JPS59192944A

JPS59192944A - パタ−ン欠陥分類方法

Info

Publication number: JPS59192944A
Application number: JP58065421A
Authority: JP
Inventors: Yozo Ouchi; 大内　洋三; Haruo Yoda; 晴夫依田; Yutaka Sako; 裕酒匂
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1983-04-15
Filing date: 1983-04-15
Publication date: 1984-11-01
Also published as: JPH0513256B2

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】〔発明の利用分野〕本発明は、被検査パターン内の欠陥を検査する方法に係
シ、とくに、領域分割された基準パターンを参照するこ
とによって、パターン内の欠陥の種類を自動的に職別す
るパターン欠陥分類方法に関する。

〔発明の背遺〕

ＩＣ，ＬＳＩおよびそれらのマスク等のパターンを検査
する場合、従来は目視によって行われていたが、信・槙
性向と、検査時間の短縮、検査コストの低廉化等を計る
だめに、検査の自動化が要望されていた。

第１図は、従来の自動パターン検査装置の例である。被
検査パターン１の映像は、映像入力装置２によって入力
され、２値化回路３によって２値信号に変換される。一
方パターン発生回路４がらは、基準パターンが映像入力
装置２と同期して発生し、比較回路５によって各画素毎
に比較される。

比較回路５で、もし入力映像に基準パターンと不一致の
画素があれば、それは欠陥領域ということになる。次に
、判定回路６によってその欠陥領域の大きさを判定し、
ある程度以と大きければ致命的欠陥であると判断して出
方する。このような方法によって、被検査パターンの自
動検査が実現できる。

さて、このような検査の主要な目的は、検査対破・吻が
良品であるか否かを判定したシ、検査対象物を製造する
過程での問題点を見つけ出すことにある。この目的を達
成するためには、発生した欠陥を検出することは勿論の
こと、さらに、検出した欠陥の種類を判定して、欠陥が
パターンに及ぼす影響を把握しなければならない。

しかしながら、前述したように、これ迄の検査装置は、
欠陥を検出するのに止どまり、欠陥種類の判定２分類に
関しては、人手に頼っているのが現状である。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、このような従来方式の問題点を克服し
て、欠陥の検出だけではなく、検出した欠陥の種類を自
動的に判定する機能をも併せもつパターン欠陥分類方法
を提供することにある。さらに別の目的は、分類された
入節の種類に応じて致命度判定の基準を変え、その結果
として検査装置のａＢ検出（虚報）を防止することであ
る。

〔発明の概要〕

前記の目的を達成するために、本発明のパターン欠陥分
類方法は、基準パターン・データとして、次のような画
像データを使用するところに特徴がある。すなわち、設
計データから尋られる埋懇パターンを、便数−の部分領
域に分割し、各部分領域を示すコードを画素（直として
もつ画像データを、基準パターンとして吏用する。

さて、本発明のパターン欠陥分類方法は、映像入力装置
から入力した被検査パターンデータを、欠陥領域と池の
唄域に区別した２値の”欠陥”誦１象データに変換した
後、この画像データと、上述した基Ｉ％ターンに関する
画像データとから、パターン部分項域毎に欠陥領域の大
きさを算出し、このｑ出データから、各欠陥の種類を自
動的に判定しようとするものである。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の一実施例を第２図〜第５図によって説明
する。

第２図は、本発明を用いたパターン欠陥分類装置の全体
構成図である。１は、パターンの形状不良を伴う被倹査
パターン、２は、テレビ・カメラ等の映像入力装置、７
はＡ／Ｄ変換器、８は欠陥領域抽出回路、９は欠陥形状
特徴抽出回路、１゜は欠陥分類を行うためのコンピュー
タであり、さらに、１１は全体の制御を管理するための
コンピュータ、１２は同期信号発生器である。

まず、映像入力装置２では、同期信号発生器１２から発
せられる水平、垂直同期信号２４に同期して、肢検査パ
ターン１上の一定領域の映像を走査し、その明暗信号を
電気信号２０に変換して出力する。この電気信号２０は
、同期信号発生器１２からのクロック信号２５に同期し
て、Ａ／Ｄ変換器７に・よって離散的ディジタル信号２
１に変換される。すなわち、Ａ／Ｄｆ換器７によって、
被検査パターンの映像信号は、格子状のデータ配列に分
割され、その各点の明暗値が、例えば８ビツトの濃淡デ
ータとして、クロック信号２５に同期して発生すること
となる。

次に、この映１象信号２１は、欠陥領域抽出回路８に入
力される。ここでは、映像信号２１と、あらかじめ画像
メモリに格納されている基準パターン・データとを比較
することによって、入力した被検査パターン領域の中で
、欠陥領域を”１”、欠陥以外の唄域を“０”とする２
値データ２２を得る。なお、このデータ変換は、クロッ
ク信号２５に同期して１画素率位で行われるとともに、
水平、垂直同期信号２４にしたがって、指定頑域分行わ
れる。

第３図は、この欠陥領域抽出回路８の詳細である。基準
パターン・データの作成方法について述べる。すなわち
、検査に先立って、基準となるパターンを前述した映像
入力装置によって映像人力し、その映像データを、映像
入力時の同期信号２４．２５に同期させて画像メモリ８
０１に格納することによって作成する。また、このよう
にして作成した基準パターンと、被恢査パターンの映鐵
データとの比較は、次のように行う。被検査パターンの
映像データ２１を、クロック信号２５に同期して、加算
器８０２に転送する一方、このクロック信号２５に同期
して、既に画像メモリ８０１に格納されである基準パタ
ーン・データを読出し、符号反転した後、加算器８０２
に転送する。したがって、加算器８０２では、被検前パ
ターンの映像データと基準パターンの映像データとが、
走査領域内の対応する画素単位に減算されることになる
。さらにこのデータは、絶対値変換回路８０３に転送し
、被検査パターンと基準パターンとの比較データ２１′
を得る。次に、この比較データ２１’ｆｄ、２値化回路
８０４に送られ、コンピュータ１１によってあらかじめ
レジスタ８０５に格納した閾値を用いて２値化処理を行
う。これら一連の処理によって、欠陥領域を”１”、そ
の池の領域を“Ｏｕとする２値の画素データ２２を得る
。

なお、同期信号発生器１セの制御は、コンピュータ１１
によって行う。また、８０６は、書込み。

読出し制御回路である。

さて、このようにして得られた欠陥領域抽出データ２２
は、さらに、第２図に示した欠陥特徴抽出回路９に転送
される。ここでは、設計データから得られる正常パター
ン・データを複数個の部分領域に分割し、各部分領域が
区別できるように符号化したパターン・データが、パタ
ーン部分領域データとして画１象メモリに、あらかじめ
格納されている。そして、このパターン領域データと、
欠陥領域抽出データ２２とを用いて、被検査パターン内
の各欠陥領域の大きさ、欠陥領域内で各部分パターンが
占める面積など欠陥領域に関する特徴量を求める。

第４図に、欠陥特徴抽出回路９を示す。この図において
、９０１，９０２は画像メモリ、９０３は、両津メモリ
内のデータを処理する画像プロセッサ、９０４は、書込
制御回路である。前述したパターン領域データは、画像
メモリ９０２へあらかじめ格納しておく。また、欠陥領
域抽出データ２２は、書込制御回路９０４を介して、画
１象メモリ９０１へ、同期信号２４．２５に同期して格
納する。さらに、欠陥領域の特徴抽出処理は、コンピュ
ータ９０３によって行い、欠陥領域に関する特徴データ
２３を得る。

さて、以上述べた一連の欠陥特徴抽出処理の内容につい
て、第５図を用いて説明する。

（ａ）は、被検査パターンの一例であり、パターンの欠
け、突起などのパターン形状不良を伴っている。（ｂ）
は、披検査パターン（ａ）に対応した基準パターンであ
る。（Ｃ）ハ、パターン（ａ）、　（ｂ）を地壁するこ
とによって得た２値の欠陥領域抽出パターンである。ま
た（ｄ）は、欠陥特徴抽出回路９での処理の中間結果で
あＩ）、（Ｃ）に示した欠陥領域抽出データに対して、
各欠陥領域を区別する１固別化処理を行った結果である
。ここで、個別化処理とけ、２値画像に対して、′１”
の値をもつ画素が連結している各領域に、異なるラベル
を割当てる処理であり、各直結領域内のすべての画素に
同じ値を持たせ、それ以外の領域には、この値を持たせ
ないようにするものである。このような処理は、通常、
ラベル付は処理とも呼ばれており、９下の文献に示す。

Ａ、Ｒ，ｏｓｅｎｆｅｌｄ　ｅｊ　ａｌ’５ｅｑｕｅｎ
ｔｉａｌ　ｏｐｅｒａｔｉｏｎｉｎ　ｄｉｇｉｔａｌ　
ｐｉｃｔｕｒｅ　［）ｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；Ｊ、ＡＣＭ
。

Ｖｏｌ１３．通４　、　ｐＩ）４７１〜４９４　このラ
ベル付は処理を、最近の電子回路技術によって高速専用
回路として実現することもできるが、説明が複雑なので
、本実施例では、）：記文献を、紹介するにとめる。

（ｄ）では、各欠＠頂域に異なったうがルが割り当てら
れる。このラベル付は処理は、第４図に示したコンピュ
ータ９０３によって行う。ここで、各欠陥領域の大きさ
は、それぞれのラベルの数をカウントすることで求める
ことができる。（ｅ）ｖ′ｉ、パターン部分領域データ
である。本例のパターン部分領域データ、′は、境界部
２周辺部、中心部の３領域で構成され、各部分領域は、
個別化のために、各容具なったラベルが割り当てられて
いる。

（ｆ）は、欠陥領域の個別化データ（ｄ）と、パターン
部分領域データ（ｅ）とを用いて算出した、欠陥領域の
特徴データである。特徴データとしては、各欠陥領域の
面積Ｓ　＋　（ｉ）は、欠陥領域のラベルの１直、すな
わち、欠陥番号）および、欠陥領域の面積ＳＬに対する
同欠陥領域内のパターン境界部面積の比率αＬｌ、同じ
くパターン周辺部の面積比率αＰＩ、パターン中心部面
積比率αＣ１などを求める。ここでのパターン部分領域
の面積比率は、パターンと欠陥領域との相対位置関係を
表わしたものと見做すことができる。しだがって、これ
らのデータから、各欠陥領域とパターン形状不良との関
係を、推定１分類することが可能となる。

これらのデータの算出方法について述べる。欠陥領域面
積Ｓ＋の産出方法については既に説明した。まだ、欠陥
領域内のパターン各部分領域の面積αＬＩＳＩＩαｐ＋
８＋＋αＣ＋８＋は、欠陥領域の個別化データ（ｄ）と
、パターン部分領域データ（ｅ）とから求める。パター
ン部分領域データ（ｅ）において、欠陥領域の個別化デ
ータ（ｄ）を用いて、指定した欠陥領域以外の領域にマ
スクをかける。このとき、パターン部分領域データ（ｅ
）は、該当する欠陥領域だけが切り出される。そこで、
この切り出した領域内で、各パターン部分領域のラベル
の数をカウントすることによって、該当する欠陥領域内
のパターン部分領域の面、債を求める。以上の処理’（
ｉ＝（ｆ’）に図解して示す。さらに、これらの処理を
、個別化したすべての欠陥領域に対して行う。まだ、欠
陥領域内のパターン部分領域の面積比率は、欠陥領域の
面積とパターン部分領域の面積が求まっているので１、
容易に′算出できる。

以上のようにして得られた欠陥領域の特徴データは、第
２図において、欠陥分類を行うだめのコンピュータ１０
に転送される。ここでは、転送された欠陥特徴データ２
３にもとづいて、各欠陥領域を、欠陥発生の原因である
パターン形状不良に対応づけて分類する。このように欠
陥を分類することによって、検査パターンが良品である
か否かが判定できるとともに、不良種類の頻度順向など
から、パターン製造時の問題点の摘出が可能となる。

第６図に、欠陥領域を分類する方法を示す。この例では
、欠陥領域を、パターンの断線、欠け。

突起などのパターン形状不良に分類している。さて、こ
れらの欠陥種類は、パターンと欠陥との相対位置関係に
よって分類されるものである。一方、先に算出した欠陥
の特徴量であるパターン部分領域の面積比率は、欠陥領
域とパターンとの相対位置関係を表わしたものと見做す
ことができる。したがって、第６図に示すアルゴリズム
で、欠陥領域の分類が実現可能となる。欠陥番号ｉの欠
陥領域に関して、分類の流れを説明する。まず、欠陥領
域の面積がある大きさ以上のものだけを欠陥候補とする
。すなわち、欠陥領域ｉの面積ＳＩが一定値ＳＲＯより
も小さい場合、欠陥分類を行わない。

（１０１１次に、欠陥領域がパターン断線であるか否か
を判定する。これは、欠陥領域がパターン内部に存在し
、かつパターン線巾の半分近くの領域をおおっていると
き、この欠陥領域を断線と見做す。すなわち、欠陥領域
ｉのパターン部分領域面積比率で、パターン境界部９周
辺部、中心部の面積比率αＬｌ、αＰＩ、αｃ＋ｌ）ｉ
すべて零でなく、かつそれらの和が一定値αＲＯ以上で
ある場合、欠陥領域ｉをパターン断線であると判定する
。（１０２）また、パターン欠けの判定には、欠陥領域
がパターン内部にあシ、かつパターン境界部周辺に束中
しているという条件を用いる。すなわち、欠陥領域ｉの
境界部の面積比率αＬｌおよび周辺部の面積比率αＰ弓
；ともに非零であシ、それらの和が一定値αＲ１以とで
あるとき、欠陥領域ｉをパターン欠けであると判定する
。（１０３１続けて、パターン突起の判定を行う。欠陥
領域の大部分がパターン外部にあシ、かつ欠陥領域の一
部がパターン境界部に存在するとき、この欠陥領域をパ
ターン欠けであるとする。したがって、欠陥領域ｉのパ
ターン境界部面積比率αＬｌが零でなく、パターン境界
部９周辺部、中心部の各面積比率αＬｌ、αｐｔ、αｃ
１の和が、一定値αＲ２よりも小さい場合、この欠陥領
域をパターン欠けであると判定する。（１０４１以上説
明したように、第５図（ｆ勺に示したような欠陥領域の
特徴データを用いることによって、谷欠陥領域を、パタ
ーン形状不良と対応づけて複数の欠陥種類に分類するこ
とが可能となる。さらに、あらかじめ被検査パターンの
各部分パターンに対して欠陥の大きさ閾値を設定し、こ
の値と、すでに算出されているその部分パターン内の欠
陥領域の大きさとを比較することによって、その欠陥領
域がパターンに及ぼす悪影響の度合、すなわち欠陥の致
命性の判定が可能となる。

このとき、たとえばアルミ配線パターンのように乱れの
多い部分パターンに対しては甘い閾値を、ゲートパター
ンのように厳しい部分パターンに対してはきつい＠１厘
を設定するようにすれば、全体として、誤シ検出の少な
い実用的な検査装置を実現することができる。

なお、本実施例では、上記の欠陥分類の手段として、コ
ンピュータを用いているが、判定条件が単純であるため
、専用回路による実現も可能である。

〔発明の効果〕

以上、第２図〜第６図によって説明したように、本発明
によれば、被検査パターンの欠陥検査において、欠陥領
域が検出できるばかシでなく、検出した欠陥の種類を分
類し、致命性の判定を行うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、従来のパターン欠陥検査装置の全体構成図、
第２図は、本発明の実施例を示すパターン欠陥検査装置
の全体構成図、第３図は、本発明の実施例を示す欠陥領
域抽出回路の構成図、第４図は、本発明の実施例を示す
欠陥特徴抽出回路の構成図、第５図は、本発明の実施例
を示す欠陥特徴抽出の手順説明図、第６図は、本発明の
実施例を示す欠陥分類方法の手順説明図である。１・・・被検査パターン、２・・・映像入力装置、７・
・・Ａ／Ｄ変換器、８・・・欠陥領域抽出回路、９・・
・欠陥特徴抽出回路、１０・・・欠陥分類を行うための
コンピュータ、１２・・・同期信号発生器、８ｏ１・・
・画像メモＩＪ、８０３・・・絶対値変換回路、８ｏ４
・・・２値化回路、９０１，９０２・・・画捷メモリ、
９ｏ３・・・欠第　　１　　図葛　３　　図１図

Claims

【特許請求の範囲】

被検査パターンの映像を電気信号に変換し、その電気信
号と、参照パターンの電気信号との差分をとり、その差
分を利用して欠陥領域を分類するパターン欠陥分Ｉ、自
方法において、該差分信号を参照パターン内に固定した
複数パターン領域の１つに分類表示し、個々の欠＠を各
部分パターン領域毎の部分欠陥に分割し、部分欠陥毎の
幾何学的特徴量を抽出し、該抽出された複数の幾何学的
特徴量を用いて個々の欠陥の種類あるいは欠陥致命度を
判定するパターン欠陥分類方法。