JP7411594B2 - 欠陥検査装置及び欠陥検査方法 - Google Patents

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Description

本発明は、試料上に形成されたパターンの欠陥検査をするための欠陥検査装置及び欠陥検査方法に関する。
半導体デバイスの製造工程では、露光装置（「ステッパ―」または「スキャナー」とも呼ばれる）を用いた縮小露光により、回路パターンが半導体基板上に転写される。露光装置では、回路パターンを半導体基板（以下、「ウェハ」とも表記する）上に転写するために、原画パターン（以下、単に「パターン」とも表記する）が形成されたマスク（「レチクル」とも呼ばれる）が用いられる。
例えば、最先端のデバイスでは、数ｎｍの線幅の回路パターンの形成が要求される。回路パターンの微細化に伴い、マスクにおける原画パターンも微細化している。このため、マスクの欠陥検査装置には、微細な原画パターンに対応した高い欠陥検出性能が求められる。
欠陥検査方式には、欠陥検査装置において撮像された画像に基づく検査画像と、設計データに基づく参照画像とを比較するＤ－ＤＢ（Die to Database）方式と、マスク上に形成された同一パターンからなる複数の領域同士を比較するＤ－Ｄ（Die to Die）方式とがある。
マスク上に形成されているパターンは、パターン形成（描画及び加工）プロセスに起因して寸法がシフトする場合がある。Ｄ－ＤＢ方式の場合、寸法シフトが発生すると、検査画像のパターンのエッジ位置が、参照画像と一致しなくなる。参照画像と検査画像との間に位置ずれが生じると、位置ずれ箇所が擬似欠陥として検出される。
寸法シフトに対応するため、参照画像を作成する際、設計データに基づいて生成された２値または多値の展開画像に対して、パターンのエッジ位置を移動させるリサイズ処理及びパターンのコーナー部分を丸めるコーナー丸め処理等の補正が施される。
例えば、特許文献１には、コーナーの種類、方向、及び大きさを判別してコーナー丸め処理を行う検査装置が開示されている。
特開平１１－１４３０５２
検査画像におけるパターンのコーナーの丸まり具合は、パターン及びそのコーナーの形状に依存する。このため、各種パターンのコーナーに対して一律のコーナー丸め量を適用すると、全てのパターンのコーナーに対して参照画像と検査画像とを一致させることは困難となる。
本発明はこうした点に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明は、欠陥検査装置において、パターンのコーナーをクラス分類して、クラスに基づいたコーナー丸め処理を実行できる欠陥検査装置及び欠陥検査方法を提供することを目的とする。
本発明の第１の態様によれば、欠陥検査装置は、試料の撮像機構と、撮像機構が撮像した試料の画像データに基づいて検査画像を生成する画像取得回路と、設計データから展開画像を生成する展開回路と、展開画像からパターンのコーナーを検出し、検出したコーナーをクラス分類し、クラス毎に異なるコーナー丸め量のコーナー丸め処理を実行するコーナー丸め処理回路を含み、コーナー丸め処理後の展開画像を用いて参照画像を生成する参照画像生成回路と、検査画像と参照画像とを比較する比較回路とを備える。コーナー丸め処理回路は、第１クラスに付与された第１コーナー丸め量に基づいて、予め設定されたサイズ以下の等方フィルタを用いたフィルタ処理を実行し、第１コーナー丸め量と第２クラスに付与された第２コーナー丸め量との差分を算出し、差分に基づいて、予め設定されたサイズ以下の等方フィルタを用いたフィルタ処理を実行する。
本発明の第１の態様によれば、コーナー丸め処理回路は、パターン及びコーナーの形状に基づいて、コーナー検出画素及び少なくともコーナー検出画素に隣接する画素を、コーナー検出画素のクラスに対応するクラス領域として設定することが好ましい。
本発明の第１の態様によれば、コーナー丸め処理回路は、クラス領域毎に、コーナー検出画素のクラスに対応したコーナー丸め量を付与し、コーナー丸め量マップを作成することが好ましい。
本発明の第１の態様によれば、コーナー丸め処理回路は、展開画像において、パターン毎に対応する画素をラベリングし、ラベル毎に、コーナー丸め処理を実行することが好ましい。
本発明の第２の態様によれば、欠陥検査方法は、試料を撮像して検査画像を生成する工程と、設計データから展開画像を生成する工程と、展開画像からパターンのコーナーを検出する工程と、検出されたコーナーをクラス分類する工程と、分類されたクラス毎に異なるコーナー丸め量のコーナー丸め処理を実行する工程と、コーナー丸め処理後の展開画像に基づいて参照画像を生成する工程と、検査画像と参照画像とを比較して検査を行う工程とを備える。コーナー丸め処理を実行する工程は、第１クラスに付与された第１コーナー丸め量に基づいて、予め設定されたサイズ以下の等方フィルタを用いたフィルタ処理を実行する工程と、第１コーナー丸め量と第２クラスに付与された第２コーナー丸め量との差分を算出する工程と、差分に基づいて、予め設定されたサイズ以下の等方フィルタを用いたフィルタ処理を実行する工程とを含む。
本発明の第２の態様によれば、パターン及びコーナーの形状に基づいて、コーナー検出画素及び少なくともコーナー検出画素に隣接する画素を、コーナー検出画素のクラスに対応するクラス領域として設定する工程を更に備えることが好ましい。
本発明の第２の態様によれば、コーナー丸め処理を実行する工程は、クラス領域毎に、コーナー検出画素のクラスに対応したコーナー丸め量を付与する工程と、コーナー丸め量に基づいてコーナー丸め量マップを作成する工程と、コーナー丸め量マップに基づいてコーナー丸め処理を実行する工程とを含むことが好ましい。
本発明の第２の態様によれば、展開画像において、パターン毎に画素をラベリングする工程を更に備え、コーナー丸め処理を実行する工程は、ラベル毎に実行されることが好ましい。
本発明の欠陥検査装置、欠陥検査方法、及び欠陥検査プログラムによれば、欠陥検査装置において、パターンのコーナーがクラス分類され、クラスに基づいたコーナー丸め量が適用されたパターンを有する参照画像データを生成できる。
図１は、第１実施形態に係る欠陥検査装置の全体構成を示す図である。 図２は、第１実施形態に係る欠陥検査装置における検査工程のフローチャートである。 図３は、第１実施形態に係る欠陥検査装置における実画輪郭位置の一例を示す図である。 図４は、第１実施形態に係る欠陥検査装置におけるコーナー丸め処理のフローチャートである。 図５は、第１実施形態に係る欠陥検査装置におけるコーナー検出対象のパターンの一例を示す展開画像である。 図６は、第１実施形態に係る欠陥検査装置におけるコーナー検出対象のパターンの一例を示す展開画像である。 図７は、第１実施形態に係る欠陥検査装置におけるコーナー検出対象のパターンの一例を示す展開画像である。 図８は、第１実施形態に係る欠陥検査装置におけるコーナー検出対象のパターンの一例を示す展開画像である。 図９は、第１実施形態に係る欠陥検査装置におけるコーナー丸め量マップの一例を示す図である。 図１０は、第１実施形態に係る欠陥検査装置におけるコーナー丸め処理に用いられる等方フィルタの一例を示す図である。 図１１は、第１実施形態に係る欠陥検査装置における等方フィルタの具体例を示す図である。 図１２は、第１実施形態に係る欠陥検査装置における折れ線関数の一例を示す図である。 図１３は、図１１で説明した等方フィルタを用いたコーナー丸め処理の一例を示す図である。 図１４は、第１実施形態に係る欠陥検査装置における３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理のフローチャートである。 図１５は、第２実施形態に係る欠陥検査装置におけるコーナー丸め処理のフローチャートである。 図１６は、第２実施形態に係る欠陥検査装置における展開画像における画素のラベリングの一例を示す図である。 図１７は、第２実施形態に係る欠陥検査装置におけるラベルＡに対応する等方フィルタの一例を示す図である。
以下に、実施形態について図面を参照して説明する。実施形態は、発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示している。図面は模式的または概念的なものであり、各図面の寸法及び比率等は必ずしも現実のものと同一とは限らない。本発明の技術的思想は、構成要素の形状、構造、配置等によって特定されるものではない。
以下では、試料の欠陥検査装置として、走査型電子顕微鏡（以下、「ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）」と表記する）を用いて測定対象パターンの電子線画像（以下、「ＳＥＭ画像」とも表記する）を撮像する欠陥検査装置について説明する。なお、欠陥検査装置は、光学顕微鏡を用いてパターンの光学画像を撮像してもよいし、受光素子を用いて、試料を反射または透過した光の光学画像を撮像してもよい。また、本実施形態では、検査対象となる試料がマスクである場合について説明するが、試料は、ウェハ、または液晶表示装置などに使用される基板等、表面にパターンが設けられている試料であればよい。
１．第１実施形態
１．１ 欠陥検査装置の全体構成
まず、欠陥検査装置の全体構成の一例について、図１を用いて説明する。図１は、欠陥検査装置１の全体構成を示す図である。
図１に示すように、欠陥検査装置１は、撮像機構１０と制御機構２０とを含む。
撮像機構１０は、試料室１１及び鏡筒１２を含む。鏡筒１２は、試料室１１の上に設置されている。例えば、鏡筒１２は、試料室１１に対し垂直に延伸する円筒形状を有している。試料室１１及び鏡筒１２は、互いに接する面が開口している。試料室１１と鏡筒１２とにより形成される空間は、ターボ分子ポンプ等を用いて真空（減圧）状態に保持される。
試料室１１内には、ステージ１３、ステージ駆動機構１４、及び検出器１５が設けられている。
ステージ１３の上には、試料（マスク）３００が載置される。ステージ１３は、ステージ１３の表面に平行なＸ方向、及びステージ１３の表面に平行であり且つＸ方向と交差するＹ方向に移動可能である。また、ステージ１３は、ステージ１３の表面に垂直なＺ方向に移動可能であってもよいし、Ｚ方向を回転軸として、ＸＹ平面上で回転軸周りに回転可能であってもよい。
ステージ駆動機構１４は、ステージ１３を、Ｘ方向及びＹ方向に移動させるための駆動機構を有する。なお、ステージ駆動機構１４は、例えば、ステージ１３をＺ方向に移動させる機構を有していてもよいし、Ｚ方向を回転軸として、ステージ１３をＸＹ平面上で回転軸周りに回転させる機構を有していてもよい。
検出器１５は、試料から放出された二次電子または反射電子等を検出する。検出器１５は、検出した二次電子または反射電子等の信号、すなわちＳＥＭ画像のデータを、画像取得回路２１３に送信する。
鏡筒１２内には、ＳＥＭの構成要素である電子銃１６及び電子光学系１７が設けられている。
電子銃１６は、試料室１１に向かって電子線を射出するように設置されている。
電子光学系１７は、電子銃１６から射出された電子線を、試料３００の所定の位置に収束させて照射する。例えば、電子光学系１７は、複数の集束レンズ１０１及び１０２と、複数の走査コイル１０３及び１０４と、対物レンズ１０５を含む。電子銃１６から射出された電子線は、加速された後に集束レンズ１０１及び１０２、並びに対物レンズ１０５によって、ステージ１３上に載置された試料３００の表面に電子スポットとして集束する。走査コイル１０３及び１０４は、試料３００上における電子スポットの位置を制御する。
制御機構２０は、制御回路２１、記憶装置２２、表示装置２３、入力装置２４、及び通信装置２５を含む。
制御回路２１は、欠陥検査装置１の全体を制御する。より具体的には、制御回路２１は、撮像機構１０を制御してＳＥＭ画像を取得する。また、制御回路２１は、制御機構２０を制御して、生成した参照画像と検査画像とを比較し、欠陥を検出する。すなわち、制御回路２１は、欠陥検査を実行するためのプロセッサである。例えば、制御回路２１は、図示せぬＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。例えば、ＣＰＵは、非一時的な記憶媒体としてのＲＯＭあるいは記憶装置２２に格納されたプログラムをＲＡＭに展開する。そして、制御回路２１は、ＲＡＭに展開されたプログラムをＣＰＵにより解釈及び実行して、欠陥検査装置１を制御する。なお、制御回路２１は、例えば、マイクロプロセッサなどのＣＰＵデバイスであってもよいし、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置であってもよい。また、制御回路２１は、少なくとも一部の機能が、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Alley）、または、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ:Graphics Processing Unit）等の他の集積回路によって担われる専用回路（専用プロセッサ）を含んでいてもよい。
制御回路２１は、展開回路２１１、参照画像生成回路２１２、画像取得回路２１３、及び比較回路２１４を含む。なお、これらは、ＣＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、または、ＧＰＵなどの集積回路が実行するプログラムによって構成されてもよいし、それらの集積回路が備えるハードウェアまたはファームウェアによって構成されてもよいし、それらの集積回路によって制御される個別の回路によって構成されてもよい。以下では、制御回路２１が、実行するプログラムによって、展開回路２１１、参照画像生成回路２１２、画像取得回路２１３、及び比較回路２１４の機能を実現する場合について説明する。
展開回路２１１は、例えば、記憶装置２２に保持されている設計データをパターン（図形）毎のデータに展開し、その図形データの図形形状を示す図形コード、図形寸法などを解釈する。そして、展開回路２１１は、設計データを、所定の量子化寸法のグリッドを単位とするマス目内に配置されるパターンとして、２値または多値（例えば８ｂｉｔ）の画像（以下、「ＣＡＤ画」または「展開画像」とも表記する）に展開する。展開回路２１１は、展開画像の画素毎に図形が占める占有率を演算する。このようにして、演算された各画素内の図形占有率が画素値である。以下では、展開画像の画素値が８ビットの階調データで表される場合について説明する。この場合、各画素の画素値は、０～２５５の階調値で表される。画素値が０の場合、図形占有率は、０％であり、画素値が２５５の場合、図形占有率は、１００％である。
参照画像生成回路２１２は、展開画像のリサイズ処理及びコーナー丸め処理を行う。そして、参照画像生成回路２１２は、リサイズ処理及びコーナー丸め処理後の展開画像から輪郭を抽出して参照画像（輪郭画像）を生成する。参照画像生成回路２１２は、生成した参照画像を比較回路２１４及び記憶装置２２に送信する。参照画像生成回路２１２は、リサイズ処理回路２１５及びコーナー丸め処理回路２１６を含む。
リサイズ処理回路２１５は、リサイズ処理を実行し、展開画像のパターンのエッジ位置を移動させる。
コーナー丸め処理回路２１６は、リサイズ処理後の各パターンのコーナー部分を丸めるコーナー丸め処理を実行する。より具体的には、本実施形態のコーナー丸め処理回路２１６は、コーナーを含む画素を検出し、コーナー（検出した画素）のクラス分類を行う。コーナー丸め処理回路２１６は、コーナーを含む画素及びその周辺画素に対して、クラス毎に予め設定されたコーナー丸め量（以下、単に「丸め量」とも表記する）を付与する。コーナー丸め処理回路２１６は、各画素のコーナー丸め量を表すコーナー丸め量マップを生成する。そして、コーナー丸め処理回路２１６は、コーナー丸め量マップに基づいて、コーナー丸め処理を実行する。
画像取得回路２１３は、撮像機構１０の検出器１５からＳＥＭ画像のデータを取得する。画像取得回路２１３は、ＳＥＭ画像から輪郭を抽出して検査画像（輪郭画像）を生成する。
比較回路２１４は、検査画像と参照画像とのアライメントを行い、参照画像に対する検査画像のシフト量を算出する。また比較回路２１４は、例えば、試料３００面内におけるシフト量のばらつき等から検査画像の歪み量を測定し、歪み係数を算出する。比較回路２１４は、シフト量及び歪み係数を考慮した適切なアルゴリズムを用いて、検査画像と参照画像とを比較する。比較回路２１４は、検査画像と参照画像の誤差が予め設定された値を超えた場合には、対応する試料３００の座標位置に欠陥があると判定する。
記憶装置２２は、欠陥検査に関するデータ及びプログラムを記憶する。例えば、記憶装置２２は、設計データ２２１、検査条件のパラメータ情報２２２、及び検査データ２２３等を記憶する。より具体的には、例えば、検査条件のパラメータ情報２２２には、撮像機構１０の撮像条件、参照画像生成条件（コーナーのクラス分類情報等）、及び欠陥検出条件等が含まれる。また、検査データ２２３には、画像データ（展開画像、参照画像、ＳＥＭ画像、及び検査画像）、並びに検出された欠陥に関するデータ（座標及びサイズ等）が含まれる。また、記憶装置２２は、非一時的な記憶媒体として、欠陥検査プログラム２２４を記憶する。欠陥検査プログラム２２４は、制御回路２１に欠陥検査を実行させるためのプログラムである。
なお、記憶装置２２は、外部ストレージとして、磁気ディスク記憶装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の各種記憶装置を含んでいてもよい。更に、記憶装置２２は、例えば、非一時的な記憶媒体としてＣＤ（Compact Disc）またはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブを含んでいてもよい。
表示装置２３は、例えば、表示画面（例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）またはＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等）等を含む。表示装置２３は、制御回路２１の制御により、例えば、欠陥検出結果を表示する。
入力装置２４は、キーボード、マウス、タッチパネル、またはボタンスイッチなどの入力装置である。
通信装置２５は、外部装置との間でデータの送受信を行うために、ネットワークに接続するための装置である。通信には、各種の通信規格が用いられ得る。例えば、通信装置２５は、外部装置から設計データを受信し、欠陥検査の結果等を外部装置に送信する。
１．２ 検査工程の全体の流れ
次に、検査工程の全体の流れの一例について、図２を用いて説明する。図２は、検査工程のフローチャートである。
図２に示すように、検査工程は、大まかに、検査画像取得工程（ステップＳ１）と、参照画像生成工程（ステップＳ２）と、比較工程（ステップＳ３）とを含む。
１．２．１ 検査画像取得工程
まず、ステップＳ１の検査画像取得工程の一例について説明する。画像取得回路２１３は、撮像機構１０から、試料３００のＳＥＭ画像を取得する（ステップＳ１１）。
次に、画像取得回路２１３は、取得したＳＥＭ画像のノイズを除去するため、フィルタ処理を実行する（ステップＳ１２）。
次に、画像取得回路２１３は、フィルタ処理後のＳＥＭ画像からパターンの輪郭を抽出し（ステップＳ１３）、検査画像（輪郭画像）を生成する。より具体的には、画像取得回路２１３は、実画（検査画像）として、ＳＥＭ画像毎に、当該ＳＥＭ画像内の各図形パターンの複数の輪郭位置（実画輪郭位置）を抽出する。
以下、画像取得回路２１３における実画輪郭位置の抽出の一例について説明する。図３は、実画輪郭位置の一例を示す図である。
画像取得回路２１３は、例えばソーベルフィルタ等の微分フィルタを用いてＸ方向及びＹ方向に各画素を微分する微分フィルタ処理を行い、Ｘ方向及びＹ方向の１次微分値を合成する。そして合成後の１次微分値を用いたプロファイルのピーク位置を輪郭線（実画輪郭線）上の輪郭位置として抽出する。図３の例では、実画輪郭線が通る複数の画素（輪郭画素）において、それぞれ１点ずつ輪郭位置を抽出した場合を示している。輪郭位置は、各輪郭画素内においてサブ画素単位で抽出される。図３の例では、画素内の座標（ｘ，ｙ）は輪郭位置を示している。また、角度θは、複数の輪郭位置を所定の関数でフィッティングして近似する輪郭線の各輪郭位置での法線方向の角度を示している。法線方向の角度θは、例えば、Ｘ軸に対する右回りの角度で定義される。得られた各実画輪郭位置の情報（実画輪郭線データ）は、記憶装置２２に格納される。なお、本例では、ソーベルフィルタを用いた場合について説明したが、輪郭抽出フィルタは、ソーベルフィルタに限定されない。
画像取得回路２１３は、生成した検査画像を比較回路２１４及び記憶装置２２に送信する。
１．２．２ 参照画像取得工程
次に、参照画像取得工程の一例について説明する。例えば、欠陥検査装置１は、通信装置２５を介して、設計データを取得する（ステップＳ２１）。取得された設計データは、例えば、記憶装置２２に記憶される。
展開回路２１１は、記憶装置２２に記憶された設計データを読み出す。そして、展開回路２１１は、展開処理を実行し、設計データを、例えば８ｂｉｔの画像データ（展開画像）に展開（変換）する（ステップＳ２２）。展開画像の各画素は、その画素を設計データの図形が画素に占める占有率に相当する値を持つ。例えば８ｂｉｔの画像データの場合、設計図形の占有率が０％の場合の画素値は０であり、占有率が１００％の場合の画素値は２５５である。展開回路２１１は、展開画像を参照画像生成回路２１２及び記憶装置２２に送信する。
リサイズ処理回路２１５は、展開画像のリサイズ処理を実行する（ステップＳ２３）。
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、リサイズ処理された各パターンのコーナーのクラス分類を行った後、コーナー丸め処理を実行する（ステップＳ２４）。コーナー丸め処理の詳細については、後述する。
参照画像生成回路２１２は、リサイズ処理及びコーナー丸め処理が施された展開画像からパターンの輪郭を抽出し（ステップＳ２５）、参照画像（輪郭画像）を生成する。参照画像生成回路２１２は、生成した参照画像を比較回路２１４及び記憶装置２２に送信する。
１．２．３ 比較工程
次に、比較工程の一例について説明する。まず、比較回路２１４は、検査画像と参照画像とを用いてアライメントを実行し（ステップＳ３１）、検査画像内のパターンと、参照画像内のパターンとの位置合わせを行う。例えば、実画（検査画像）の各輪郭線位置と参照画像の対応する輪郭線位置の相対ベクトルを求め、その平均値をアライメントシフト量とする。ここのとき、比較回路２１４は、参照画像に対する検査画像のアライメントシフト量を算出する。
次に、比較回路２１４は、検査画像の歪み量を測定し（ステップＳ３２）、歪み係数を算出する。例えば、ステージ移動精度あるいは試料３００の歪み等により、設計データに基づく座標情報と、撮像された画像から算出されたパターンの座標との間に位置ずれが生じる場合がある。比較回路２１４は、例えば、試料３００面内における局所的なアライメントシフト量の分布等から検査画像の歪み量を測定し、歪み係数を算出する。
例えば、座標（ｘ，ｙ）の歪み量は、歪み量をｄｘ、ｄｙとする次の式で歪みを表される。ここで、ａ１～ａ４、ｂ１～ｂ４を歪み係数とする。各歪み係数は検査画像の各輪郭点と、参照画像の対応する輪郭点の相対ベクトルを（ｄｘ、ｄｙ）として最小二乗法などの最適化手法で算出することができる。
ｄｘ（ｘ，ｙ）＝ａ１＋ａ２ｘ＋ａ３ｙ＋ａ４ｘｙ
ｄｙ（ｘ，ｙ）＝ｂ１＋ｂ２ｘ＋ｂ３ｙ＋ｂ４ｘｙ
算出された歪み係数によって各輪郭点における歪み量を算出できるので、後述のステップＳ３３においてアライメントシフト量とともに検査画像と参照画像との相対ベクトル計算に用いられる。
次に、比較回路２１４は、検査画像と参照画像とを比較する（ステップＳ３３）。比較回路２１４は、比較した結果に基づいて、欠陥を検出する。換言すれば、比較回路２１４は、検査画像と参照画像とを比較する比較工程として、アライメントシフト量を用いて、検査画像の各輪郭線（実画輪郭線）と参照画像の対応する輪郭線（参照画輪郭線）とを比較する。例えば、比較回路２１４は、複数の実画輪郭位置の各実画輪郭位置と、それぞれ対応する参照輪郭位置との間でのアライメントシフト量を考慮した欠陥位置ずれベクトルの大きさ（距離）が判定閾値を超えた場合に欠陥と判定する。比較結果は、記憶装置２２または表示装置（モニタ）２３に出力される。
制御回路２１は、欠陥検査の結果を、記憶装置２２に保存した後、例えば、表示装置２３に表示してもよく、通信装置２５を介して外部装置（例えば、レビュー装置等）に出力してもよい。
１．３ コーナー丸め処理
次に、コーナー丸め処理の一例について説明する。図４は、コーナー丸め処理のフローチャートである。図４に示すように、コーナー丸め処理回路２１６は、ステップＳ１０１～Ｓ１１０を実行する。各ステップの詳細について説明する。
［ステップＳ１０１］
まず、コーナー丸め処理回路２１６は、展開画像の各パターン（図形）のコーナー検出を行う。
以下では、コーナー検出の一例として、ＳＵＳＡＮ（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus）オペレータを用いた場合について、図５及び図６を用いて説明する。図５及び図６は、コーナー検出対象のパターンの一例を示す展開画像である。
図５及び図６に示すように、まず、コーナー丸め処理回路２１６は、注目画素に対して予め設定された範囲内にある周辺画素（図５及び図６の破線内にある画素）を演算対象画素として設定する。なお、演算対象画素の設定範囲は、任意に設定可能であり、例えば、注目画素を中心とした３×３画素でもよいし、５×５画素であってもよい。コーナー丸め処理回路２１６は、設定範囲内の各演算対象画素において、注目画素の画素値（階調値）との差分を算出し、その差分が、予め設定された閾値以下である場合は、演算対象画素に“１”を設定し、閾値以上であれば“０”を設定する。そして、コーナー丸め処理回路２１６は、“１”が設定された演算対象画素の合計数Ｓを算出する。例えば、図５に示すような比較的面積の大きな正方形のパターンＰ１と図６に示すようなラインパターンＰ２とでは、演算対象画素の設定範囲におけるパターンの形状が異なるため、注目画素のＳ値がそれぞれ異なる。コーナー丸め処理回路２１６は、展開画像の各画素において上述の演算を行い、Ｓ値が極小となる画素を、コーナーを含む画素（以下、「コーナー検出画素」とも表記する）として検出する。コーナー丸め処理回路２１６は、パターンの形状と演算対象画素の設定範囲の大きさによって、検出されるコーナーを制御する。
［ステップＳ１０２］
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、コーナー検出画素のＳ値及び画素値に基づいてコーナーのクラス分類を行う。例えば、図５及び図６で説明したようにパターンの形状が異なると、コーナー検出画素のＳ値が異なる場合がある。また、図７及び図８に示すように、コーナーの形状（角度）が異なるとパターンの形状は異なっていてもＳ値が同じとなる場合がある。図７及び図８は、コーナー検出対象のパターンの一例を示す展開画像である。例えば、図７に示すようなコーナーの角度が９０°であるパターンＰ３と、図８に示すようなコーナーの角度が２７０°であるパターンＰ４とは、コーナー検出画素（注目画素）のＳ値は同じである。Ｓ値は同じでもコーナー検出画素の画素値に着目すると、９０°コーナーを含む注目画素の画素値は、０よりも大きく（例えば２５５）、２７０°コーナーを含む注目画素の画素値は、０となる。従って、コーナー丸め処理回路２１６は、パターン及びコーナーの形状、換言すれば、コーナー検出画素のＳ値と画素値に基づいて、予め設定された区分に従って、コーナー検出画素のクラス分類を行う。以下では、コーナー丸め量が少ない順に、クラス１～Ｎ（Ｎは２以上の整数）と分類する場合について説明する。
［ステップＳ１０３］
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、コーナー検出画素及びその周辺画素を、コーナー検出画素のクラスに対応するクラス領域として設定する。なお、クラス領域に含まれる周辺画素の範囲は、任意に設定可能であり、例えば、コーナー検出画素を中心とした３×３画素でもよいし、５×５画素であってもよい。例えば、コーナー丸め処理回路２１６は、クラス領域毎に異なる周辺画素の範囲を設定してもよい。そして、コーナー丸め処理回路２１６は、クラス領域毎に、クラスに対応したコーナー丸め量を付与し、コーナー丸め量マップを作成する。図９は、コーナー丸め量マップの一例を示す図である。
図９に示すように、コーナー丸め処理回路２１６は、パターンＰ５に対して６つの画素Ｃ１～Ｃ６を、コーナー検出画素として検出する。例えば、コーナー丸め処理回路２１６は、画素Ｃ１及びＣ２をクラス１に分類し、画素Ｃ３～Ｃ５をクラス２に分類し、画素Ｃ６をクラス３に分類する。この状態において、コーナー丸め処理回路２１６は、画素Ｃ１及びＣ２、並びに画素Ｃ１及びＣ２の周辺画素をクラス領域１に設定する。そして、コーナー丸め処理回路２１６は、クラス領域１の各画素にクラス１のコーナー丸め量Ｒ１を付与する。同様に、コーナー丸め処理回路２１６は、画素Ｃ３～Ｃ５、並びに画素Ｃ３～Ｃ５の周辺画素をクラス領域２に設定し、クラス領域２の各画素にクラス２のコーナー丸め量Ｒ２（＞Ｒ１）を付与する。また、コーナー丸め処理回路２１６は、画素Ｃ６及び画素Ｃ６の周辺画素をクラス領域３に設定し、クラス領域３の各画素にクラス３のコーナー丸め量Ｒ３（＞Ｒ２）を付与する。なお、クラス領域に含まれない画素はコーナー丸め量０とされる。
［ステップＳ１０４］
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、各クラス領域において、クラス１のコーナー丸め量Ｒ１を用いた３×３画素の等方フィルタによるフィルタ処理と、フィルタ処理の結果を用いた折れ線関数の演算とによるコーナー丸め処理を実行する。
ここで、コーナー丸め処理の一例について、図１０～図１２を用いて説明する。図１０は、コーナー丸め処理に用いられる等方フィルタの一例を示す図である。図１１は、等方フィルタの具体例を示す図である。図１２は、折れ線関数の一例を示す図である。
本実施形態では、等方フィルタによるフィルタ処理の結果に折れ線関数を適用することにより、対象画素のコーナー丸め処理（画素値の補正）を行っている。
図１０に示すように、例えば、コーナー丸め量Ｒに対し、半径ｒ＝Ｒとした等方フィルタによるフィルタ処理（畳み込み演算）を行う。より具体的には、例えば、コーナー丸め量Ｒが１．５＜Ｒ≦２．５である場合、等方フィルタｆのサイズは、注目画素を中心とした５×５画素のカーネルで表される。ここで、注目画素の座標を（０，０）とすると、各画素の座標は、紙面左下から紙面右上に向かって、（ｘ，ｙ）＝（－２，２）～（２，－２）で表される。
コーナー丸め処理回路２１６は、まず、式（１）の演算を行い、等方フィルタｆと注目画素との畳み込み演算を行う。ここで、Ｉは、注目画素の画素値を示す。
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、式（２）及び式（３）の演算を行い、折れ線関数の係数ｋ１及びｋ２を算出する。係数ｋ１は、Ｘ座標が０である等方フィルタｆの合計値（面積）を表している。係数ｋ２は、Ｘ座標が１以上である等方フィルタｆの合計値（面積）を表している。
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、式（４）の折れ線関数Ｌの演算を行い、コーナー丸め処理後の注目画素の画素値を算出する。ここで、Ｉｍａｘは、最大画素値を示しており、例えば、画素値が０～２５５で表される場合、Ｉｍａｘ＝２５５である。
図１１に示すように、５×５画素の等方フィルタｆにおいて、例えば、座標（－２，２）、（２，２）、（－２，－２）、及び（２，－２）の値を０．００６８とする。座標（－１，２）、（１，２）、（－２，１）、（２，１）、（－２，－１）、（２，－１）、（－１，－２）、及び（１，－２）の値を０．４３２６とする。座標（０，２）、（－２，０）、（２，０）、及び（０，－２）の値を０．６８１２とする。そして、他の座標の値を１とする。このような場合、ｋ１＝４．３６２４及びｋ２＝５．４２５２である。従って、Ｉｍａｘ＝２５５である場合の折れ線関数Ｌは、図１２に示すグラフで表される。
図１１で説明した５×５画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理具体例について、図１３を用いて説明する。図１３は、１つのクラス領域におけるコーナー丸め処理前後の各画素の画素値を示す図である。なお、図１３の例では、クラス領域外の左右及び上下の画素には同じ値が続いている。
図１３に示すように、例えばコーナー検出画素の座標（４，４）を中心画素とした７×７画素をクラス領域とした場合、座標（４，４）の画素値１６５は、コーナー丸め処理により、０となる。座標（４，５）の画素値１９６は、１２０となる。座標（４，６）の画素値１９６は、１８７となる。座標（５，４）の画素値２１６は、１２６となる。座標（６，４）の画素値２１６は、２０２となる。なお、図１３の例では、クラス領域の他の画素の画素値は、変動していない。
［ステップＳ１０５］
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、クラス及びクラス領域を表す変数ｎとして、ｎ＝２（ｎは、１＜ｎ＜Ｎの整数）を設定する。
［ステップＳ１０６］
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、コーナー丸め処理の対象クラス領域として、クラス領域ｎ～クラス領域Ｎを選択する。
［ステップＳ１０７］
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、クラスｎのコーナー丸め量Ｒｎと、クラス（ｎ－１）のコーナー丸め量Ｒ（ｎ－１）との差分のコーナー丸め量を算出する。例えば、ｎ＝２の場合、コーナー丸め処理回路２１６は、クラス２のコーナー丸め量Ｒ２と、クラス１のコーナー丸め量Ｒ１との差分のコーナー丸め量を算出する。
［ステップＳ１０８］
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、選択したクラス領域ｎ～クラス領域Ｎにおいて、差分のコーナー丸め量（Ｒｎ－Ｒ（ｎ－１））を用いた３×３画素の等方フィルタによる畳み込み演算と、畳み込み演算の結果を用いた折れ線関数の演算とによるコーナー丸め処理を実行する。
［ステップＳ１０９］
ｎ＝Ｎの場合（ステップＳ１０９＿Ｙｅｓ）、すなわち、選択したクラス領域がコーナー丸め量の最も大きいクラス領域であった場合、コーナー丸め処理回路２１６は、コーナー丸め処理を終了する。
［ステップＳ１１０］
ステップＳ１０９において、ｎ＜Ｎの場合（ステップＳ１０９＿Ｎｏ）、コーナー丸め処理回路２１６は、変数ｎのカウントアップを行ってｎ＝ｎ＋１とし、ステップＳ１０６に進む。コーナー丸め処理回路２１６は、変数ｎがＮに達するまで、コーナー丸め処理を繰り返し実行する。
１．４ ３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理
次に、図４で説明した３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理の具体例について、図１４を用いて説明する。図１４は、３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理のフローチャートである。
本実施形態のコーナー丸め処理回路２１６は、コーナー丸め量Ｒに応じて、３×３画素の等方フィルタを用いたフィルタ処理を複数回実行する。例えば、３×３画素の等方フィルタの半径をｒとすると、ｒの最大値は１．５である。このため、コーナー丸め量Ｒがｒ＝１．５よりも大きい場合、ｒ＝１．５のコーナー丸め処理をＫ回（Ｋは整数）繰り返した後、最後にｒ＜１．５のコーナー丸め処理を実行する。
図１４に示すように、まず、コーナー丸め処理回路２１６は、Ｋ＝ｃｅｉｌ（Ｒ－０．５）－１の演算を行い、ｒ＝１．５の３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理の処理総数Ｋを算出する（ステップＳ２０１）。ここで“ｃｅｉｌ”は、端数の切り上げを示す。
処理総数Ｋ≧１である場合（ステップＳ２０２＿Ｙｅｓ）、すなわち、コーナー丸め処理Ｒが１．５以上である場合、コーナー丸め処理回路２１６は、ｒ＝１．５のコーナー丸め処理回数のカウント値をｋ（ｋは任意の整数）とすると、ｋ＝１を設定する（ステップＳ２０３）。
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、ｒ＝１．５の３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理を実行する（ステップＳ２０４）。そして、コーナー丸め処理回路２１６は、フィルタ処理の結果を用いた折れ線関数の演算により、各クラス領域の各画素の画素値を算出する（ステップＳ２０５）。
カウント値ｋ＝Ｋではない場合（ステップＳ２０６＿Ｎｏ）、すなわち、カウント値ｋが処理総数Ｋに達していない場合、コーナー丸め処理回路２１６は、カウント値ｋをインクリメントしてｋ＝ｋ＋１とし（ステップＳ２０７）、ステップＳ２０４に進む。コーナー丸め処理回路２１６は、カウント値ｋが処理総数Ｋに達するまで、ステップＳ２０４～Ｓ２０７を繰り返す。
処理総数Ｋが０である場合（ステップＳ２０２＿Ｎｏ）、またはカウント値ｋ＝Ｋの場合（ステップＳ２０６＿Ｙｅｓ）、すなわち、ｒ＝１．５の３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理が終了した場合、コーナー丸め処理回路２１６は、ｒ＝（Ｒ－Ｋ）の３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理を実行する（ステップＳ２０８）。より具体的には、コーナー丸め量Ｒ≦１．５の場合、処理総数Ｋ＝０となるため、コーナー丸め処理回路２１６は、ｒ＝Ｒの３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理を実行する。また、コーナー丸め量Ｒ＞１．５の場合、コーナー丸め処理回路２１６は、コーナー丸め処理Ｒから処理総数Ｋを減算した値を半径ｒとした３×３画素の等方フィルタを用いたコーナー丸め処理を実行する。そして、コーナー丸め処理回路２１６は、フィルタ処理の結果を用いた折れ線関数の演算により、各クラス領域の各画素の画素値を算出する（ステップＳ２０９）。
この様に等方フィルタのサイズを３×３画素以下に限定することにより、フィルタサイズがパターン最小サイズより大きくなったときに生じる誤差を抑制することができる。
１．５ 本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、欠陥検査装置は、参照画像の生成において、パターン及びそのコーナーの形状に基づいてコーナーをクラス分類し、クラス毎に異なるコーナー丸め量を設定できる。このため、欠陥検査装置は、パターン及びそのコーナーの形状に基づいてコーナー丸め量が異なる参照画像データを生成できる。これにより、寸法シフトが生じている検査画像と参照画像とのずれを低減できる。従って、欠陥検査による擬似欠陥の抽出を低減でき、欠陥検査の信頼性を向上できる。
更に、本実施形態に係る構成であれば、コーナー検出画素を含む周辺画素をクラス領域に設定し、クラス領域毎に異なるコーナー丸め量を付与できる。クラス分類に基づいてコーナー丸め量を付与することにより、各コーナーにおいてコーナーの大きさ等からコーナー丸め量を算出する場合よりも、矩形パターンの様な単純なパターンだけでなく、ＯＰＣ（Optical Proximity correction）パターンなどの複雑なパターンのコーナー一致度を高めることができる。
２．第２実施形態
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態とは異なるコーナー丸め処理の方法について説明する。以下、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。
２．１ コーナー丸め処理
本実施形態におけるコーナー丸め処理の一例について説明する。図１５は、コーナー丸め処理のフローチャートである。図４に示すように、コーナー丸め処理回路２１６は、ステップＳ１０１～Ｓ１０３、並びにＳ１２０及びＳ１２１を実行する。ステップＳ１０１～Ｓ１０３は、第１実施形態の図４と同様である。
［ステップＳ１２０］
コーナー丸め処理回路２１６は、コーナー丸め量マップを作成後、パターン毎に画素をラベリングする。図１６は、展開画像における画素のラベリングの一例を示す図である。
図１６に示すように、コーナー丸め処理回路２１６は、例えばパターンＰ６の画素と、近傍に配置されたパターンＰ７～Ｐ１０の各画素とを区別できるようにラベリングする。より具体的には、コーナー丸め処理回路２１６は、例えば、パターンＰ６の各画素をラベルＡとラベリングする。同様に、コーナー丸め処理回路２１６は、パターンＰ７の各画素をラベルＢとラベリングする。コーナー丸め処理回路２１６は、パターンＰ８の各画素をラベルＣとラベリングする。コーナー丸め処理回路２１６は、パターンＰ９の各画素をラベルＤとラベリングする。コーナー丸め処理回路２１６は、パターンＰ１０の各画素をラベルＥとラベリングする。
［ステップＳ１２１］
次に、コーナー丸め処理回路２１６は、ラベル毎に、各クラス領域のコーナー丸め量Ｒに基づくＭ×Ｍ（Ｍは３以上の奇数）画素の等方フィルタを用いたフィルタ処理（畳み込み演算）と、の結果を用いた折れ線関数の演算とによるコーナー丸め処理を実行する。コーナー丸め処理回路２１６は、対象ラベルの画素のフィルタ処理を実行する際に、非対象ラベルの画素の画素値を例えば０とし、フィルタ処理が非対象ラベルの画素の影響を受けないようにする。
ラベル毎のコーナー丸め処理の具体例について、図１７を用いて説明する。図１７は、ラベルＡに対応する等方フィルタの一例を示す図である。
図１７に示すように、例えば、ラベルＡの注目画素に対する５×５画素の等方フィルタ内にラベルＢの画素が含まれる場合がある。このような場合、コーナー丸め処理回路２１６は、ラベルＢの画素の画素値を０として、ラベルＡの注目画素の畳み込み演算を実行する。
この様に等方フィルタを同一ラベルの図形のみに適用することにより、図形間の距離が接近してフィルタの範囲に異なる図形が入ることによる誤差を抑制することができる。
２．２ 本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第１実施形態と同様の効果が得られる。
更に、本実施形態に係る構成であれば、パターン毎に対応する画素のラベリングをし、ラベル毎にコーナー丸め処理を実行できる。これにより、等方フィルタを用いたフィルタ処理を実行する際に近接パターンの影響を低減できる。
３．変形例等
上述の第１及び第２実施形態では、コーナー検出にＳＵＳＡＮオペレータを用いる場合について説明したが、他のコーナー検出方法を用いてもよい。コーナー検出方法は、例えば、ＨａｒｒｉｓまたはＭｏｒａｖｅｃのコーナー検出方法であってもよい。
上述の第１及び第２実施形態を組み合わせてもよい。例えば、第２実施形態において、コーナー丸め量Ｒが１．５より大きい場合、Ｍ×Ｍの等方フィルタを用いる代わりに、３×３の等方フィルタを用いたフィルタ処理を複数回繰り返してもよい。
上述の第１及び第２実施形態では、コーナー丸め処理に等方フィルタを用いた場合について説明したが、他のフィルタを用いてもよい。
上述の実施形態では、欠陥検査装置において参照画像を生成する場合について説明したが、参照画像の生成方法は、欠陥検査装置に限定されない。データに基づいて参照画像を生成する装置、例えば、測定装置等、他の装置に適用されてもよい。
上述の実施形態において、コーナーのクラス分類に、機械学習等を利用してもよい。すなわち、ＡＩ（artificial intelligence）を用いたパターン学習によって、クラス分類の演算条件を設定してもよい。
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。
１…欠陥検査装置、１０…撮像機構、１１…試料室、１２…鏡筒、１３…ステージ、１４…ステージ駆動機構、１５…検出器、１６…電子銃、１７…電子光学系、２０…制御機構、２１…制御回路、２２…記憶装置、２３…表示装置、２４…入力装置、２５…通信装置、１０１、１０２…集束レンズ、１０３、１０４…走査コイル、１０５…対物レンズ、２１１…展開回路、２１２…参照画像生成回路、２１３…画像取得回路、２１４…比較回路、２１５…リサイズ処理回路、２１６…コーナー丸め処理回路、２２１…設計データ、２２２…パラメータ情報、２２３…検査データ、２２４…欠陥検査プログラム、３００…試料

Claims (8)

  1. 試料の撮像機構と、
    前記撮像機構が撮像した前記試料の画像データに基づいて検査画像を生成する画像取得回路と、
    設計データから展開画像を生成する展開回路と、
    前記展開画像からパターンのコーナーを検出し、検出した前記コーナーをクラス分類し、クラス毎に異なるコーナー丸め量のコーナー丸め処理を実行するコーナー丸め処理回路を含み、前記コーナー丸め処理後の前記展開画像を用いて参照画像を生成する参照画像生成回路と、
    前記検査画像と前記参照画像とを比較する比較回路と
    を備え、
    前記コーナー丸め処理回路は、
    第１クラスに付与された第１コーナー丸め量に基づいて、予め設定されたサイズ以下の等方フィルタを用いたフィルタ処理を実行し、
    前記第１コーナー丸め量と第２クラスに付与された第２コーナー丸め量との差分を算出し、
    前記差分に基づいて、前記予め設定されたサイズ以下の前記等方フィルタを用いた前記フィルタ処理を実行する、
    欠陥検査装置。
  2. 前記コーナー丸め処理回路は、パターン及びコーナーの形状に基づいて、コーナー検出画素及び少なくとも前記コーナー検出画素に隣接する画素を、前記コーナー検出画素のクラスに対応するクラス領域として設定する、
    請求項１に記載の欠陥検査装置。
  3. 前記コーナー丸め処理回路は、前記クラス領域毎に、前記コーナー検出画素の前記クラスに対応した前記コーナー丸め量を付与し、コーナー丸め量マップを作成する、
    請求項２に記載の欠陥検査装置。
  4. 前記コーナー丸め処理回路は、
    前記展開画像において、パターン毎に対応する画素をラベリングし、
    ラベル毎に、前記コーナー丸め処理を実行する、
    請求項１乃至３のいずれか一項に記載の欠陥検査装置。
  5. 試料を撮像して検査画像を生成する工程と、
    設計データから展開画像を生成する工程と、
    前記展開画像からパターンのコーナーを検出する工程と、
    検出された前記コーナーをクラス分類する工程と、
    分類されたクラス毎に異なるコーナー丸め量のコーナー丸め処理を実行する工程と、
    前記コーナー丸め処理後の前記展開画像に基づいて参照画像を生成する工程と、
    前記検査画像と前記参照画像とを比較して検査を行う工程と
    を備え、
    前記コーナー丸め処理を実行する工程は、
    第１クラスに付与された第１コーナー丸め量に基づいて、予め設定されたサイズ以下の等方フィルタを用いたフィルタ処理を実行する工程と、
    前記第１コーナー丸め量と第２クラスに付与された第２コーナー丸め量との差分を算出する工程と、
    前記差分に基づいて、前記予め設定されたサイズ以下の前記等方フィルタを用いた前記フィルタ処理を実行する工程と
    を含む、
    欠陥検査方法。
  6. パターン及びコーナーの形状に基づいて、コーナー検出画素及び少なくとも前記コーナー検出画素に隣接する画素を、前記コーナー検出画素のクラスに対応するクラス領域として設定する工程を更に備える、
    請求項５に記載の欠陥検査方法。
  7. 前記コーナー丸め処理を実行する工程は、
    前記クラス領域毎に、前記コーナー検出画素の前記クラスに対応した前記コーナー丸め量を付与する工程と、
    前記コーナー丸め量に基づいてコーナー丸め量マップを作成する工程と、
    前記コーナー丸め量マップに基づいて前記コーナー丸め処理を実行する工程と
    を含む、請求項６に記載の欠陥検査方法。
  8. 前記展開画像において、パターン毎に画素をラベリングする工程を更に備え、
    前記コーナー丸め処理を実行する工程は、ラベル毎に実行される、
    請求項５乃至７のいずれか一項に記載の欠陥検査方法。
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