JPS61273088A - 表面パタ−ン検査方法 - Google Patents
表面パタ−ン検査方法Info
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- JPS61273088A JPS61273088A JP11405585A JP11405585A JPS61273088A JP S61273088 A JPS61273088 A JP S61273088A JP 11405585 A JP11405585 A JP 11405585A JP 11405585 A JP11405585 A JP 11405585A JP S61273088 A JPS61273088 A JP S61273088A
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (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】
〔発明の利用分野〕
本発明は対象表面の外観検査方法に係シ１％に表面にパ
ターンが形成されている対象面に存在する欠陥を検出す
るに好適な表面パターン検査方法に関する。
ターンが形成されている対象面に存在する欠陥を検出す
るに好適な表面パターン検査方法に関する。
従来は、特開昭５７−１６７６４９号に記載のように対
象パターンを２値化し、その形状を検査するようになっ
ていた。しかし、対象パターンが濃淡値をもち、欠陥部
の画素値が正常部と比べて大きな差がないものに対して
は配慮されていなかった。
象パターンを２値化し、その形状を検査するようになっ
ていた。しかし、対象パターンが濃淡値をもち、欠陥部
の画素値が正常部と比べて大きな差がないものに対して
は配慮されていなかった。
また、特開昭５８−６０５３８号に記載のように、２つ
の実パターンの映像信号を比較してパターン”の良否を
判定する方法があるが、２つの実パターンを高精度であ
らかじめ位置合せしておく必要があり、光学系の設定が
複雑となっていた。
の実パターンの映像信号を比較してパターン”の良否を
判定する方法があるが、２つの実パターンを高精度であ
らかじめ位置合せしておく必要があり、光学系の設定が
複雑となっていた。
本発明の目的は対象表面に存在する欠陥を高精度で検出
する表面パターン検査方法を提供することにある。
する表面パターン検査方法を提供することにある。
上記目的を達成するために、本発明は、検査対象表面の
画像（濃淡カラー画像である）ｆ：用い、画像の画素値
が基準の画素値と比べて、差が大きければ欠陥があると
判定することを特徴とする。
画像（濃淡カラー画像である）ｆ：用い、画像の画素値
が基準の画素値と比べて、差が大きければ欠陥があると
判定することを特徴とする。
基準の画像を、マスクパターンのデータ、反射率等の物
理定数、光源の位置、方向等の照明・撮像条件のデータ
、膜厚等のプロセス条件のデータをもとに合成し、この
合成像の画素値を基準値とする。
理定数、光源の位置、方向等の照明・撮像条件のデータ
、膜厚等のプロセス条件のデータをもとに合成し、この
合成像の画素値を基準値とする。
以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。被検
査対象１００は、例えば半導体ベレット、ＩＣウェハで
あり、表面にパターンが形成されている。ここでは被検
査対象１００置ペレツトと呼ぶ。ベレット１００の表面
のパターン’１−ＴＶカメラあるいは一次元センサより
なる撮像装置１０１によって撮像し、その映像信号１３
０をアナログ・ディジタル変換部１０２によってディジ
タル化し、実画像メモリ１０３に格納する。実画像メモ
ＩＪ １０３は、画素値が多値のメモリであり、座標演
算部１０５の指令信号１３１により指定番地に対して、
画素データを格納、読み出しができる。
査対象１００は、例えば半導体ベレット、ＩＣウェハで
あり、表面にパターンが形成されている。ここでは被検
査対象１００置ペレツトと呼ぶ。ベレット１００の表面
のパターン’１−ＴＶカメラあるいは一次元センサより
なる撮像装置１０１によって撮像し、その映像信号１３
０をアナログ・ディジタル変換部１０２によってディジ
タル化し、実画像メモリ１０３に格納する。実画像メモ
ＩＪ １０３は、画素値が多値のメモリであり、座標演
算部１０５の指令信号１３１により指定番地に対して、
画素データを格納、読み出しができる。
実画像メモリ１０３の画素データ１３２ｆｌ、層位置検
出部１０４に入力され、ベレット表面に形成されている
複数の層の位置を検出する。各層の位置座標１３３は座
標演算部１０５に入力され、実画像メモ！Ｊ１０３及び
、画像合成格納部１０６に内蔵されている合成画像メモ
リ４０８の読み出し用の番地制御に用いる。
出部１０４に入力され、ベレット表面に形成されている
複数の層の位置を検出する。各層の位置座標１３３は座
標演算部１０５に入力され、実画像メモ！Ｊ１０３及び
、画像合成格納部１０６に内蔵されている合成画像メモ
リ４０８の読み出し用の番地制御に用いる。
層位置検出部１０４では、入力され次実画像に対し、二
次元の局部的な微分を行ない層の境界部を抽出し、その
境界部の座標を求める。なお、最上位にあるＡｔ層の位
置については、相開、鴫、宮武による特公昭５９−２３
４６７ に記載されている位置検出法を用いて実現して
もよい。
次元の局部的な微分を行ない層の境界部を抽出し、その
境界部の座標を求める。なお、最上位にあるＡｔ層の位
置については、相開、鴫、宮武による特公昭５９−２３
４６７ に記載されている位置検出法を用いて実現して
もよい。
画像合成格納部１０６では、計算機１０７よシ供給され
る合成用データ１０２ｔ−もとに、ベレットの表面パタ
ーンを合成し、合成画像をメモリに蓄積する。合成用デ
ータ１０２は、マスクパターンの座標値を含むＣＡＤデ
ータ、光源の位置、方向、大きさや撮像装置の位置や撮
像倍率を含む照明９撮像条件データ、層の膜厚や表面粗
さを含むプロセス条件データ、層が構成される部材の反
射特性を含む物理定数データの１つもしくは複数個より
構成され、これらのデータをもとに、ベレットの基準と
なる表面画像を合成する。プロセス条件のうち例えば、
膜厚データで反射光のスペクトル特性を考慮した画像を
合成できる。正規化部１０８では、実画像メモＩＪ’１
０３の所定領域内の画像データの頻度分布をもとに、合
成画像データ１２２の対応する所定領域内の画像データ
の値を変換する。これによって画素値の水準を合致させ
る効果がある。濃度変換し次合成画素データが１２３で
ある。
る合成用データ１０２ｔ−もとに、ベレットの表面パタ
ーンを合成し、合成画像をメモリに蓄積する。合成用デ
ータ１０２は、マスクパターンの座標値を含むＣＡＤデ
ータ、光源の位置、方向、大きさや撮像装置の位置や撮
像倍率を含む照明９撮像条件データ、層の膜厚や表面粗
さを含むプロセス条件データ、層が構成される部材の反
射特性を含む物理定数データの１つもしくは複数個より
構成され、これらのデータをもとに、ベレットの基準と
なる表面画像を合成する。プロセス条件のうち例えば、
膜厚データで反射光のスペクトル特性を考慮した画像を
合成できる。正規化部１０８では、実画像メモＩＪ’１
０３の所定領域内の画像データの頻度分布をもとに、合
成画像データ１２２の対応する所定領域内の画像データ
の値を変換する。これによって画素値の水準を合致させ
る効果がある。濃度変換し次合成画素データが１２３で
ある。
画像比較部１０９では、座標演算部１０５の指令により
、合成画像と実画像の間の位置ずれを修正した画素デー
タ１２３，１２４が入力され、画素同士の照合を行なう
。照合結果１２５は、判定部１１０に送出され、判定部
１１０では所定領域ごとに欠陥判定をおこなう。
、合成画像と実画像の間の位置ずれを修正した画素デー
タ１２３，１２４が入力され、画素同士の照合を行なう
。照合結果１２５は、判定部１１０に送出され、判定部
１１０では所定領域ごとに欠陥判定をおこなう。
第２図は、画像の合成方法を説明する図である。
各層のマスクパターンｆ：２００，２０１，２０２とす
るそれぞれ斜線で示した領域２０４，２０５゜性が、予
め計算機１０７によって与えられる。また、各層の膜厚
によって干渉状態が異なり層のスペクトル％性が異なる
が、この膜厚は、プロセス榮件データとして予め計算機
１０７に与えられる。
るそれぞれ斜線で示した領域２０４，２０５゜性が、予
め計算機１０７によって与えられる。また、各層の膜厚
によって干渉状態が異なり層のスペクトル％性が異なる
が、この膜厚は、プロセス榮件データとして予め計算機
１０７に与えられる。
また、照明用光源の大きさ、位置、投射方向の情報も加
え、各層の重なり領域ごとに、画素値を算出する。合成
した画像を２０３に示す。各層の重なり領域２１０，２
１１，２１２，２１３，２１４はそれぞれ異なる反射特
性、スペクトル特性とそれらによる結果として画素値を
もつ。
え、各層の重なり領域ごとに、画素値を算出する。合成
した画像を２０３に示す。各層の重なり領域２１０，２
１１，２１２，２１３，２１４はそれぞれ異なる反射特
性、スペクトル特性とそれらによる結果として画素値を
もつ。
第３図は、欠陥を検出する方法を説明する図である。被
検査対象表面の実画像３００に、３０５で示すクラック
欠陥がめる。この実画像３００と、合成画像２０３との
各画素ごとの比較をおこなう。
検査対象表面の実画像３００に、３０５で示すクラック
欠陥がめる。この実画像３００と、合成画像２０３との
各画素ごとの比較をおこなう。
比較は、マスクパターン２００，２０１，２０２よシ生
成した重なり領域を示すパターン３０１゜３０２等ごと
におこなう。即ち１重なシ領域パターン３０１は、マス
クパターン２００と２０１よシ生成したものであるが、
この重なり領域３０６において、実画像３００と合成画
像２０３の画素データを比較し、３０８で示した欠陥を
抽出する。
成した重なり領域を示すパターン３０１゜３０２等ごと
におこなう。即ち１重なシ領域パターン３０１は、マス
クパターン２００と２０１よシ生成したものであるが、
この重なり領域３０６において、実画像３００と合成画
像２０３の画素データを比較し、３０８で示した欠陥を
抽出する。
また、重なシ領域パターン３０２は、マスクパターン２
００，２０１，２０２よシ生成したもので、斜線で示し
た重なシ領域３０７において、同様に、実画家３００と
合成画１象２０３の画素データを比較する。抽出した欠
陥ｆｔ、３０９に示す。パターン３０３．３０４は、各
重な９領域ごとの欠陥抽出°結果を示す。なお、この重
なり領域パターンの種類は、用いるマスクパターンの数
を８層とすると、陥の抽出をおこなう。
００，２０１，２０２よシ生成したもので、斜線で示し
た重なシ領域３０７において、同様に、実画家３００と
合成画１象２０３の画素データを比較する。抽出した欠
陥ｆｔ、３０９に示す。パターン３０３．３０４は、各
重な９領域ごとの欠陥抽出°結果を示す。なお、この重
なり領域パターンの種類は、用いるマスクパターンの数
を８層とすると、陥の抽出をおこなう。
これによって、各領域ごとに個別の判定しきい値を設け
ることができ、例えばＡｔ層を含む領域でａ、８ｉ４と
比べて表面粗さによるテクスチャをもっているため実画
像の画素（直の分散値が太きくなるが、それに対応した
判定しきい値を設けるため、高い信頼度で欠陥を抽出で
きる。なお、この個別の判定しきい値は、計算ｆｌ１１
０７からの指示１３４によって設定する。
ることができ、例えばＡｔ層を含む領域でａ、８ｉ４と
比べて表面粗さによるテクスチャをもっているため実画
像の画素（直の分散値が太きくなるが、それに対応した
判定しきい値を設けるため、高い信頼度で欠陥を抽出で
きる。なお、この個別の判定しきい値は、計算ｆｌ１１
０７からの指示１３４によって設定する。
第４図は、画家合成格納部１０６の構成を示す図である
。計算機１０７から送出された合成用データ１２０ば、
各データテーブル４００，４０１゜４０２．４０３に格
納される。データテーブル４００には、マスクパターン
の各長方形領域の始点、終点座標及びその個数が格納さ
れる。また、データテーブル４０１には層の膜厚、表面
粗さデータが格納される。さらに、光源の位置、大きさ
。
。計算機１０７から送出された合成用データ１２０ば、
各データテーブル４００，４０１゜４０２．４０３に格
納される。データテーブル４００には、マスクパターン
の各長方形領域の始点、終点座標及びその個数が格納さ
れる。また、データテーブル４０１には層の膜厚、表面
粗さデータが格納される。さらに、光源の位置、大きさ
。
投射方向、像像レンズの位置、方向等の照明・撮像条件
データがデータテーブル４０２に格納される。Ａ／、層
、８１層等層を形成する部材の反射特性が、物理定数デ
ータテーブル４０３に格納される。
データがデータテーブル４０２に格納される。Ａ／、層
、８１層等層を形成する部材の反射特性が、物理定数デ
ータテーブル４０３に格納される。
重なり領域発生部４０５では、マスクツ（ターンデータ
テーブル４００プロセス条件データ４０１、照明撮像条
件データ４０２の内容をもとに１個々の重なり領域を発
生する。発生する重なり領域の位置は、検出した層位置
座標１２１ｆ：もとに、補正する。４０４は、座標演算
部１０５よシ送出された層位置座標１２１を格絡する。
テーブル４００プロセス条件データ４０１、照明撮像条
件データ４０２の内容をもとに１個々の重なり領域を発
生する。発生する重なり領域の位置は、検出した層位置
座標１２１ｆ：もとに、補正する。４０４は、座標演算
部１０５よシ送出された層位置座標１２１を格絡する。
画素値生成部４０６では、これらデータテーブルをもと
に、各画素の値４０９を算出する。算出した画素イ直４
０９は、アドレス制御部４０７の指令に従って、合成画
像メモリ４０８に格納される。
に、各画素の値４０９を算出する。算出した画素イ直４
０９は、アドレス制御部４０７の指令に従って、合成画
像メモリ４０８に格納される。
第５図は、画像比較部１０９の構成を示す図である。実
画像の画素データ１２４と、実画像と所定領域内の濃淡
値の水準を一致させるよう画素変換された合成画像の画
素データ１２３に、減算回路５００で、減算されその絶
対値５０４ｆｔ絶対値回路５０１で求める。この差の絶
対値５０４を加算回路５０２及び加算値レジスタ５０３
によって累算し、該累算値１２５を判定部１１０に送出
する。ここで、加算は１通常２Ｘ２画素又は３重３画素
行なえばよく、これによって、実画像のサンプリング誤
差、位置ずれ誤差の影響を少なくする効果がある。なお
、これらの誤差の影響を考慮する必要がない場合は、絶
対値５０４をそのまま。
画像の画素データ１２４と、実画像と所定領域内の濃淡
値の水準を一致させるよう画素変換された合成画像の画
素データ１２３に、減算回路５００で、減算されその絶
対値５０４ｆｔ絶対値回路５０１で求める。この差の絶
対値５０４を加算回路５０２及び加算値レジスタ５０３
によって累算し、該累算値１２５を判定部１１０に送出
する。ここで、加算は１通常２Ｘ２画素又は３重３画素
行なえばよく、これによって、実画像のサンプリング誤
差、位置ずれ誤差の影響を少なくする効果がある。なお
、これらの誤差の影響を考慮する必要がない場合は、絶
対値５０４をそのまま。
判定部１１０に送出してもよい。
第６図は、本方法の手順を示す図である。ステップ６０
０では、計算機１０７より、ＣＡＤデータ、プロセス条
件データ、照明・撮像条件データ、物理定数データを入
力する。さらに、ステップ６０１では、表面に形成され
ている各層の位置をベレットの実画像より検出する。ス
テップ６０２では、ステップ６００で入力した各程合成
用データ及びステップ６０１で求め次層の位置データを
もとに、ベレットの表面画像を合成する。ステップ６０
３では１例えば重な９領域３０６で示し次領域を生成し
、ステップ６０４では、各領域ごとに領域内の合成画像
を読み出す。また、ステップ６０５では該領域内の実画
像を読み出し、この実画像データをもとに、ステップ６
０６で合成画像データのレベルを一致させる。次いで、
ステップ６０７で合成画像データと実画像データとの照
合をおこなう。ステップ６０８では、比較結果が所定値
より大きいかどうかを判定し、もし太きければステップ
６１１で不良と判定する。一方、上記比較結果が所定値
よシ大きくなければ、すべての重なシ領域について処理
が終了し比かをステップ６０９で判定し、まだ未処理の
領域があればステップ６０３に移る。すべての領域を尽
しておけばｔステップ６１０で良品と判定する。
０では、計算機１０７より、ＣＡＤデータ、プロセス条
件データ、照明・撮像条件データ、物理定数データを入
力する。さらに、ステップ６０１では、表面に形成され
ている各層の位置をベレットの実画像より検出する。ス
テップ６０２では、ステップ６００で入力した各程合成
用データ及びステップ６０１で求め次層の位置データを
もとに、ベレットの表面画像を合成する。ステップ６０
３では１例えば重な９領域３０６で示し次領域を生成し
、ステップ６０４では、各領域ごとに領域内の合成画像
を読み出す。また、ステップ６０５では該領域内の実画
像を読み出し、この実画像データをもとに、ステップ６
０６で合成画像データのレベルを一致させる。次いで、
ステップ６０７で合成画像データと実画像データとの照
合をおこなう。ステップ６０８では、比較結果が所定値
より大きいかどうかを判定し、もし太きければステップ
６１１で不良と判定する。一方、上記比較結果が所定値
よシ大きくなければ、すべての重なシ領域について処理
が終了し比かをステップ６０９で判定し、まだ未処理の
領域があればステップ６０３に移る。すべての領域を尽
しておけばｔステップ６１０で良品と判定する。
本実施例では、ステップ６０２で示したベレットの画像
を合成する手順を、各ベレットごとく実行している。ベ
レットが同一のウェハから製造されたものであれば、本
ステップ６０２を検査の始動時に１同案行しておくだけ
でよい。
を合成する手順を、各ベレットごとく実行している。ベ
レットが同一のウェハから製造されたものであれば、本
ステップ６０２を検査の始動時に１同案行しておくだけ
でよい。
本実施例では、実１Ｉｆｌｉ１象及び合成画像は、それ
ぞれ、実画像メモリ１０３及び合成画家メモリ４０８に
格納・蓄積される方法をとったが、必らずしもこれら画
像メモリ格納することに限定する必要はなく１例えば撮
像装置１０１の走査に同期して。
ぞれ、実画像メモリ１０３及び合成画家メモリ４０８に
格納・蓄積される方法をとったが、必らずしもこれら画
像メモリ格納することに限定する必要はなく１例えば撮
像装置１０１の走査に同期して。
実画像データを取り出すとともに、対応する基準の画像
データも該走査に同期して合成し、 ＩＩ次これら２つ
の画像データを比較する走査同期による検査方法でもよ
い。この場合は、実画像メモリ及び合成画像メモリは具
備しなくてもよい。
データも該走査に同期して合成し、 ＩＩ次これら２つ
の画像データを比較する走査同期による検査方法でもよ
い。この場合は、実画像メモリ及び合成画像メモリは具
備しなくてもよい。
また、実画像メモリ１０３及び合成画像メモリ４０８は
、波長の異々る画像、例えば几、 Ｇ、 Ｂ。
、波長の異々る画像、例えば几、 Ｇ、 Ｂ。
３色のカラー画像を格納または合成することができ、画
像比較部１０９では、各色に対応し次濃淡値を比較する
こともできる。
像比較部１０９では、各色に対応し次濃淡値を比較する
こともできる。
また重なり領域発生部４０５では、プロセス条件データ
として、パターンのエツチングの進行程度データを用い
、拡大あるいは縮小した線型なり領域を発生させること
もできる。さらに、各層の境界は段差部となっており、
この境界のパターンを重なシ領域発生部４０５で発生す
ることもできる。
として、パターンのエツチングの進行程度データを用い
、拡大あるいは縮小した線型なり領域を発生させること
もできる。さらに、各層の境界は段差部となっており、
この境界のパターンを重なシ領域発生部４０５で発生す
ることもできる。
本発明によれば、高精度でかつ信頼性の高い表面外観走
査を自動的にできるので、不良品の見逃しを低減する効
果がある。また、設計データあるいはプロセス条件デー
タに従って対象物が製造されているかを自動的に判定す
ることもできる。
査を自動的にできるので、不良品の見逃しを低減する効
果がある。また、設計データあるいはプロセス条件デー
タに従って対象物が製造されているかを自動的に判定す
ることもできる。
第１図は、本発明の全体構成の概略図、第２図は本発明
の画像合成の説明図、第３図は本発明の欠陥検出方法の
説明図、第４図は本発明の画像合成格納部の構成図、第
５図は本発明の画像比較部の構成図、第６図は本発明の
外観検査の手順を示す図である。 １・・・被検査対象物、１０１・・・撮像装置、１０２
・・・アナログ拳ディジタル変換部、１０３・・・実画
像メモ１７，１０４・・・層位置検出部、１０６・・・
画像合成格納部、１０７・・・計算機、１０９・・・画
像比較部、２００・・・マスクパターン、２０３・・・
合成画像、３００・・・実画像、３０５・・・欠陥、４
０８・・・合成画第 １ 図 ／ｌご 第 ３ 図 第 ４ 図
の画像合成の説明図、第３図は本発明の欠陥検出方法の
説明図、第４図は本発明の画像合成格納部の構成図、第
５図は本発明の画像比較部の構成図、第６図は本発明の
外観検査の手順を示す図である。 １・・・被検査対象物、１０１・・・撮像装置、１０２
・・・アナログ拳ディジタル変換部、１０３・・・実画
像メモ１７，１０４・・・層位置検出部、１０６・・・
画像合成格納部、１０７・・・計算機、１０９・・・画
像比較部、２００・・・マスクパターン、２０３・・・
合成画像、３００・・・実画像、３０５・・・欠陥、４
０８・・・合成画第 １ 図 ／ｌご 第 ３ 図 第 ４ 図
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、被検査対象表面を撮像し、該撮像の結果得られた映
像信号をもとに欠陥を検出するパターン検査方法におい
て、表面画像を合成する第１のステップと、被検査対象
表面の実画像と当該合成画像とについて画素値を比較す
る第２のステップとを有することを特徴とする表面パタ
ーン検査方法。 ２、前記第１のステップにおいて、対象表面パターンを
形成するための設計データを用いる第３のステップ、照
明及び撮像条件を示すデータを用いる第４のステップ、
被検査対象物の製造プロセス管理データを用いる第５の
ステップ、該対象物の表面パターンを形成する部材の物
理定数を用いる第６のステップにより表面画像を合成す
ることを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の表面パ
ターン検査方法。 ３、前記第２のステップにおいて、該設計データをもと
に領域を設定するステップと、各領域ごとに合成画像と
実画像を比較するステップとを有し、各領域ごとに欠陥
判定のためのしきい値を有することを特徴とする特許請
求の範囲第１項記載の表面パターン検査方法。 ４、前記第２のステップにおいて、実画像の所定領域内
の画素値の頻度分布値をもとに合成画像の画素値を変換
するステップと、該画素値の変換後の合成画像と実画像
との画素データの比較をおこなうステップとを有するこ
とを特徴とする特許請求の範囲第１項記載の表面パター
ン検査方法。 ５、前記第１のステップにおいて、実画像の複数の層パ
ターンの位置を検出するステップと各層の位置情報をも
とに表面像を合成するステップとを有することを特徴と
する特許請求の範囲第１項記載の表面パターン検査方法
。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60114055A JPH0721458B2 (ja) | 1985-05-29 | 1985-05-29 | 表面パタ−ン検査方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60114055A JPH0721458B2 (ja) | 1985-05-29 | 1985-05-29 | 表面パタ−ン検査方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61273088A true JPS61273088A (ja) | 1986-12-03 |
| JPH0721458B2 JPH0721458B2 (ja) | 1995-03-08 |
Family
ID=14627901
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60114055A Expired - Lifetime JPH0721458B2 (ja) | 1985-05-29 | 1985-05-29 | 表面パタ−ン検査方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0721458B2 (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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