JPH10325806A - Method and apparatus for inspecting external appearance - Google Patents

Method and apparatus for inspecting external appearance

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JPH10325806A
JPH10325806A JP15153197A JP15153197A JPH10325806A JP H10325806 A JPH10325806 A JP H10325806A JP 15153197 A JP15153197 A JP 15153197A JP 15153197 A JP15153197 A JP 15153197A JP H10325806 A JPH10325806 A JP H10325806A
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image feature
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To rapidly and accurately execute an external appearance inspection of a fine pattern by comparing inspection image feature data generated based on an intensity difference of pixels of an inspection pixel region with reference image feature data formed based on an inspection difference of pixels of a reference pixel region at each pixel. SOLUTION: A partial pattern of an object 101 to be inspected by a photosensor 103 is imaged, the other partial pattern is imaged by a photosensor 106, and image data to be inspected and the reference image data are respectively stored in image memories 105 and 108. The stored images are aligned by a matching unit 109, and the matched images are respectively stored in image memories 110 and 111. A feature extractor 112 extracts the respective feature data, and stores them in a feature data map format corresponding to each pixel in feature memories 113 and 114. A comparison deciding unit 115 compares a feature data map to be compared with a reference feature data map at each pixel and decides whether it allows within an allowable range or not.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は被検物体の外観検査
に係り、特に画像処理を利用した微細パターンの検査方
法及び検査装置に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a visual inspection of an object to be inspected, and more particularly, to a method and an apparatus for inspecting a fine pattern using image processing.

【0002】[0002]

【従来の技術】画像処理を利用した外観検査方法として
は、被検物体の画像から欠陥部分の面積などの特徴量を
取り出して所定の値と比較する方法や、良品画像を予め
テンプレートとして登録しておき残差逐次検定法や正規
相関マッチングなどにより比較する方法が一般的に採用
されている。しかしながら、このような一般的な検査方
法では、LSI製造用のウエハ、レティクルあるいはフ
ォトマスク等の微細パターンを高速且つ高精度に検査す
ることが非常に困難であった。微細パターンの外観検査
では非常に厳しい精度が要求されるために、画像の分解
能を高くする必要があり、そのために検査情報量が増大
しデータ処理に多大の時間を要するからである。
2. Description of the Related Art As an appearance inspection method using image processing, a method of extracting a characteristic amount such as an area of a defective portion from an image of a test object and comparing the characteristic amount with a predetermined value, or registering a non-defective image as a template in advance. In addition, a method of performing comparison by a residual sequential test method, normal correlation matching, or the like is generally adopted. However, with such a general inspection method, it has been extremely difficult to inspect a fine pattern such as a wafer, a reticle, or a photomask for LSI manufacture at high speed and with high accuracy. This is because, in the appearance inspection of a fine pattern, very strict accuracy is required, so that it is necessary to increase the resolution of an image, which increases the amount of inspection information and requires a lot of time for data processing.

【0003】このようなLSIパターンの微細化に対応
する方法としては、特公平8−10463号公報に開示
された検査方法がある。この検査方法では、基準画像と
被検画像との差異を平方し対象画素の近傍領域で積分し
て得られた値と、予め設定された値とを比較することに
より判定を行う方式を採用している。
As a method corresponding to such miniaturization of an LSI pattern, there is an inspection method disclosed in Japanese Patent Publication No. Hei 8-10463. In this inspection method, a method is employed in which a difference between a reference image and a test image is squared, and a value obtained by integrating in a region near a target pixel is compared with a preset value to make a determination. ing.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記検
査方法は画素近傍領域で積分を行い比較しているため
に、1画素以下の微少な欠陥を検出できない可能性があ
る。更に、基準画像と被検画像との差異を平方している
ために、画像処理プロセッサの負担が大きくなり処理速
度の向上の妨げとなる。更にまた、比較する画像同士の
輝度が全体的又は対象画素近傍領域において各画素が僅
かの差を均一に持っていた場合には、対象画素近傍領域
で積分しているために、大きな差異となり疑似欠陥とし
て検出される可能性がある。
However, in the above-described inspection method, since integration is performed in a pixel vicinity area and comparison is made, a minute defect of one pixel or less may not be detected. Furthermore, since the difference between the reference image and the test image is squared, the load on the image processor increases, which hinders an improvement in processing speed. Furthermore, when the brightness of the images to be compared has a small difference uniformly in the whole area or in the area near the target pixel, a large difference occurs because the integration is performed in the area near the target pixel. It may be detected as a defect.

【0005】また、LSI製造用のウエハ、レティクル
あるいはフォトマスク等の微細パターンを検査する場合
には、検査画面間にまたがった欠陥もしばしば存在す
る。このように1つの欠陥が複数の画面にまたがってい
る場合であっても、上記検査方法では複数個の欠陥と認
識してしまう。
In the case of inspecting a fine pattern such as a wafer, a reticle, or a photomask for manufacturing an LSI, there is often a defect extending between inspection screens. Even if one defect extends over a plurality of screens, the above-described inspection method recognizes the defect as a plurality of defects.

【0006】本発明の目的は、微細パターンの外観検査
を高速且つ高精度に実行できる方法及び装置を提供する
ことにある。
SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a method and an apparatus capable of performing a fine pattern appearance inspection at high speed and with high accuracy.

【0007】[0007]

【課題を解決するための手段】本発明による外観検査方
法及び装置は、物体の検査画像とその検査画像に対応す
る基準画像とを入力し、検査画像の各画素について当該
検査画素及びその近傍画素からなる検査画素領域におけ
る画素間の輝度差に基づいて検査画像特徴データを生成
すると共に、基準画像の各画素について当該基準画素及
びその近傍画素からなる基準画素領域における画素間の
輝度差に基づいて基準画像特徴データを生成する。そし
て、検査画像特徴データと基準画像特徴データとを画素
毎に比較することで物体の欠陥判定を行う。
SUMMARY OF THE INVENTION A visual inspection method and apparatus according to the present invention receive an inspection image of an object and a reference image corresponding to the inspection image, and for each pixel of the inspection image, the inspection pixel and its neighboring pixels. Inspection image feature data is generated based on the luminance difference between the pixels in the inspection pixel region consisting of, and for each pixel of the reference image, based on the luminance difference between the pixels in the reference pixel region consisting of the reference pixel and its neighboring pixels Generate reference image feature data. Then, the defect of the object is determined by comparing the inspection image feature data with the reference image feature data for each pixel.

【0008】[0008]

【実施の形態】図1は、本発明による外観検査方法を実
施するための検査装置の概略的ブロック図である。LS
I製造用のウエハ、レティクルあるいはフォトマスク等
の微細パターンを有する被検対象101は光源102か
らの走査ビームによって照射され、その反射光あるいは
透過光に基づいて被検対象101の検査対象画像と検査
基準となる検査基準画像とがそれぞれ取り込まれる。
FIG. 1 is a schematic block diagram of an inspection apparatus for carrying out a visual inspection method according to the present invention. LS
I A test object 101 having a fine pattern such as a wafer, a reticle, or a photomask for manufacturing is irradiated by a scanning beam from a light source 102, and an image of the test object 101 and an inspection are inspected based on the reflected light or transmitted light. An inspection reference image serving as a reference is captured.

【0009】ここでは、光センサ103によって被検対
象101の一部分のパターンが電気信号に変換され、A
/D変換器104によって8ビットのグレースケールデ
ータに変換された後、検査対象画像データとして画像メ
モリ105に格納される。他方、光センサ106によっ
て被検対象101の他の部分であって前記検査部分と同
一のパターンを有する箇所が撮像され、A/D変換器1
07によって8ビットのグレースケールデータに変換さ
れた後、基準画像データとして画像メモリ108に格納
される。言い換えれば、被検対象101の同一パターン
を有する異なる部分を利用し、光センサ103によって
検査対象画像を取り込み、光センサ106によって基準
画像を取り込んでいる。もちろん、被検対象101と同
一パターンを有する検査済みの良品物体を用意して光セ
ンサ106により基準画像を取り込んでもよい。
Here, a part of the pattern of the object 101 is converted into an electric signal by the optical sensor 103, and A
After being converted into 8-bit grayscale data by the / D converter 104, the data is stored in the image memory 105 as inspection target image data. On the other hand, the A / D converter 1 captures an image of another part of the inspection subject 101 having the same pattern as the inspection part by the optical sensor 106.
After being converted into 8-bit gray scale data by 07, the image data is stored in the image memory 108 as reference image data. In other words, the optical sensor 103 captures the inspection target image and the optical sensor 106 captures the reference image using different portions of the test subject 101 having the same pattern. Of course, a non-defective object having the same pattern as the object 101 to be inspected may be prepared and the reference image may be captured by the optical sensor 106.

【0010】このような被検対象101の画像データの
取り込みは、光源102からのレーザビームの走査と被
検対象101の移動(例えば、X−Yステージによる移
動)によって行うことができる。あるいは、光センサ1
03及び106として2次元(エリア)センサを使用す
れば、被検対象101を移動させながら各部分の画像デ
ータを取り込むことができる。
The image data of the test object 101 can be captured by scanning the laser beam from the light source 102 and moving the test object 101 (for example, moving by an XY stage). Alternatively, the optical sensor 1
If a two-dimensional (area) sensor is used as 03 and 106, image data of each part can be captured while moving the test subject 101.

【0011】画像メモリ105及び108にそれぞれ格
納された検査対象画像及び基準画像は、整合器109に
よって各画素が相互に対応するように位置合わせが行わ
れ、整合した検査対象画像及び基準画像が対象画像メモ
リ110及び基準画像メモリ111にそれぞれ格納され
る。このように整合した検査対象画像及び基準画像を入
力して、後述するように、特徴抽出部112はそれぞれ
の特徴データを抽出し、各画素に対応した特徴データマ
ップの形式で対象特徴メモリ113及び基準特徴メモリ
114へそれぞれ格納する。
The inspection target image and the reference image stored in the image memories 105 and 108 are aligned by the matching unit 109 so that the respective pixels correspond to each other. These are stored in the image memory 110 and the reference image memory 111, respectively. The inspection target image and the reference image matched in this way are input, and as described later, the feature extraction unit 112 extracts the respective feature data, and outputs the target feature memory 113 and the target feature memory 113 in the form of a feature data map corresponding to each pixel. Each is stored in the reference feature memory 114.

【0012】比較判定部115は対象特徴データマップ
と基準特徴データマップとを画素毎に比較し、それらの
差異が許容値メモリ116に予め設定された許容範囲内
にあるか否かを判定する。即ち、ある画素に対応する差
異が許容値内であれば「良」、許容値を超えていれば
「不良」と判定され、その判定結果は外部インタフェー
ス117を通して、例えば上位システムへ送出されモニ
タ上に表示される。
The comparison / determination unit 115 compares the target feature data map and the reference feature data map for each pixel, and determines whether or not the difference is within an allowable range set in the allowable value memory 116 in advance. That is, if the difference corresponding to a certain pixel is within the allowable value, it is determined to be “good”, and if it exceeds the allowable value, it is determined to be “bad”. Will be displayed.

【0013】制御部118は、プログラムメモリ119
に格納された検査プログラムに従って上記検査装置全体
の動作を制御する。例えば、光源102のレーザビーム
の走査タイミング、被検対象101を移動させるX−Y
ステージの制御、上述した各機能部及びメモリのタイミ
ング制御及び入出力制御などが実行される。上記各機能
部はロジック回路によりハードウエアとして実現するこ
とができるが、もちろんDSP等のプログラム制御プロ
セッサを用いてソフトウエアとして実現することもでき
る。ロジック回路で実現する方がより高速になることは
言うまでもない。
The control unit 118 includes a program memory 119
The operation of the entire inspection apparatus is controlled according to the inspection program stored in the storage device. For example, the scanning timing of the laser beam from the light source 102, the XY
The control of the stage, the timing control and the input / output control of each functional unit and the memory described above are executed. Each of the above functional units can be realized as hardware by a logic circuit, but can also be realized as software using a program control processor such as a DSP. Needless to say, a higher speed is achieved by using a logic circuit.

【0014】図2は、本発明による外観検査方法を実施
するための検査装置の別の例を示す概略的ブロック図で
ある。同図に示すように、設計データメモリ120に予
め設計データを格納しておき、制御部118は検査対象
画像と同じ部分の設計データを読み出して1つの画像に
展開し、それを画像メモリ108に基準画像として格納
してもよい。言い換えれば、画像メモリ108に格納さ
れる基準画像は、上述したように光センサ106によっ
て取り込むこともできるが、被検対象101の設計デー
タから理想的なパターンを生成して基準画像として使用
することもできる。
FIG. 2 is a schematic block diagram showing another example of the inspection apparatus for performing the appearance inspection method according to the present invention. As shown in the figure, the design data is stored in the design data memory 120 in advance, and the control unit 118 reads out the design data of the same part as the image to be inspected, develops it into one image, and stores it in the image memory 108. It may be stored as a reference image. In other words, the reference image stored in the image memory 108 can be captured by the optical sensor 106 as described above. However, an ideal pattern is generated from the design data of the test object 101 and used as the reference image. Can also.

【0015】次に、本発明による検査方法の実施形態を
詳細に説明する。
Next, an embodiment of the inspection method according to the present invention will be described in detail.

【0016】(第1実施形態)本発明の第1実施形態に
よれば、特徴抽出部112は、検査対象画像あるいは基
準画像の画素毎に横(x方向)、縦(y方向)及び斜め
方向の変化量をそれぞれ算出し、各方向についてそれら
の絶対値を加算して当該画素の特徴データを生成する。
そして、この演算を1つの画像の各画素で実行すること
で、各画素に対応した特徴データマップを生成すること
ができる。以下、具体的に説明する。
(First Embodiment) According to the first embodiment of the present invention, the feature extracting unit 112 determines the horizontal (x-direction), vertical (y-direction), and oblique direction for each pixel of the inspection target image or the reference image. Are calculated, and their absolute values are added in each direction to generate feature data of the pixel.
Then, by executing this operation on each pixel of one image, a feature data map corresponding to each pixel can be generated. Hereinafter, a specific description will be given.

【0017】図3は、対象画素(x,y)の近傍5x5
画素領域の輝度分布を示す図である。この分布図の中央
に位置する対象画素(x,y)の輝度値がd(x,y)
である。この画素の近傍領域における横(x方向)の特
徴データFxは、次式(数1)によって、即ち画素間の変
化量の絶対値を加算することによって得ることができ
る。
FIG. 3 shows a 5 × 5 neighborhood of the target pixel (x, y).
FIG. 4 is a diagram illustrating a luminance distribution of a pixel region. The luminance value of the target pixel (x, y) located at the center of this distribution map is d (x, y)
It is. The horizontal (x-direction) feature data Fx in the area near the pixel can be obtained by the following equation (Equation 1), that is, by adding the absolute value of the amount of change between pixels.

【0018】[0018]

【数1】Fx = |d(x-2,y)-d(x-1,y)| + |d(x-1,y)-d(x,
y)| + |d(x,y)-d(x+1,y)|+ |d(x+1,y)-d(x+2,y)|。
Fx = | d (x-2, y) -d (x-1, y) | + | d (x-1, y) -d (x,
y) | + | d (x, y) -d (x + 1, y) | + | d (x + 1, y) -d (x + 2, y) |.

【0019】同様に、縦(y方向)の特徴データFyは次
式(数2)によって得ることができる。
Similarly, the vertical (y-direction) feature data Fy can be obtained by the following equation (Equation 2).

【0020】[0020]

【数2】Fy = |d(x,y-2)-d(x,y-1)| + |d(x,y-1)-d(x,
y)| + |d(x,y)-d(x,y+1)|+ |d(x,y+1)-d(x,y+2)|。
Fy = | d (x, y-2) -d (x, y-1) | + | d (x, y-1) -d (x,
y) | + | d (x, y) -d (x, y + 1) | + | d (x, y + 1) -d (x, y + 2) |.

【0021】斜め方向については、(数3)によって傾
きが正方向の特徴データFxy+を得ることができ、(数
4)によって傾きが負方向の特徴データFxy-を得ること
ができる。
In the diagonal direction, the characteristic data Fxy + having a positive inclination can be obtained by (Equation 3), and the characteristic data Fxy- having a negative inclination can be obtained by (Equation 4).

【0022】[0022]

【数3】Fxy+ = |d(x+2,y-2)-d(x+1,y-1)| + |d(x+1,y-
1)-d(x,y)|+ |d(x,y)-d(x-1,y+1)| + |d(x-1,y+1)-d(x-
2,y+2)|。
Fxy + = | d (x + 2, y-2) -d (x + 1, y-1) | + | d (x + 1, y-
1) -d (x, y) | + | d (x, y) -d (x-1, y + 1) | + | d (x-1, y + 1) -d (x-
2, y + 2) |.

【0023】[0023]

【数4】Fxy- = |d(x-2,y-2)-d(x-1,y-1)| + |d(x-1,y-
1)-d(x,y)|+ |d(x,y)-d(x+1,y+1)| + |d(x+1,y+1)-d(x+
2,y+2)|。
## EQU4 ## Fxy- = | d (x-2, y-2) -d (x-1, y-1) | + | d (x-1, y-
1) -d (x, y) | + | d (x, y) -d (x + 1, y + 1) | + | d (x + 1, y + 1) -d (x +
2, y + 2) |.

【0024】このようにして得られた対象画素(x,
y)についての特徴データ(Fx, Fy,Fxy+, Fxy-)は当
該対象画素の位置(x,y)に対応して格納される。以
下同様に、各画素について上記特徴データを算出し特徴
データマップを作成することができる。
The thus obtained target pixel (x,
The feature data (Fx, Fy, Fxy +, Fxy-) for y) is stored corresponding to the position (x, y) of the target pixel. Hereinafter, similarly, the characteristic data is calculated for each pixel to create a characteristic data map.

【0025】特徴抽出部112は、検査対象画像及び基
準画像に対して上記演算を実行することで検査対象特徴
データマップMFS及び基準特徴データマップMFREF
それぞれ生成し、対象特徴メモリ113及び基準特徴メ
モリ114へそれぞれ格納する。
The feature extracting unit 112, the inspection object characteristic data map MF S and the reference characteristic data map MF REF by performing the operation on the target image and the reference image generated each object characteristic memory 113 and the reference Each is stored in the feature memory 114.

【0026】比較判定部115は、検査対象特徴データ
マップMFS及び基準特徴データマップMFREFから対応
する画素の特徴データ、例えばx方向の対象特徴データ
XS及び基準特徴データFXREFをそれぞれ読み出し、そ
れらの差分が許容値以内であるか否かを比較して判定す
る。
The comparison determination unit 115 reads the inspection object characteristic data map MF S and the reference characteristic data map MF REF characteristic data of the corresponding pixels from, for example, x-direction of the object characteristic data F XS and the reference feature data F XREF respectively, It is determined by comparing whether or not the difference is within an allowable value.

【0027】このように各画素の近傍領域内での輝度変
化量の絶対値を加算することで特徴データマップを生成
するために、比較する検査画像と基準画像とに一定の輝
度差が存在する場合でも、正確な検査結果を得ることが
できる。更に、変化量の絶対値を加算するだけであるか
ら、演算としては加減算だけでよく高速処理が可能とな
る。このために、LSI製造用のウエハ、レティクル又
はフォトマスク等の欠陥検査時間を大幅に短縮すること
ができ、生産性向上の大きく寄与する。更に、このこと
はLSI自体のコスト低減をもたらす。
As described above, since the feature data map is generated by adding the absolute values of the amounts of change in luminance in the vicinity of each pixel, a certain luminance difference exists between the inspection image and the reference image to be compared. Even in this case, an accurate test result can be obtained. Further, since only the absolute value of the amount of change is added, high-speed processing can be performed by only adding or subtracting. For this reason, it is possible to greatly reduce the time required for inspecting a defect such as a wafer, a reticle, or a photomask for manufacturing an LSI, which greatly contributes to an improvement in productivity. Further, this leads to a reduction in the cost of the LSI itself.

【0028】(第2実施形態)本発明の第2実施形態に
よれば、特徴抽出部112は、検査対象画像あるいは基
準画像の画素毎に横(x方向)及び縦(y方向)の一次
微分をそれぞれ算出し、各方向についてそれらの絶対値
を加算して当該画素の特徴データを生成する。そして、
この演算を1つの画像の各画素で実行することで、各画
素に対応した特徴データマップを生成することができ
る。以下、具体的に説明する。
(Second Embodiment) According to a second embodiment of the present invention, the feature extracting unit 112 performs first-order horizontal (x-direction) and first-order vertical (y-direction) differentiation for each pixel of an inspection object image or a reference image. Are calculated, and their absolute values are added for each direction to generate feature data of the pixel. And
By executing this operation on each pixel of one image, a feature data map corresponding to each pixel can be generated. Hereinafter, a specific description will be given.

【0029】図4は、対象画素(x,y)の近傍3x3
画素領域の輝度分布を示す図である。この分布図の中央
に位置する対象画素(x,y)の輝度値がd(x,y)
である。この画素の特徴データFは、次式(数5)によ
って、即ち各方向の一次微分の絶対値を加算することに
よって得ることができる。
FIG. 4 shows a 3 × 3 neighborhood of the target pixel (x, y).
FIG. 4 is a diagram illustrating a luminance distribution of a pixel region. The luminance value of the target pixel (x, y) located at the center of this distribution map is d (x, y)
It is. The feature data F of the pixel can be obtained by the following equation (Equation 5), that is, by adding the absolute value of the first derivative in each direction.

【0030】[0030]

【数5】 F = |d(x,y-1)-d(x,y+1)| + |d(x-1,y)-d(x+1,y)|。F = | d (x, y-1) -d (x, y + 1) | + | d (x-1, y) -d (x + 1, y) |

【0031】このようにして得られた対象画素(x,
y)についての特徴データFは当該対象画素の位置
(x,y)に対応して格納される。以下同様に、各画素
について上記特徴データを算出し特徴データマップ(こ
こでは、一次微分データマップ)を作成することができ
る。
The target pixel (x,
The feature data F for y) is stored corresponding to the position (x, y) of the target pixel. Similarly, the above-described feature data is calculated for each pixel, and a feature data map (here, a primary differential data map) can be created.

【0032】特徴抽出部112は、検査対象画像及び基
準画像に対して上記演算を実行することで検査対象特徴
データマップMFS及び基準特徴データマップMFREF
それぞれ生成し、対象特徴メモリ113及び基準特徴メ
モリ114へそれぞれ格納する。
The feature extraction unit 112 generates the inspection target feature data map MF S and the reference feature data map MF REF by performing the above-described calculation on the inspection target image and the reference image, and outputs the target feature memory 113 and the reference feature data map MF REF. Each is stored in the feature memory 114.

【0033】比較判定部115は、検査対象特徴データ
マップMFS及び基準特徴データマップMFREFから対応
する画素の特徴データ、例えばx方向の対象特徴データ
XS及び基準特徴データFXREFをそれぞれ読み出し、そ
れらの差分が許容値以内であるか否かを比較して判定す
る。
The comparison determination unit 115 reads the inspection object characteristic data map MF S and the reference characteristic data map MF REF characteristic data of the corresponding pixels from, for example, x-direction of the object characteristic data F XS and the reference feature data F XREF respectively, It is determined by comparing whether or not the difference is within an allowable value.

【0034】このように各画素の近傍領域内での一次微
分の絶対値を加算することで特徴データマップを生成す
るために、比較する検査画像と基準画像とに一定の輝度
差が存在する場合でも、正確な検査結果を得ることがで
きる。更に、一次微分の絶対値を加算するだけであるか
ら、演算としては加減算だけでよく高速処理が可能とな
る。このために、LSI製造用のウエハ、レティクル又
はフォトマスク等の欠陥検査時間を大幅に短縮すること
ができ、生産性向上の大きく寄与する。更に、このこと
はLSI自体のコスト低減をもたらす。
In order to generate a feature data map by adding the absolute values of the first derivative in the vicinity of each pixel as described above, when a certain luminance difference exists between the inspection image to be compared and the reference image, However, accurate test results can be obtained. Furthermore, since only the absolute value of the first derivative is added, high-speed processing can be performed only by addition and subtraction. For this reason, it is possible to greatly reduce the time required for inspecting a defect such as a wafer, a reticle, or a photomask for manufacturing an LSI, which greatly contributes to an improvement in productivity. Further, this leads to a reduction in the cost of the LSI itself.

【0035】(第3実施形態)本発明の第3実施形態に
よれば、特徴抽出部112は、検査対象画像あるいは基
準画像の画素毎に二次微分をそれぞれ算出し、二次微分
の絶対値を当該画素の特徴データとして生成する。そし
て、この演算を1つの画像の各画素で実行することで、
各画素に対応した特徴データマップを生成することがで
きる。以下、具体的に説明する。
(Third Embodiment) According to a third embodiment of the present invention, the feature extracting unit 112 calculates the second derivative for each pixel of the inspection target image or the reference image, and calculates the absolute value of the second derivative. Is generated as feature data of the pixel. Then, by performing this operation on each pixel of one image,
A feature data map corresponding to each pixel can be generated. Hereinafter, a specific description will be given.

【0036】図4において、対象画素(x,y)の特徴
データFは、次式(数6)によって、即ち近傍領域の画
素を用いて二次微分を算出し、その絶対値として算出す
ることができる。
In FIG. 4, the characteristic data F of the target pixel (x, y) is calculated by the following equation (Equation 6), that is, the second derivative is calculated using the pixels in the neighboring area, and is calculated as its absolute value. Can be.

【0037】[0037]

【数6】F = |d(x,y-1)+d(x,y+1)+d(x-1,y)+d(x+1,y)-
4d(x,y)|。
F = | d (x, y-1) + d (x, y + 1) + d (x-1, y) + d (x + 1, y)-
4d (x, y) |.

【0038】このようにして得られた対象画素(x,
y)についての特徴データFは当該対象画素の位置
(x,y)に対応して格納される。以下同様に、各画素
について上記特徴データを算出し特徴データマップ(こ
こでは、二次微分データマップ)を作成することができ
る。
The target pixel (x,
The feature data F for y) is stored corresponding to the position (x, y) of the target pixel. Similarly, the above-described feature data is calculated for each pixel, and a feature data map (here, a secondary differential data map) can be created.

【0039】特徴抽出部112は、検査対象画像及び基
準画像に対して上記演算を実行することで検査対象特徴
データマップMFS及び基準特徴データマップMFREF
それぞれ生成し、対象特徴メモリ113及び基準特徴メ
モリ114へそれぞれ格納する。
The feature extracting unit 112, the inspection object characteristic data map MF S and the reference characteristic data map MF REF by performing the operation on the target image and the reference image generated each object characteristic memory 113 and the reference Each is stored in the feature memory 114.

【0040】比較判定部115は、検査対象特徴データ
マップMFS及び基準特徴データマップMFREFから対応
する画素の特徴データ、例えばx方向の対象特徴データ
XS及び基準特徴データFXREFをそれぞれ読み出し、そ
れらの差分が許容値以内であるか否かを比較して判定す
る。
The comparison determination unit 115 reads the inspection object characteristic data map MF S and the reference characteristic data map MF REF characteristic data of the corresponding pixels from, for example, x-direction of the object characteristic data F XS and the reference feature data F XREF respectively, It is determined by comparing whether or not the difference is within an allowable value.

【0041】このように各画素の近傍領域内での二次微
分の絶対値を加算することで特徴データマップを生成す
るために、比較する検査画像と基準画像とに一定の輝度
差が存在する場合でも、正確な検査結果を得ることがで
きる。更に、二次微分の絶対値を加算するだけであるか
ら、演算としては加減算だけでよく高速処理が可能とな
る。このために、LSI製造用のウエハ、レティクル又
はフォトマスク等の欠陥検査時間を大幅に短縮すること
ができ、生産性向上の大きく寄与する。更に、このこと
はLSI自体のコスト低減をもたらす。
As described above, since the feature data map is generated by adding the absolute values of the second derivative in the vicinity of each pixel, a certain luminance difference exists between the inspection image and the reference image to be compared. Even in this case, an accurate test result can be obtained. Further, since only the absolute value of the second derivative is added, high-speed processing can be performed by only adding and subtracting. For this reason, it is possible to greatly reduce the time required for inspecting a defect such as a wafer, a reticle, or a photomask for manufacturing an LSI, which greatly contributes to an improvement in productivity. Further, this leads to a reduction in the cost of the LSI itself.

【0042】(第4実施形態)図5は、本発明の第4実
施形態による検査装置の概略的ブロック図である。ただ
し、図1に示す検査装置と同一機能部には同一番号を付
して説明を省略する。
(Fourth Embodiment) FIG. 5 is a schematic block diagram of an inspection apparatus according to a fourth embodiment of the present invention. However, the same functional units as those of the inspection apparatus shown in FIG.

【0043】図5において、この検査装置には方向パタ
ーンテンプレートメモリ121が設けられ、複数の方向
パターンテンプレート(輝度パターン)が予め設定され
ている。特徴抽出部112は、対象画像メモリ110又
は基準画像メモリ111から各画素の近傍画素領域を読
み出し、方向パターンテンプレートと比較して最も類似
するテンプレートを選択し、その登録番号を特徴データ
として出力する。そして、この比較選択を1つの画像の
各画素で実行することで、各画素に対応した特徴データ
マップを生成することができる。以下、具体的に説明す
る。
In FIG. 5, a direction pattern template memory 121 is provided in the inspection apparatus, and a plurality of direction pattern templates (luminance patterns) are set in advance. The feature extraction unit 112 reads a pixel region in the vicinity of each pixel from the target image memory 110 or the reference image memory 111, selects a template that is most similar to the directional pattern template, and outputs its registration number as feature data. By executing this comparison and selection on each pixel of one image, a feature data map corresponding to each pixel can be generated. Hereinafter, a specific description will be given.

【0044】図6は、方向パターンテンプレートメモリ
121に格納されているテンプレート種類を例示した図
である。同図に示すように、いくつかの方向パターンを
登録番号とともに方向パターンテンプレートメモリ12
1に格納しておく。ここでは、テンプレートの大きさは
3x3画素である。図4に示す3x3画素領域を参照す
ると、図5に示す方向パターン#1は、例えば、第1列
の画素の輝度、即ちd(x-1,y-1)、d(x-1,y)及びd(x-1,y+
1)が低く、第2列の画素の輝度と第3列の画素の輝度、
即ちd(x,y-1)、d(x,y)及びd(x,y+1)とd(x+1,y-1)、d(x+
1,y)及びd(x+1,y+1)とが高く設定されている。
FIG. 6 is a diagram exemplifying template types stored in the direction pattern template memory 121. As shown in the figure, several direction patterns are registered together with registration numbers in the direction pattern template memory 12.
1 is stored. Here, the size of the template is 3 × 3 pixels. Referring to the 3 × 3 pixel area shown in FIG. 4, the direction pattern # 1 shown in FIG. 5 is, for example, the luminance of the pixels in the first column, that is, d (x-1, y-1), d (x-1, y ) And d (x-1, y +
1) is low, the luminance of the pixels in the second column and the luminance of the pixels in the third column,
That is, d (x, y-1), d (x, y) and d (x, y + 1) and d (x + 1, y-1), d (x +
1, y) and d (x + 1, y + 1) are set high.

【0045】特徴抽出部112は、対象画像メモリ11
0又は基準画像メモリ111から各画素の近傍3x3画
素領域を読み出し、方向パターンテンプレートと比較し
て最も類似するテンプレートを選択し、その登録番号を
特徴データとして出力する。そして、この比較選択を1
つの画像の各画素で実行することで、各画素に対応した
特徴データマップを生成することができる。こうして、
検査対象特徴データマップMFS及び基準特徴データマ
ップMFREFが対象特徴メモリ113及び基準特徴メモ
リ114へそれぞれ格納される。
The feature extracting unit 112 is used for the target image memory 11
0 or a 3 × 3 pixel area near each pixel is read from the reference image memory 111, the most similar template is selected by comparing with the direction pattern template, and the registration number is output as feature data. And this comparison selection is 1
By executing the process on each pixel of one image, a feature data map corresponding to each pixel can be generated. Thus,
Inspected characteristic data map MF S and the reference characteristic data map MF REF is stored in each of the target features memory 113 and the reference feature memory 114.

【0046】比較判定部115は、検査対象特徴データ
マップMFS及び基準特徴データマップMFREFから対応
する画素の特徴データ、即ち方向パターン登録番号をそ
れぞれ読み出し、それらの登録番号が異なる場合には、
対応する方向パターンをメモリ121から読み出して比
較し、それらの差分が許容値以内であるか否かを判定す
る。
The comparison determination unit 115 reads the inspection object characteristic data map MF S and the reference characteristic data map MF REF characteristic data of the corresponding pixel from, that direction pattern registration number, respectively, when their registration numbers are different,
The corresponding direction pattern is read from the memory 121 and compared, and it is determined whether or not the difference between them is within an allowable value.

【0047】このように、各画素の近傍領域と予め設定
された方向パターンテンプレートを比較して最も類似し
たテンプレートの方向パターンを選択し、それらを対象
画面と基準画面の画素毎に比較して検査するために、比
較する検査画像と基準画像とに一定の輝度差が存在する
場合でも、正確な検査結果を得ることができる。更に、
最適な方向パターンの選択や方向パターンの比較におい
ても、演算としては加減算だけでよく高速処理が可能と
なる。このために、LSI製造用のウエハ、レティクル
又はフォトマスク等の欠陥検査時間を大幅に短縮するこ
とができ、生産性向上の大きく寄与する。更に、このこ
とはLSI自体のコスト低減をもたらす。
As described above, the direction pattern of the most similar template is selected by comparing the vicinity area of each pixel with the preset direction pattern template, and these patterns are compared for each pixel of the target screen and the reference screen for inspection. Therefore, even when a certain luminance difference exists between the inspection image to be compared and the reference image, an accurate inspection result can be obtained. Furthermore,
Even in the selection of the optimal direction pattern and the comparison of the direction patterns, high-speed processing can be performed by performing only addition and subtraction as calculations. For this reason, it is possible to greatly reduce the time required for inspecting a defect such as a wafer, a reticle, or a photomask for manufacturing an LSI, which greatly contributes to an improvement in productivity. Further, this leads to a reduction in the cost of the LSI itself.

【0048】(第5実施形態)図7は、本発明の第5実
施形態による検査装置の部分的ブロック図である。同図
に示す検査装置は、図1、図2あるいは図5に示す検査
装置に更にパターン分類部201及び許容値オフセット
設定部202を付加した構成を有する。
(Fifth Embodiment) FIG. 7 is a partial block diagram of an inspection apparatus according to a fifth embodiment of the present invention. The inspection device shown in the figure has a configuration in which a pattern classification unit 201 and an allowable value offset setting unit 202 are further added to the inspection device shown in FIG. 1, 2 or 5.

【0049】パターン分類部201は、対象画像メモリ
110及び基準画像メモリ111から各画素の近傍画素
領域を読み出し、その画素の近傍画素領域内の最大輝度
と最小輝度との差分を求める。その差分の大きさに従っ
て、当該画素が位置する部分の輝度変化を予め定めた複
数のパターンに分類する。例えば、ある画素に対して図
3又は図4に示すような近傍画素領域を読み出し、その
近傍画素領域内の最大輝度と最小輝度との差分の大きさ
によって、その近傍画素領域がエッジ部のように輝度変
化が激しい部分であるか、あるいは輝度変化の少ない平
坦な部分であるかを判断する。
The pattern classifying unit 201 reads a pixel region in the vicinity of each pixel from the target image memory 110 and the reference image memory 111, and obtains a difference between the maximum luminance and the minimum luminance in the pixel region in the vicinity of the pixel. According to the magnitude of the difference, the luminance change of the portion where the pixel is located is classified into a plurality of predetermined patterns. For example, a neighboring pixel region as shown in FIG. 3 or FIG. 4 is read out for a certain pixel, and the neighboring pixel region is defined as an edge portion depending on the difference between the maximum luminance and the minimum luminance in the neighboring pixel region. It is determined whether the luminance change is a sharp part or a flat part with little luminance change.

【0050】許容値オフセット設定部202は、こうし
て得られた対象画像及び基準画像の各画素の分類パター
ンを比較し、その差異の大きさに従って許容値の設定を
調整するためのオフセット値を比較判定部115へ出力
する。例えば、対象画像及び基準画像のある画素の分類
パターンが同じであればオフセット値をゼロに設定し、
異なっていればオフセット値を大きくする。比較判定部
115は、検査対象特徴データマップMFS及び基準特
徴データマップMFREFから対応する画素の特徴データ
(変化量、一次微分、二次微分、あるいは方向パターン
の特徴データ)をそれぞれ読み出し、更に許容値オフセ
ット設定部202からのオフセット値を入力して、特徴
データの差分がオフセット設定された許容値以内である
か否かを比較して判定する。許容値はオフセット値によ
って調整されるから、当該画素が輝度変化の大きい部分
にあるか小さい部分にあるかによって比較判定結果を調
整することができる。
The allowable value offset setting unit 202 compares the classification patterns of the respective pixels of the target image and the reference image thus obtained, and compares and determines the offset value for adjusting the setting of the allowable value according to the magnitude of the difference. Output to the unit 115. For example, if the classification pattern of a certain pixel of the target image and the reference image is the same, set the offset value to zero,
If they are different, the offset value is increased. Comparison determination unit 115 reads the characteristic data of the corresponding pixels from the examined object characteristic data map MF S and the reference characteristic data map MF REF (variation, first derivative, second derivative, or direction pattern feature data), respectively, further The offset value is input from the allowable value offset setting unit 202, and it is determined by comparing whether or not the difference of the feature data is within the offset set allowable value. Since the allowable value is adjusted by the offset value, it is possible to adjust the comparison / determination result depending on whether the pixel is in a portion where the luminance change is large or small.

【0051】このように、各画素の近傍領域の輝度変化
の様子によって、予め設定されている許容値を変更して
検査を行うことができるために、正確な検査結果を得る
ことができると共に、LSI製造用のウエハ、レティク
ル又はフォトマスク等の欠陥検査時間を大幅に短縮する
ことができ、生産性向上の大きく寄与する。更に、この
ことはLSI自体のコスト低減をもたらす。
As described above, since the inspection can be performed by changing the preset allowable value according to the state of the luminance change in the vicinity of each pixel, an accurate inspection result can be obtained, The defect inspection time of a wafer, a reticle, a photomask, or the like for manufacturing an LSI can be significantly reduced, which greatly contributes to an improvement in productivity. Further, this leads to a reduction in the cost of the LSI itself.

【0052】(第6実施形態)図8は、本発明の第6実
施形態による検査装置の部分的ブロック図である。同図
に示す検査装置は、図1、図2、図5あるいは図7に示
す検査装置に更に連結処理部301を比較判定部115
と外部インタフェース117との間に付加した構成を有
する。連結処理部301は、制御部118からの制御タ
イミングに従って、比較判定部115から入力する各画
像毎の検査結果に基づいて、隣接する検査結果画像にま
たがる欠陥を検出し、それらを連結して1つの欠陥とし
て整理する機能を有する。以下、具体的に説明する。
(Sixth Embodiment) FIG. 8 is a partial block diagram of an inspection apparatus according to a sixth embodiment of the present invention. The inspection apparatus shown in FIG. 11 further includes a connection processing unit 301 in addition to the inspection apparatus shown in FIG. 1, FIG. 2, FIG. 5 or FIG.
And an external interface 117. In accordance with the control timing from the control unit 118, the connection processing unit 301 detects a defect extending over adjacent inspection result images based on the inspection result for each image input from the comparison and determination unit 115, and connects the defects to one another. It has the function of organizing as one defect. Hereinafter, a specific description will be given.

【0053】図9は、隣接する検査画面にまたがる欠陥
が存在する場合を模式的に示した図である。比較判定部
115から入力する検査結果によって、例えばある検査
画面Nの右端いっぱいに欠陥302が検出された場合に
は、連結処理部301はそれに隣接する検査画面N+1
の左端にも欠陥302が連続しているものと推定する。
そして、続く検査画面N+1の左端の欠陥302の存在
を確認すると、この欠陥302の連結情報を出力して欠
陥データの整理を行う。このような連結処理は、x方向
及びy方向で実行され、複数の検査画面に渡って存在す
る欠陥も1つの欠陥として認識される。
FIG. 9 is a diagram schematically showing a case where there is a defect extending over an adjacent inspection screen. For example, when a defect 302 is detected on the entire right end of a certain inspection screen N based on the inspection result input from the comparison determination unit 115, the connection processing unit 301 checks the adjacent inspection screen N + 1.
It is presumed that the defect 302 is also continuous at the left end of.
Then, when the existence of the defect 302 at the left end of the subsequent inspection screen N + 1 is confirmed, the link information of the defect 302 is output to sort the defect data. Such a linking process is performed in the x direction and the y direction, and a defect existing over a plurality of inspection screens is also recognized as one defect.

【0054】このように、複数の画面に渡って続いてい
る欠陥を1つの欠陥として認識するために、オペレータ
が検査終了後に行う確認作業が大幅に軽減され、結果的
にLSI製造用のウエハ、レティクル又はフォトマスク
等の欠陥検査時間を大幅に短縮することができ、生産性
向上の大きく寄与する。更に、このことはLSI自体の
コスト低減をもたらす。
As described above, in order to recognize a defect continuing over a plurality of screens as one defect, the confirmation work performed by the operator after the completion of the inspection is greatly reduced. The time required for inspecting defects such as a reticle or a photomask can be greatly reduced, which greatly contributes to improvement in productivity. Further, this leads to a reduction in the cost of the LSI itself.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明による外観検査方法を実施するための検
査装置の概略的ブロック図である。
FIG. 1 is a schematic block diagram of an inspection apparatus for performing a visual inspection method according to the present invention.

【図2】本発明による外観検査方法を実施するための検
査装置の別の例を示す概略的ブロック図である。
FIG. 2 is a schematic block diagram showing another example of the inspection apparatus for performing the appearance inspection method according to the present invention.

【図3】対象画素(x,y)の近傍5x5画素領域の輝
度分布を示す図である。
FIG. 3 is a diagram showing a luminance distribution in a 5 × 5 pixel area near a target pixel (x, y).

【図4】対象画素(x,y)の近傍3x3画素領域の輝
度分布を示す図である。
FIG. 4 is a diagram showing a luminance distribution in a 3 × 3 pixel area near a target pixel (x, y).

【図5】本発明の第4実施形態による検査装置の概略的
ブロック図である。
FIG. 5 is a schematic block diagram of an inspection device according to a fourth embodiment of the present invention.

【図6】方向パターンテンプレートメモリ121に格納
されているテンプレート種類を例示した図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating template types stored in a direction pattern template memory 121;

【図7】本発明の第5実施形態による検査装置の部分的
ブロック図である。
FIG. 7 is a partial block diagram of an inspection device according to a fifth embodiment of the present invention.

【図8】本発明の第6実施形態による検査装置の部分的
ブロック図である。
FIG. 8 is a partial block diagram of an inspection device according to a sixth embodiment of the present invention.

【図9】隣接する検査画面にまたがる欠陥が存在する場
合を模式的に示した図である。
FIG. 9 is a diagram schematically showing a case where a defect that extends over an adjacent inspection screen exists.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101 被検対象 102 光源 103 光センサ 104 A/D変換器 105 画像メモリ 106 光センサ 107 A/D変換器 108 画像メモリ 109 整合器 110 対象画像メモリ 111 基準画像メモリ 112 特徴抽出部 113 対象特徴メモリ 114 基準特徴メモリ 115 比較判定部 116 許容値メモリ 117 外部インタフェース 118 制御部 119 プログラムメモリ 120 設計データメモリ 121 方向パターンテンプレートメモリ 201 パターン分類部 202 許容値オフセット設定部 301 連結処理部 302 欠陥部 Reference Signs List 101 subject 102 light source 103 optical sensor 104 A / D converter 105 image memory 106 optical sensor 107 A / D converter 108 image memory 109 matching unit 110 target image memory 111 reference image memory 112 feature extraction unit 113 target feature memory 114 Reference feature memory 115 Comparison / determination unit 116 Permissible value memory 117 External interface 118 Control unit 119 Program memory 120 Design data memory 121 Directional pattern template memory 201 Pattern classification unit 202 Permissible value offset setting unit 301 Link processing unit 302 Defect unit

Claims (17)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 物体の外観を画像処理により検査する検
査装置において、 前記物体の検査画像を入力する検査入力手段と、 前記検査画像に対応する基準画像を入力する基準入力手
段と、 前記検査画像の各画素について、当該検査画素及びその
近傍画素からなる検査画素領域における画素間の輝度差
に基づいて検査画像特徴データを生成する第1特徴抽出
手段と、 前記基準画像の各画素について、当該基準画素及びその
近傍画素からなる基準画素領域における画素間の輝度差
に基づいて基準画像特徴データを生成する第2特徴抽出
手段と、 前記検査画像特徴データと前記基準画像特徴データとを
画素毎に比較することで前記物体の欠陥判定を行う判定
手段と、 からなることを特徴とする外観検査装置。
1. An inspection apparatus for inspecting the appearance of an object by image processing, an inspection input unit for inputting an inspection image of the object, a reference input unit for inputting a reference image corresponding to the inspection image, and the inspection image A first feature extraction unit that generates test image feature data based on a luminance difference between pixels in a test pixel region including the test pixel and its neighboring pixels, A second feature extraction unit that generates reference image feature data based on a luminance difference between pixels in a reference pixel region including a pixel and its neighboring pixels; and compares the inspection image feature data with the reference image feature data for each pixel. And a determination unit for determining a defect of the object by performing the inspection.
【請求項2】 前記第1特徴抽出手段は、前記検査画素
領域における画素間輝度差の絶対値に基づいて前記検査
画像特徴データを生成し、 前記第2特徴抽出手段は、前記基準画素領域における画
素間輝度差の絶対値に基づいて前記基準画像特徴データ
を生成する、 ことを特徴とする請求項1記載の外観検査装置。
2. The method according to claim 1, wherein the first feature extracting unit generates the inspection image feature data based on an absolute value of a luminance difference between pixels in the inspection pixel region. The appearance inspection apparatus according to claim 1, wherein the reference image feature data is generated based on an absolute value of a luminance difference between pixels.
【請求項3】 前記第1特徴抽出手段は、前記検査画素
領域における複数の方向の輝度変化量の絶対値を加算し
て前記検査画像特徴データを生成し、 前記第2特徴抽出手段は、前記基準画素領域における前
記複数の方向の輝度変化量の絶対値を加算して前記基準
画像特徴データを生成する、 ことを特徴とする請求項2記載の外観検査装置。
3. The first feature extraction unit generates the inspection image feature data by adding absolute values of luminance change amounts in a plurality of directions in the inspection pixel region. The appearance inspection apparatus according to claim 2, wherein the reference image feature data is generated by adding absolute values of the luminance change amounts in the plurality of directions in a reference pixel area.
【請求項4】 前記第1特徴抽出手段は、前記検査画素
におけるx方向及びy方向の一次微分値の絶対値を加算
して前記検査画像特徴データを生成し、 前記第2特徴抽出手段は、前記基準画素におけるx方向
及びy方向の一次微分の絶対値を加算して前記基準画像
特徴データを生成する、 ことを特徴とする請求項2記載の外観検査装置。
4. The first feature extraction unit generates the inspection image feature data by adding the absolute values of the primary differential values of the inspection pixel in the x direction and the y direction. The appearance inspection apparatus according to claim 2, wherein the reference image feature data is generated by adding absolute values of first derivatives of the reference pixel in the x direction and the y direction.
【請求項5】 前記第1特徴抽出手段は、前記検査画素
におけるx方向及びy方向の二次微分値を加算しその絶
対値から前記検査画像特徴データを生成し、 前記第2特徴抽出手段は、前記基準画素におけるx方向
及びy方向の二次微分の絶対値を加算して前記基準画像
特徴データを生成する、 ことを特徴とする請求項2記載の外観検査装置。
5. The first feature extracting unit adds second derivative values in the x direction and the y direction of the inspection pixel and generates the inspection image feature data from its absolute value. 3. The appearance inspection apparatus according to claim 2, wherein the reference image feature data is generated by adding absolute values of the second derivative in the x direction and the y direction of the reference pixel.
【請求項6】 複数の登録輝度パターンを予め格納する
パターン格納手段を更に有し、 前記第1特徴抽出手段は、前記検査画素領域における輝
度パターンと最も類似する登録輝度パターンを選択して
前記検査画像特徴データを生成し、 前記第2特徴抽出手段は、前記基準画素領域における輝
度パターンと最も類似する登録輝度パターンを選択して
前記基準画像特徴データを生成する、 ことを特徴とする請求項1記載の外観検査装置。
6. A pattern storage unit for storing a plurality of registered luminance patterns in advance, wherein the first feature extracting unit selects a registered luminance pattern most similar to a luminance pattern in the inspection pixel area to perform the inspection. The image feature data is generated, and the second feature extracting unit generates the reference image feature data by selecting a registered brightness pattern most similar to a brightness pattern in the reference pixel area. Visual inspection device as described.
【請求項7】 前記判定手段は、前記検査画像特徴デー
タと前記基準画像特徴データとの差を画素毎に算出し、
前記差と予め定められた許容値とを比較することで前記
物体の欠陥判定を行うことを特徴とする請求項1ないし
6のいずれかに記載の外観検査装置。
7. The determining means calculates a difference between the inspection image feature data and the reference image feature data for each pixel,
The visual inspection apparatus according to claim 1, wherein the defect is determined for the object by comparing the difference with a predetermined allowable value.
【請求項8】 前記検査画像の各画素について当該検査
画素及びその近傍画素からなる検査画素領域における最
大輝度差と、前記基準画像の各画素について当該基準画
素及びその近傍画素からなる基準画素領域における最大
輝度差とを検出する最大輝度差検出手段と、 前記検査画素領域における最大輝度差と前記基準画素領
域における最大輝度差との差分を算出し、前記差分の大
きさに従って前記許容値を変化させる許容値調整手段
と、 を更に有することを特徴とする請求項7記載の外観検査
装置。
8. A maximum luminance difference in an inspection pixel region including the inspection pixel and its neighboring pixels for each pixel of the inspection image, and a maximum luminance difference in a reference pixel region including the reference pixel and its neighboring pixels for each pixel of the reference image. A maximum luminance difference detecting means for detecting a maximum luminance difference, calculating a difference between a maximum luminance difference in the inspection pixel area and a maximum luminance difference in the reference pixel area, and changing the allowable value according to the magnitude of the difference The visual inspection apparatus according to claim 7, further comprising: an allowable value adjusting unit.
【請求項9】 前記検査入力手段は前記物体の外観を複
数の検査画像によって入力し、前記基準入力手段は前記
複数の検査画像に対応する複数の基準画像を入力し、前
記判定手段は前記検査画像毎に欠陥判定を行うことを特
徴とする請求項1ないし8のいずれかに記載の外観検査
装置。
9. The inspection input unit inputs the appearance of the object by a plurality of inspection images, the reference input unit inputs a plurality of reference images corresponding to the plurality of inspection images, and the determination unit determines the inspection. 9. The visual inspection device according to claim 1, wherein a defect is determined for each image.
【請求項10】 隣接する第1検査画像と第2検査画像
において、第1検査画像の隣接端に存在する欠陥と第2
検査画像の隣接端に存在する欠陥とを1つの欠陥として
連結する連結処理手段を更に有することを特徴とする請
求項9記載の外観検査装置。
10. In a first inspection image and a second inspection image adjacent to each other, a defect existing at an end adjacent to the first inspection image and a second inspection image are determined.
10. The visual inspection apparatus according to claim 9, further comprising a connection processing unit that connects a defect existing at an adjacent end of the inspection image as one defect.
【請求項11】 物体の外観を画像処理により検査する
検査方法において、 前記物体の検査画像を入力し、 前記検査画像に対応する基準画像を入力し、 前記検査画像の各画素について当該検査画素及びその近
傍画素からなる検査画素領域における画素間の輝度差に
基づいて検査画像特徴データを生成し、 前記基準画像の各画素について、当該基準画素及びその
近傍画素からなる基準画素領域における画素間の輝度差
に基づいて基準画像特徴データを生成し、 前記検査画像特徴データと前記基準画像特徴データとを
画素毎に比較することで前記物体の欠陥判定を行う、 ことを特徴とする外観検査方法。
11. An inspection method for inspecting the appearance of an object by image processing, comprising: inputting an inspection image of the object; inputting a reference image corresponding to the inspection image; Inspection image feature data is generated based on a luminance difference between pixels in an inspection pixel region including the neighboring pixels. For each pixel of the reference image, luminance between pixels in the reference pixel and a reference pixel region including the neighboring pixels is generated. A visual inspection method comprising: generating reference image feature data based on a difference; and comparing the inspection image feature data with the reference image feature data for each pixel to determine a defect of the object.
【請求項12】 前記検査画像特徴データは前記検査画
素領域における複数の方向の輝度変化量の絶対値を加算
して生成され、前記基準画像特徴データは前記基準画素
領域における前記複数の方向の輝度変化量の絶対値を加
算して生成されることを特徴とする請求項11記載の外
観検査方法。
12. The inspection image feature data is generated by adding absolute values of luminance change amounts in a plurality of directions in the inspection pixel region, and the reference image feature data is a luminance in the plurality of directions in the reference pixel region. The visual inspection method according to claim 11, wherein the visual inspection method is generated by adding an absolute value of a change amount.
【請求項13】 前記検査画像特徴データは前記検査画
素におけるx方向及びy方向の一次微分値の絶対値を加
算して生成され、前記基準画像特徴データは前記基準画
素におけるx方向及びy方向の一次微分の絶対値を加算
して生成されることを特徴とする請求項11記載の外観
検査方法。
13. The inspection image feature data is generated by adding the absolute values of the primary differential values in the x and y directions of the inspection pixel, and the reference image feature data is generated in the x and y directions of the reference pixel. The appearance inspection method according to claim 11, wherein the appearance inspection method is generated by adding an absolute value of the first derivative.
【請求項14】 前記検査画像特徴データは前記検査画
素におけるx方向及びy方向の二次微分値の絶対値を加
算して生成され、前記基準画像特徴データは前記基準画
素におけるx方向及びy方向の二次微分の絶対値を加算
して生成されることを特徴とする請求項11記載の外観
検査方法。
14. The inspection image feature data is generated by adding absolute values of second derivative values in the x direction and the y direction of the inspection pixel, and the reference image feature data is generated in the x direction and the y direction of the reference pixel. 12. The appearance inspection method according to claim 11, wherein the method is generated by adding the absolute value of the second derivative of
【請求項15】 複数の登録輝度パターンを予め格納し
ておき、 前記検査画像特徴データは前記検査画素領域における輝
度パターンと最も類似する登録輝度パターンを選択する
ことで生成され、 前記基準画像特徴データは前記基準画素領域における輝
度パターンと最も類似する登録輝度パターンを選択する
ことで生成される、 ことを特徴とする請求項11記載の外観検査方法。
15. A method for storing a plurality of registered luminance patterns in advance, wherein the inspection image feature data is generated by selecting a registered luminance pattern most similar to a luminance pattern in the inspection pixel area; The visual inspection method according to claim 11, wherein the reference image is generated by selecting a registered luminance pattern most similar to the luminance pattern in the reference pixel area.
【請求項16】 前記検査画像特徴データと前記基準画
像特徴データとの差を画素毎に算出し、前記差と予め定
められた許容値とを比較することで前記物体の欠陥判定
を行うことを特徴とする請求項11ないし15のいずれ
かに記載の外観検査方法。
16. A method for calculating a difference between the inspection image feature data and the reference image feature data for each pixel, and comparing the difference with a predetermined allowable value to determine a defect of the object. The appearance inspection method according to any one of claims 11 to 15, wherein:
【請求項17】 前記検査画像の各画素について当該検
査画素及びその近傍画素からなる検査画素領域における
最大輝度差と、前記基準画像の各画素について当該基準
画素及びその近傍画素からなる基準画素領域における最
大輝度差とを検出し、 前記検査画素領域における最大輝度差と前記基準画素領
域における最大輝度差との差分を算出し、前記差分の大
きさに従って前記許容値を変化させる、 ことを特徴とする請求項16記載の外観検査方法。
17. A maximum luminance difference in an inspection pixel region including the inspection pixel and its neighboring pixels for each pixel of the inspection image, and a maximum luminance difference in a reference pixel region including the reference pixel and its neighboring pixels for each pixel of the reference image. Detecting a maximum luminance difference, calculating a difference between the maximum luminance difference in the inspection pixel area and the maximum luminance difference in the reference pixel area, and changing the allowable value according to the magnitude of the difference. The appearance inspection method according to claim 16.
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