JPH03209740A - 面板欠陥データの欠陥種別分類方法 - Google Patents
面板欠陥データの欠陥種別分類方法Info
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- JPH03209740A JPH03209740A JP2003906A JP390690A JPH03209740A JP H03209740 A JPH03209740 A JP H03209740A JP 2003906 A JP2003906 A JP 2003906A JP 390690 A JP390690 A JP 390690A JP H03209740 A JPH03209740 A JP H03209740A
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- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
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- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野コ
この発明は、面板欠陥データの欠陥種別分類方法に関し
、詳しくはシリコンウェハ面板に存在する各種の欠陥に
対する欠陥データをソフト処理して、その種別を分類す
るものである。
、詳しくはシリコンウェハ面板に存在する各種の欠陥に
対する欠陥データをソフト処理して、その種別を分類す
るものである。
［従来の技術］
半導体ＩＣの素材のシリコンウェハの面板には各種の欠
陥があり、欠陥によりＩＣの品質が劣化するので、ＩＣ
パターンが形成される前の平滑な状態で面板検査が行わ
れる。
陥があり、欠陥によりＩＣの品質が劣化するので、ＩＣ
パターンが形成される前の平滑な状態で面板検査が行わ
れる。
第４図により主要な面板欠陥を説明する。１は面板を示
し、（イ）は異物などの摩擦により表面に生じた線状キ
ズ、（ロ）は面積がやや広い面状の汚れを示し、（ハ）
は表面の突起を含む孤立した微小な異物である。ただし
、異物が大きいときは（０）と類似のものとなるが、通
常面板はクリーンルーム内で取り扱われるので、そのよ
うな大きい異物はないものとしてよい。また、汚れ（ロ
）が微小なときは（ハ）となる場合があるなど、欠陥の
種別には判然としない場合があるが一応上記の分類とす
る。なお、（ニ）は面板自体のもので面積が広くて浅い
凹状欠陥である。
し、（イ）は異物などの摩擦により表面に生じた線状キ
ズ、（ロ）は面積がやや広い面状の汚れを示し、（ハ）
は表面の突起を含む孤立した微小な異物である。ただし
、異物が大きいときは（０）と類似のものとなるが、通
常面板はクリーンルーム内で取り扱われるので、そのよ
うな大きい異物はないものとしてよい。また、汚れ（ロ
）が微小なときは（ハ）となる場合があるなど、欠陥の
種別には判然としない場合があるが一応上記の分類とす
る。なお、（ニ）は面板自体のもので面積が広くて浅い
凹状欠陥である。
以上の各種の欠陥はレーザビームを用いた検査装置によ
り検査される。欠陥検出の原理は、上記の線状キズ（イ
）と汚れ（ロ）および異物（ハ）に対しては、レーザビ
ームの散乱光を受光して行う。また凹状欠陥（ニ）に対
しては、レーザビームの正反射光の方向が曲面により変
化することを利用して、別途の検出光学系により行われ
る。従って、欠陥データは検出の段階で分類されるので
ここでは対象外とする。
り検査される。欠陥検出の原理は、上記の線状キズ（イ
）と汚れ（ロ）および異物（ハ）に対しては、レーザビ
ームの散乱光を受光して行う。また凹状欠陥（ニ）に対
しては、レーザビームの正反射光の方向が曲面により変
化することを利用して、別途の検出光学系により行われ
る。従って、欠陥データは検出の段階で分類されるので
ここでは対象外とする。
以下、散乱光による欠陥検出方法を説明する。
第５図（ａ）、（ｂ）において、面板１に対してレーザ
ビームのスポットを投光し、面板１を角度θの方向に回
転して走査線して走査する。表面に欠陥があるときはス
ポットが散乱し、散乱光は図示しない受光系により受光
されて検出信号かえられる。
ビームのスポットを投光し、面板１を角度θの方向に回
転して走査線して走査する。表面に欠陥があるときはス
ポットが散乱し、散乱光は図示しない受光系により受光
されて検出信号かえられる。
検出された欠陥をマツプ表示するために、面板１の表面
を、半径ｒの方向の微小距離Δｒと、回転角度θ方向の
微小角度Δθにより微小な方形の単位セルＳ［ｒｎ、θ
ｎ］に区分する。［ｒｎｓθｎ］は座標である。なお、
単位セルの大きさは欠陥の分布の実状を考慮して、例え
ば約０．５ｍｍ角の大きさとされている。走査において
は微小なスポットの走査線りが適当にオーバラップして
行われるので、同一の欠陥が複数回検出されることがあ
りうるが、単位セル内の欠陥は個数に拘らず１個と見做
して欠陥データ“１”とし、その座標に対応するメモリ
のアドレスに記憶される。記憶された欠陥データは出力
部によりマツプ表示される。
を、半径ｒの方向の微小距離Δｒと、回転角度θ方向の
微小角度Δθにより微小な方形の単位セルＳ［ｒｎ、θ
ｎ］に区分する。［ｒｎｓθｎ］は座標である。なお、
単位セルの大きさは欠陥の分布の実状を考慮して、例え
ば約０．５ｍｍ角の大きさとされている。走査において
は微小なスポットの走査線りが適当にオーバラップして
行われるので、同一の欠陥が複数回検出されることがあ
りうるが、単位セル内の欠陥は個数に拘らず１個と見做
して欠陥データ“１”とし、その座標に対応するメモリ
のアドレスに記憶される。記憶された欠陥データは出力
部によりマツプ表示される。
第６図はマツプ表示の例を示すもので、欠陥データ“ｌ
”は、座標［ｒｎ＋θｎ］に対応した位置にプロットさ
れ、第４図に示した各欠陥（イ）、（０）１（ハ）が表
示されている。
”は、座標［ｒｎ＋θｎ］に対応した位置にプロットさ
れ、第４図に示した各欠陥（イ）、（０）１（ハ）が表
示されている。
さて、上記においては欠陥の位置はマツプ表示により観
察できて便利であるが、しかし個数については欠陥デー
タ“１”の総数が出力されるので、１個の線状キズや汚
れが多数の欠陥とされて欠陥の評価上不便であった。こ
れに対して、この発明の出願人による特許公開「第６３
−１２７３７７号、面板欠陥データの連続性の識別処理
方法」がある。この発明の要旨は、欠陥データ“１”を
記憶したアドレスに隣接する８個のアドレスのいずれか
に欠陥データ“１”があるとき、両者が連続するとし、
各アドレスの連続性を識別する。識別により連続したと
されたアドレスの群を１個の欠陥として表示する。これ
により各種の欠陥は大きさ形状に拘らず群の個数が示さ
れ、合理的である。
察できて便利であるが、しかし個数については欠陥デー
タ“１”の総数が出力されるので、１個の線状キズや汚
れが多数の欠陥とされて欠陥の評価上不便であった。こ
れに対して、この発明の出願人による特許公開「第６３
−１２７３７７号、面板欠陥データの連続性の識別処理
方法」がある。この発明の要旨は、欠陥データ“１”を
記憶したアドレスに隣接する８個のアドレスのいずれか
に欠陥データ“１”があるとき、両者が連続するとし、
各アドレスの連続性を識別する。識別により連続したと
されたアドレスの群を１個の欠陥として表示する。これ
により各種の欠陥は大きさ形状に拘らず群の個数が示さ
れ、合理的である。
［解決しようとする課題］
上記の発明においては欠陥の個数の表現に関しては合理
化されているが、その種別については格別な処理がなさ
れず、従来はマツプ表示の観察により種別の判定が行わ
れている。しかし、種別ごとの個数が判明すれば欠陥の
評価上好都合である。
化されているが、その種別については格別な処理がなさ
れず、従来はマツプ表示の観察により種別の判定が行わ
れている。しかし、種別ごとの個数が判明すれば欠陥の
評価上好都合である。
これに対して、前記したように欠陥の形状はその種別に
ほぼ対応するので、ソフト処理により形状の特徴を捉え
て種別を分類することが可能である。
ほぼ対応するので、ソフト処理により形状の特徴を捉え
て種別を分類することが可能である。
［課題を解決するための手段］
この発明は、面板に対してレーザスポットを走査し、ス
ポットの散乱光を受光して検出された面板の表面に存在
する異物などの欠陥データを、表面を区分した微小な方
形の単位セルに対応するメモリのアドレスにそれぞれ記
憶し、かつ、欠陥データが記憶され、連続性が識別され
たアドレスよりなる連続アドレス群に対する欠陥種別分
類方法である。この連続アドレス群に外接する方形のア
ドレス領域を設定し、この領域内における連続アドレス
群のアドレスの個数ｍと、アドレス領域の縦方向および
横方向のそれぞれのアドレスの個数ａおよびｂより、領
域の対角線の長さＤを求め、さらに個数ｍと長さＤの比
数ｍ／Ｄとを求める。
ポットの散乱光を受光して検出された面板の表面に存在
する異物などの欠陥データを、表面を区分した微小な方
形の単位セルに対応するメモリのアドレスにそれぞれ記
憶し、かつ、欠陥データが記憶され、連続性が識別され
たアドレスよりなる連続アドレス群に対する欠陥種別分
類方法である。この連続アドレス群に外接する方形のア
ドレス領域を設定し、この領域内における連続アドレス
群のアドレスの個数ｍと、アドレス領域の縦方向および
横方向のそれぞれのアドレスの個数ａおよびｂより、領
域の対角線の長さＤを求め、さらに個数ｍと長さＤの比
数ｍ／Ｄとを求める。
個数ａ、 ｂの比数ｂ／ａ１またはａ／ｂに対応する
、比数ｍ／Ｄの数値により連続アドレス群の形状を判定
し、欠陥の種別を分類して分類ごとの個数を出力する。
、比数ｍ／Ｄの数値により連続アドレス群の形状を判定
し、欠陥の種別を分類して分類ごとの個数を出力する。
上記において、個数ａおよびｂが１、または１に近い小
数の場合は孤立した微小な異物と判定する。個数ａまた
は個数すと個数ｍが等しい場合における、比数ｂ／ａ
（ａ≧ｂの場合）、またはａ／ｂ （ａ≦ｂの場合）に
対する比数ｍ／Ｄの曲線にと、該曲線Ｋに対して個数ｍ
が２倍以内で増加した場合の曲線に′とに挟まれた範囲
を判定範囲とし、上記により求められた比数ｍ／Ｄが判
定範囲内にある場合を線状キズとし、判定範囲を上まわ
る場合を面状の汚れとするものである。
数の場合は孤立した微小な異物と判定する。個数ａまた
は個数すと個数ｍが等しい場合における、比数ｂ／ａ
（ａ≧ｂの場合）、またはａ／ｂ （ａ≦ｂの場合）に
対する比数ｍ／Ｄの曲線にと、該曲線Ｋに対して個数ｍ
が２倍以内で増加した場合の曲線に′とに挟まれた範囲
を判定範囲とし、上記により求められた比数ｍ／Ｄが判
定範囲内にある場合を線状キズとし、判定範囲を上まわ
る場合を面状の汚れとするものである。
［作用コ
以上の欠陥種別分類方法においては、連続性が識別され
た連続アドレス群のアドレス（以下単に欠陥アドレスと
いう）の個数ｍと、連続アドレス群に外接する方形のア
ドレス領域の縦方向および横方向のアドレスの個数ａお
よびｂより、領域の対角線の長さＤが求められ、さらに
比数ｍ／Ｄが求められる。個数ａ、 ｂの比数ｂ ／
ａ ｓまたはａ／ｂに対応する比数ｍ／Ｄの数値によ
り、連続アドレス群の形状が判定されて欠陥の種別が分
類されて出力される。
た連続アドレス群のアドレス（以下単に欠陥アドレスと
いう）の個数ｍと、連続アドレス群に外接する方形のア
ドレス領域の縦方向および横方向のアドレスの個数ａお
よびｂより、領域の対角線の長さＤが求められ、さらに
比数ｍ／Ｄが求められる。個数ａ、 ｂの比数ｂ ／
ａ ｓまたはａ／ｂに対応する比数ｍ／Ｄの数値によ
り、連続アドレス群の形状が判定されて欠陥の種別が分
類されて出力される。
以上の判定方法は、個数ａ、ｂが１、または１に近い小
数のときは孤立した異物と判定される。
数のときは孤立した異物と判定される。
次に、個数ａｔｂが１よりかなり大きい場合に対しては
、個数ａまたはｂと個数ｍが等しいとき、すなわち１個
の単位セルが１列に連続するときは、連続アドレス群の
形状により、ｍ／Ｄの値が異なる。まずａ＝ｍの場合に
ついてみると、縦方向に１列の場合（ｂ＝１）と、横方
向に広がって（ａ≧ｂ〉１）となる場合があり、これら
に対応して対角線の長さＤが大きくなる。すなわち一定
のａに対しては、ｂが大きいほど比数ｍ／Ｄは小さく、
比数ｍ／Ｄは比数ｂ／ａに依存する。ｂ＝ｍの場合はａ
とｂを入れ替えて、１≦ａ：ａｂの場合を考えると上記
と同様の結果となる。これらの場合における、比数ｂ／
ａ （ａ≧ｂの場合）、またはａ／ｂ （ａ：５ｂの場
合）を変数とする比数ｍ／Ｄの曲線には、欠陥アドレス
が縦、横または斜め方向に１列であることの条件である
。ただし、単位セルには面積があるので、これを線状キ
ズが斜めに過るときは、隣接する２個の単位セルが連続
して１列となることがあり、そのような場合には欠陥ア
ドレスの個数ｍが２倍以内で増加する。これを考慮して
曲線Ｋを２倍以内で増加した曲線に′を作り、曲線にと
に′に挟まれた範囲を判定範囲とする。求められた比数
ｍ／Ｄの値がこの判定範囲内にあるときは、１個または
２個の欠陥アドレスが連続していると見做して線状キズ
と判定する。
、個数ａまたはｂと個数ｍが等しいとき、すなわち１個
の単位セルが１列に連続するときは、連続アドレス群の
形状により、ｍ／Ｄの値が異なる。まずａ＝ｍの場合に
ついてみると、縦方向に１列の場合（ｂ＝１）と、横方
向に広がって（ａ≧ｂ〉１）となる場合があり、これら
に対応して対角線の長さＤが大きくなる。すなわち一定
のａに対しては、ｂが大きいほど比数ｍ／Ｄは小さく、
比数ｍ／Ｄは比数ｂ／ａに依存する。ｂ＝ｍの場合はａ
とｂを入れ替えて、１≦ａ：ａｂの場合を考えると上記
と同様の結果となる。これらの場合における、比数ｂ／
ａ （ａ≧ｂの場合）、またはａ／ｂ （ａ：５ｂの場
合）を変数とする比数ｍ／Ｄの曲線には、欠陥アドレス
が縦、横または斜め方向に１列であることの条件である
。ただし、単位セルには面積があるので、これを線状キ
ズが斜めに過るときは、隣接する２個の単位セルが連続
して１列となることがあり、そのような場合には欠陥ア
ドレスの個数ｍが２倍以内で増加する。これを考慮して
曲線Ｋを２倍以内で増加した曲線に′を作り、曲線にと
に′に挟まれた範囲を判定範囲とする。求められた比数
ｍ／Ｄの値がこの判定範囲内にあるときは、１個または
２個の欠陥アドレスが連続していると見做して線状キズ
と判定する。
以Ｅに対して、面状の汚れの場合は、連続アドレス群の
面積が大きいために個数ｍがａ、ｂよりかなり大きくな
り、従って比数ｍ／Ｄは上記の判定範囲を大きく土羽わ
る数値となる。これにより判定範囲を越える比数ｍ／Ｄ
は面状の汚れと判定される。
面積が大きいために個数ｍがａ、ｂよりかなり大きくな
り、従って比数ｍ／Ｄは上記の判定範囲を大きく土羽わ
る数値となる。これにより判定範囲を越える比数ｍ／Ｄ
は面状の汚れと判定される。
［実施例コ
第１図（ａ）〜（ｅ）により、この発明の面板欠陥デー
タの種別分類方法の判定範囲を例を用いて説明する。図
（ａ ） 、 （ｂ ） 、 （ｃ ）は、欠陥データ
が記憶され、前記した特許公開された方法により連続性
が識別された欠陥アドレス（ハツチングで示す）が１列
に連続した連続アドレス群と、これらに外接する方形の
アドレス領域の３例を示す。各図の欠陥アドレスの個数
ｍはいずれも７である。図（ａ）においては、欠陥アド
レスが縦方向に１列をなし、アドレス領域の縦および横
方向のアドレス数ａ。
タの種別分類方法の判定範囲を例を用いて説明する。図
（ａ ） 、 （ｂ ） 、 （ｃ ）は、欠陥データ
が記憶され、前記した特許公開された方法により連続性
が識別された欠陥アドレス（ハツチングで示す）が１列
に連続した連続アドレス群と、これらに外接する方形の
アドレス領域の３例を示す。各図の欠陥アドレスの個数
ｍはいずれも７である。図（ａ）においては、欠陥アド
レスが縦方向に１列をなし、アドレス領域の縦および横
方向のアドレス数ａ。
ｂはそれぞれ７および１で、比数ｂ／ａ＝ｏ、ｉ４であ
る。これに対する対角線の長さＤａは約７であり、比数
ｍ／Ｄ→１である。同様に、図（ｂ）の場合はａ＝７．
ｂ＝４．ｂ／ａ＝０．５７．Ｄｂ＝８ＪＯ。
る。これに対する対角線の長さＤａは約７であり、比数
ｍ／Ｄ→１である。同様に、図（ｂ）の場合はａ＝７．
ｂ＝４．ｂ／ａ＝０．５７．Ｄｂ＝８ＪＯ。
ｍ／Ｄｂ：０．８７であり、また図（ｃ）ではａ＝７．
ｂ＝７． ｂ／ａ＝１．０ 、 ＤＣ＝９．９０．
ｍ／ＤＣ＝０．７１である。第２図は、ｂ／ａを横軸に
とり、ｍ／Ｄを縦軸にプロットしたもので、図（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）に対してそれぞれ点ｐａ＋ｐｂ＋ｐｃで
示される。このような点を種々のｂ／ａに対して求めて
曲線Ｋがえられる。ただし、個数ａが小さいために点ｐ
ａは曲線Ｋからやや外れているがａが大きくなると一致
する。なお、上記は欠陥アドレスが縦方向にあるものと
したａ≧ｂ≧１の場合であるが、横方向の場合は１≦ａ
：ａｂとし、一定の個数すに対してａを変化して同様の
結果かえられる。
ｂ＝７． ｂ／ａ＝１．０ 、 ＤＣ＝９．９０．
ｍ／ＤＣ＝０．７１である。第２図は、ｂ／ａを横軸に
とり、ｍ／Ｄを縦軸にプロットしたもので、図（ａ）、
（ｂ）、（ｃ）に対してそれぞれ点ｐａ＋ｐｂ＋ｐｃで
示される。このような点を種々のｂ／ａに対して求めて
曲線Ｋがえられる。ただし、個数ａが小さいために点ｐ
ａは曲線Ｋからやや外れているがａが大きくなると一致
する。なお、上記は欠陥アドレスが縦方向にあるものと
したａ≧ｂ≧１の場合であるが、横方向の場合は１≦ａ
：ａｂとし、一定の個数すに対してａを変化して同様の
結果かえられる。
以上は欠陥アドレスが１個づつ１列に連続した場合であ
るが、単位セルの面積により、線状キズが隣接する２個
の単位セルに跨がって１列（または１連）に連続する場
合を第１図（ｄ）、（ｅ）に示す。
るが、単位セルの面積により、線状キズが隣接する２個
の単位セルに跨がって１列（または１連）に連続する場
合を第１図（ｄ）、（ｅ）に示す。
図（ｄ）は図（ｂ）に対応したａ ” ７ ｔ ｈ ＝
４の場合で、欠陥が２個の単位セルに跨ったために、欠
陥アドレスの個数ｍがｌＯとなってｍ／Ｄ＝１．２４に
増加し、その増加倍数には１．４３である。また、図（
ｅ）は図（ｃ）に対応し、ｍ ＝ １３、ｍ／ Ｄ ＝
１．３１であり、 ｋ＝１．８５である。比数ｍ／Ｄ
がこのように増加する程度は、線状キズが傾斜している
ほど大きいことは明らかである。ただし増加倍数には２
以下である。
４の場合で、欠陥が２個の単位セルに跨ったために、欠
陥アドレスの個数ｍがｌＯとなってｍ／Ｄ＝１．２４に
増加し、その増加倍数には１．４３である。また、図（
ｅ）は図（ｃ）に対応し、ｍ ＝ １３、ｍ／ Ｄ ＝
１．３１であり、 ｋ＝１．８５である。比数ｍ／Ｄ
がこのように増加する程度は、線状キズが傾斜している
ほど大きいことは明らかである。ただし増加倍数には２
以下である。
第３図は以上に述べた、線状キズに対するｍ／Ｄの値が
曲線により増加することを考慮したこの発明の実施例に
おける判定範囲を示すもので、曲線Ｋに増加倍数ｋを乗
じた曲線に′を作り、これらに挟まれた範囲内を線状キ
ズに対する判定範囲とする。比数ｍ／Ｄがこの範囲を越
える場合は面状の汚れ（面状欠陥）とする。
曲線により増加することを考慮したこの発明の実施例に
おける判定範囲を示すもので、曲線Ｋに増加倍数ｋを乗
じた曲線に′を作り、これらに挟まれた範囲内を線状キ
ズに対する判定範囲とする。比数ｍ／Ｄがこの範囲を越
える場合は面状の汚れ（面状欠陥）とする。
以上により、予めのソフト処理により連続性が識別され
た連続アドレス群より、欠陥アドレスの個数ｍと、連続
アドレス群に外接する方形のアドレス領域の個数ａ、
ｂを読み出し、個数ａｔ ｂが１、またはｌに近い小
数の場合は孤立した異物と判定し、また対角線の長さＤ
と、比数ｂ／ａまたはａ ／ ｂ ｓおよびｍ／Ｄを計
算し、判定範囲を参照して線状キズと面状の汚れとが分
類され、分類ごとの個数が出力されるものである。
た連続アドレス群より、欠陥アドレスの個数ｍと、連続
アドレス群に外接する方形のアドレス領域の個数ａ、
ｂを読み出し、個数ａｔ ｂが１、またはｌに近い小
数の場合は孤立した異物と判定し、また対角線の長さＤ
と、比数ｂ／ａまたはａ ／ ｂ ｓおよびｍ／Ｄを計
算し、判定範囲を参照して線状キズと面状の汚れとが分
類され、分類ごとの個数が出力されるものである。
［発明の効果］
以上の説明により明らかなように、この発明による面板
欠陥データの種別分類方法においては、特許公開された
識別方法により連続性が識別された連続アドレス群に対
して、ソフト処理により欠陥アドレスの個数ｍと、連続
アドレス群に外接する方形のアドレス領域の縦横のアド
レスの個数ａ。
欠陥データの種別分類方法においては、特許公開された
識別方法により連続性が識別された連続アドレス群に対
して、ソフト処理により欠陥アドレスの個数ｍと、連続
アドレス群に外接する方形のアドレス領域の縦横のアド
レスの個数ａ。
ｂｌおよび対角線の長さＤとが求められ、個数ａ。
ｂが１１または１に近い小数の場合は孤立した異物と判
定し、比数ｍ／Ｄが判定範囲内にあるときは線状キズと
判定し、この範囲を越えるときは面状の汚れと判定され
て種別が分類され、分類ごとの欠陥個数が出力されるも
ので、この方法を従来杆われている連続性の識別方法に
併用することにより、欠陥データの評価方法が改善され
る効果には大きいものがある。
定し、比数ｍ／Ｄが判定範囲内にあるときは線状キズと
判定し、この範囲を越えるときは面状の汚れと判定され
て種別が分類され、分類ごとの欠陥個数が出力されるも
ので、この方法を従来杆われている連続性の識別方法に
併用することにより、欠陥データの評価方法が改善され
る効果には大きいものがある。
第１図（ａ）、（ｂ）、（Ｃ） 、（ｄ）および（ｅ）
は、この発明による面板欠陥データの種別分類方法にお
ける、連続アドレス群とアドレス領域の例および判定範
囲を求める原理の説明図、第２図は、１個の単位セルが
１列に連続した場合に対する曲線図、第３図は、この発
明による面板欠陥データの種別分類方法の実施例におけ
る判定範囲を示す図、第４図は面板に存在する各種の欠
陥の説明図、第５図（ａ）および（ｂ）は、面板に対す
るレーザビームの走査と単位セルの説明図、第６図は欠
陥データのマツプ表示の例を示す図である。 １・・・面板、（イ）・・・線状キズ、（０）・・・面
状の汚れ、 （ハ）・・・孤立した異物、（ニ）・・
・凹伏欠陥、 Ｓ−・・単位セル、［ｒｎｗθｎ］
・・・単位セルの座標、ａｓ ｂｅ ｍ・・・アドレ
ス個数、Ｄ・・・対角線の長さ、 Ｋ１に’・・・曲
線。
は、この発明による面板欠陥データの種別分類方法にお
ける、連続アドレス群とアドレス領域の例および判定範
囲を求める原理の説明図、第２図は、１個の単位セルが
１列に連続した場合に対する曲線図、第３図は、この発
明による面板欠陥データの種別分類方法の実施例におけ
る判定範囲を示す図、第４図は面板に存在する各種の欠
陥の説明図、第５図（ａ）および（ｂ）は、面板に対す
るレーザビームの走査と単位セルの説明図、第６図は欠
陥データのマツプ表示の例を示す図である。 １・・・面板、（イ）・・・線状キズ、（０）・・・面
状の汚れ、 （ハ）・・・孤立した異物、（ニ）・・
・凹伏欠陥、 Ｓ−・・単位セル、［ｒｎｗθｎ］
・・・単位セルの座標、ａｓ ｂｅ ｍ・・・アドレ
ス個数、Ｄ・・・対角線の長さ、 Ｋ１に’・・・曲
線。
Claims (2)
- （１）レーザスポットの走査による散乱光を受光して検
出された面板の表面に存在する異物などの欠陥データを
、該表面を区分した微小な方形の単位セルに対応するメ
モリのアドレスにそれぞれ記憶し、かつ、該記憶され、
連続性が識別された該アドレスよりなる連続アドレス群
に対して、外接する方形のアドレス領域を設定し、該領
域内における該連続アドレス群のアドレスの個数ｍと、
該領域の縦方向および横方向のそれぞれのアドレスの個
数ａおよびｂより該領域の対角線の長さＤ、ならびに該
個数ｍと長さＤの比数ｍ／Ｄとを求め、該個数ａ、ｂの
比数ｂ／ａ、またはａ／ｂに対応する上記比数ｍ／Ｄの
数値により、上記連続アドレス群の形状を判定し、上記
欠陥の種別を分類して該分類ごとの個数を出力すること
を特徴とする、面板欠陥データの欠陥種別分類方法。 - （２）上記において、上記個数ａ、ｂが１、または１に
近い小数の場合を孤立した微小な異物とし、上記個数ａ
または個数ｂと個数ｍが等しい場合における、比数ｂ／
ａ（ａ≧ｂの場合）、またはａ／ｂ（ａ≦ｂの場合）に
対応する上記比数ｍ／Ｄの曲線Ｋと、該曲線Ｋに対して
該個数ｍが２倍以内で増加した場合の曲線Ｋ′とに挟ま
れる範囲を判定範囲とし、上記により求められた比数ｍ
／Ｄが該判定範囲内にある場合を線状キズとし、該判定
範囲を上廻わる場合を面状の汚れとする、請求項１記載
の面板欠陥データの欠陥種別分類方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003906A JP2923789B2 (ja) | 1990-01-11 | 1990-01-11 | 面板欠陥データの欠陥種別分類方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2003906A JP2923789B2 (ja) | 1990-01-11 | 1990-01-11 | 面板欠陥データの欠陥種別分類方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03209740A true JPH03209740A (ja) | 1991-09-12 |
| JP2923789B2 JP2923789B2 (ja) | 1999-07-26 |
Family
ID=11570233
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2003906A Expired - Lifetime JP2923789B2 (ja) | 1990-01-11 | 1990-01-11 | 面板欠陥データの欠陥種別分類方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2923789B2 (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5923554A (en) * | 1996-01-16 | 1999-07-13 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for assessing the number and type of flaws |
| WO2002021111A1 (fr) * | 2000-09-05 | 2002-03-14 | Komatsu Denshi Kinzoku Kabushiki Kaisha | Appareil d'inspection de la surface de plaquettes, procede d'inspection de la surface de plaquettes, appareil d'estimation de plaquettes defectueuses, procede d'estimation de plaquette defectueuse et appareil de traitement d'informations sur la surface de plaquettes |
| JP4643785B2 (ja) * | 2000-02-24 | 2011-03-02 | 株式会社トプコン | 表面検査装置 |
-
1990
- 1990-01-11 JP JP2003906A patent/JP2923789B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5923554A (en) * | 1996-01-16 | 1999-07-13 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method for assessing the number and type of flaws |
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| WO2002021111A1 (fr) * | 2000-09-05 | 2002-03-14 | Komatsu Denshi Kinzoku Kabushiki Kaisha | Appareil d'inspection de la surface de plaquettes, procede d'inspection de la surface de plaquettes, appareil d'estimation de plaquettes defectueuses, procede d'estimation de plaquette defectueuse et appareil de traitement d'informations sur la surface de plaquettes |
| US7383156B2 (en) * | 2000-09-05 | 2008-06-03 | Sumco Techxiv Kabushiki Kaisha | Apparatus for inspecting wafer surface, method for inspecting wafer surface, apparatus for judging defective wafer, method for judging defective wafer, and apparatus for processing information on wafer surface |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2923789B2 (ja) | 1999-07-26 |
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