JP7273748B2 - 検査装置、検査方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、半導体装置の製造に使用されるマスクの欠陥を検出可能な検査装置に関する。

半導体装置に設けられる回路パターンの検査においては、正しい状態か否かを評価する基準となる基準画像と、実際に取得された被検査画像とを比較、演算することによって、両者の差分画像を生成する処理が行われる。被検査画像に欠陥が全く存在しない場合、差分画像はほぼ一定の階調を有する平坦な画像となる。一方、欠陥が存在する場合、差分画像には、その欠陥と同じ位置に、周囲に対して顕著な明暗の変化を持つパターンが出現する。

被検査画像には、原理上避けられない原因や、検査時の環境に起因して、位置ずれ、及び空間的な歪みが含まれる。この場合、上述のように生成した差分画像には、本来欠陥ではないにも関わらず、周囲に対して顕著な明暗の変化を持つ擬似欠陥と呼ばれるパターンが生じ得る。

疑似欠陥による欠陥の誤検出を抑制するために、回路パターンの比較によって位置ずれ及び歪みを計測、推定する様々な手法が提案されている。しかしながら、基準画像がデータベースから作成される場合、基準画像と被検査画像との間に輝度差が生じる場合があり、当該輝度差に起因して、位置ずれや空間的な歪みが精度良く推定されない可能性がある。

特許第３９６５１８９号公報 特許第５７７１５６１号公報 特開２０１９－１５８４０５号公報

本発明が解決しようとする課題は、基準画像と被検査画像との間に輝度差がある場合にも欠陥の誤検出を抑制することができる検査装置、検査方法、及びプログラムを提供することを目的とする。

実施形態によれば、検査装置は、第１画像に対応する第２画像を生成する画像生成装置と、上記第１画像に対する上記第２画像の欠陥を検出する画像欠陥検出装置と、を備える。上記画像欠陥検出装置は、上記第１画像と上記第２画像とで輝度の変化量が相関する第１部分領域を抽出し、上記第１部分領域において、上記第１画像の輝度を上記第２画像の輝度に対して補正する。上記第１部分領域は、エッジ領域である。

第１実施形態に係る検査装置の全体構成の一例を説明するためのブロック図。 第１実施形態に係る検査装置の実画像データ生成装置のハードウェア構成の一例を説明するための模式図。 第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置のハードウェア構成の一例を説明するためのブロック図。 第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置の機能構成の一例を説明するためのブロック図。 第１実施形態に係る検査装置の全体動作の一例を説明するためのフローチャート。 第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置における画像欠陥検出動作の一例を説明するためのフローチャート。 第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置における補正動作の一例を模式的に説明するためのダイアグラム。 第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置における被検査画像データ及び参照画像データの違いを説明するための模式図。 第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置におけるエッジ領域抽出動作及び輝度補正動作の一例を説明するためのダイアグラム。 第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置における歪み量推定動作の一例を説明するための模式図。 第２実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置におけるエッジ領域抽出動作の一例を説明するためのダイアグラム。 変形例に係る検査装置の実画像データ生成装置のハードウェア構成の一例を説明するための模式図。

以下、図面を参照して実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一の機能及び構成を有する構成要素については、共通する参照符号を付す。

１． 第１実施形態
第１実施形態に係る検査装置について説明する。

第１実施形態に係る検査装置は、例えば、半導体装置の欠陥を検査する欠陥検査装置を含む。半導体装置は、例えば、ＮＡＮＤ型フラッシュメモリ等の半導体記憶装置を含む。

１．１ ハードウェア構成
まず、第１実施形態に係る検査装置のハードウェア構成について説明する。

１．１．１ 全体構成
第１実施形態に係る検査装置の全体構成について説明する。

図１は、第１実施形態に係る検査装置の全体構成の一例を示すブロック図である。図１に示すように、検査装置１は、実画像データ生成装置１０と、設計画像データ生成装置３０と、画像欠陥検出装置５０と、を備える。

実画像データ生成装置１０は、例えば、半導体装置（図示せず）上に転写されたパターンの電子画像を実画像データとして生成可能な走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ：Scanning electron Microscope）としての機能を有する。実画像データ生成装置１０は、生成した実画像データを画像欠陥検出装置５０に送出する。

設計画像データ生成装置３０は、半導体装置上に転写されるパターンの設計データに基づき、当該パターンの設計画像データを生成する機能を有する。設計データは、例えば、ＣＡＤ（Computer-aided design）データ等の形式で予め設計画像データ生成装置３０内に記憶される。設計画像データ生成装置３０は、当該設計データを画像欠陥検出装置５０における画像欠陥処理に適用可能なデータ形式（設計画像データ）に変換した後、画像欠陥検出装置５０に送出する。

画像欠陥検出装置５０は、実画像データ生成装置１０から実画像データを、設計画像データ生成装置３０から設計画像データをそれぞれ受ける。画像欠陥検出装置５０は、実画像データと設計画像データとの組、を被検査画像データと参照画像データとの組とみなす。被検査画像データとは、欠陥検出の対象となる画像データであることを示す。参照画像データとは、被検査画像データについて欠陥検出を行う際の基準となる画像データであることを示す。画像欠陥検出装置５０は、被検査画像データと、当該被検査画像データに対応する参照画像データと、を比較することにより、被検査画像データに存在する欠陥を検出する。そして、画像欠陥検出装置５０は、被検査画像データに検出された欠陥に基づき、パターンに存在する欠陥を特定する。このような実画像データ及び設計画像データの使用方法は、ダイとデータベースとの比較（ＤＢ（Die to database）比較）とも呼ばれる。

１．１．２ 実画像データ生成装置のハードウェア構成
次に、第１実施形態に係る検査装置の実画像データ生成装置のハードウェア構成について説明する。

図２は、第１実施形態に係る実画像データ生成装置のハードウェア構成を説明するための模式図である。図２では、実画像データ生成装置１０の一例として、ＳＥＭのハードウェア構成が模式的に示されている。

図２に示すように、実画像データ生成装置１０は、例えば、電子源１０２と、複数の集束レンズ１０３及び１０４と、複数の走査コイル１０５及び１０６と、対物レンズ１０７と、ステージ１０８と、センサ１０９と、を備え、これらがチャンバ１０１内に格納され構成されている。

電子源１０２から射出された電子線は、加速された後に集束レンズ１０３及び１０４、並びに対物レンズ１０７によって、ステージ１０８上に載置された半導体装置１１０の表面に電子スポットとして集束する。走査コイル１０５及び１０６は、半導体装置１１０上における電子スポットの位置を制御する。

センサ１０９は、例えば、半導体装置１１０上から反射した電子を検出する。実画像データ生成装置１０は、検出された電子を図示しないプロセッサにおいて処理し、半導体装置１１０上のパターンに係る実画像データ（すなわち、図示しないマスクによってパターンが転写された半導体装置１１０の電子像）を生成する。生成された実画像データは、画像欠陥検出装置５０に送出される。

１．１．３ 画像欠陥検出装置のハードウェア構成
次に、第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置のハードウェア構成について説明する。図３は、第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置のハードウェア構成を説明するためのブロック図である。

図３に示すように、画像欠陥検出装置５０は、制御部５１、記憶部５２、表示部５３、ドライブ５４、及び通信部５５を備えている。

制御部５１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等を含み、画像欠陥検出装置５０全体の動作を制御する。

記憶部５２は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の補助記憶装置である。記憶部５２には、画像欠陥検出装置５０で実行される画像欠陥検出プログラム５２１が記憶される。また、記憶部５２には、画像欠陥検出プログラム５２１が実行される際に必要な入力情報として、例えば、参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３が記憶される。

画像欠陥検出プログラム５２１は、被検査画像データ５２３から、参照画像データ５２２に対して有意に相違する点を欠陥として検出する画像欠陥検出処理を、画像欠陥検出装置５０に実行させるためのプログラムである。なお、画像欠陥検出処理の詳細については、後述する。

表示部５３は、例えば、表示画面（例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）又はＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等）等を含む。表示部５３は、制御部５１によって実行された画像欠陥検出プログラム５２１の実行結果をユーザに出力する。

ドライブ５４は、例えば、ＣＤ（Compact Disk）ドライブ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）ドライブ等であり、記憶媒体５４１に記憶されたプログラムを読込むための装置である。ドライブ５４の種類は、記憶媒体５４１の種類に応じて適宜選択されてよい。上記画像欠陥検出プログラム５２１は、この記憶媒体５４１に記憶されていてもよい。

記憶媒体５４１は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。画像欠陥検出装置５０は、この記憶媒体５４１から、画像欠陥検出プログラム５２１を取得してもよい。

通信部５５は、画像欠陥検出装置５０と、実画像データ生成装置１０及び設計画像データ生成装置３０を含む外部と、の通信を司る通信インタフェースである。通信部５５は、例えば、実画像データ及び設計画像データを外部から受け、記憶部５２に記憶させる。また、通信部５５は、画像欠陥検出プログラム５２１の実行結果として生成された比較結果を外部に出力する。

１．２ 機能構成
次に、第１実施形態に係る検査装置の機能構成について説明する。

１．２．１ 画像欠陥検出装置の機能構成
第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置の機能構成について説明する。

画像欠陥検出装置５０の制御部５１は、例えば、記憶部５２に記憶された画像欠陥検出プログラム５２１をＲＡＭに展開（load）する。そして、制御部５１は、ＲＡＭに展開された画像欠陥検出プログラム５２１をＣＰＵにより解釈及び実行して、各構成要素を制御する。

図４は、第１実施形態に係る検査装置の画像欠陥検出装置の機能構成のうち、画像欠陥検出処理に係る部分を説明するためのブロック図である。

図４に示すように、画像欠陥検出装置５０は、参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３に基づいて画像欠陥検出処理を実行する際、グローバルシフト量推定部５０１、ローカルシフト量推定部５０２、歪み量推定部５０３、エッジ領域抽出部５０４、補正部５０５、及び比較部５０６を備えるコンピュータとして機能する。なお、以下の説明では、参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３は、互いに交差するＸ軸及びＹ軸から構成されるＸＹ平面上に展開される画素の輝度値の集合であるものとして説明する。より具体的には、参照画像データ５２２の座標（ｘ、ｙ）における輝度値は、Ｉ_Ｒ（ｘ、ｙ）と表し、被検査画像データ５２３の座標（ｘ、ｙ）における輝度値は、Ｉ_Ｓ（ｘ、ｙ）と表す。

グローバルシフト量推定部５０１及びローカルシフト量推定部５０２は、２つの画像データ間の誤差を最も小さくするシフト量Ｓを推定する機能を有する。より具体的には、例えば、グローバルシフト量推定部５０１及びローカルシフト量推定部５０２は、以下の式（１）にしたがって評価値Ｅを算出する。

ここで、２つの画像データの評価範囲は、Ｎ×Ｎ個の画素により構成される範囲（０≦ｘ、ｙ≦Ｎ－１）であるとする。

グローバルシフト量推定部５０１及びローカルシフト量推定部５０２は、算出した評価値Ｅを最小にするシフト量Ｓ＝（ｓ_ｘ、ｓ_ｙ）を推定する。これにより、一方の画像データを他方の画像データに対しシフトさせた場合に、２つの画像データの評価範囲全体における輝度差が最も整合するシフト量Ｓが推定される。このような２つの画像データ間の線形マッチング手法は、ＳＳＤ（Sum of squared difference）マッチングとも呼ばれ、ＳＳＤマッチングによって算出される評価値Ｅは、ＳＳＤ値とも呼ばれる。なお、以下に説明する通り、シフト量Ｓは、例えば、グローバルシフト量Ｓ１及びローカルシフト量Ｓ２を含む。

グローバルシフト量推定部５０１は、上述のＳＳＤマッチングを参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３の全体に適用して、グローバルシフト量Ｓ１＝（ｓ１_ｘ、ｓ１_ｙ）を推定する。グローバルシフト量推定部５０１は、グローバルシフト量Ｓ１を補正部５０５に送出する。

ローカルシフト量推定部５０２は、補正部５０５によって補正された参照画像データ（第２補正済み参照画像データ）を受ける。そして、ローカルシフト量推定部５０２は、上述のＳＳＤマッチングを、第２補正済み参照画像データ及び被検査画像データ５２３の部分領域に適用して、ローカルシフト量Ｓ２を推定する。例えば、ローカルシフト量推定部５０２は、第２補正済み参照画像データ及び被検査画像データ５２３の各々をＭ_１個の部分領域に等分割し、当該分割されたＭ_１個の部分領域のうち、後述するエッジ領域情報Ｒｅに対応する画素を含むＭ_２個の部分領域の各々について、当該エッジ領域情報Ｒｅに対応する画素のみを用いたＳＳＤマッチングを適用する（Ｍ_１、Ｍ_２は自然数で、Ｍ_１≧Ｍ_２）。これにより、ローカルシフト量推定部５０２は、Ｍ_２個のローカルシフト量Ｓ２（Ｓ２_１＝（ｓ２_ｘ１、ｓ２_ｙ１）、Ｓ２_２＝（ｓ２_ｘ２、ｓ２_ｙ２）、…、及びＳ２_Ｍ２＝（ｓ２_ｘＭ２、ｓ２_ｙＭ２））を推定する。ローカルシフト量推定部５０２は、ローカルシフト量Ｓ２を歪み量推定部５０３に送出する。

歪み量推定部５０３は、ローカルシフト量推定部５０２から受けたＭ_２個のローカルシフト量Ｓ２に基づき、歪み量ベクトルＣ_ｄを推定する。歪み量ベクトルＣ_ｄは、２つの画像データ間の対応する画素間の位置の歪み量ｄを任意の次数の多項式で表現した場合の係数を、ベクトル形式で表現したものである。具体的には、例えば、歪み量ｄが二次の多項式で表現される場合、歪み量ベクトルＣ_ｄは、６個の係数（ｃ_ｄ１、ｃ_ｄ２、ｃ_ｄ３、ｃ_ｄ４、ｃ_ｄ５、ｃ_ｄ６）からなる列ベクトルとして表現される。この場合、画像データ内の任意の位置（ｘ、ｙ）における画素の位置の歪み量ｄ＝（ｄ_ｘ（ｘ、ｙ）、ｄ_ｙ（ｘ、ｙ））は、係数ｃ_ｄ１～ｃ_ｄ６を用いて、以下の式（２）にしたがって算出される。

歪み量推定部５０３は、推定した歪み量ベクトルＣ_ｄを補正部５０５に送出する。なお、歪み量ベクトルＣ_ｄの推定手法の詳細については、後述する。

エッジ領域抽出部５０４は、補正部５０５によって補正された参照画像データ（第１補正済み参照画像データ）を受ける。そして、エッジ領域抽出部５０４は、第１補正済み参照画像データと被検査画像データ５２３とに基づき、第１補正済み参照画像データ内の隣り合う画素間の輝度差が有意に変化する画素を含む領域を、エッジ領域として抽出する。エッジ領域抽出部５０４は、抽出したエッジ領域を示す情報を、エッジ領域情報Ｒｅとして補正部５０５に送出する。エッジ領域情報Ｒｅは、例えば、ローカルシフト量Ｓ２が推定されるＭ_２個の部分領域内に含まれる。なお、エッジ領域情報の抽出手法の詳細については、後述する。

補正部５０５は、シフト量補正部５０５－１と、輝度補正部５０５－２と、を含む。

シフト量補正部５０５－１は、グローバルシフト量推定部５０１からグローバルシフト量Ｓ１を受けると、当該グローバルシフト量Ｓ１を参照画像データ５２２に適用し、第１補正済み参照画像データを生成する。補正部５０５は、生成した第１補正済み参照画像データをエッジ領域抽出部５０４に送出する。

輝度補正部５０５－２は、エッジ領域抽出部５０４からエッジ領域情報Ｒｅを受けると、第１補正済み参照画像データのうちエッジ領域情報Ｒｅに対応する領域における輝度値を用いて輝度を補正し、第２補正済み参照画像データを生成する。補正部５０５は、第２補正済み参照画像データをローカルシフト量推定部５０２に送出する。

また、シフト量補正部５０５－１は、歪み量推定部５０３から歪み量ベクトルＣ_ｄを受けると、当該歪み量ベクトルＣ_ｄを、第１補正済み参照画像データのうちエッジ領域情報Ｒｅに対応する領域に適用し、第３補正済み参照画像データを生成する。補正部５０５は、第３補正済み参照画像データを比較部５０６に送出する。

なお、補正部５０５は、第１補正済み参照画像データ及び第２補正済み参照画像データが整数グリッドの画像データとなるようにリマッピング（再配置）してもよい。リマッピング手法としては、正順方向のリマッピングに限らず、逆方向のリマッピングが適用可能である。正順方向のリマッピングは、例えば、補正済み参照画像データを実数グリッドから整数グリッドとなるように変換する手法である。また、逆方向のリマッピングは、整数グリッドの補正前参照画像データから補間によって実数の輝度値を求め、これを整数グリッドの補正済み参照画像データに変換する手法である。逆方向のリマッピングは、正順方向のリマッピングと同等に演算量を軽減させつつ、正順方向のリマッピングよりも量子化誤差を低減可能である。

比較部５０６は、第３補正済み参照画像データを補正部５０５から受けると、当該第３補正済み参照画像データと、被検査画像データ５２３とを比較し、当該比較結果をユーザに提示する。より具体的には、例えば、比較部５０６は、第３補正済み参照画像データと、被検査画像データ５２３との画素毎の輝度値の差分をＸＹ平面上にマッピングし、当該輝度値の差分が所定の閾値より大きい点を欠陥部分として抽出する。比較部５０６は、抽出された欠陥部分と共に、ＸＹ平面上にマッピングされた輝度値の差分の画像データを比較結果としてユーザに提示する。

なお、図４では図示が省略されているが、グローバルシフト量推定部５０１によるグローバルシフト量Ｓ１の推定処理、又はローカルシフト量推定部５０２によるローカルシフト量Ｓ２の推定処理に先立ち、参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３に対して、推定用前処理が施されてもよい。例えば、推定用前処理は、主として２つの画像データに含まれるノイズを低減するノイズフィルタとして機能する。具体的には、例えば、推定用前処理にはガウシアンブラー（Gaussian blur）処理が適用可能である。

また、図４では図示が省略されているが、比較部５０６による比較処理に先立ち、参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３に対して、比較用前処理が施されてもよい。例えば、比較用前処理は、推定用前処理と同様、主として２つの画像データに含まれるノイズを低減するノイズフィルタとして機能する。具体的には、例えば、比較用前処理にはＮＬＭ（Non-local means）処理が適用可能である。なお、推定用前処理に適用されるノイズ除去処理（例えば、ガウシアンブラー処理）と、比較用前処理に適用されるノイズ除去処理（例えば、ＮＬＭ処理）とは、重複して適用されない。

１．２ 動作
次に、第１実施形態に係る検査装置の動作について説明する。

１．２．１ 検査装置の全体動作
まず、第１実施形態に係る検査装置の全体動作について説明する。

図５は、第１実施形態に係る検査装置の全体動作を説明するためのフローチャートである。図５に示すように、当該全体動作は、主としてＤＢ比較に適用される。

ステップＳＴ１において、設計画像データ生成装置３０は、検査対象のパターンの設計データに基づき、設計画像データを生成する。設計画像データ生成装置３０は、生成した設計画像データを画像欠陥検出装置５０に送出する。

ステップＳＴ３において、実画像データ生成装置１０は、検査対象の半導体装置１１０をステージ１０８に載置し、電子源１０２から電子線を射出することにより、半導体装置１１０上に転写されたパターンの実画像データを生成する。実画像データ生成装置１０は、生成した実画像データを画像欠陥検出装置５０に送出する。

ステップＳＴ５において、画像欠陥検出装置５０は、ステップＳＴ１において生成された設計画像データを参照画像データ５２２として、ステップＳＴ３において生成された実画像データを被検査画像データ５２３として記憶部５２に記憶し、画像欠陥検出処理を実行する。

以上で、全体動作が終了する。

１．２．２ 画像欠陥検出動作
次に、上述した第１実施形態に係る検査装置における全体動作のうち、画像欠陥検出動作について説明する。

１．２．２．１ フローチャート
第１実施形態に係る画像欠陥検出装置における画像欠陥検出動作のフローチャートについて、図６を用いて説明する。図６は、図５において示したステップＳＴ４の詳細を説明するものである。

図６に示すように、ステップＳＴ１１において、制御部５１は、グローバルシフト量推定部５０１として機能し、参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３の全体に対してＳＳＤマッチングを実行し、グローバルシフト量Ｓ１を推定する。なお、制御部５１は、グローバルシフト量Ｓ１の推定に先立ち、推定用前処理を実行してもよい。具体的には、制御部５１は、参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３の各々についてガウシアンブラー処理を適用してもよい。

ステップＳＴ１２において、制御部５１は、シフト量補正部５０５－１として機能し、ステップＳＴ１１において推定されたグローバルシフト量Ｓ１に基づいて、第１補正済み参照画像データを生成する。

ステップＳＴ１３において、制御部５１は、エッジ領域抽出部５０４として機能し、第１補正済み参照画像データのエッジ領域を抽出して、エッジ領域情報Ｒｅを生成する。

ステップＳＴ１４において、制御部５１は、輝度補正部５０５－２として機能し、ステップＳＴ１２において生成されたエッジ領域情報Ｒｅに基づいて、第２補正済み参照画像データを生成する。

ステップＳＴ１５において、制御部５１は、ローカルシフト量推定部５０２として機能し、第２補正済み参照画像データ及び被検査画像データ５２３のうちの、エッジ領域情報Ｒｅに対応する領域に対してＳＳＤマッチングを実行し、Ｍ_２個のローカルシフト量Ｓ２を推定する。具体的には、制御部５１は、被検査画像データ５２３と、ステップＳＴ１４において生成された第２補正済み参照画像データと、をいずれもＭ_１個の部分領域に分割する。制御部５１は、分割されたＭ_１個の部分領域のうち、ステップＳＴ１３において抽出されたエッジ領域に対応するＭ_２個の部分領域の各々について、エッジ領域情報Ｒｅに対応する画素を用いてＳＳＤマッチングを実行し、Ｍ_２個のローカルシフト量Ｓ２を推定する。

ステップＳＴ１６において、制御部５１は、歪み量推定部５０３として機能し、ステップＳＴ１５において推定されたＭ_２個のローカルシフト量Ｓ２に基づいて、第２補正済み参照画像データの被検査画像データ５２３に対する歪み量ベクトルＣ_ｄを推定する。

ステップＳＴ１７において、制御部５１は、シフト量補正部５０５－１として機能し、ステップＳＴ１５において推定された歪み量ベクトルＣ_ｄに基づいて第２補正済み参照画像データの位置を更に補正し、第３補正済み参照画像データを生成する。

ステップＳＴ１８において、制御部５１は、比較部５０６として機能し、ステップＳＴ１７において生成された第３前処理済み参照画像データと、被検査画像データ５２３とを比較し、比較結果をユーザに提示する。なお、制御部５１は、比較処理に先立ち、比較用前処理を実行してもよい。具体的には、制御部５１は、第２補正済み参照画像データ及び被検査画像データ５２３の各々についてＮＬＭ処理を適用してもよい。

以上で、画像欠陥検出動作が終了する。

１．２．２．２ 補正動作
次に、第１実施形態に係る画像欠陥検出装置における画像欠陥検出動作のうち、補正動作について説明する。

図７は、第１実施形態に係る画像欠陥検出装置における参照画像データの補正動作を模式的に説明するためのダイアグラムである。図７は、図６において説明したステップＳＴ１２及びＳＴ１７に対応する。図７では、一例として、参照画像データ５２２について２回の補正が実行された際の補正前後の画素の位置の変化が、１次元（ｘ軸方向）について模式的に示される。図７の例では、横軸に被検査画像データ５２３の画素の位置ｘが示され、縦軸に被検査画像データ５２３に対応する参照画像データ５２２（第１補正済み参照画像データ、及び第３補正済み参照画像データを含む）の画素の位置ｘ’が示される。

図７に示すように、補正前の参照画像データ５２２と被検査画像データ５２３との間には、線Ｌ１に示されるような位置ずれが存在し得る。すなわち、位置ずれの要因は、シフト量ｓ_ｘと歪み量ｄ_ｘ（ｘ、ｙ）との２つに大別され、これらを用いて位置ｘ及びｘ’は以下の式（３）のように対応付けられる。

ここで、シフト量ｓ_ｘは、画素の位置によらず、画像データ全体にわたり一様に生じるずれ量を示し、歪み量ｄ_ｘ（ｘ、ｙ）は、画素の位置に依存して生じる（画素の位置に対して非線形な）ずれ量を示している。

補正部５０５は、上述のシフト量ｓ_ｘを除去することにより、第１補正済み参照画像データを生成する。すなわち、第１補正済み参照画像データと被検査画像データ５２３との間には、線Ｌ２に示されるように歪み量ｄ_ｘ（ｘ、ｙ）が存在し得る。

補正部５０５は、上述の歪み量ｄ_ｘ（ｘ、ｙ）を更に除去することにより、第３補正済み参照画像データを生成する。シフト量ｓ_ｘ及び歪み量ｄ_ｘ（ｘ、ｙ）が除去されれば、理想的には、線Ｌ３に示されるようにｘ’＝ｘとなり、第３補正済み参照画像データと被検査画像データとは完全に一致し得る。

１．２．２．３ エッジ領域抽出動作及び輝度補正動作
次に、エッジ領域抽出動作及び輝度補正動作について説明する。

図８は、第１実施形態に係る画像欠陥検出装置における被検査画像データ及び参照画像データの違いを説明するための模式図である。図８では、ラインアンドスペースの回路パターンをＳＥＭ画像として取得した場合における、被検査画像データ５２３と参照画像データ５２２とがそれぞれ左部（図８（Ａ））及び右部（図８（Ｂ））に示される。

図８（Ａ）に示すように、ＳＥＭ画像として取得される被検査画像データ５２３は、パターンのエッジ部分に、２次電子強度や反射電子強度の高い帯状の領域ＷＢが現れる。当該領域ＷＢは、ホワイトバンドとも呼ばれ、被検物材料、エッジの傾き、線幅、回路パターン等、種々の要素によって変化し得る。

一方、図８（Ｂ）に示すように、設計画像データとして生成される参照画像データ５２２には、ラインアンドスペースの回路パターンに関する情報は含まれるものの、計算コスト等の制約上、最終的な露光パターン等の詳細な情報まで含めることが困難である。このため、上述したような領域ＷＢのような、被検査画像データ５２３には実際に現れる複雑な輝度パターンまで再現された参照画像データ５２２を生成することは困難である。したがって、被検査画像データ５２３よりも単純な輝度パターンとなる場合が多い。つまり、ＳＥＭ画像のＤＢ比較においては、比較対象の回路パターンが同一であったとしても、被検査画像データ５２３と参照画像データ５２２とで互いに異なる輝度パターンとなる可能性がある。

しかしながら、被検査画像データ５２３と参照画像データ５２２とで輝度パターンが異なる場合、ＳＳＤマッチングの精度が低下し得る。より具体的には、上述のＳＳＤマッチングの評価値Ｅに関する（１）式において、真のシフト量Ｓ＝（ｓ_ｘ、ｓ_ｙ）近傍では、以下の式（４）が成り立つことが要求される。

式（４）を満たすためには、全ての画素について、項Ａ＝［Ｉ_Ｓ（ｉ－ｓ_ｘ，ｊ－ｓ_ｙ）－Ｉ_Ｒ（ｉ，ｊ）］又は項Ｂ＝∂Ｉ_Ｓ（ｉ－ｓ_ｘ，ｊ－ｓ_ｙ）／∂ｓ_ｘのいずれかが０と見なせることが要求される。

全ての画素のうち、回路パターンのエッジ領域以外の領域（例えば、回路パターンが存在しない領域、又は回路パターン内の部分等）の画素は、その周辺の画素との間で輝度値がほとんど変化しない。このため、回路パターンのエッジ領域以外の領域の画素については、項Ａの大小に関わらず式（４）の項Ｂが０となり、輝度補正をしなくても式（４）を満たし得る。

一方、全ての画素のうち、回路パターンのエッジ領域（つまり、回路パターンが有る領域と無い領域との境界）の画素は、その周辺の画素との間で輝度の変化量が大きくなるため、式（４）の項Ｂは０とならない場合が想定される。このため、回路パターンのエッジ領域の画素については、項Ａを０に近づけるような輝度補正が必要となり得る。具体的には、輝度補正部５０５－２は、回路パターンのエッジ領域において、Ｉ_Ｓ（ｉ－ｓ_ｘ，ｊ－ｓ_ｙ）＝Ｉ_Ｒ（ｉ，ｊ）となるように、エッジ領域における参照画像データ５２２の輝度Ｉ_Ｒ（ｉ，ｊ）を補正することが好ましい。

図９は、第１実施形態に係る画像欠陥検出装置におけるエッジ領域抽出動作及び輝度補正動作を説明するためのダイアグラムであり、図８のＩＸＡ－ＩＸＡ線に沿った被検査画像データと、ＩＸＢ－ＩＸＢ線に沿った参照画像データとの特性値が示される。

具体的には、図９の上部（図９（Ａ））には、参照画像データ５２２の輝度を補正する前の、被検査画像データ５２３及び参照画像データ５２２の輝度がＹ方向に沿って変化する様子が、それぞれ線Ｌ４及びＬ５として示される。図９の中央部（図９（Ｂ））には、図９（Ａ）に示されるような被検査画像データ５２３と参照画像データ５２２との間の、Ｙ方向に沿った輝度の変化量の相関係数Ｃが線Ｌ６として示される。図９の下部（図９（Ｃ））には、図９（Ｂ）に示されるような相関係数に基づいて参照画像データ５２２の輝度を補正した後の、被検査画像データ５２３及び参照画像データ５２２の輝度のＹ方向に沿った変化が、それぞれ線Ｌ４及びＬ５’として示される。

図９（Ａ）に示すように、被検査画像データ５２３に対応する線Ｌ４は、実画像データに基づく輝度パターンとなるため、上述のホワイトバンドの影響等により、回路パターン上の輝度よりも、エッジ領域の輝度が高くなっている。一方、輝度補正前の参照画像データ５２２に対応する線Ｌ５は、回路パターン上で輝度が最大値となり、かつ回路パターン外の領域で最小値となるような、ホワイトバンドが現れない単純な輝度パターンとなっている。

図９（Ｂ）に示すように、エッジ領域抽出部５０４は、被検査画像データ５２３と参照画像データ５２２との間の、Ｙ方向に沿った輝度変化の相関係数Ｃを算出する。エッジ領域抽出部５０４は、例えば、相関係数Ｃが閾値Ｃｔよりも大きい区間を相関が有る区間とみなし、当該区間を輝度補正対象の区間（すなわち、エッジ領域）として抽出する。閾値Ｃｔは、相関係数Ｃが－１以上１以下の間で定義され、相関係数Ｃが０の場合無相関であることを示す場合、０より大きく、かつ１以下の実数である（０＜Ｃｔ≦１）。

図９（Ｃ）に示すように、輝度補正部５０５－２は、輝度補正対象の区間として抽出された区間を示すエッジ領域情報Ｒｅをエッジ領域抽出部５０４から受けると、ゲインα及びオフセットβを用いて、以下の式（５）に示すような線形の補正を行う。

ここで、Ｉ_Ｒ及びＩ_Ｒ’はそれぞれ、補正前及び補正後の参照画像データ５２２の輝度である。

より具体的には、輝度補正部５０５－２は、輝度補正対象の区間において、参照画像データ５２２の輝度の平均及び標準偏差が、被検査画像データ５２３の輝度の平均及び標準偏差と一致するように、参照画像データ５２２の輝度を線形に補正する。

以上により、エッジ領域抽出動作及び輝度補正動作が終了する。

１．２．２．４ 歪み量推定動作
次に、歪み量推定動作について説明する。

図１０は、第１実施形態に係る画像欠陥検出装置における歪み量推定動作を説明するための模式図である。図１０では、第２補正済み参照画像データの部分領域毎の代表的な歪み量ｄと、ローカルシフト量Ｓ２との関係が模式的に示される。図１０の例では、第２補正済み参照画像データは、Ｍ_１＝２５個の部分領域に分割され、当該２５個の部分領域のうち、エッジ領域として抽出された画素（図１０でハッチングされた領域）を含むＭ_２＝１５個の部分領域Ｒ_１、Ｒ_２、…、Ｒ_１５の各々について、エッジ領域として抽出された画素のみを用いたローカルシフト量Ｓ２（（ｓ２_ｘ１、ｓ２_ｙ１）、（ｓ２_ｘ２、ｓ２_ｙ２）、…、（ｓ２_ｘ１５、ｓ２_ｙ１５））が推定される場合が示される。

なお、図１０は、図８と同様にラインアンドスペースの回路パターンに関するＳＥＭ画像において抽出されたエッジ領域が示されるが、説明の便宜上、図８の回路パターンとは整合しない。すなわち、図１０では、図８に示したラインアンドスペースの回路パターンよりも、ライン数が少ない場合（具体的には、ライン状のエッジ領域がＹ方向に沿って３つ並ぶ場合）が示される。

図１０に示すように、歪み量推定部５０３は、ローカルシフト量（ｓ２_ｘ１、ｓ２_ｙ１）～（ｓ２_ｘ１５、ｓ２_ｙ１５）の各々を、対応する部分領域Ｒ_１～Ｒ_１５の代表位置（ｘ_１、ｙ_１）～（ｘ_１５、ｙ_１５）における歪み量（ｄ_ｘ１、ｄ_ｙ１）～（ｄ_ｘ１５～ｄ_ｙ１５）とみなす。すなわち、歪み量推定部５０３は、歪み量（ｄ_ｘ１、ｄ_ｙ１）～（ｄ_ｘ１５～ｄ_ｙ１５）と、ローカルシフト量（ｓ２_ｘ１、ｓ２_ｙ１）～（ｓ２_ｘ１５、ｓ２_ｙ１５）との間に、以下の式（６）に示す対応関係を仮定する。

上述の通り、第１実施形態では、任意の位置（ｘ、ｙ）において、歪み量ｄは、式（２）を満たすと仮定される。このため、第１補正済み参照画像データは、少なくとも１５点の代表位置（ｘ_１、ｙ_１）～（ｘ_１５、ｙ_１５）において、上述の式（２）を満たす。したがって、式（２）を１５点の代表位置（ｘ_１、ｙ_１）～（ｘ_１５、ｙ_１５）について連立することにより、以下の線形方程式（７）及び（８）が得られる。

ここで、代表位置の座標（ｘ_１、ｙ_１）～（ｘ_１５、ｙ_１５）に基づく行列Ｚ、並びに歪み量ｄ_ｘ１～ｄ_ｘ１５、及びｄ_ｙ１～ｄ_ｙ１５を含むベクトルＤ_ｘ及びＤ_ｙは、具体的な数値として定まる。このため、歪み量推定部５０３は、上述の式（７）及び（８）に対して、最小二乗法に基づいて以下の式（９）に示される演算を実行することにより、それぞれ歪み量ベクトルＣ_ｄｘ及びＣ_ｄｙを推定することができる。

なお、推定に際しては、最小二乗解を優決定系で得るために、エッジ領域として抽出される部分領域の数Ｍ_２が歪み量ベクトルＣ_ｄの要素数（式（７）及び（８）の例では６個）よりも大きいことが望ましい。

しかしながら、回路パターンのエッジ領域を含む部分領域の数が少ない場合、最小二乗解が劣決定系となり、解が一意に定まらない可能性がある。この場合、歪み量推定部５０３は、例えば、Ｌ１正則化又はＬ２正則化を行って、歪み量ベクトルＣ_ｄを推定してもよい。Ｌ１正則化の例としては、例えば、Ridge回帰が適用可能であり、Ｌ２正則化の例としては、例えば、LASSO回帰が適用可能であるが、これらに限られない。

１．３ 本実施形態に係る効果
第１実施形態によれば、基準画像と被検査画像との間に輝度差がある場合にも欠陥の誤検出を抑制することが出来る。本効果につき、以下説明する。

エッジ領域抽出部５０４は、参照画像データ５２２と被検査画像データ５２３とで輝度の変化量が相関する領域をエッジ領域として抽出する。具体的には、エッジ領域抽出部５０４は、参照画像データ５２２と被検査画像データ５２３との間の輝度の相関係数Ｃを算出し、当該相関係数Ｃが閾値Ｃｔより大きい区間をエッジ領域であると判定する。これにより、ＳＳＤマッチングにおいて、式（４）の項Ｂ＝∂Ｉ_Ｓ（ｉ－ｓ_ｘ，ｊ－ｓ_ｙ）／∂ｓ_ｘが０とならない（すなわち、項Ａ＝［Ｉ_Ｓ（ｉ－ｓ_ｘ，ｊ－ｓ_ｙ）－Ｉ_Ｒ（ｉ，ｊ）］を０にすべき）領域を抽出することができる。

また、輝度補正部５０５－２は、エッジ領域であると見なされた部分領域において、参照画像データ５２２の輝度の平均及び標準偏差が、被検査画像データ５２３の輝度の平均及び標準偏差と一致するように、参照画像データ５２２の輝度を線形に補正する。これにより、エッジ領域における輝度が、上述の式（４）の項Ａ＝０に近づき、後続するローカルシフト量推定部５０２におけるＳＳＤマッチングの際に算出されるＳＳＤ値の精度を高めることができる。したがって、基準画像と被検査画像との間に輝度差がある場合にも画像の欠陥の誤検出を抑制することが出来る。

なお、ローカルシフト量推定部５０２は、ＳＳＤマッチングを、エッジ領域であると見なされた画素を用いて部分領域毎に実施するが、エッジ領域でないと見なされた画素はＳＳＤマッチングに用いない。これにより、回路パターンが含まれない領域（すなわち、欠陥検出において不要な領域）を、シフト量推定から除外することができる。このため、より正しいシフト量Ｓ２を推定することができる。

また、グローバルシフト量推定部５０１は、エッジ領域抽出部５０４によるエッジ領域抽出処理に先立ち、グローバルシフト量Ｓ１を推定する。これにより、参照画像データ５２２と被検査画像データ５２３との間の画素の位置差を大まかに近づけることができる。このため、参照画像データ５２２と被検査画像データ５２３との間の画素の位置差が大きいために、両者の輝度の変化量が相関する領域が抽出できないという状況を回避することができる。

２． 第２実施形態
なお、第１実施形態では、エッジ領域抽出部５０４が、参照画像データ５２２と被検査画像データ５２３との間の輝度の相関係数Ｃを算出することによって、エッジ領域を抽出する場合について説明したが、これに限られない。例えば、エッジ領域抽出部５０４は、所定の部分領域内のＳＳＤ値の変化量を算出することによって、エッジ領域を抽出してもよい。

エッジ領域抽出部５０４は、参照画像データ５２２及び被検査画像データ５２３を、図１０に示すようなＭ_１個の部分領域に分割する。エッジ領域抽出部５０４は、当該Ｍ_１個の部分領域の各々についてＳＳＤ値を算出し、当該ＳＳＤ値のシフト量に応じた変化量を例えば２次関数で近似する。エッジ領域抽出部５０４は、Ｍ_１個の部分領域毎に、当該２次関数の２次係数が閾値以上であるか否かを判定し、２次係数が閾値以上である部分領域をエッジ領域として抽出する。

図１１は、第２実施形態に係る画像欠陥検出装置におけるエッジ領域抽出動作を説明するためのダイアグラムである。図１１では、部分領域毎Ｒａ及びＲｂにおける、真のシフト量（ｓ_ｘ、ｓ_ｙ）近傍におけるＳＳＤマッチングによるＳＳＤ値の推移が示される。より具体的には、図１１では、真のシフト量（ｓ_ｘ、ｓ_ｙ）近傍において、エッジ領域であると判定された部分領域Ｒａに対応するＳＳＤ値の推移が線Ｌ＿Ｒａとして示され、エッジ領域でないと判定された部分領域Ｒｂに対応するＳＳＤ値の推移が線Ｌ＿Ｒｂとして示される。なお、説明の便宜上、図１１ではｙ方向のシフト量を固定し、ｘ方向のシフト量を横軸にとった場合のＳＳＤ値Ｅ（ｘ、ｓ_ｙ）が縦軸に示される。

図１１に示すように、ＳＳＤ値Ｅ（ｘ、ｓ_ｙ）は、真のｘ方向シフト量ｓ_ｘで極小値をとり、当該真のシフト量ｓ_ｘから離れるほど大きくなる。例えば、ＳＳＤ値Ｅ（ｘ、ｓ_ｙ）は、真のシフト量ｓ_ｘを中心とする２次関数で近似し得る。

部分領域Ｒａでは、回路パターンである部分と回路パターンでない部分との境界（すなわち、隣り合う画素間の輝度の変化量が大きい領域）が多く存在するため、真のｘ方向シフト量ｓ_ｘから少し離れるだけでＳＳＤ値が大きくなる。一方、部分領域Ｒｂでは、回路パターンがほとんど存在しないため、隣り合う画素間の輝度の変化量が小さい。このため、線Ｌ＿ＲｂにおけるＳＳＤ値の上昇量は、線Ｌ＿Ｒａよりも小さい。このため、線Ｌ＿Ｒｂで近似される２次関数の２次係数は、線Ｌ＿Ｒａで近似される２次関数の２次係数よりも小さな値となる。

このように、ＳＳＤ値を２次関数で近似した場合の２次係数は、部分領域内のエッジ領域の有無に相関し得るため、エッジ領域を抽出するための評価関数として用いることができる。具体的には、エッジ領域抽出部５０４は、部分領域毎にＳＳＤ値の変化量を算出し、２次関数で近似する。エッジ領域抽出部５０４は、当該近似によって得られた２次関数の２次係数が所定の閾値より大きい部分領域をエッジ領域として抽出する。

これにより、エッジ領域抽出部５０４は、相関係数Ｃを算出することなく、エッジ領域を抽出することができる。

３． その他
なお、上述の第１実施形態及び第２実施形態は、種々の変形が可能である。

例えば、上述の第１実施形態及び第２実施形態では、輝度パターンが実画像データと設計画像データとの間で異なる可能性が高い場合の一例として、実画像データ生成装置１０にＳＥＭが適用されるについて説明したが、これに限られない。例えば、実画像データ生成装置１０は、半導体装置に使用されるマスクの光学画像（透過光画像及び／又は反射光画像）を実画像データとして生成可能な光学スキャナが適用されてもよい。

図１２は、変形例に係る実画像データ生成装置のハードウェア構成を説明するための模式図である。

図１２に示すように、実画像データ生成装置１０は、光源１１１と、複数のハーフミラー１１２、１１３、１１４、１１５、１１６、及び１１７と、複数の対物レンズ１１８、１１９、及び１２０と、ステージ１２１と、透過光センサ１２２と、反射光センサ１２３と、を備えていてもよい。

この場合、光源１１１は、例えば、紫外レーザ光を射出可能なレーザ光源である。光源１１１から出射されたレーザ光は、ハーフミラー１１２～１１７並びに対物レンズ１１８及び１１９を介して、ステージ１２１に載置されたマスク１２４に照射される。例えば、ハーフミラー１１２～１１５及び対物レンズ１１８は、透過光学系を構成し、ハーフミラー１１２、１１６、及び１１７、並びに対物レンズ１１９は、反射光学系を構成する。これにより、マスク１２４を上下から照明することができ、マスク１２４の透過光及び反射光はそれぞれ、対物レンズ１２０を介して透過光センサ１２２及び反射光センサ１２３に入力される。透過光センサ１２２及び反射光センサ１２３はそれぞれ、マスク１２４の透過光及び反射光を検出する。実画像データ生成装置１０は、検出された透過光及び反射光を図示しないプロセッサにおいて処理し、マスク１２４の実画像データを生成する。生成された実画像データは、画像欠陥検出装置５０に送出される。

以上のような構成によれば、実画像データとして光学像が生成された場合においても、画像欠陥検出処理を実行することができる。したがって、光学スキャナによって生成された光学画像データを画像欠陥検出装置５０に入力した場合においても、第１実施形態及び第２実施形態と同様の効果を奏することができる。

また、上述の第１実施形態及び第２実施形態は、参照画像データ５２２に対してシフト量の補正を行う場合について説明したが、これに限らず、被検査画像データ５２３に対してシフト量の補正を行ってもよい。

また、上述の第１実施形態及び第２実施形態では、輝度補正部５０５－２によって参照画像データ５２２の輝度が補正された後、シフト量補正部５０５－１は、歪み量ベクトルＣ_ｄに基づくシフト量補正を実行する場合について説明したが、これに限られない。例えば、グローバルシフト量推定部５０１は、輝度補正部５０５－２によって参照画像データ５２２の輝度が補正された後、当該輝度が補正された参照画像データ５２２を用いて、再度グローバルシフト量を推定してもよい。そして、シフト量補正部５０５－１は、当該輝度後の参照画像データ５２２を基づいて推定されたグローバルシフト量を適用して、比較部５０６に送出される補正済み参照画像データを生成してもよい。

また、上述の第１実施形態及び第２実施形態では、画像欠陥検出装置５０の制御部５１は、ＣＰＵによって動作する場合について説明したが、これに限られない。例えば、制御部５１は、１つ又は複数のＧＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等で構成される専用回路（専用プロセッサ）を含んでもよい。制御部５１は、当該専用プロセッサにより、グローバルシフト量推定部５０１、ローカルシフト量推定部５０２、歪み量推定部５０３、エッジ領域抽出部５０４、補正部５０５、及び比較部５０６による機能を実現可能である。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…検査装置、１０…実画像データ生成装置、３０…設計画像データ生成装置、５０…画像欠陥検出装置、５１…制御部、５２…記憶部、５３…表示部、５４…ドライブ、５５…通信部、１０１…チャンバ、１０２…電子源、１０３，１０４…集束レンズ、１０５，１０６…走査コイル、１０７…対物レンズ、１０８，１２１…ステージ、１０９…センサ、１１０…半導体装置、１１１…光源、１１２，１１３，１１４，１１５，１１６，１１７…ハーフミラー、１１８，１１９，１２０…対物レンズ、１２２…透過光センサ、１２３…反射光センサ、１２４…マスク、５０１…グローバルシフト量推定部、５０２…ローカルシフト量推定部、５０３…歪み量推定部、５０４…エッジ領域抽出部、５０５…補正部、５０５－１…シフト量補正部、５０５－２…輝度補正部、５０６…比較部、５２１…画像欠陥検出プログラム、５２２…参照画像データ、５２３…被検査画像データ、５４１…記憶媒体。

Claims (13)

1. 第１画像に対応する第２画像を生成する画像生成装置と、
   前記第１画像に対する前記第２画像の欠陥を検出する画像欠陥検出装置と、
   を備え、
   前記画像欠陥検出装置は、
   前記第１画像と前記第２画像とで輝度の変化量が相関する第１部分領域を抽出し、
   前記第１部分領域において、前記第１画像の輝度を前記第２画像の輝度に対して補正し、
   前記第１部分領域は、エッジ領域である、
   検査装置。
2. 前記抽出することは、前記第１画像と前記第２画像との輝度の変化量の相関係数に基づき、前記第１部分領域を抽出することを含む、
   請求項１記載の検査装置。
3. 前記抽出することは、前記第１画像と前記第２画像とのＳＳＤ（Sum of Squared Difference）値の変化量に基づき、前記第１部分領域を抽出することを含む、
   請求項１記載の検査装置。
4. 前記輝度を補正することは、前記第１部分領域において、前記第１画像の輝度の平均及び標準偏差と、前記第２画像の輝度の平均及び標準偏差と、が一致するように前記第１画像の輝度を線形に補正することを含む、
   請求項１記載の検査装置。
5. 前記画像欠陥検出装置は、前記輝度が補正された第１画像と、前記第２画像と、の輝度差に基づいて、前記第１画像と前記第２画像との位置差を示す第１値を推定する、
   請求項１記載の検査装置。
6. 前記画像欠陥検出装置は、前記第１画像及び前記第２画像の前記第１部分領域を除く第２部分領域における輝度差に基づくことなく、前記第１値を推定する、
   請求項５記載の検査装置。
7. 前記第１部分領域は、前記第１画像に含まれるパターンの境界を含む、
   請求項６記載の検査装置。
8. 前記第２部分領域は、前記第１画像に含まれるパターンの境界を含まない、
   請求項７記載の検査装置。
9. 前記画像欠陥検出装置は、
   前記第１画像と前記第２画像との輝度差に基づいて、前記第１画像と前記第２画像との位置差を示す第２値を推定し、
   前記第２値に基づいて位置が補正された第１画像と、前記第２画像と、に基づいて前記第１部分領域を抽出する、
   請求項１記載の検査装置。
10. 前記第１画像は、データベースに基づき、
    前記第２画像は、実画像に基づく、
    請求項１記載の検査装置。
11. 前記画像生成装置は、光学スキャナ又は走査型電子顕微鏡を含む、
    請求項１記載の検査装置。
12. 第１画像に対応する第２画像を生成する画像生成装置と、前記第１画像に対する前記第２画像の欠陥を検出する画像欠陥検出装置と、
    を備える検査装置が実行する検査方法であって、
    前記画像欠陥検出装置が、
    前記第１画像と前記第２画像とで輝度の変化量が相関する第１部分領域を抽出することと、
    前記第１部分領域において、前記第１画像の輝度を前記第２画像の輝度に対して補正することと
    を備え、
    前記第１部分領域は、エッジ領域である、
    検査方法。
13. 第１画像に対応する第２画像を生成する画像生成装置と、前記第１画像に対する前記第２画像の欠陥を検出する画像欠陥検出装置と、を備える検査装置に用いられるプログラムであって、
    前記画像欠陥検出装置のプロセッサに、
    前記第１画像と前記第２画像とで輝度の変化量が相関するエッジ領域である第１部分領域を抽出することと、
    前記第１部分領域において、前記第１画像の輝度を前記第２画像の輝度に対して補正することと
    を実行させるためのプログラム。

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