ｋ_D及び／又はＥ_M＞Ｋ_Mの場合は補正が必要となる。逆に、上記以外の場合、つまりＥ_D≦Ｋ_DかつＥ_M≦Ｋ_Mの場合は、補正をしなくても欠陥が検出できるのであるから補正の必要はない。
【００４７】
そこで、Ｅ_D＞Ｋ_DかつＥ_M＞Ｋ_Mの場合は、補正を行わないことで処理時間の短縮が可能となる。したがって、画像処理部３は、定められたＫ_D，Ｋ_Mに対し、ばらつき度が、これを超えない場合は、補正処理を実行しない処理が補正プログラム中にプログラムされている。すなわち、分布幅Ｄに対する基準値Ｋ_D、及び中央値Ｍに対する基準値Ｋ_Mの幅に収まる範囲の分布幅Ｄ、及び中央値Ｍであれば、処理を行わないということである。この処理をしたほうが良いか、しないほうが良いかを判断する基準値Ｋ_D，Ｋ_Mは、検査するシステム構成の特性によるもので、あらかじめ基準値Ｋ_D，Ｋ_Mを変化させ、最良と思われる値を見つけておく必要がある。
【００４８】
なお、上述した検査装置１においては、画像を赤，緑，青の各３色に分け撮像し、画像処理をしてもよい。この場合は、各色ごとにすなわち各波長ごとに独立して検査を行い画像処理をし補正するので効果は高い。しかし、時間的に許容できないシステム構成の場合は、３色に分割せずに処理を行ったほうが総合的な性能は向上する。
【００４９】
本発明に係る検査装置１は、上述したように、半導体ウェハ５等の検査対象の欠陥をより正確に検出する。さらに、検査装置１は、機械的な照明の操作による補正ではなく、画像処理部３内のＣＰＵ３１上で計算処理するために、照明光源８を調整するより早く、個別に調整することができる。
【００５０】
ここで、上述した欠陥を検出分類する処理の流れを、フローチャートとして図７及至図８に示す。以下において、この図７及至図８のフローチャートを参照して、さらに詳細に説明する。
【００５１】
まず、ステップＳ１では、画像撮像部２内の制御部７からの制御により、検査用ステージ６を移動し、半導体ウェハ５を半導体ウェハ５表面に対して水平面内で適切な位置に配置する。
【００５２】
次に、ステップＳ２では、制御部７からの制御により、検査用ステージ６を移動し、半導体ウェハ５を半導体ウェハ５表面に対して垂直方向に移動させ、オートフォーカス機能を調整する。
【００５３】
次に、ステップＳ３では、光学ユニット９内のＣＣＤカメラ１１により、検査用ステージ６上の半導体ウェハ５のデバイスパターンを撮像する。なお、このときに、制御部７からの制御により、照明光源８から照明光が照射されており、半導体ウェハ５は、照明光により照らされている。
【００５４】
次に、ステップＳ４では、ＣＣＤカメラ１１により撮像された画像データは、２次元配列のデータとして、ＣＣＤカメラ１１から画像処理部３に転送される。
【００５５】
次に、ステップＳ５では、画像処理部３は、ＣＣＤカメラ１１から入力インターフェイス３５を介して転送された画像データを、画像処理部３内の画像データ記憶部３２に記憶する。
【００５６】
次に、ステップＳ６では、画像処理部３内の、補正用プログラム記憶部３３から、すでに記憶されている画像補正用プログラムをＣＰＵ３１の命令により呼び出す。
【００５７】
次に、ステップＳ７では、画像補正用プログラムの実行により、画像データのデータ量と、画像処理部３内のＣＰＵ３１の処理能力とを比較し、このＣＰＵ３１を使用して十分な速さで画像処理できるかを計算する。ここで、ＣＰＵ３１の処理能力が十分でない場合すなわちＣＰＵ３１の処理能力に対し画像サイズが大きい場合は、ステップＳ８に進む。一方、ＣＰＵ３１の処理能力が十分である場合すなわちＣＰＵ３１の処理能力に対し画像サイズが小さい場合は、ステップＳ１０に進む。
【００５８】
ステップＳ８では、画像の特徴を損なわない程度に間引いて計算するサンプリング処理をＣＰＵ３１において実行し、画像データのデータ量を少なくする。サンプリング方法としては、例えば、図６に示すように、画像データの縦横を所定の間隔をおいてデータを取り出し、取り出したデータを再び画像化する方法である。次に、ステップＳ９に進む。
【００５９】
ステップＳ９では、サンプリング処理を施した画像データの各ピクセルごとの任意強度である数値すなわちＣＣＤカメラ１１が受光した光の明るさを調べ、図４に例を示すような、ヒストグラムとする処理を行う。次に、図８のステップＳ１１に進む。
【００６０】
ステップＳ１０では、ＣＰＵ３１により、画像データ記憶部３２に記憶されている画像データの各画素ごとの任意強度である数値すなわちＣＣＤカメラ１１が受光した光の明るさを、図４に例を示すような、ヒストグラムとする。次に、図８のステップＳ１１に進む。
【００６１】
次に、ステップＳ１１では、ＣＰＵ３１により、上記ヒストグラムの、明るさの分布幅Ｄを算出し、そして、この明るさの分布幅Ｄの中心を中央値Ｍとして算出する。
【００６２】
次に、ステップＳ１２では、ＣＰＵ３１により、算出された分布幅Ｄの目標値Ｄ２に対する誤差であるばらつき度Ｅ_DがＫ_D以内であるかをチェックする。Ｋ_Dはあらかじめ定めておく値で、検査装置１の諸条件によって決まる。分布幅のばらつき度Ｅ_DがＫ_Dより大きければ、ステップＳ１４に進む。一方、分布幅のばらつき度Ｅ_DがＫ_D以内であれば、ステップＳ１３に進む。
【００６３】
ステップＳ１３では、ＣＰＵ３１により、算出された中央値Ｍの目標値Ｍ２に対する誤差であるばらつき度Ｅ_MがＫ_M以内であるかをチェックする。Ｋ_Mはあらかじめ定めておく値で、ステップＳ１２のＫ_Dと同様に検査装置１の諸条件によって決まる。中央値のばらつき度Ｅ_MがＫ_Mより大きければ、ステップＳ１４に進む。一方、中央値のばらつき度Ｅ_MがＫ_M以内であれば、ステップＳ１６に進む。
【００６４】
ステップＳ１４は、ばらつき度Ｅ_D，Ｅ_Mが所定の値Ｋ_D及びＫ_Mより大きい場合であり、明るさの差が大きく画像の補正が必要であると考えられるため、ＣＰＵ３１により、画像データ記憶部３２に記憶されているデータＰｎを式１による補正を加えＰｎ２とする計算処理を実行する。
【００６５】
ステップＳ１５では、ＣＰＵ３１により、補正された画像データを補正画像データ記憶部３４に記憶し、ステップＳ１７へ進む。
【００６６】
ステップＳ１６では、ＣＰＵ３１により、補正をしない画像データを補正画像データ記憶部３４に記憶し、ステップ１７へ進む。
【００６７】
ステップＳ１７では、処理済画像データは、ＣＰＵ３１により出力インターフェイス３６を通し欠陥検出分類部４に送信される。
【００６８】
次に、ステップＳ１８では、欠陥検出分類部４にて画像処理部３から画像データを受け取り、欠陥検出を行う。
【００６９】
次に、ステップＳ１９では、検出された欠陥パターンを欠陥検出分類部４が、欠陥データベース内のパターンと比較する。
【００７０】
次に、ステップＳ２０では、欠陥検出分類部４により、比較された欠陥パターンは、どの種類の欠陥であるかを分類する。
【００７１】
次に、ステップＳ２１では、欠陥検出分類部４により、分類された結果を表示装置に出力する。
【００７２】
以上のような流れにより、本発明を適用した検査装置１は、画像データの明るさを補正し、欠陥検出分類処理の精度と速度を向上させることができる。
【００７３】
【発明の効果】
以上で説明したように、本発明に係る検査装置は、撮像した画像が極端に明るかったり、暗かったりして、欠陥を適切に検出できないような場合、本発明によって、画像の明るさやコントラストを補正する。この補正により、明るさやコントラストを改善し、検査装置の性能を総合的に向上する事が出来る。また、画像処理による補正は処理用コンピュータの中で行われることにより、照明光源を調節する時間が省略でき、処理速度を向上できる。また、必要とされる補正量の大きさで、処理の可否を判断するので、処理時間を少なくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明を適用した検査装置の構成略図である。
【図２】本発明を適用した画像撮像部内の光学ユニットを示す概略図である。
【図３】本発明を適用した画像処理部内の構成を示す概略図である。
【図４】本発明を適用した画像データのヒストグラムの例を示すグラフである。
【図５】本発明を利用した画像データのヒストグラムの例を示すグラフである。
【図６】本発明を適用した画像処理におけるサンプリング処理を示す概略図である。
【図７】本発明を適用した処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】本発明を適用した処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
２画像撮像部、３画像処理部、４欠陥検出分類部、３１ＣＰＵ、３２画像データ記憶部、３３補正用プログラム記憶部、３４補正画像データ記憶部、３５入力インターフェイス、３６出力インターフェイス

Claims

検査対象の画像をもとに上記検査対象に生じた欠陥を検査する検査装置において、
上記検査対象の画像を撮像し、画像データを生成する画像撮像手段と、
上記画像撮像手段により撮像されて生成された検査対象の画像データを処理する画像処理手段とを備え、
上記画像処理手段は、上記画像撮像手段により撮像されて生成された検査対象の画像データから欠陥を検出する前処理として、上記画像データのデータ量と、該画像処理手段の処理能力とを比較し、
該処理能力に対して該画像データ量が大きい場合、該画像の特徴を損なわずに、上記画像データ量が該処理能力以下となるように、上記画像データの縦横を所定の間隔をおいてデータを取り出し、該取り出されたデータを再び画像化するサンプリング処理を行い、次いで、サンプリング処理が行われた該画像データの各画素ごとの明るさをヒストグラム化する処理を行い、
該処理能力に対して該画像データ量が小さい場合、該サンプリング処理を行うことなく、上記画像データの各画素ごとの明るさをヒストグラム化する処理を行い、
次いで、上記画像データの明るさを、該画像データの各画素ごとの明るさの分布範囲が所定の範囲内に収まるように補正する処理を行う検査装置。
上記画像処理手段は、上記画像データの明るさを補正する処理として、上記ヒストグラムの明るさの分布幅Ｄ及びこの明るさの分布幅Ｄの中心を中央値Ｍとして算出し、上記算出された分布幅Ｄと、あらかじめ定めておいた目標値Ｄ２との差の絶対値であるばらつき度Ｅ _D が、あらかじめ定めておいた値Ｋ _D 以内であるかを判断し、該分布幅Ｄのばらつき度Ｅ _D が該Ｋ _D より大きければ、上記画像データの明るさＰｎを、下記式１を満たす画像データの明るさＰｎ２に補正し、上記分布幅Ｄのばらつき度Ｅ _D がＫ _D 以内であれば、上記算出された中央値Ｍと、あらかじめ定めておいた目標値Ｍ２との差の絶対値であるばらつき度Ｅ _M が、あらかじめ定めておいた値Ｋ _M 以内であるかを判断し、該中央値のばらつき度Ｅ _M が該Ｋ _M より大きければ、上記画像データの明るさＰｎを、下記の式１を満たす画像データの明るさＰｎ２に補正する請求項１記載の検査装置。
Ｐｎ２＝（Ｐｎ−Ｍ）×Ｄ２÷Ｄ＋Ｍ２・・・・（式１）
更に、欠陥パターンが格納された欠陥データベースに接続された欠陥検出分類手段を備え、
上記欠陥検出分類手段は、上記画像撮像手段により処理が行われた画像データと、参照画像データとを比較し、該画像データと該参照画像データとの差分をとることにより欠陥パターンを抽出して、該欠陥パターンの検出を行い、該検出された欠陥パターンを、上記欠陥データベース内の欠陥パターンと比較し、該欠陥パターンの種類を分類し、該分類された結果を表示装置に出力する請求項１又は請求項２記載の検査装置。