JPH03152406A - パターン検査方法 - Google Patents

パターン検査方法

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JPH03152406A
JPH03152406A JP29184589A JP29184589A JPH03152406A JP H03152406 A JPH03152406 A JP H03152406A JP 29184589 A JP29184589 A JP 29184589A JP 29184589 A JP29184589 A JP 29184589A JP H03152406 A JPH03152406 A JP H03152406A
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JP
Japan
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edge
pattern
image
board
inspected
Prior art date
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Pending
Application number
JP29184589A
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English (en)
Inventor
Hidemi Takahashi
秀実 高橋
Tadashi Kaneko
正 金子
Atsuharu Yamamoto
淳晴 山本
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Panasonic Holdings Corp
Original Assignee
Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Publication date
Application filed by Matsushita Electric Industrial Co Ltd filed Critical Matsushita Electric Industrial Co Ltd
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Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 産業上の利用分野 本発明は、2次元図形パターンの、特に微細なパターン
を有するプリント基板のパターン検査方法に関するもの
である。
従来の技術 従来より、配線パターンなどのパターン検査装置は種々
提案されているが、基本的にはパターンを光学的に読み
取り、欠陥部を検出するものである。欠陥検出方式につ
いては、デザインルール法ならびに比較法の2つの方式
に大別でき、比較法については、基準パターンとして何
を用いるかによってさらに、吸い上げデータ比較法、実
物比較法、CADデータ比較法に分類される。実物比較
法は、良品パターンと被検パターンを2つ並べて互いに
比較するものである。吸い上げデータ比較法は、予め実
物パターンからデータを取り込んでおき、このパターン
と被検パターンとを比較するものである。また、CAD
データ比較法は、設計データと被検パターンとを比較す
るものである。
比較法として、吸い上げデータ比較法を例として考える
と(例えば、特開昭60−263807号公報)、予め
実物パターンからデータを取り込んでおき、このパター
ンと被検パターンとを比較するものである。
発明が解決しようとする課題 しかしこの方式では、標準パターンと被検パターンとを
1画素ごとに比較しているが、このような1画素ごとの
比較においては、パターンエツジ部での量子化誤差や位
置合わせ誤差による不一致のために虚報(良品部を欠陥
と判定する)が発生するといった課題がある。
本発明は、上述のようなパターンエツジ部での量子化誤
差や位置合わせ誤差による不一致のために発生する虚報
を低減するものである。
課題を解決するための手段 本発明は、基準パターンから光学的検知手段により2値
化パターンを得、エツジ画像を検出し、検査基準を盛り
込んだエツジ許容領域画像を作成し、次に、同様の光学
的検知手段により被検査パターンから2値化パターンを
得、被検査パターンのエツジ画像と先のエツジ許容領域
画像との位置合わせを行った後に、比較する。
作用 上記方法により、基準パターンからは、許容誤差を含ん
だエツジ許容領域を作成する。他方、被検基板からはエ
ツジを抽出する。この2つの画像を重ね合わせてエツジ
許容領域からはずれるエツジ部を検出する。そしてエツ
ジ画素のみに注目するために虚報の発生頻度は小さくな
る。
実施例 以下、本発明の一実施例について説明する。
なお、以下の説明では、プリント基板の検査に適用した
ときを例にして説明する。
第1図は本発明の一実施例におけるパターン検査方法に
適用される装置のブロック構成図である。
まず、良品基板1を微調用テーブル2に置く。
なお、このとき、良品基板1のピン穴を微調用テーブル
に設けた図示しないガイドピンが通るように位置決めさ
れ、固定される。
撮像装置3は、例えばCODラインセンサであり、走査
されることにより、良品基板1のアナログ画像信号を出
力する。この画像信号は、2値化回路4により2値化さ
れ、エツジ検出回路6によってエツジを検出してエツジ
画像とする。このエツジ画像を記憶装置6に記憶する。
次に、被検基板11を良品基板1と同様の手順で微調用
テーブル2に置く。撮像装置3は、被検基板11のアナ
ログの画像信号を出力し、この画像信号は、2値化回路
4により2値化され、エツジ検出回路6によってエツジ
を検出してエツジ画像とするところまでは、同様である
欠陥検出回路7は、第2図のような構成である。
記憶装置6かも読み出した良品画像に対して、膨張回路
8によって膨張を行い、許容量を盛り込んだエツジ許容
領域面gI9を作成する。被検基板11のエツジ画像と
良品基板1のエツジ許容領域画像9は、比較回路21に
よって比較される。すなわち、エツジ許容領域の中にエ
ツジがあれば良品と判定する。比較の方法については、
エツジ許容領域画像9を反転回路によって反転して積を
とるものであり、第3図に示す。第3図(a)は被検基
板11のエツジ画像であり、同図(b)は記憶装置6か
もの出力であるエツジ許容領域画像9の反転画像である
。(a)では、エツジ部の画素が1となるようにし、(
b)では斜線部の画素がOとなる。(a)と(b)の積
をとると、(c)に示すように正常部は0となり、欠陥
部のみが1という値をとる。記憶装置22によって出力
1の座標を記憶する。
この比較において重要な点は、位置合わせである。前述
したピン穴によるアラインメントのみでは±100μm
程度の位置合わせ誤差をもつ。基板上に設定したマーク
によって位置合わせを行い、さらに、基板には膨張、収
縮があるので、これらによるX方向、Y方向のずれ量を
、予め検出して補正を行いながら比較をする方式、ある
いは、予め設定した局所的な特徴に対して位置合わせを
行うなどの方法があるが、ここでは位置合わせ方法につ
いては規定しない。
以上述べた方法において、標準データとして良品基板を
用いているが、良品のフォトマスクを用いてもよい。ま
た、ここでは吸い上げデータ比較法について例をとって
説明したが、現物比較法やCADデータ比較法において
も本発明は同様に適用できる。
また、ここでは、プリント基板の検査に適用したときを
例にして説明したが、フォトマスクやLSIウェハ等の
パターン検査にも同様に適用できる。
発明の詳細 な説明したように、本発明は、標準データとして検査基
準を盛り込んだエツジ許容領域画像を用いて、被検基板
のエツジ画像と比較することによって虚報の低減を図る
ことができる。このことによって、検査結果の確認に要
する時間が短縮でき、高速な検査が可能となる。ひいて
は、検査工程の効率の向上、製品の信頼性の向上、原価
の低減等の効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
第1図は本発明の一実施例におけるパターン検査方法に
適用される装置のブロック構成図、第2図は同装置の要
部である欠陥検出回路の詳細ブロック結線図、第3図は
同装置における比較の概念を示した図である。 1・・・良品基板、2・・・検査テーブル、3・・・撮
像装置、4・・・2値化回路、6・・・エツジ検出回路
、6・・・良品記憶装置、7・・・欠陥検出回路、9・
・・エツジ許容領域画像、11・・・被検基板、21・
・・比較回路。

Claims (3)

    【特許請求の範囲】
  1. (1)被検査パターンと基準パターンとを比較してパタ
    ーン欠陥を検査する際に、基準パターンから光学的検知
    手段により2値化パターンを得、エッジ画像を検出し、
    検査基準を盛り込んだエッジ許容領域画像を作成し、次
    に、前記光学的検知手段により被検査パターンから2値
    化パターンを得、被検査パターンのエッジ画像と先のエ
    ッジ許容領域画像との位置合わせを行つた後に、比較す
    ることによつて欠陥検査を行うことを特徴とするパター
    ン検査方法。
  2. (2)基準パターンはCADデータを用いて欠陥検査を
    行う請求項1記載のパターン検査方法。
  3. (3)基準パターンは良品パターンを用い、被検査パタ
    ーンと良品パターンとを横に並べて光学的検知手段によ
    り同時に被検査パターンと良品パターンの画像を得、欠
    陥検査を行う請求項1記載のパターン検査方法。
JP29184589A 1989-11-09 1989-11-09 パターン検査方法 Pending JPH03152406A (ja)

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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0566015A2 (en) * 1992-04-14 1993-10-20 Eastman Kodak Company Neural network optical character recognition system and method for classifying characters in amoving web

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0566015A2 (en) * 1992-04-14 1993-10-20 Eastman Kodak Company Neural network optical character recognition system and method for classifying characters in amoving web
EP0566015A3 (en) * 1992-04-14 1994-07-06 Eastman Kodak Co Neural network optical character recognition system and method for classifying characters in amoving web
US5712922A (en) * 1992-04-14 1998-01-27 Eastman Kodak Company Neural network optical character recognition system and method for classifying characters in a moving web

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