JP6009956B2 - 欠陥検査装置および欠陥検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、試料表面に存在する微小な欠陥を高感度に検査する欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。

半導体ウェハ、液晶ディスプレイ、ハードディスク磁気ヘッドなどの薄膜デバイスは多数の加工工程を経て製造される。このような薄膜デバイスの製造においては、歩留まり向上および安定化を目的として、いくつかの一連の工程毎に外観検査が実施される。

特許文献１（特許第３５６６５８９号公報）には、「外観検査では本来同一形状となるように形成された２つのパターンの対応する領域を、ランプ光、レーザ光または電子線などを用いて得られた参照画像と検査画像を元に、パターン欠陥あるいは異物などの欠陥を検出する」方法が開示されている。

また、特許文献２（特開２００６−９８１５５号公報）では「大多数のＮｕｉｓａｎｃｅの中に少数のＤＯＩが含まれる状況で、ＤＯＩを効率よく抽出し、教示する事により、最適な検査条件出しが可能となる検査方法」が開示されている。

さらに検査感度を向上させる手法として、特許文献３（米国特許７２２１９９２号明細書）および特許文献４（米国公開特許２００８／０２８５０２３号明細書）にて、「複数の異なる光学条件による画像を同時検出し、参照画像との明るさの比較を条件ごとに行い、その比較値を統合して欠陥とノイズの判別を行う方法」が開示されているが、各光学条件にて高解像に取得した欠陥画像を欠陥判別部に送るための高いデータ転送レートが必要であることと、複数条件の画像を一度に処理するため、高い処理性能のプロセッサを必要とする点に課題がある。

特許文献５（米国特許７２８３６５９号明細書）には、「プロセス情報などの非画像特徴による欠陥候補の分類と、欠陥画像特徴による分類の、二段階の判定により、効率的な欠陥分類を実施する方法」が開示されている。

特許文献６（特開２０１２−１１２９１５号公報)には、複数の撮像条件で検出した画像のそれぞれより欠陥候補を抽出し、いずれかの条件、あるいはそれぞれの画像を処理して得られた特徴量を統合して得られた判定結果に基づき、全ての撮像条件で欠陥候補を中心とした狭領域画像を処理して詳細特徴量を抽出、この特徴量に基づき欠陥を判定する方法が開示されている。

特許第３５６６５８９号公報 特開２００６−９８１５５号公報 米国特許第７２２１９９２号明細書 米国公開特許２００８／０２８５０２３号明細書 米国特許第７２８３６５９号明細書 特開２０１２-１１２９１５号公報

上記従来技術では、基本的には、検査画像と、これと同一の参照画像を比較して、その差分が大きい領域を欠陥として検出する。欠陥の検出にはその欠陥が存在する領域、あるいは欠陥の属性によって、検出しやすい検出条件と、されにくい検出条件があり、特許文献１、２のような一つの検出条件に基づく検査では、どのような種類の欠陥でも同時に検出する検査を実現することは困難である。よって、複数の光学条件を用いる方式が必要になる。特許文献３の方式では検出の方式について言及されていないが、特許文献４の方式では、明視野画像と暗視野画像の両方を同時に取得している。

しかし、明視野画像で欠陥を検出するためには、検出するセンサの画素サイズと同等か、数分の１程度のサイズの欠陥までしか検出できないのに対して、暗視野画像では十分の１以下のサイズの欠陥まで検出できるのが一般的である。センサの撮像時間は一般に画素サイズに比例するため、明視野画像で適正な画素サイズにすると暗視野画像の特性である高速検査が実現できず、また、暗視野画像の検出で適正な画素サイズにすると、明視野画像でもセンサの撮像時間の制約で画素を大きくせざるをえず、低感度な検査しか実行できない。すなわち、同時に明視野での検査と暗視野での検査を同時に実施するとスループットにギャップがありすぎ、適正な検査が実現できない。また、暗視野と暗視野を組み合わせた検査などでは、暗視野検査は照明の方位角、偏光等によって検出される欠陥が変化するため、ひとつの照明条件で複数の検出系を備えたとしても、欠陥の捕捉率を十分向上させることができない。

このため、複数回シーケンシャルに検査を行い、この検査結果を複合させる方法が考えられるが、この場合に特許文献４のＦｉｇ．７に示されているような、複数の検出系の差分結果を統合して検査する手法を単純に適用することは難しい。複数回の検査結果を統合する場合、一度の検査では非常に大量のデータが取得され、これを保存しなければ、各画素の複数回の検査の対応関係を求めることができない。完全にこれを求めるには例えば大容量のハードディスク等の外部記憶が必要になり、システムの複雑化、スループットの低下が引き起こされる。

また、特許文献５に示される方式では、各画素毎の複数の検出系のデータの統合は、それぞれの検出系で取得した画像毎に欠陥判定が行われるため、すべての検出条件での検査において、特許文献４のＦｉｇ. ７に代表される複数の検出系の評価結果を統合する手法は用いることができない。同様の理由で特許文献２に開示されている方法を複数の検出の検査に拡張すると、シーケンシャルな欠陥判定の後に算出される画像特徴量をもとに検出系欠陥とヌイサンスの両方の判定をしようとしても、両方の検出系において欠陥、あるいはヌイサンスの両方が撮像されることが無いため、特徴量をプロットできない欠陥候補が発生していた。

特許文献６では、複数の検出条件で撮影された画像で得られた欠陥特徴量に基づき、評価値を越えたものは、蓄積された画像から、狭領域画像を処理していたが、同一の対象を複数回検査する場合には、複数回スキャンした後で無ければこの判定を行うことができないため、膨大な画像撮像バッファが必要となり、現実的には並行して複数条件で画像を撮像する場合にしか適用が困難であった。

本発明では、上記した従来技術の課題を解決して、試料の表面に存在する微小な欠陥を複数の検査条件を用いて高感度に検出することを可能にする欠陥検査方法及びその装置を提供するものである。

上記した課題を解決するために、本発明では、欠陥検査方法において、試料の同一の領
域を異なる複数の画像取得条件で撮像して試料の同一の領域について複数の画像を取得し
、この取得した試料の複数の画像をそれぞれ処理して複数の画像のそれぞれにおいて欠陥
候補を抽出し、この抽出した欠陥候補の位置情報に基づいて取得した複数の画像から抽出
した欠陥候補とこの欠陥候補の周辺の画像を含む部分画像を切り出し、この切り出した複
数の部分画像における欠陥候補の特徴量を求め、抽出した欠陥候補のうち試料上の同一の
座標の欠陥候補で画像取得条件が異なる条件で検出された欠陥候補の対応付けを行い、
欠陥候補を抽出する工程において抽出した欠陥候補の特徴量ベクトルに基づいて多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行い、この判定処理の結果に基づいて想定される欠陥候補の属性ごとに欠陥判定に用いる画像特徴量を絞り込んで対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出し、この対応付けした欠陥候補の特徴量の多次元の特徴量空間データに基づいて対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出し、この抽出した欠陥の情報を出力するようにした。

また、上記した課題を解決するために、本発明では、欠陥検査方法において、試料の同
一の領域を異なる複数の画像取得条件で撮像してこの試料の同一の領域について複数の画
像を取得し、この取得した複数の画像をそれぞれ処理して複数の画像のそれぞれにおいて
欠陥候補を抽出し、この抽出した欠陥候補の位置情報に基づいて取得した複数の画像から
抽出した欠陥候補とこの欠陥候補の周辺の画像を含む部分画像を切り出し、複数の画像を
取得することと欠陥候補を抽出することと部分画像を切り出すこととを複数の画像取得条
件を変えて複数回行い、この複数の画像取得条件を変えて複数回撮像して得た画像から部
分画像を切り出す工程において切り出された部分画像に含まれる欠陥候補のうち試料上で
の座標が同じ欠陥候補の対応付けを行い、欠陥候補を抽出する工程において抽出した欠陥候補の特徴量ベクトルに基づいて多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行い、この判定処理の結果に基づいて想定される欠陥候補の属性ごとに欠陥判定に用いる画像特徴量を絞り込んで対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出し、この抽出した欠陥の情報を出力するようにした。

更に、上記した課題を解決するために、本発明では、欠陥検査装置を、試料の同一の領
域を異なる複数の画像取得条件で撮像して該試料の同一の領域について複数の画像を取得
する画像取得手段と、この画像取得手段で取得した試料の複数の画像をそれぞれ処理して
複数の画像のそれぞれにおいて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、この欠陥候補抽
出手段で抽出した欠陥候補の位置情報に基づいて上記画像取得手段で取得した複数の画像
から抽出した欠陥候補とこの欠陥候補の周辺の画像を含む部分画像を切り出す部分画像切
り出し手段と、この部分画像切り出し手段で切り出した複数の部分画像における欠陥候補
の特徴量を求める特徴量算出手段と、欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補のうち試料上
の同一の座標の欠陥候補で画像取得条件が異なる条件で検出された欠陥候補の対応付けを
行う欠陥候補対応付け手段と、欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補の特徴量ベクトルに基づいて多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行う第１の欠陥判定手段と、この第１の欠陥判定手段における判定処理の結果に基づいて想定される欠陥候補の属性ごとに欠陥判定に用いる画像特徴量を絞り込んで欠陥候補対応付け手段により対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、この欠陥抽出手段で抽出した欠陥の情報を出力する出力手段とを備えて構成した。

更にまた、上記した課題を解決するために、本発明では、欠陥検査装置を、試料の同一
の領域を異なる複数の画像取得条件で撮像して試料の同一の領域について複数の画像を取
得する画像取得手段と、この画像取得手段で取得した複数の画像をそれぞれ処理して複数
の画像のそれぞれにおいて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、この欠陥候補抽出手
段で抽出した欠陥候補の位置情報に基づいて画像取得手段で取得した複数の画像から抽出
した欠陥候補とこの欠陥候補の周辺の画像を含む部分画像を切り出す部分画像切り出し手
段と、画像取得手段と欠陥候補抽出手段と部分画像切り出し手段とを制御して前記画像取
得手段で複数の画像を取得することと欠陥候補抽出手段で欠陥候補を抽出することと部分
画像切り出し手段で部分画像を切り出すこととを複数の画像取得条件を変えて複数回実行
する制御手段と、この制御手段で制御して画像取得手段の複数の画像取得条件を変えて複
数回撮像して得た画像から部分画像切り出し手段により切り出された部分画像に含まれる
欠陥候補のうち試料上での座標が同じ欠陥候補の対応付けを行う欠陥候補対応付け手段と
、欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補の特徴量ベクトルに基づいて多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行う第１の欠陥判定手段と、この第１の欠陥判定手段における判定処理の結果に基づいて想定される欠陥候補の属性ごとに欠陥判定に用いる画像特徴量を絞り込んで欠陥候補対応付け手段により対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、この欠陥抽出手段で抽出した欠陥の情報を出力する出力手段とを備えて構成した。

本願において開示される発明によれば、試料表面に存在する微小な欠陥を高感度に検査する欠陥検査方法および欠陥検査装置を提供することが可能となる。

本発明の実施例１に係る欠陥検査装置の全体概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１に係る欠陥検査装置の第１の変形例の全体概略構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１に係る欠陥検査装置の第２の変形例の全体構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における画像取得部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置の欠陥候補抽出部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥候補抽出方式を説明する３次元の散布図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥候補検出部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における検査対象である半導体ウェハのダイの構成を示す半導体ウェハの平面図と複数のダイの拡大図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における検査対象である半導体ウェハのダイの構成を示す半導体ウェハの平面図と複数のダイの拡大図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における検査対象である半導体ウェハ状に形成されたダイの内部の領域を分割した例を示す半導体ウェハの平面図と複数のダイの拡大図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における検査対象である半導体ウェハ状に形成されたダイの内部の領域を分割して、この分割した領域ごとの検査条件をまとめた処理条件のリストの一例である。 本発明の実施例１の変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥候補選択部の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥候補選択部の変形例の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置において、検出した欠陥の座標の規則性を判定する座標判定ルールの一例を説明する欠陥候補の分布図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥判定部の特徴空間の一例を示す３次元のグラフである。 特定の条件でのみ検出される場合の一例を示す検査対象パターンの正面図である。 特定の条件でのみ検出される場合の一例を示す検査対象パターンの斜視図である。 検査画像と参照画像との差分を各照明条件で構成した３次元空間にプロットしたグラフである。 １回目の検査スキャンで検出した欠陥の条件１と条件２の２次元空間における分布を示す他グラフである。 ２回目の検査スキャンで検出した欠陥の条件３と条件４の２次元空間における分布を示す他グラフである。 本発明の実施例１の変形例１に係る欠陥検査装置の図１Ｂに示した構成における画像処理部の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥判定のフローの一例を示すフロー図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥判定のフローの一例を示す図であって、画像取得条件を変更して複数回画像を取得する場合のフロー図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥判定のフローの一例を示す図であって、画像取得条件を変更して複数回画像を取得する場合であって、取得した画像を共通のバッファに一旦記憶する場合のフロー図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における欠陥判定のフローの一例を示す図であって、画像取得条件を変更して複数回画像を取得し、切り出し画像の詳細解析を行わずに欠陥候補を判定する場合のフロー図である。 本発明の実施例１の変形例２に係る欠陥検査装置における欠陥判定のフローの一例を示す図であって、画像取得条件を変更して複数回画像を取得する場合に、異なる検査で得られた欠陥候補を対応付けしてから欠陥判定を行う処理のフロー図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置における、欠陥候補教示用のＧＵＩの拡張表示の一例を示す画面の正面図である。 本発明の実施例２に係る欠陥検査装置の全体概略の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例３に係る欠陥検査装置の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例３の変形例に係る欠陥検査装置の形態の構成の一例を示すブロック図である。 本発明の実施例４に係るＳＥＭ式検査装置の概略の構成を示すブロック図である。 本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置の検査データの出力例を示すデータシートの図である。 本発明の実施例１乃至３に係る欠陥検査装置の欠陥判定部１における位置ずれ検出・補正の一例を示す欠陥候補のマップの図である。

本発明は、複数の画像取得条件で取得したそれぞれの画像から欠陥候補を抽出して、複数の画像間で抽出した欠陥候補を統合して処理することにより、画像データを増やすことなく、微小な欠陥を高感度に、かつ、高速に検査することができるようにしたものである。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

以下において、本発明の欠陥検査技術（欠陥検査方法および欠陥検査装置）の第１の実施例を図１から図１１を用いて、詳細に説明する。
本発明のパターン検査技術の第１の実施例として、半導体ウェハを対象とした暗視野照明による欠陥検査装置および欠陥検査方法を例にとって説明する。

図１Ａは実施例１の欠陥検査装置の構成の一例を示したものである。実施例１に係る欠陥検査装置は、画像取得部１１０（画像取得ユニット１１０−１、１１０−２、１１０−３）、画像格納バッファ部１２０（画像格納バッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３、１２０−４）、特徴量格納バッファ１２５（１２５−１）、欠陥候補抽出部１３０（欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３）、欠陥候補選択部１４０、制御部１５０、画像転送部１６０、画像処理部１７０、欠陥判定部１８０、結果出力部１９０を有して構成される。

画像取得部１１０では、各画像取得ユニット１１０−１、１１０−２、１１０−３で検査対象物である半導体ウェハの検査画像データを取得し、画像格納バッファ部１２０の各画像格納バッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３と欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３に画像データを転送する。欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３は、画像取得部１１０の各画像取得ユニット１１０−１、１１０−２、１１０−３から転送された画像データから、後述する処理にて欠陥候補を抽出し、欠陥候補を欠陥候補選択部１４０に転送する。欠陥候補選択部１４０では、前記欠陥候補からノイズなどの誤検出である虚報やユーザが検出を希望しないヌイサンス（Ｎｕｉｓａｎｃｅ）を取り除き、残った欠陥候補情報を制御部１５０へ送信する。

欠陥候補選択部１４０から欠陥候補の情報を受け取った制御部１５０からは、画像格納バッファ部１２０の各画像格納バッファ１２０−１、２、３へ、前記残った欠陥候補の座標情報を送信する。画像格納バッファ部１２０では、各画像格納バッファ１２０−１、２、３に格納されている画像取得部１１０から入力された前記画像データから、制御部１５０から受信した欠陥候補の座標情報に基づいて欠陥候補を含む画像を切り出し、この切り出した欠陥候補を含む画像を画像転送部１６０へ転送する。画像転送部１６０は、各画像格納バッファ１２０−１、２、３から転送された欠陥候補を含む画像をバッファ１２１に格納する。

本実施例におけるパターン検査では、検査対象となる試料を複数回検査する。すなわち、図１Ａに示した、バッファ１２１には、複数回(複数の検査条件)の検査によって取得される欠陥候補を含む切り出し画像が格納される。この画像データのサイズは典型的には例えば、３２×３２の欠陥を中心としたサイズであり、検査画像と同一設計部の画像である参照画像のデータとなっている。バッファ１２１に蓄積された画像は、画像処理部１７０に転送される。画像処理部１７０では、欠陥候補の画像特徴量、すなわち、検査画像と参照画像の差分明度、検査画像と参照画像の差画像の欠陥部の明度、差画像のテキスチャ、欠陥部の形状特徴量、差画像の欠陥部のパターン形状のうち、１つ以上の特徴からなる特徴量ベクトルが算出され、バッファ１２５−１に格納される。この特徴量ベクトルは欠陥判定部１８０に転送され、多次元特徴空間にて欠陥判定が行われる。

なお、多次元特徴空間での欠陥とヌイサンスとの弁別には、よく知られている分類手法、例えば、バイナリーツリー、サポートベクターマシン、マハラノビス距離法、ニューラルネットワークのうち、いずれか一つ、あるいはその組合せを用いる。この判定により、ユーザが検出を希望する欠陥であるＤＯＩ（Ｄｅｆｅｃｔ ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）のみを抽出し、ＤＯＩを結果出力部１９０に出力する。

図１Ａでは、３つの異なる検査画像の取得条件にて画像取得を行う画像取得部１１０−１、１１０−２、１１０−３に１対１に対応する画像格納バッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３と欠陥候補抽出部１３０−１、１３０−２、１３０−３を有する構成を示した。ここで、検査画像の取得条件とは、試料に対する照明条件（試料に対する照明光の入射方向、照明光の波長、照明光の偏光状態など）や検出条件（試料からの反射散乱光の検出方向、検出波長領域、偏光状態など）、異なる検出感度での検査画像取得などである。

図１Ａで説明した実施例１における欠陥検査の構成を拡張したのが図１Ｂである（第１の変形例）。微小なＤＯＩで、特に溝底の短絡やヘアショートと呼ばれる細い短絡は、欠陥を顕在化することが困難であり、特定の検出条件でなければ顕在化できない。本発明は、異なる複数の撮像条件で複数回検査して、ＤＯＩの捕捉率を向上させるものであるが、顕在化が困難な欠陥では、すべての検査で欠陥が検出できるわけではない。

図１Ａで説明した実施例１における欠陥検査の構成では、３つの並列に検出ができる画像取得部を備えているが、例えば、Ｍ回の検査のうち、Ｎ回の検査でしか欠陥を顕在化できなければ、バッファ１２１に格納される欠陥候補の切り出し画像には、３Ｎ枚の切り出し画像しか得られないことになる。各、欠陥候補において、何枚の切り出し画像が得られるかは未知であるため、ある特定の特徴ベクトルの次元数を想定して、弁別を行うマハラノビス距離法や、サポートベクターマシンの適用で高い性能を期待することは困難である。

そこで、図１Ｂに示した第１の変形例における欠陥検査装置の構成では、バッファ１２１の切り出し画像を用いない多次元特徴分類器を備えている。１２５−２は特徴量格納バッファであり、欠陥候補抽出部の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、２、３で欠陥候補の抽出に用いられる特徴量が格納される。この特徴量は、検査画像と参照画像の差分、同一座標のダイ間明度ばらつき、参照画像の欠陥候補と類似したパターンにおける差分画像ばらつき、参照画像のエッジ強度のうち、１つ、あるいはこの組合せにより構成される。この特徴量データは、Ｍ回の検査分格納される。ここで特徴量格納バッファ１２５−２には、バッファ１２１に格納される切り出し画像よりも多くのデータを格納できるようにする。

バッファ１２１に格納される画像データは、例えば典型的には３２×３２のサイズで検査画像、参照画像の両方を必要とするため、およそ２ＫＢのデータを１画像取得データ毎に必要とするが、特徴量格納バッファ１２５−２に格納されるデータは、例えば特徴量ベクトルが４次元であり、それぞれが２バイトの固定小数点で表されたとすると、８Ｂのデータで済むため、同一容量のバッファを用意した場合、１５０倍程度のデータを格納することが可能である。また、画像処理部１７０を用いた処理も必要としないため、演算コストも基本的には必要としない。従って、欠陥候補選択部１４０は、バッファ１２１に蓄積する欠陥候補数に対して特徴量格納バッファ１２５−２に蓄積する欠陥候補数は２桁程度多くなるように欠陥候補を選択する。

図１Ａに示した欠陥検査装置における欠陥判定部１８０は図１Ｂに示した第１の変形例の欠陥検査装置の構成では２つに分けられており、欠陥判定部１：１８０−１は特徴量格納バッファ１２５−２に蓄積された欠陥候補の特徴量ベクトルに基づき多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行い、欠陥判定部２：１８０−２は画像処理部１７０で抽出され、バッファ１２５−１に蓄積された特徴量データから処理を行うようにする。欠陥判定部２：１８０−２は、欠陥判定部１：１８０−１の判定結果に基づき、想定される欠陥候補の属性毎に、判定に用いる画像特徴量を絞り込み、欠陥候補毎にすべての切り出し画像が揃っていない課題を軽減する。例えば欠陥判定部１：１８０−１でＤＯＩ種のスクラッチの可能性が高いとされたら、欠陥判定部２：１８０−２においてはスクラッチ判定用の画像特徴量のみを用いて判定し、欠陥判定部１：１８０−１で異物の可能性が高いとされれば、欠陥判定部２：１８０−２においては異物判定用の画像特徴量のみを用いて判定する。

図１Ｃに欠陥検査装置の第２の変形例の構成を示す。図１Ｃに示した欠陥検査装置の第２の変形例の構成は図１Ｂに示した欠陥検査装置の第１の変形例の構成と類似した構成であるが、欠陥判定部１：１８１−１と欠陥判定部２：１８１−２の動作が図１Ｂで説明した欠陥検査装置の動作と異なる。図１Ｂの場合では欠陥判定部１：１８０−１が欠陥判定部２：１８０−２の前処理となっているのに対して、図１Ｃの構成では欠陥判定部２：１８１−２が欠陥判定部１：１８１−１の欠陥判定の前処理になっている。欠陥判定部１：１８１−１の欠陥判定は、複数回の検査における、ある一回の検査においてバッファ１２５−１に蓄積された特徴量データにより多次元特徴空間にて欠陥判定が行われ、仮判定結果がバッファ１２５−３に転送される。

この場合、ある特定の画像において、欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３のいずれかにおいて、ある座標で欠陥候補が抽出されれば、たとえ、欠陥候補抽出の特定しきい値を超えずともこれと対応する座標の切り出し画像を保存するように欠陥候補選択部１４０が動作するように設定し、欠陥の切り出し画像がそろわない課題を発生させずに、欠陥判定部２：１８１−２での欠陥判定の実行を可能にしている。この欠陥判定部２：１８１−２において明らかな欠陥、たとえばヌイサンスの除去や傷欠陥の判定を実施し、この判定結果をバッファ１２６−３に蓄積する。

また、バッファ１２５−３には、画像処理部１７０で抽出した特徴量も含めるようにする。画像処理部１７０では、切り出し画像をもとにした画像処理を実施するため、欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３における欠陥候補抽出用の画像処理に比較して、演算コストを要する画像処理、たとえば画像の明度、コントラスト補正やノイズ除去、画像のデコンボリューションによる画質復元、パターンを認識した詳細なノイズ判定などを行う。これにより、欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３における欠陥候補抽出で出力する欠陥候補の特徴量と同一の特徴量であっても、より妥当な結果を算出できる。

１８５は特徴量変更部であり、特徴量格納バッファ１２５−２に蓄積された特徴量のうち、欠陥判定部２：１８１−２で蓄積された特徴量をバッファ１２５−３に蓄積された特徴量に置き換え、また、欠陥判定部２：１８１−２でヌイサンスと判定されたにも関わらず、欠陥判定で重要な判定基準となる検査画像と参照画像の差分が大と判定された結果の差分値に１以下の0に近いゲインをかけるか、あるいは、ダイ間明度ばらつき、あるいは差分画像ばらつきに１以上のゲインを乗じる。これにより、バッファ１２５−２に蓄積された、ヌイサンスと判定された欠陥候補が欠陥と判定されることを抑制する。また、ヌイサンスと判定された検査の差分信号値を０にするなど、二値論理を実施しても良い。

この特徴量変換部１８５で変換された特徴量格納バッファ１２５−２に蓄積された特徴量をもとに、欠陥判定部１：１８１−１において、図１Ｂで説明した第１の変形例と同様の方式で欠陥の属性を判定する。

上述した判定を、図１５に示したデータシートを用いて説明する。図１５において、１５０１は欠陥候補ＩＤであり、各欠陥候補につけられる識別子である。１５０２は検査ＩＤであり、複数回の試料の検査にそれぞれつけられた識別子である。欠陥候補ＩＤ１５０１は複数回の検査で得られた欠陥候補の座標１５０３をもとに、異なる検査で得られた同一位置の欠陥候補を対応付けて、識別子を割り振る。また、欠陥候補の座標１５０３としては異なっていても、ライン状に点列が並んでいる等の情報から、同一の欠陥として一つの欠陥ＩＤを割り振るようにする。

図１５の１５０４は図１Ｃの特徴量格納バッファ１２５−２に蓄積された特徴量より算出した欠陥判定特徴量を示しており、典型的には、検査画像と参照画像の差分を、画素ごとに算出する差分画像のばらつきで割った値である。１５０５は欠陥判定部２：１８１−２で判定された仮の欠陥判定結果であり、たとえば、傷欠陥や、強い強度のパターンのエッジ部で発生したヌイサンスなど、明らかに判定結果がわかるものに対して判定結果を出力し、それ以外のものに対しては不定との結果を出力する。また、欠陥である確からしさを示す尤度を出力し、これをゲインＨで表す。もっとも簡単な方法としては、ヌイサンスと判定されたものを０、それ以外を１とする。より高度な実装においては、欠陥判定部１８１−２において形成される多次元特徴空間において、特定の欠陥とヌイサンスとを識別する境界面を０．５とおき、この境界面からヌイサンス側に離れるに従い、距離を引数としてとるシグモイド関数によって尤度を表し、この尤度をゲインＨとする。

図１５の１５０６は欠陥判定部１８１−２で得られたゲインＨをもとに、欠陥判定特徴量１５０４の評価値を変換したものである。切り出し画像を蓄積しなかったデータに対しては、ゲインＨを算出できないため、あらかじめ設定しておいたゲインＨ０を与えて変換する。Ｈ０は一般的には０．５以上、１以下の値であるが、適当な値は前述したシグモイド関数のプロファイルを決定するパラメータにより変化するため、ユーザが設定するパラメータとして与えるのが良い。

図２は、実施例１及び変形例１と２における、画像取得部１１０の構成の具体的な例として、暗視野照明による画像取得部１１０´の構成の一例を示した図である。画像取得部１１０´は、ステージ２２０、メカニカルコントローラ２３０、照明部２４０の２つの照明光学系２４０−１、２４０−２、検出光学系（上方検出系）２５０−１、（斜方検出系）２５０−２、イメージセンサ２６０−１、２６０−２を有し、上方検出系２５０−１は、対物レンズ２５１−１、空間周波数フィルタ２５２−１、結像レンズ２５３−１、検光子２５４−１を備えている。また、斜方検出系２５０−２は、対物レンズ２５１−２、空間周波数フィルタ２５２−２、結像レンズ２５３−２、検光子２５４−２を備えている。

試料２１０は例えば半導体ウェハなどの被検査物である。ステージ２２０は試料２１０を搭載してＸＹ平面内の移動および回転（θ）とＺ方向への移動が可能である。メカニカルコントローラ２３０はステージ２２０を駆動するコントローラである。照明部２４０の照明光学系２４０−１または２４０−２の何れかから発射された照明光を試料２１０に斜方から照射し、試料２１０からの散乱光を上方検出系２５０−１、斜方検出系２５０−２でそれぞれ結像させ、結像された光学像を各々のイメージセンサ２６０−１および２６０−２で受光して、画像信号に変換する。このとき、試料２１０をＸ‐Ｙ‐Ｚ‐θ駆動のステージ２２０に搭載し、該ステージ２２０を水平方向に移動させながら異物散乱光を検出することで、検出結果を２次元画像として得ることができる。

照明部２４０の２つの照明光学系２４０−１及び２４０−２の照明光源は、レーザを用いても、ランプを用いてもよい。また、各照明光源の波長の光は短波長であってもよく、また、広帯域の波長の光（白色光）であってもよい。短波長の光を用いる場合、検出する画像の分解能を上げる（微細な欠陥を検出する）ために、紫外領域の波長の光（Ｕｌｔｒａ Ｖｉｏｌｅｔ Ｌｉｇｈｔ：ＵＶ光）を用いることもできる。レーザを光源として用いる場合、それが単波長のレーザである場合には、可干渉性を低減する手段（図示せず）を照明部２４０の２つの照明光学系２５０−１及び２５０−２の各々に備えることも可能である。

また、図２に示した画像取得部１１０には、上方検出系２５０−１の対物レンズ２５１−１を介して試料２１０を照明する落射照明用の光源２４０−３を備えており、空間フィルタ２５１の位置の折り返しミラー（図示せず）で光路を変更し、上方からの照明光の入射を可能にしている。更に、図示していない波長板を照明部２４０の各照明光学系２４０−１、２４０−２、２４０−３と試料２１０との間に備えることにより、試料２１０に入射する照明の偏光の状態を変えることを可能にする。波長板の回転角度は２７０の制御部で可動できるようにして、検査条件毎の照明偏光の切り替えを可能にする。

また、イメージセンサ２６０−１及び２６０−２にそれぞれ複数の１次元イメージセンサを２次元に配列して構成した時間遅延積分型のイメージセンサ（Ｔｉｍｅ Ｄｅｌａｙ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ Ｉｍａｇｅ Ｓｅｎｓｏｒ：ＴＤＩイメージセンサ）を採用しステージ２２０の移動と同期して各１次元イメージセンサが検出した信号を次段の１次元イメージセンサに転送して加算することにより、比較的高速で高感度に２次元画像を得ることが可能になる。このＴＤＩイメージセンサとして複数の出力タップを備えた並列出力タイプのセンサを用いることにより、センサからの出力を並列に処理することができ、より高速な検出が可能になる。また、イメージセンサ２６０−１および２６０−２に、裏面照射型のセンサを用いると表面照射型のセンサを用いた場合と比べて検出効率を高くすることができる。

イメージセンサ２６０−１、２６０−２から出力される検出結果は、制御部２７０を介し、画像格納バッファ１２０−１、１２０−２と、欠陥候補抽出部１３０の欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２に転送される。

図３Ａは、実施例１及び変形例１と２における、欠陥候補抽出部１３０の欠陥候補抽出ユニット１３０−１構成の一例を示す図である。欠陥候補抽出ユニット１３０−１は、前処理部３１０−１、画像メモリ部３２０−１、欠陥候補検出部３３０−１、パラメータ設定部３４０−１、制御部３５０−１、記憶部３６０−１、入出力部３７０−１を備えてなる。欠陥候補抽出ユニット１３０−２も同様な構成を備えている。

まず、前処理部３１０−１では、画像取得部１１０−１より入力した画像データに対してシェーディング補正、暗レベル補正、ビット圧縮等の画像補正を行い、一定単位の大きさの画像に分割し、画像メモリ３２０−１へ格納する。画像メモリ３２０−１に格納された被検査領域の画像（以下、検出画像と記載）と対応する領域の画像（以下、参照画像と記載）のデジタル信号を読み出す。

ここで、参照画像は隣接するチップの画像としても良いし、隣接する複数のチップ画像から作成した、画像内に欠陥のない理想画像としても良い。さらに、隣接する複数のチップ欠陥候補検出部３３０−１において位置を合わせるための補正量を算出し、算出された位置の補正量を用いて、検出画像と参照画像の位置合せを行い、対応する画素の特徴量を用いて特徴空間上ではずれ値となる画素を欠陥候補として出力する。

パラメータ設定部３４０−１は、外部から入力される、欠陥候補を抽出する際の特徴量の種類やしきい値などの検査パラメータを設定し、欠陥候補検出部３３０−１に与える。欠陥候補検出部３３０−１は制御部３５０−１を介し、欠陥候補選択部１４０へ抽出した欠陥候補の画像や特徴量などを出力する。制御部３５０−１は、各種制御を行うＣＰＵを備え、ユーザからの検査パラメータ（特徴量の種類、しきい値など）の変更を受け付けたり、検出された欠陥情報を表示したりする表示手段と入力手段を持つ入出力部３５１−１、検出された欠陥候補の特徴量や画像などを記憶する記憶装置３５２−１と接続されている。

ここで、図１Ａ乃至図１Ｃで説明した制御部１５０、図２で説明した制御部２７０、及び図３Ａで説明した制御部３５０−１および３５０−２はすべて同一の制御ユニットであっても良いし、それぞれ異なる制御ユニットにて構成され、それぞれが互いに接続されていても良い。

欠陥候補を抽出する典型的な特徴量を説明する。ここでは、ダイ内座標（ｘ、ｙ）、検出画像の取得条件の識別子をｋとして、検査画像と参照画像の差分Ｄｉｆｆ、 欠陥候補位置の参照画像の微分フィルタ強度をedge、同一のダイ内座標の明度ばらつきをΔdie、欠陥候補の位置におけるパターン属性をｉｄ（ｘ、ｙ）として、このパターン部における検査画像と参照画像の差分のばらつきをΔcategとすると、基本形としては（数１）を満たすものが欠陥候補として抽出される。

Ａ（ｋ）、Ｂ（ｋ）、Ｃ（ｋ）は、検査画像の取得条件毎に設定するパラメータであり、この値の設定を、１２０に残す欠陥候補と１２５に残す欠陥候補の基準で異なる値に設定して、後述するが、このＡ（ｋ）、Ｂ（ｋ）、Ｃ（ｋ）は座標ごとに変更しても良いし、想定する欠陥種毎に変更しても良い。欠陥種毎にＡ、Ｂ、Ｃを変更する場合、多次元空間において、最も感度の良い境界面を選択することとする。

図３Ｂは欠陥候補検出部のはずれ値検出方法の説明図である。（数１）を変形したものが（数２）であり、この（数２）の状態の散布図を図示したのが３６０である。３６１と３６２がＤＯＩ、それ以外の分布である３６３がヌイサンスである。

なお、ここでは、典型的な例として、特徴量を二乗した和をもとに判定式を記述したが、特徴量を２乗せずに、線形のまま用いても良い。

次式の（数３）は（数１）のしきい値でノーマライズして、各検出条件毎のゲインＧ（ｋ）を乗じたものであり、複数検出条件における判定式となっている。

（数３）は（数２）で欠陥候補が選択されなければ正確な演算を行うことができない。そこで、（数２）のＡ、Ｂ、Ｃは一般的な１画像からのみの欠陥検出に対して小さな値に設定する。ただし、Ａ、Ｂ、Ｃをあまりに小さく設定すると、欠陥候補数が多くなりすぎ、巨大なバッファが必要になる、あるいは後段の処理時間が大幅に増大する、という課題がある。本検査方法はＮ回の検査を統合して検査する方式であるため、予め、欠陥候補が選択された位置を欠陥候補検出部に入力しておき、複数の検査間のずれ量許容値範囲内で例外的に小さなしきい値を設定するか、最も欠陥である可能性の高い画素を欠陥候補として出力する機構を設け、パラメータ、Ａ、Ｂ、Ｃを極端に下げずに済むようにしている。

図４は、実施例１及び変形例１と２における、欠陥候補検出部３３０−１の構成の一例について示す。欠陥候補検出部３３０−１は位置合せ部４３０−１、特徴量演算部４４０−１、特徴空間形成部４５０−１、はずれ画素検出部４６０−１を備えてなる。位置合わせ部４３０−１は、画像メモリ部３２０−１から入力した、検出画像４１０−１と参照画像４２０−１の位置ずれを検出し、補正する。特徴量演算部４４０−１では、位置合わせ部４３０−１にて位置ずれを補正した検出画像４４０−１と参照画像４２０−１の対応する画素から特徴量を算出する。ここで算出する特徴量は、検出画像４４０−１と参照画像４２０−１の明度差や、一定領域内の明度差の総和やばらつき、などとする。

特徴空間形成部４５０−１は、任意に選択した特徴量に基づき、図３Ｂの３６０に相当する特徴空間を形成する。はずれ画素検出部４６０−１にて、特徴空間内で外れた位置にある画素を欠陥候補として出力する。特徴空間形成部４５０−１では、各欠陥候補のばらつきなどに基づき正規化を実施しても良い。ここで、欠陥候補を判定するための基準は(数１)、(数２)以外にも、特徴空間内のデータ点のばらつきや、データ点の重心からの距離などを用いることができる。このとき、パラメータ設定部３４０−１から入力されたパラメータを利用し、判定基準を決定しても良い。

図５Ａと図５Ｂは、本発明の実施例１及び変形例１と２に係る欠陥検査装置において検査対象とするチップの構成の一例を示す図であり、欠陥候補検出部３３０−１での欠陥候補の検出について説明する。検査対象となる試料（半導体ウェハ、ウェハとも記す）２１０はメモリマット部５０１と周辺回路部５０２とを備えてなる同一パターンのチップ５００が多数、規則的に並んでいる。制御部２７０では試料である半導体ウェハ２１０をステージ２２０により連続的に移動させ、これに同期して、順次、５０３、５０４の照明を行うことで、チップの像をイメージセンサ２６０−１、２６０−２より取り込み、検出画像に対し、規則的に配列されたチップの同じ位置、例えば図５Ａの検出画像の領域５３０に対し、領域５１０、５２０、５４０、５５０のデジタル画像信号を参照画像とし、参照画像の対応する画素や検出画像内の他の画素と比較し、差異の大きな画素を欠陥候補として検出する。ここで、図５Ｂの試料５０９は図５Ａの試料２１０のウェハを９０度回転させたものである。

図５Ａ及び図５Ｂにおいて、５０２の領域のパターンは５０３の照明により、５０３の照明の長手方向に周期的なパターンが顕在化し、５０１の領域のパターンは５０４の照明により照明方向の長手方向に周期的なパターンが顕在化する。これらの周期的なパターンは図２に示した空間フィルタ２５２−１および２５２−２でパターンからの散乱光をカットすることができるが、照明の短手方向に周期的なパターンは空間フィルタにおいて散乱光をカットすることが難しい。このように、照明の方向と空間フィルタの組合せにより、ノイズをカットできる領域が変化するため、複数回の画像取得条件を変化させた検査が必要になる。

図６Ａは図５Ａ及び図５Ｂに示したパターンに対して領域を分割したパターンである。６０１〜６０６はそれぞれ、検査条件を設定する領域を示している。前述のように、図２で示した構成の画像取得部１１０を用いて検査をした場合、検査するパターンと照明との関係から、ノイズの出方は領域によって変化する。このため、領域毎に特徴空間形成部４５０−１で形成する特徴空間を変更し、欠陥判定基準を変化させる。更に、試料２１０のノイズの発生状態、さらに欠陥の発生状態は試料２１０の中央６５０、周辺６６０、端６７０によって変化するため、このそれぞれを６０１〜６０７といったダイ内の領域と組み合わせて、図６Ｂに示すような、６５１〜６５６、 ６６１〜６６６、６７１〜６７６といった領域に分離して特徴量空間を設定する。更に、欠陥種類毎に顕在化させる画像取得条件が異なり、また、ユーザの検出優先度も変わるため、この欠陥判定基準を欠陥種類毎に持たせるようにする。

この判定基準には、以下の評価値に対する基準を含んでいる。
（ａ）図３Ａに示した３３０−１の欠陥候補検出部の評価値
（ｂ）図１Ｂの欠陥候補選択部１４０における、切り出し画像をバッファ１２１に格納する評価値
（ｃ）特徴量データを特徴量格納バッファ１２５−２に格納する評価値
（ｄ）欠陥判定部１：１８０−１において、欠陥とヌイサンスを分離する評価値
（ｅ）欠陥判定部１：１８０−２において欠陥とヌイサンスを分離する評価値

図７Ａは本発明の実施例１の変形例１と２に係る欠陥検査装置における、欠陥候補選択部１４０の構成の一例を示す図である。欠陥候補選択部１４０は、位置ずれ検出・補正部７１０と、欠陥候補対応付け部７２０と、外れ値検出部７３０とを備えてなる。位置ずれ検出・補正部７１０は、各欠陥候補抽出部１３０−１、１３０−２、１３０−３から複数の欠陥候補の画像や特徴量と、ウェハ上の検出位置を入力し、各欠陥候補におけるウェハ座標の位置ずれを検出して補正する。

欠陥候補対応付け部７２０は、位置ずれ検出・補正部７１０にて検出位置を補正した欠陥候補の対応付けをすることで、同一の位置で別の条件で取得した画像から欠陥候補群をグルーピングする。ウェハ座標上であらかじめ設定した範囲内で欠陥候補が重なるかどうかを判定する方法などにより、対応付けを実施する。欠陥候補が重なる範囲にない場合には、欠陥候補対応付け部７２０から欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３の評価データにアクセスして、特徴量データを取得するようにするのが良い。また、システムの複雑性を回避するため、特定の欠陥候補が検出できなかった画像取得条件を除いて外れ値検出部７３０を実行しても良い。なお、欠陥候補対応付け部７２０と同一の欠陥候補対応付け部は、欠陥判定部１８０−１（１８１−１）にも組み込んでおり、複数回の検査において、同一の欠陥候補からの特徴量を収集することができるようにしている。

外れ値検出部７３０は、欠陥候補対応付け部７２０にて対応付けされた欠陥候補に対し、しきい値を設定し、特徴空間内で外れた位置にある欠陥候補を検出し、欠陥候補の特徴量や、検出位置などを制御部１５０に出力する。このとき、典型的には、（数３）に示す判定式を満たすものを欠陥と判定する。多次元空間における特徴ベクトルの各要素は典型的には（数４）のように表される。

同一座標の欠陥候補をグルーピングする中で、特定の画像に欠陥候補がなかった場合、（数３）を正確に求めることは不可能であるが、（数１）と（数３）の関係から、検出できなかった画像kの特徴量はＧ（ｋ）以下となる。Ｇ（ｋ）は（数３）の分母、すなわち、（数１）の右辺を小さくすることにより、小さくすることが可能になる。

一般に、（数１）の右辺は、欠陥信号値となるＤｉｆｆの標準偏差のＸ倍等に設定されるため、欠陥候補が検出されなかった位置の特徴は、Ｇ（ｋ） ^0.5/Ｘといった値に設定することができる。このように特徴量の欠陥信号を欠陥検出しきい値で正規化することにより、欠陥候補が検出できない場合においても、大きな誤差がなく、特徴量を推定できる。また、（数１）の右辺を小さく、すなわち、前述のＸを小さくするに従い、Ｇ（ｋ）が小さくなるので、欠陥候補がなかった部分の特徴を０にしても大きな誤差にはならなくなる。なお、ここでは、（数１）、（数２）、（数３）が二乗の形式の例を示したが、線形の式であったとしても、欠陥信号Ｄｉｆｆが欠陥候補を検出するしきい値でノーマライズされた形式で表されるか、逆にしきい値が欠陥信号Diffによってノーマライズされていれば、同様の特徴量の推定が可能である。

図６Ｂに示す表には典型的には、（数３）におけるパラメータＡ（ｋ）、Ｂ（ｋ）、Ｃ（ｋ）、Ｇ（ｋ）が格納され、それぞれの欠陥種とヌイサンスとを分離するパラメータとなる。いずれかの欠陥種において、（数４）を満たせば、その欠陥種の欠陥候補として仮判定される。外れ値検出部７３０では制御部１５０と特徴量格納バッファ１２５−２に出力を行うが、パラメータＡ（ｋ）、Ｂ（ｋ）、Ｃ（ｋ）の値を制御部１５０と特徴量格納バッファ１２５−２用に設けることでこれを実現する。

制御部１５０ではＡ（ｋ）、Ｂ（ｋ）、Ｃ（ｋ）、Ｇ（ｋ）の値を特徴量格納バッファ１２５−２に出力するためのパラメータに対して大きく設定することで、バッファ１２０の各バッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３に保存する切り出し画像数の数を特徴量格納バッファ１２５−２に保存する特徴量数に対して典型的には少なくする。また、それぞれのバッファに保存する欠陥候補数に上限を設定してもよく、上限を超えた場合、（数３）の境界面から大きくはずれた欠陥から、制御部１５０に欠陥候補を出力してもよい。なお、（数２）、（数３）はそれぞれの特徴量が２乗がされた形で定式化されているが、これが２乗がされていない形式や、その他の変形、特徴量数の増減でも本構成は実施可能である。

図７Ｂは図７Ａで説明した欠陥候補選択部１４０を変形させた実施例であり、欠陥候補選択部１４０´として、図７Ａで説明した欠陥候補選択部１４０に欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３から出力される欠陥候補の座標に対して、その座標の規則性に基づきヌイサンス除去、あるいは欠陥抽出を行う座標ルール判定ユニット７０５−１、２、３を備えた座標ルール判定部７０５を追加している。

図７Ｃが座標判定ルールの一例を示す欠陥候補の分布図であり、傷と回路パターン境界部のヌイサンスとを弁別するものである。欠陥候補の座標に対して、例えばHough変換といった直線検出アルゴリズムをかけると、欠陥候補の並びより点線で囲んだ直線状に並んだ点列７５０、７５１、７５２とそれ以外の点群とを識別することができる。

欠陥座標において直線状に並ぶものの原因としては、実際にライン状の欠陥が発生した場合と、明度ばらつきの大きい回路パターンの境界部をヌイサンスとして検出してしまった場合と大きく分けて２つの場合が考えられる。ヌイサンスの場合はラインが一般には回路パターンの並びに対して水平、垂直方向に並ぶことが多く、これに対して傷欠陥の場合には特定の方向に発生しやすいといったことはない。よって、水平又は垂直に直線状に並んだ点列７５０、７５１はヌイサンスの可能性が高く、斜め方向に直線状に並んだ点列７５２は傷欠陥である可能性が高い。また、傷欠陥は、点列が続くという形状特徴のため、ノイズやヌイサンスとの弁別ができるが、各欠陥候補の点のみではノイズやヌイサンスとの弁別が非常に困難なことが多い。よって、予め水平又は垂直に直線状に並んだ点列７５０や７５１のような回路パターンに対して水平、垂直方向に並ぶ欠陥候補はヌイサンスとして判定、斜め方向に直線状に並んだ点列７５２のように水平・垂直以外の方向に並ぶ点列は傷欠陥として判定する。

直線状に並んだ欠陥候補群は１つの欠陥候補としてグルーピングを行い、特徴量を統合し、その始点と終点を後段の外れ値検出部７３０に転送する。統合の方法としては、統合した特徴量の検査画像と参照画像の差分が、直線状に並んだ点列（欠陥候補群）の和になるようにしても良いし、あるいは、より望ましくは２乗和の平方根になるようにしても良い。この統合した欠陥候補のデータを点７５３、７５４、７５５のように直線状に並んでいない欠陥候補のデータとともに外れ値検出部７３０で判定する。ヌイサンスと判定された欠陥候補群は、それ以降の処理から除外する。

なお、図７Ｂに示した構成では、欠陥候補抽出部１３０の各欠陥抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３で抽出した欠陥候補の座標より独立して座標ルール判定部７０５で座標ルール判定を実施する構成を記述しているが、欠陥候補対応付け部７２０の後に、欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１〜３から出力される座標をマージした後に座標ルール判定を実施する構成にしても良い。

実施例１の欠陥判定部１８０及び変形例１と２における欠陥判定部１：１８０−１、または欠陥判定部１：１８１−１の欠陥判定の概念を図８Ａに示す条件１〜３を軸とする３次元の特徴量空間のグラフで説明する。欠陥判定部１８０又は欠陥判定部１：１８０−１、または欠陥判定部１：１８１−１は特徴量格納バッファ１２５−２に蓄積された欠陥候補に基づき欠陥判定を行う。欠陥判定部１８０又は欠陥判定部１：１８０−１、または欠陥判定部１：１８１−１の構成は図７Ａ、あるいは図７Ｂで示した欠陥候補選択部１４０と同様である。ただし、欠陥判定部１８０又は欠陥判定部１：１８０−１、または欠陥判定部１：１８１−１は複数回の検査結果で蓄積された欠陥候補に対して判定を行うため、特徴空間の次元数が大きくなり、シーケンシャルに検査が行われる。

よって、欠陥候補対応付け部７２０では、異なる条件での画像取得において同一の座標に欠陥候補がなかった場合に、欠陥候補抽出部１３０の評価データにアクセスしてこの情報を取得することが実現できたが、欠陥判定部１８０又は欠陥判定部１：１８０−１、または欠陥判定部１：１８１−１ではこれを行うことができない。よって、欠陥候補が無い状態で(数３)で示される特徴量を算出し、欠陥判定を実施する。ここで、特徴量は図では、説明の容易化のため、３回の検査結果が蓄積された特徴量格納バッファ１２５−２に保存された欠陥候補の特徴量による３次元の特徴空間のみを図示するが、典型的には実際にはＮ回の検査により、図１Ａの構成で処理した場合、３Ｎの次元をもつ。各次元の座標は（数５）で表される。

欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３にて、単一欠陥のしきい値であるしきい値８３０−１、２、３以上であった欠陥候補のうち、一部の画像取得条件のみで検出された欠陥が欠陥８１０−１、２である。
一方、欠陥判定部１８０、または欠陥判定部１：１８０−１、または、欠陥判定部１８１−１は、一般的な１３０−１、１３０−２、１３０−３のような、ある画像に対するしきい値以外に複数の検出条件で形成された特徴空間の原点からの距離に、あるしきい値８５０を設け、このしきい値で外れ値の判定も実施する。すなわち、このしきい値に対して原点より外れた欠陥候補を外れ値（図中○で囲まれた欠陥候補）とする。

さらにしきい値８５０のような連続な境界面以外に論理的な判定方法も同時に採用できるようにする。例えば画像取得条件２（図８Ａの条件２）に対して、しきい値８３０−３に示すしきい値を設定しておき、共通欠陥のしきい値であるしきい値８５０の境界面よりも強度が強いか、あるいはしきい値８３０−３よりも強度が強い、といったように設定した境界面に対する欠陥候補の強度に基づき、論理演算を可能にしておく。更には、この論理演算をファジーロジックの演算にすることも可能にする。この場合に、特定の画像取得条件のみで欠陥が検出されていると、特徴空間内での原点からの距離が正確に算出できない課題が発生する。

図８Ａにおける欠陥８１０−２、３に示すような、特定の条件でのみ検出される欠陥について、図８Ｂ乃至図８Ｆを用いて説明する。図８Ｂにおいて、１８０１は試料のパターンであり、１８０２が欠陥である。図２に示した光学式検査装置の場合、照明の偏光を切り替えて照明することが可能であるが、電場の方向がパターン１８０１の溝と直交するＳ偏光やＴＥ偏光では照明が溝の奥まで到達するため、欠陥を検出しやすいが、これと直交するＴＭ偏光やＰ偏光では照明が届かないため、欠陥の検出は困難である。

図８Ｃパターン１８０３には１８０４のようにパターンの上に形成された穴に発生した非開口の欠陥１８０５を図示する。ＴＥ偏光では溝の底まで光が届く反面、溝部分のラフネスにより大きなノイズを検出する傾向がある。この結果、非開口欠陥１８０５に対しては溝の底まで光が届かないＴＭ偏光のみによって欠陥が顕在化される傾向がある。図８Ｄの３次元の空間に示した点線で囲んだ面１８１０は各照明条件と欠陥信号、すなわち、検査画像と参照画像の差分を示したものであるが、上記のような性質があるため、欠陥は特定の条件でしか顕在化されない。この性質を用いて欠陥種毎に図８Ａに示したような境界面８３０１〜４を設定すれば、欠陥種毎に感度設定が可能になり、必要としない欠陥の検出感度を抑制して、ヌイサンスの検出数の抑制が可能になる。

図８Ａは複数回の検査全体での特徴空間を示したものであるが、図８Ｅ及び図８Ｆは図８Ａの特徴空間を各検査毎（１回目の検査と２回目の検査）の特徴空間に分離したものであり外れ値検出部７３０の処理である。図８Ａ、Ｅ、Ｆに示した例では、しきい値８３０−１、８３０−２、８３０−３、８４０−４の複数のしきい値で検出した点と、いずれかのみで検出された点の両方が図示されている。しきい値を超えない条件のデータに対しては、一般にはその特徴空間内での座標は不明であるが、図７Ａの欠陥候補対応付け部７２０によって、この座標を求めることも可能である。すなわち、いずれかの条件でしきい値を越えたデータに関しては、同一の撮像タイミングで検出されるデータに対して、欠陥候補抽出部１３０のデータにアクセスし、しきい値を越えるデータが無い場合にも、その対応する位置を欠陥候補として出力させる構成をとることを可能にする。

本機構により、いずれか一方のみで検出されるデータを無くすことが可能になり、正確な特徴空間内での位置を求めることが可能である。例えば３検出系を備えた検査装置でN回の検査を行った場合、あるI回目の検査において異なる検出系においては、いずれかの検出系で欠陥を検出した場合、これ以外の２つの検出系でもその欠陥候補と対応する欠陥を見出すことが可能になる。しかし、Iとは異なるJ回目の検査においては、この欠陥候補に対応するデータが無い場合が発生する。すなわち、同一のタイミングで検査が行われない、複数条件での検査においては、ある条件においては欠陥候補として抽出されても、別の条件では欠陥として検出できなくなるケースが発生することになる。

図８Ｅにおける面８６０と図８Ｆにおける面８７０が各検査における欠陥弁別面であり、はずれ値検出部７３０にて判定に用いられる弁別面である。この弁別面を超えると、画像の切り出しや特徴量の出力が行われる。図８Ａに示す全検査、全検査条件で決定される識別面８５０にもとづき、その部分空間である各検査で得られる特徴空間において欠陥弁別面８６０、８７０を設定する。

図８Ａで表される特徴空間で表現される識別面は、図８Ｅ及び図８Ｆに示されるそれよりも低い次元の特徴空間ではその弁別面を一意に表現することができない。この結果、図８Ａで示される特徴空間における欠陥候補の位置によっては、設定した欠陥弁別面８６０、８７０よりも８５０の境界面は原点側に存在するケースが発生する。これは部分空間で設定した欠陥弁別面が原点より遠くに設定され、感度が低下することを意味する。よって、図８Ｅや８Ｆの特徴空間において欠陥候補として選択する境界面は、８５０の境界面が図８Ｅや８Ｆで表される空間と交わる境界よりも内側に境界面を設定することが望ましい。ただし、あまりに内側に境界面を設定すると、欠陥候補数が極端に増大してしまうため、欠陥候補数等によって制限をかける。

図８Ｆに示した２回目の検査のデータ８２０は欠陥弁別面(境界面)８７０位置を、欠陥をより多く検出するように外側(条件３、条件４の矢印の側)へずらしたとしても、大幅にヌイサンスの検出数を増大させない限り、より多くの欠陥を検出できるようにすることが難しい。そこで、図８Ｅに示すような１回目の検査において、データ８２０に示すように欠陥弁別境界面より外れた欠陥候補の試料面上での座標を記憶しておき、同一の座標になったものに対して、欠陥候補として残すようにすることで、図８Fで示されるこれに続くデータを確保する。

図９は本発明の実施例１の変形例１に係る欠陥検査装置における、画像格納バッファと１２０と、画像処理部１７０の構成の一例を示す図である。制御部１５０は、欠陥候補選択部１４０から外れ値と判定された欠陥候補の位置情報を受け取り、画像取得部１１０で取得されて画像格納バッファ部１２０に記憶されている検査画像から部分的に切り出すための画像切り出し位置を設定する。欠陥切り出しは、画像格納バッファ部１２０の全てのバッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３において行い、各欠陥候補それぞれに対し、欠陥候補を含む被検査領域の前記検出画像と、比較対象の前記参照画像を切り出す。このとき、欠陥候補選択部１４０にて単一欠陥と判定された欠陥候補に対しても、全てのバッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３に対し同じ画像切り出し位置を設定する。

画像転送部１６０は、画像格納バッファ部１２０の各バッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３から、制御部１５０にて決定した画像切り出し位置の部分画像データを受け取り、この画像をバッファ１２０−４に転送し、制御部１５０の制御信号（図示せず）により画像処理部１７０を構成する前処理部９１０に転送する。前処理部９１０は、入力された部分画像データに対し、各画像格納バッファ１２０の部分画像データに対し、サブピクセル単位の画像位置あわせや、各画像データ間の画像の明るさずれ補整などを実施する。

特徴量抽出部９２０は、前処理部９１０から、各画像取得条件における前記検出画像と前記参照画像の部分画像データを受け取り、欠陥候補の特徴量を算出する。算出する特徴量は各（１）明るさ、（２）コントラスト、（３）濃淡差、（４）近傍画素の明るさ分散値、（５）相関係数、（６）近傍画素との明るさの増減、（７）２次微分値などとする。

特徴量抽出部９２０は、一定数の欠陥候補数となるか、欠陥候補抽出部１３０において複数回の検査が終了するまでバッファ１２５−１に特徴量を格納する。欠陥判定部１８０−２は、バッファ１２５−１に格納された、欠陥候補の特徴量を入力し、特徴空間を作成し、特徴空間内での欠陥候補の分布に基づき分類を実施する。

ここで、欠陥判定部２、１８０−２は欠陥判定部１８０−１で判定された仮判定結果を用いて、欠陥種、あるいは欠陥領域毎に１８０−１での判定に用いる特徴量を選択し、特徴空間を算出する。これは、（a）１８０−１での特徴空間を用いた判定は、バッファ１２５−２に格納されている欠陥候補数が１２５−１に格納されているそれに対して非常に多いことと、(b)欠陥判定境界面が予め、（数３）、(数４)に示されるように特定の関係を満たしていること、(c)用いられる特徴量が、定式化されている式と、欠陥候補位置以外の統計量から容易に推定できること、といった特徴があるため、複数回の検査において、特に実欠陥において、複数回の検査において欠陥を多数の検査条件において欠陥候補として検出しやすく、また、検出できていなかったとしても、その特徴量を推定して多次元空間において判定しやすいためである。

一方、１２５−１に格納されている画像ベースの特徴量はこれを満たしていない。そこで、予め１８０−１で判定された結果をもとに、特徴空間に用いる特徴を削減、すなわち、判定に必要のない検査条件からの特徴量を用いずに欠陥判定を行う。これにより、複数条件の検査において、対応関係がとれない欠陥候補があった場合でも、欠陥判定を安定に行うことを可能にする。ここで、１８０−２は、ユーザインターフェース９５０と接続されており、ユーザの教示を入力することもできる。ユーザはユーザインターフェース９５０を介し、検出を希望するＤＯＩを教示することができる。結果出力部１９０では、欠陥判定部２：１８０−２にて判定、あるいは欠陥を分類した結果を出力する。

ユーザインターフェース９５０での教示は欠陥判定部１：１８０−１の教示にも同時に行い、レシピの設定を容易化する。例えば、欠陥判定部１：１８０−１の境界面を最適化する方式としてはサポートベクトルマシンのアルゴリズムを用い、（数３）のＧ（ｋ）を最適化する。同様の方式により、Ｇ（ｋ）の最適化によって、外れ値検出部の境界面７３０が算出され、（数２）のＡ（ｋ）、 Ｂ（ｋ）、Ｃ（ｋ）の最適化により、１３０−１の境界面を設定する。

図１０Ａは本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施例及び変形例１と２における、欠陥検査の処理フローの一例を示す図であり、ここでは、画像取得条件が２条件であった場合の処理フローを示す。先ず画像取得部１１０で、試料上の同一の個所の画像を各画像取得条件にて同時に取得し（Ｓ１０００−１、Ｓ１０００−２）、画像格納バッファ１２０−１、１２０−２へ格納する（Ｓ１０１０−１、Ｓ１０１０−２）。次に、欠陥候補抽出部１３０で各々の条件にて取得した画像から欠陥候補を抽出する（Ｓ１０２０−１、Ｓ１０２０−２）。次に、欠陥候補選択部１４０にて、各画像取得条件の欠陥候補の対応付けと、外れ値算出により、欠陥候補選択を実施する（Ｓ１０３０）。次に、欠陥候補選択部１４０は、制御部１５０を介して画像格納バッファ部１２０へ、部分画像切り出し位置を設定し（Ｓ１０４０）、画像格納バッファ部１２０から画像転送部１６０を介して画像処理部１７０へ部分画像データを転送する（Ｓ１０５０−１、Ｓ１０５０−２）。画像処理部１７０では、各条件の画像を統合し、欠陥候補の画像特徴量を抽出する（Ｓ１０６０）。次いで、欠陥判定部１８０で各検査毎の欠陥候補の座標より、同一欠陥候補で異なる取得条件で検出した欠陥候補の対応付けを行う（Ｓ１０６５）。次に、多次元の特徴量空間にこの対応付けした欠陥候補をプロットし、この多次元の特徴量空間にプロットされた欠陥候補を予め設定されたしきい値と比較して欠陥を判定する欠陥判定、あるいは欠陥と判定した欠陥候補の分類を行い（Ｓ１０７０）、結果出力部１９０から欠陥検出結果を出力する（Ｓ１０８０）。

図１０Ｂは、図１０Ａが１回の検査結果に基づく検査結果であったのに対して、複数回の検査を実行し、これを統合して検査結果を出力するフローの一例である。図１０Ａと異なる箇所のみを説明する。Ｓ１０５０−１及びＳ１０５０−２での画像処理部１７０への画像転送が終了した後、Ｓ１０５５で終了判定を行い、検査が未終了であった場合には、Ｓ１０５９にて画像取得条件を変更して、再度Ｓ１０００−１及びＳ１０００−２の画像取得を行う。Ｓ１０５５における判定の結果検査を終了する場合には、異なる検査で得られた欠陥候補の対応付けを行い（Ｓ１０６５）、Ｓ１０９０で１８０−１において実施する特徴量に基づく統合欠陥候補選択を実施し、Ｓ１０６０で部分画像詳細解析による特徴抽出を行って欠陥判定を実施する欠陥候補、その判定に用いる特徴量、あるいは特徴量の算出に用いた条件付き画像の選択を行い、あとは、図１０Ａのフローと同様に特徴に基づく欠陥判定・分類の処理（Ｓ１０７０）、分類結果出力の処理（Ｓ１０８０）を行う。

図１０Ｃは図１０Ｂの欠陥候補抽出の工程Ｓ１０２０−１とＳ１０２０−２とをハードウェア的に１つのプロセッシングユニットで実施したものである（Ｓ１０２０）。これにより、図７Ａの外れ値検出部において、複数の条件で検出した画像からの欠陥候補で、特徴量の欠落がなく、外れ値検出を行うことが可能になり、感度向上を図ることができる。これ以外は図１０Ｂと同一のフローである。

図１０Ｄは図１０Ｃのフローにあった、画像切り出し欠陥候補選択（Ｓ１３０）から詳細解析後処理部へ画像転送（Ｓ１０５０）までの工程を実施しないフローである。図１０Ｃで説明した処理フローにおいては、統合欠陥候補選択（Ｓ１０９０）は切り出された画像の詳細解析の前処理との位置づけであったが、図１０Ｄに示した処理フローにおいては、統合欠陥候補選択（Ｓ１０９０）において最終的な欠陥判定を実施している。なお、図１０Ａ、及び図１０Ｂで説明した処理フローでも同様に、切りだされた画像による判定（Ｓ１０３０からＳ１０５０−１、Ｓ１０５０−２まで）を割愛し、Ｓ１０９０による判定を最終判定とするモードを備える。

図１０Ｅに示した処理フローは実施例１の変形例２で説明した図１Ｃの構成における処理フロー図を示しており、画像を切り出して詳細解析を行う画像処理部１７０へ転送するまで（Ｓ１０００−１、Ｓ１０００−２からＳ１０５０−１、Ｓ１０５０−２）は図１０Ｂで説明した処理と同一のシーケンスであるが、Ｓ１０６０の部分画像詳細解析による特徴抽出の工程がＳ１０５０−１、Ｓ１０５０−２の工程後に各検査（各画像取得条件ごと）で実施され、図１０Ｂの処理フローにおけるＳ１０７０の最終的な欠陥判定の代わりに、図１０ＥではＳ１０７５の部分画像特徴に基づく欠陥仮判定・分類を各検査（各画像取得条件ごと）で実施している。Ｓ１０７５では欠陥の仮判定とともに、欠陥尤度を算出する。画像撮影条件をＳ１０５９で変更しながら、複数回検査を実施し、それぞれの検査で得られた欠陥候補の対応付けをＳ１０６５で実施したのち、図１Ｃの１８５で実施する、特徴量の変換をＳ１０９４で実施し、Ｓ１０９０で複数の検査で得られた特徴量に基づく統合欠陥判定を実施し、Ｓ１０８０で分類結果を出力する。

図１１は、本発明に係る欠陥検査装置の実施例１及び変形例１と２における、ユーザインターフェース９５０に表示するグラフィックユーザインターフェース（Graphic User Interface: ＧＵＩ）１１００の一例を示す図である。ＧＵＩ：１１００は、各検査欠陥判定結果表示領域１１０１、欠陥候補選択結果表示領域１１０２、統合欠陥判定結果表示領域１１０３を備えて構成されている。

ユーザは、ＧＵＩ：１１００の各検査欠陥判定結果表示領域１１０１に、欠陥判定部２：１８０−２における欠陥判定により得られた結果を示すウェハマップ１１１０を表示させ、欠陥候補選択結果表示領域１１０２に、検査ＩＤ入力領域１１２５にユーザが入力した検査ＩＤごとに、それぞれの検査条件ごとに欠陥判定部１、１４０にて、欠陥候補の外れ値を判定するための特徴空間１１２０や、欠陥候補選択の結果を統合した後に画像処理部１７０へ出力される欠陥候補を示すウェハマップ１１３０を表示させる。また、統合欠陥判定結果表示領域１１０３には、各検査で得られた検査結果を統合して欠陥判定部１８０−１にて、実欠陥と虚報の分類を実施した場合の結果を示すウェハマップ１１４０を表示させる。

評価・教示結果表示領域１１３５は各欠陥候補ＩＤとその評価結果、さらに教示された欠陥属性が表示される領域であり、画面をＧＵＩのポインターで指定することにより、検査ＩＤ入力部１１４５から入力されて指定された検査ＩＤに対応する欠陥候補の画像が、それぞれの検出条件ごとに画像表示領域１１５０に表示される。なお、図では、欠陥候補が検出されなかった条件３では画像が表示されていない。照明・撮像条件表示領域１１４６には、この検査ＩＤにおいて用いられた照明条件や、ウェハの回転方向などの撮影条件が表示される。

教示タイプ選択領域１１６０は教示用の欠陥属性を選択する領域であり、教示タイプ選択領域１１６０に表示されている欠陥属性のいずれかをポインターで指定し、セットボタン１１７０をポインターでクリックすることで指定された欠陥ＩＤに対して欠陥属性を教示する。１１８０は教示ボタンであり、ＧＵＩのポインターでクリックすることで教示された結果に基づき、パラメータ設定部３４０を介して欠陥候補検出部３３０でそれぞれの欠陥属性毎に欠陥と虚報との弁別を行う判別境界を設定する。判別境界の設定方法としては、サポートベクトルマシンや線形判別を用いる。教示を行った結果は、検査条件表示領域１１９５の表示内容で確認可能である。

検査条件表示領域１１９５に表示される情報は、各検査ＩＤの各検査条件の検査に与える寄与度を示している。検査条件表示領域１１９５に表示されるデータ１１９６及び１１９７は教示によって得られた典型的には数４のＧ（ｋ）の値となっている。パラメータ入力領域１１９０にはユーザが手動でパラメータを入力することも可能にしておき、先見的にわかっている各検査の検出条件の基準ばらつきに対するはずれ度合を入力したり、あるいは、特定の検出条件が、特定の欠陥属性の判定には寄与しないなどの情報を入力できるようにする。

本実施例によれば、複数の検出系で検出した大量の画像データのうち欠陥候補を含む局所的な画像データを抽出し統合して処理することにより、データ容量を極端に増やすことなく欠陥検出感度を上げることができ、また、試料の撮像と画像処理とを平行して実行できるので、微小な欠陥を高感度に、かつ、高速に検査することができる。

図１２に示す構成は、実施例２に関する欠陥検査装置の概略の構成を示すブロック図で、実施例１で図１Ｂを用いて説明した構成に対して一部を変更した構成を示す図である。実施例１と同じ番号を付した構成については、実施例１で説明したのと同様な機能を有している。実施例１で説明した図１Ｂに示した構成では、画像取得部１１０の各画像取得ユニット１１０−１、１１０−２、１１０−３にて取得した画像データを欠陥候補抽出部１３０のそれぞれ異なる欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３にて欠陥候補を抽出したが、実施例２における図１２に示した構成では、これを統合した統合欠陥候補抽出部１３５において行う。

統合欠陥候補抽出部１３５の内部には、実施例１における欠陥抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３に相当する各画像データを処理する構成を含むが、欠陥候補を出力する際に、画像取得部１１０の各画像取得ユニット１１０−１、１１０−２、１１０−３のいずれかからの画像で検出された欠陥候補を出力する場合には、別の画像取得ユニットで取得された画像からでは欠陥候補として選択されない場合でも欠陥候補の特徴量を出力するようにしている。また、フローとしては典型的には図１０Ｃ、あるいは図１０Ｄが適用される。
本実施例においても、実施例１の場合と同様な効果を得ることができる。

実施例３における図１３Ａに示した構成は、実施例２において図１２を用いて説明した構成を変形した例である。図１３Ａに示した構成では、画像取得部１１０の各画像取得ユニット１１０−１、１１０−２、１１０−３の入力をバッファ部１２０の各バッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３に格納し、各バッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３から切り出し画像を画像転送部１６０に転送していた。これは、実施例１において図１−２に示した構成で、欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３で独立して欠陥候補を抽出していたため、欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３のいずれかで欠陥候補と判定した場合に、バッファ部１２０の各バッファ１２０−１、１２０−２、１２０−３に記憶しておいた画像から切り出した画像を画像転送部１６０に転送できるようにしていたものであった。

これに対して、実施例１で説明した欠陥候補抽出部１３０の各欠陥候補抽出ユニット１３０−１、１３０−２、１３０−３を統合した統合欠陥候補抽出部１３５に置き換えた図１３Ａに示した構成では、統合欠陥候補抽出部１３５において各画像取得ユニット１１０−１、１１０−２、１１０−３から送られてきた画像から欠陥候補を抽出してこの抽出して欠陥候補を含む周辺の画像を切り出す。そして統合欠陥候補抽出部１３５からは、欠陥候補選択部１４０にこの切り出した欠陥候補とその周囲の画像を転送し、この切り出し画像をバッファ１２０−５に保存する構成をとっている。

図１３Ｂに示した構成は、図１３Ａの構成の変形例である。図１３Ａに示した構成は、実施例１における図１Ｂで説明した構成の異なる実施の形態であったが、図１３Ｂに示した構成は、実施例１において図１Ｃで説明した構成の異なる実施の形態であり、図１Ｃで説明した構成と同様に、欠陥判定部２：１８０−２が欠陥判定部１：１８０−１の前処理として実行され、欠陥判定部２：１８０−１が最終的な欠陥の判定を行う。新規に追加されたバッファ１２５−３、特徴量変更部１８５は、実施例１において図１Ｃで説明したものと同様の動作を行う。

図１６は、欠陥判定部１：１８０−１での欠陥候補の位置ずれ補正の一例を示す。画像取得条件１で取得した画像から検出した欠陥候補のマップ１６１０と、画像取得条件２で取得した画像から検出した欠陥候補のマップ欠陥候補１６２０とから、位置ずれ検出に利用する欠陥候補１６３０、１６４０を選択し、選択した欠陥候補からずれ量を算出する。求めたずれ量を基に、画像取得条件１、２の欠陥候補１６１０、１６２０の位置ずれを補正したマップ１６５０を作成する（１６５０）。ただし、マップ１６５０は必ずしも作成する必要はなく、各欠陥候補について位置ずれを補正したデータを保管するようにすればよい。

上記実施例１から３では、検査装置として暗視野検査装置による実施例を示したが、明視野検査装置、ＳＥＭ式検査装置など、全ての方式の検査装置に適用することができ、複数の画像取得条件として、上記複数の方式の検査装置により画像取得し、欠陥判定を実施する事ができる。

図１４は、画像取得部１１０の構成の別な例として、ＳＥＭ式検査装置１１０”の構成の一例を示す図である。実施例１及び変形例１と２で図２を用いて説明した暗視野式検査装置と同じ、または同等の動作をする部分は同一の番号を付けた。

図１４に示したＳＥＭ式検査装置１１０”の構成において、１４１０は電子ビームを発射する電子線源、１４２０と１４３０は電子線源１４１０から発射された電子ビームを収束させるコンデンサーレンズ、１４４０は収束させた電子ビームの非点収差やアライメントずれを調整する電子線軸調整機、１４８０は非点収差やアライメントずれが調整された電子ビームを通過させるための１次電子線通過穴を有した反射板、１４５０と１４６０は電子ビームを走査する走査ユニット、１４７０は対物レンズ、１４９０は電子ビームが照射されたウェハ２１０で発生した反射電子のうち１次電子線通過穴を有した反射板１４８０で反射された反射電子を検出する反射電子検出器。１４９１及び１４９２は電子ビームが照射されたウェハ２１０で発生した２次電子を検出する２次電子検出器、１５００、１５０１、１５０２はそれぞれ反射電子検出器１４９０、２次電子検出器１４９１、１４９２で反射電子または２次電子を検出して得られた検出信号をデジタル信号に変換するＡ/Ｄコンバータ、２７０は各Ｄ/Ｃコンバータ１５００、１５０１、１５０２から出力された信号を受けて欠陥候補抽出部１３０へこの検出信号を送ると共にＳＥＭ式検査装置１１０”全体を制御する制御部である。

このような構成においてＳＥＭ式検査装置１１０”は、電子線源１４１０から照射された電子ビームはコンデンサーレンズ１４２０、１４３０を通過した後、電子線軸調整器１４４０により非点収差やアライメントずれを補正される。走査ユニット１４５０、１４６０により電子ビームを偏向し、電子ビームを照射する位置を制御された後、電子ビームは対物レンズ１４７０により収束されてウェハ２１０の撮像対象領域１４００に対して照射される。撮像対象領域１４００からはこの結果、２次電子と反射電子が放出され、２次電子および反射電子は１４１０の一次電子線通過穴を有した反射板に衝突し、そこで発生した二次電子が反射電子検出器１４９０で検出される。また、撮像対象領域から発生した２次電子は、２次電子検出器１４９１、１４９２で検出される。その結果、撮像対象領域１４００とそれぞれ3方向の異なる位置に配置した電子検出器により検出する。

反射電子検出器１４９０、及び２次電子検出器１４９１、１４９２で検出された２次電子および反射電子はそれぞれＡ／Ｄコンバータ１５００、１５０１、１５０２でデジタル信号に変換され、制御部２７０へ送られて欠陥候補抽出部１３０へ転送される。電子検出器１４９０、１４９１、１４９２とＡ／Ｄコンバータ１５００、１５０１、１５０２との組合せは、図１Ａ〜Ｃ、図１２、図１３Ａ、図１３Ｂに示した画像取得部１１０の各画像取得ユニット１１０−１、１１０−２、１１０−３と同一のものとみなすことが可能である。また、検出条件としては、ＳＥＭの場合には、電子ビームの加速電圧やウェハ２１０と対物レンズ１４７０間の電位差を含む条件を変更し、同一検査対象を複数回検査することで、これまでと同様の方式により、検査感度を向上させることができる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。

１１０・・・画像取得部 １２０・・・画像格納バッファ １２５・・・特徴量格納バッファ １３０・・・欠陥候補抽出部 １４０・・・欠陥候補選択部 １５０・・・制御部 １６０・・・画像転送部 １７０・・・画像処理部 １８０・・・欠陥判定部 １９０・・・結果出力部 ２１０・・・ウェハ ２２０・・・ステージ ２３０・・・コントローラ ２４０・・・照明系 ２５０・・・検出系 ３１０・・・前処理部 ３２０・・・画像メモリ部 ３３０・・・欠陥候補検出部、３４０・・・パラメータ設定部、３５０・・・制御部、４１０・・・検出画像 ４２０・・・参照画像 ４３０・・・位置合わせ部 ４４０・・・特徴量演算部 ４５０・・・特徴空間形成部 ４６０・・・はずれ画素検出部 ７１０・・・位置ずれ検出・補正部 ７２０・・・欠陥候補対応付け部 ７３０・・・外れ値検出部 ９１０・・・前処理部 ９２０・・・特徴量抽出部 ９３０・・・特徴量記憶部 ９４０・・・欠陥分類部 ９５０・・・ユーザインターフェース。

Claims (12)

1. 試料の同一の領域を異なる複数の画像取得条件で撮像して該試料の同一の領域について
   複数の画像を取得し、
   該取得した前記試料の複数の画像をそれぞれ処理して該複数の画像のそれぞれにおいて
   欠陥候補を抽出し、
   該抽出した欠陥候補の位置情報に基づいて前記取得した複数の画像から前記抽出した欠
   陥候補と該欠陥候補の周辺の画像を含む部分画像を切り出し、
   該切り出した複数の部分画像における欠陥候補の特徴量を求め、
   前記抽出した欠陥候補のうち座標が同じ欠陥候補で前記画像取得条件が異なる条件で検
   出された欠陥候補の対応付けを行い、
   前記欠陥候補を抽出する工程において抽出した欠陥候補の特徴量ベクトルに基づいて多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行い、
   前記判定処理の結果に基づいて想定される欠陥候補の属性ごとに欠陥判定に用いる画像特徴量を絞り込んで前記対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出し、
   該抽出した欠陥の情報を出力する
   ことを特徴とする欠陥検査方法。
2. 請求項１記載の欠陥検査方法であって、前記試料の同一の領域について複数の画像を取
   得することを、前記画像取得条件を変えて複数回行い、前記欠陥の情報を出力する工程に
   おいて、前記画像取得条件を変えて複数回取得した画像から抽出した欠陥候補を対応付け
   して統合し、該統合した欠陥の情報を出力することを特徴とする欠陥検査方法。
3. 試料の同一の領域を異なる複数の画像取得条件で撮像して該試料の同一の領域について
   複数の画像を取得し、
   該取得した複数の画像をそれぞれ処理して該複数の画像のそれぞれにおいて欠陥候補を
   抽出し、
   該抽出した欠陥候補の位置情報に基づいて前記取得した複数の画像から前記抽出した欠
   陥候補と該欠陥候補の周辺の画像を含む部分画像を切り出し、
   前記複数の画像を取得することと前記欠陥候補を抽出することと前記部分画像を切り出
   すことを前記複数の画像取得条件を変えて複数回行い、
   該複数の画像取得条件を変えて複数回撮像して得た画像から前記部分画像を切り出す工
   程において切り出された部分画像に含まれる欠陥候補のうち前記試料上での座標が同じ欠
   陥候補の対応付けを行い、
   前記欠陥候補を抽出する工程において抽出した欠陥候補の特徴量ベクトルに基づいて多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行い、
   前記判定処理の結果に基づいて想定される欠陥候補の属性ごとに欠陥判定に用いる画像特徴量を絞り込んで前記対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出し、
   該抽出した欠陥の情報を出力する
   ことを特徴とする欠陥検査方法。
4. 請求項１又は３に記載の欠陥検査方法であって、前記試料の同一の領域について複数の
   画像を取得することを、画像取得条件が異なる複数の画像取得ユニットを用いて取得する
   ことを特徴とする欠陥検査方法。
5. 請求項１又は３に記載の欠陥検査方法であって、前記対応付けした欠陥候補の中から該
   欠陥候補の座標情報に基づいて虚報を除去し、該虚報を除去した欠陥候補に前記多次元の
   特徴量空間情報を付与することを特徴とする欠陥検査方法。
6. 請求項１又は３に記載の欠陥検査方法であって、前記抽出した欠陥を分類し、該分類し
   た欠陥の情報を出力することを特徴とする欠陥検査方法。
7. 試料の同一の領域を異なる複数の画像取得条件で撮像して該試料の同一の領域について
   複数の画像を取得する画像取得手段と、
   該画像取得手段で取得した前記試料の複数の画像をそれぞれ処理して該複数の画像のそ
   れぞれにおいて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、
   該欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補の位置情報に基づいて前記画像取得手段で取得
   した複数の画像から前記抽出した欠陥候補と該欠陥候補の周辺の画像を含む部分画像を切
   り出す部分画像切り出し手段と、
   該部分画像切り出し手段で切り出した複数の部分画像における欠陥候補の特徴量を求め
   る特徴量算出手段と、
   前記欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補のうち座標が同じ欠陥候補で前記画像取得条
   件が異なる条件で検出された欠陥候補の対応付けを行う欠陥候補対応付け手段と、
   前記欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補の特徴量ベクトルに基づいて多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行う第１の欠陥判定手段と、
   前記第１の欠陥判定手段における判定処理の結果に基づいて想定される欠陥候補の属性ごとに欠陥判定に用いる画像特徴量を絞り込んで前記欠陥候補対応付け手段により対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、
   該欠陥抽出手段で抽出した欠陥の情報を出力する出力手段と
   を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
8. 請求項７記載の欠陥検査装置であって、前記画像取得手段は、前記試料の同一の領域に
   ついて複数の画像を取得することを前記画像取得条件を変えて複数回行い、前記欠陥抽出
   手段において、前記画像取得手段で画像取得条件を変えて複数回取得した画像から抽出し
   た欠陥候補を対応付けして統合し、前記出力手段は、前記欠陥抽出手段で統合した欠陥の
   情報を前記出力手段から出力することを特徴とする欠陥検査装置。
9. 試料の同一の領域を異なる複数の画像取得条件で撮像して該試料の同一の領域について
   複数の画像を取得する画像取得手段と、
   該画像取得手段で取得した複数の画像をそれぞれ処理して該複数の画像のそれぞれにお
   いて欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出手段と、
   該欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補の位置情報に基づいて前記画像取得手段で取得
   した複数の画像から前記抽出した欠陥候補と該欠陥候補の周辺の画像を含む部分画像を切
   り出す部分画像切り出し手段と、
   前記画像取得手段と前記欠陥候補抽出手段と部分画像切り出し手段とを制御して前記画像取得手段で複数の画像を取得することと前記欠陥候補抽出手段で欠陥候補を抽出することと前記部分画像切り出し手段で部分画像を切り出すこととを前記複数の画像取得条件を変えて複数回実行する制御手段と、
   該制御手段で制御して前記画像取得手段の複数の画像取得条件を変えて複数回撮像して
   得た画像から前記部分画像切り出し手段により切り出された部分画像に含まれる欠陥候補
   のうち前記試料上での座標が同じ欠陥候補の対応付けを行う欠陥候補対応付け手段と、
   前記欠陥候補抽出手段で抽出した欠陥候補の特徴量ベクトルに基づいて多次元空間に判別境界を設定した判定処理を行う第１の欠陥判定手段と、
   前記第１の欠陥判定手段における判定処理の結果に基づいて想定される欠陥候補の属性ごとに欠陥判定に用いる画像特徴量を絞り込んで前記欠陥候補対応付け手段により対応付けした欠陥候補の中から欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、
   該欠陥抽出手段で抽出した欠陥の情報を出力する出力手段と
   を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
10. 請求項７又は９に記載の欠陥検査装置であって、前記画像取得手段は画像取得条件が異
    なる複数の画像取得ユニットを有することを特徴とする欠陥検査装置。
11. 請求項７又は９に記載の欠陥検査装置であって、前記特徴量算出手段は、前記欠陥候補
    対応付け手段で対応付けした欠陥候補の中から該欠陥候補の座標情報に基づいて虚報を除
    去し、該虚報を除去した欠陥候補に前記多次元の特徴量空間情報を付与することを特徴と
    する欠陥検査装置。
12. 請求項７又は９に記載の欠陥検査方法であって、前記欠陥抽出手段は、更に、前記抽出
    した欠陥を分類し、前記出力手段は該分類した欠陥の情報を出力することを特徴とする欠
    陥検査装置。

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