JPS62212506A - 欠陥検出方法 - Google Patents

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、同一なパターンの繰返しで構成される被検査
パターン中の欠陥を検出する方法に係り半導体素子及び
その製造に用いられるマスク等の検査に好適な欠陥検出
方法に関する。

〔発明の背景〕

従来、半導体素子等の微細で複雑なパターンを自動的に
外観検査する方法として、特願昭５８−０６５４２０に
見られるように、被検査パターンを撮像して映像信号に
変換する手段によって、二つの同種パターンの映像信号
を得、これらの映像信号の差から被検査パターンの欠陥
を検出する欠陥検査方法が一般的である。すなわち、２
枚の入力映像を、映像間で減算した後、一定の閾値で２
値化し、“１”領域を欠陥として検出する方法である。

しかし、このような単純な２パターン比較法には、本来
一つであるべき欠陥が、複数の領域に分割されて抽出さ
れるという欠点がある。

これを第２図（、）に示すような一定幅の線パターンと
、第２図（ｂ）に示すような第２図（ａ）と同一の線パ
ターンの一部が突出しているパターンとを比較する場合
を例に説明する。入力映像は被検査パターンを真上から
照明し、その反射光を撮像することによって得られろも
のとし、線パターンと背景との物理的特性がほぼ等しい
と仮定すると、入力映像は、第２図（Ｃ）、第２図（ｄ
）に示したように、線パターンの境界部が暗い線となっ
て現れる。この２枚の映像間で明るさの差をとり、差の
大きな領域を検出すると、第２図（ｅ）に示した映像が
得られる。なお１図（ｃ）〜（ｅ）は、濃淡映像のレベ
ル（明るさ）を３段階に分けて［１１１目的に示したも
のであり、これらの図において、黒く塗り潰した領域が
暗い領域、白抜きの領域が明るい領域、ハツチング領域
が両者の中間の明るさを持つ領域である。この図から分
かるように、差の大きな領域は、負の値で大きい領域と
正の値で大きい領域とに分割されて検出される。

２パターン比較法の別の欠点として、第２図（ｅ）の例
からも分るように、欠陥の境界部だけが差の大きな領域
として検出され、本来の欠陥の領域（図中、破線で囲ま
れた領域）が検出されないことがある。

以−ヒの問題によって、従来の方法では、欠陥検出結果
から、欠陥の種類や致命度などの判定を行うなどの精密
な欠陥検査ができない。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、上記のような問題が無く、被検査パタ
ーン上に存在する欠陥を正確な形状で検出する方法を提
供することにある。

〔発明の概要〕

この目的を達成するために、本発明では、被検査パター
ンを撮像して映像信号に変換する手段と、二つの同種パ
ターンの映像信号を比較する手段を持ち、映像信号の差
から被検査パターンの欠陥を検出する欠陥検査方法にお
いて、比較によって得られた濃淡画像に対して閾値処理
を施し、一定閾値以上の領域を“１″、それ以外の領域
を“０″とする２値画像を生成すると共に、別に設定し
た７値以下の領域を１４　ｌ　ＩＩ、それ以外の領域を
“０″とする２値画像を生成する。さらに、これらの２
枚の２値画像間でパ１ｎ領域の接続処理を行い、複数の
領域に分割されて抽出される本来一つであるべき欠陥領
域を接続する。さらに、１”領域に囲まれた“′０”領
域の“０″の値を′″１″に変換することによって、本
来欠陥の一部である内側の領域を欠陥として検出する。

〔発明の実施例〕

以下、本発明を実施例によって説明する。第３図は本発
明を用いた半導体ウェハパターン外観検査装置の全体構
成図である。移動台１上のウェハパターン２は、対物レ
ンズを介して拡大され、ＴＶカメラ３の撮像面に結像す
る。１゛■カメラ３によって結像面を電気的に走査し、
ウェハパターンの像をアナログ画像信号に変換する。こ
のアナログ画像信号はＡ　／　Ｉ）変換器４でデジタル
画像信号に変換した後、デジタル画像として画像メモリ
５に格納する。さらに、計算機６は、画像メモリ５に格
納したパターンデータを入力データとして、欠陥検出処
理を行う。本発明の主眼は、計算機６による欠陥検出処
理に関するので、以下、この部分を第１図に示した処理
手順にしたがって、詳細に説明する。

ステップ１０１・・・・・・第３図における移動台１を
移動することによって、被検査パターン２表面の部分領
域を撮像し、画像メモリに格納する。このときの入力画
像を（ｆｔａ）とする、ここで入力画像は、ＴＶカメラ
からの映像信号を縦］、＋＋＋ＡＩ列。

横Ｊ　ａｌＬＸ行に標本化し、明るさを複数ビットで量
子化した画像であり、ｉ行ｊ列の画素値がｆ＋−となる
画像を（ｆｔａ）と記述する。

ステップ１０２・・・・・・第３図における移動台１を
移動することによって、被検査パターン２の中で、ステ
ップ１０１で得たパターンと同一のパターン形状を持つ
部分領域を撮像し、画像メモリに格納する。このときの
入力画像を（ｇ＋ａ）とする。

ステップ１０３・・・・・・比較対象となる２枚の入力
画（ｆｌＪ）、’（ｇ□１）について１次式にて、両者
の画像間の減算処理を行う。

ｈ倉ｒ＝ｇＩＪｆｓａ　　　　　　　　　　　　　　　
（１）ステップ１０４・・・・・・閾値ｔ１（＞Ｏ）を
用いて、（２）式によって、減算処理画像口１１Ｊ）の
２値画像（ｈＢ”ｔａ）を生成する。

これは、入力画像（ｇｌ）の明るさと比較して入力する
（ｆｔａ）がとくに明るい領域を“１”とする画像であ
り　ｕ　１　ｕ領域は、欠陥存在領域と考える。得られ
た２値画像（ｈｎ↑１ｊ）を、仮に、「正」領域画像と
呼ぶ。

ステップ１０５・・・・・・閾値ｔｚ（＜Ｏ）を用いて
、（３）式によって、減算処理画像（ｈ＋ａ）の２値画
像（ｈ’−ｔａ）を生成する。

これは、入力画像（ｇＩ−）の明るさと比１校して入力
画像（ｆｔａ）がとくに暗い領域を“［″とする画像で
あり、Ｌ４１　ｊｔ領領域、欠陥存在領域と考える。得
られた２値画像（ｈＢ−１ａ）　を、仮に、「負」領域
画像と呼ぶ。

２値画像（ｈＢヤＩＪ）　−（ｈ’−ｔＪ）で′１″′
となる領域は、ともに、入力画像間で、明るさの差が大
きい領域であり、欠陥存在領域とする。しかし、このよ
うにして抽出した欠陥領域は、本来、一つの欠陥が複数
の領域に分割されてしまうという問題がある。この様子
を、第２図（ａ）に示した被検査パターンを撮像して得
た第２図（ｃ）に示す入力画像を（ｆｔＪ）とし、第２
図（ｂ）に示した被検査パターンを撮像して得た第２図
（ｄ）に示す入力画像を（ｇｌ−）とした場合について
説明する。

このとき「正」領域画像（ｈＲ＋、、）は、第４図（ａ
）に示したように、被検査パターンの異常突起の一部が
′″１”領域として抽出された画像となる。また、「負
」領域画像（ｈ’１ｌ−ｔ□）は、第４　ｒ４（ｂ）に
示したように、被検査パターンの異常突起部の一部分が
パ１”領域として抽出された画像となる。しかし、第４
図（ａ）、（ｂ）に示す二つの画像の論理演算を行った
だけでは、被検査パターンの異常突起部が二つの領域に
分かれて抽出されるという問題がある。そこで、検出す
る欠陥の個数、形状を正しく検出するためには、分割さ
れた領域の接続が必要となる。

この接続処理は、分割された領域、すなわち、接続すべ
き領域は、必ず「正」領域画像（ｈＢｉａ）で抽出され
る領域と「負」領域画像（ｈａ″″１１）で抽出される
領域とに挟まれる、という事実に着目することにより、
ステップ１０６〜ステツプ１０９によって実現できる。

ステップ１０６・・・・・・［正」領域（ｈＢ”ｔＪ）
について、拡大処理をＭ回行い、９１″領域をＭ画素膨
張させる。なお、拡大回数Ｍはｒ正」領域画像と［負」
領域とを接続させるために最低必要な画素数に対応した
値とする。拡大処理の具体的な方法は（４）式に示した
とおりであり、０．　Ｂ（０）？、、）＝（ｈＢ”ｔｊ
）を初期画像として、この拡大処理をＭ回行い、拡大画
像（ｈＢ（１″）ｔｊ４）　（ｍ＝Ｍ）を得るすなわち
、ｍ＝１．・・・９Ｍに対して、ステップ１０７・・・
・・・「負」領域画像（ｈＢ’−ｔ、）について、拡大
処理をＭ回行い、１４１　ＩＩ領域栓Ｍ画素膨張させる
。なお、拡大回数Ｍについては、ステップ１０６の場合
と同様である。拡大処理の具体的な方法は、（５）式に
示したとおりであり、（ｈＢｔｕ）−皿、）＝（ｈＢ−
□）を初期画像として、この拡大処理をＭ回行い、拡大
画像（ｈＲ（”−ｔＪ）（ｍ　＝　Ｍ　）を得る。すな
わち、 ｍ＝１．・・・２Ｍに対して ステップ１０８・・・・・・「正」領域画像（ｈ”、、
）。

「負」領域画像（ｈ’−＋ｄの拡大処理画像（ｈ８（″
）↑１７）　ｌ　　（ｈＰ′（″）−ＩＪ）　　（ｍ＝
Ｍ）間で、（６）式に示すように、論理積を取ることに
よって、「正」領域画像、「負」領域画像の接続領域を
″１″′領域として抽出した（ｈｃＢ＋Ｊ）を生成する
。

（ｈ　ｃＢｔａ）　＝　（ｈ”す＋ＩＪ）八（ｈＢ（＋
″’−Ｉｎ）　。

ｍ＝Ｍ　　　　　　　　（６） ステップ１０９・・・・・・「正」領域画像、「負」領
域画像、接続領域画像を用いて、分割された欠陥の融合
処理を行う。すなわち、（７）式により「正」領域画像
、「負」領域画像、接続領域画像の論理和演算を行う。

（ｈ’ｉＪ）　　＝　　（ｈ　　Ｑ’ｌＪＶ　　ｈ’す
ｔＪＶ　　ｈ’−ｔａ）　　　　　（７）さて、ステッ
プ１０４〜ステツプ１０９の処理を、第４図（ａ）、（
ｂ）に示した「正」領域画像、「負」領域画像を例とし
て、第３図（ａ　）〜（ｆ）にて説明する。「正」領域
画像、「負領域画像間複数回拡大処理すると、第４図（
Ｃ）。

（ｄ）に示した画像が得られる。また、この二枚の画像
間の論理積演算をすることにより、第４図（ｅ）に示し
たように、「正」領域画像、「負」領域画像の接続領域
をＩｔ　１１１領域として抽出した画像（ｈｃＢ＋ｊ）
が得られる。さらに、第４図（ａ）に示した「正」領域
画像、第４図（ｂ）に示した「負」領域画像、第４図（
ｅ）に示した接続領域画像を論理和演算することによっ
て、第４図（ｆ）に示したような欠陥抽出画像が得られ
る。ここでの欠陥領域は、被検査パターンの異常突起部
を正しく反映したものとなる。なお、提案した欠陥領域
の接続処理方法と比較して、単純な拡大縮小法（正領域
画像、負領域画像間で論理和を取った後、指定画素だけ
拡大、縮小する）では、（１）検出欠陥領域が変形する
。（２）異なる欠陥領域と接続することがある。（３）
拡大処理で、一旦接続されても、縮小処理によって、再
度分割されてしまうことがある。などの欠点をもつ。提
案した方法は、このような問題を解消したものである。

一方、欠陥と背景との明るさの差が小さくエツジの暗い
部分によって、検出されるような欠陥は、例え領域接続
処理を行ったとしても、環状の欠陥として抽出される。

第２図の例からも分かるように、多くの場合、環状の内
側の領域も欠陥の一部である。すなわち、欠陥領域内の
穴部を埋めることによって、始めて欠陥形状を正しく再
現できる。

穴埋め処理は、次のようにして行う。

ステップ１１０・・・・・・欠陥抽出画像（ｈＢｔ、）
に対した、輪廓追跡処理を行い、欠陥境界部の追跡方向
から穴境界か、背景境界かを識別する。輪廓追跡処理に
ついては、例えばエイ　ローゼンフエルトとエイ　ジ−
カークの著になる「ディジタル映像処理」（アカデミツ
クブレス社〆発行）（＾、　ＲｏＳｅｎ−ｆｅｌｄ　ａ
ｎｄ　　Ａ、Ｃ，Ｋａｋ：ｄｊｇ、１ｔａＬ　　Ｐｉｃ
ｔｕｒｅ　　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ：＾ｃａｄｅｍｉｃ
　Ｐｒｅｓｓ）第８章に詳しく述べられている。

ここで、境界とは、“１”領域内部に屈し、かつ。

パ１″′領域外部に隣接する画素の集合である。以上の
追跡処理を行うと、欠陥領域境界部の始点座標と方向コ
ード列を得ることができろ。なお、方向コードとは、着
目する画素に対する近傍画素の方向を表すもので、第５
図に示したように、０〜７の８種類のコードを持つ。ま
た、方向コード列は、始点座標に対応した画素を起点と
して、境界画素の連なりを方向コードの列として表現し
たもので、これをチェインコードと呼ぶ。境界部は、背
景領域との境界部と、穴内部との境界部があり、上記文
献記載の方法に従えば、背景境界部では、時計回り方向
に追跡が行われ、内部境界部では。

反時計回り方向に追跡が行われる。この追跡方向は、チ
ェインコードから簡単に識別できるチェインコードの最
初の値、すなわち、始点座標に対応した画素から、それ
に連結する画素への方向コード値を求め、この値が“３
”ならば、追跡方向は、反時計回り、それ以外の方向コ
ード値の場合の追跡方向は、時計回りとする。なお、こ
の背景境界部チェインコードを用いることにより、検出
した欠陥領域についての特徴量（位置２面積、長さなど
）を容易に求めることができる。

さて、領域の穴埋め処理を１行うためには、穴境界部を
無視して、背景境界部に対して、その内部を塗潰せばよ
い。チェインコードから境界内部を塗り潰す方法につい
ては、例えば、李、他：交差点記述法による２値図形の
輪郭追跡と復元、電子通信学会論文誌（Ｄ）Ｊ６５−Ｄ
、１０．ｐｐ１２０３−１２１０（昭５７−１０）に述
べられている。このようにして得られた（ｈＬｔＪ）の
穴埋め処理画像（ＺＢＩＪ）が最終的な欠陥抽出画像で
あり、欠陥形状をかなり忠実に再現したものとなる。

穴埋め対象領域の例を第４図（ｆ）にて示すとともに、
穴埋め処理結果画像の例を第４図（ｇ）にて示す。ここ
で示した例では被検査パターンの異常突起部が正確に検
出されることが分かる。

なお、こうして得られた欠陥領域は、欠陥の境界部を含
んで検出したものとなる。しかし、場合によっては、境
界部を除いて欠陥抽出することが重要となる。例えば、
欠陥の重要な性質の一つとして、欠陥の明るさがある。

欠陥が暗いか明るいかを知ることによって、反射特性の
強い金属性欠陥か、光吸収特性が顕著な欠陥かを推定す
ることができる。さらに、背景領域とであるさに差がな
いとき、透明度の高い欠陥と推定することができる。こ
のような欠陥の明るさ判定は、欠陥の発生原因や致命度
を知るための手がかりとして利用できる。さて、欠陥の
性質を考えると、欠陥の明るさは、光の反射特性などの
欠陥固有の物理的性質によって決めろべきものであり、
照明方向に依存する境界領域の明暗変化は本質的でない
。第２図の例で説明すると、比較画像（ｅ）において欠
陥自身の明るさは、その内部領域がもつ中間レベルの明
るさであり、境界領域がもつ明るい領域、暗い領域は、
直接欠陥の明るさとは関係がない。そこで、検出欠陥領
域から境界部分を取除く。そして、この境界部分を含ま
ない領域を欠陥領域とする。検出欠陥領域から境界領域
を取除く方法は、次の通りである。

ステップ６０１・・・・・・第１図に示した欠陥穴埋め
処理後の、欠陥領域抽出画像（ｚｎｉａ）に対して、縮
小処理をＮ回行い“１″領域をＮ画素縮退させる。なお
、縮小回数Ｎは境界領域のエツジ線幅に対応した画素数
とする。縮小処理の具体的方法は、（８）式に示すヨウ
ニ（Ｚ””ｔＪ）　”Ｅ　（ＺＨｔＪ）を初期画像とし
て、縮小処理をＮ回行い、縮小画像（ｚＢｃＮ）、、）
を得る。

ｎ＝１．・・・、Ｎに対して、 こうして得られた縮小画像を欠陥領域抽出画像（ｚ”　
ＩＪ）　　（＝　（ＺＢ（Ｎ）ｔａ）　）とする。

ステップ６０２・・・・・・次にこの欠陥領域抽出画像
に基づいて、欠陥の明るさを求める方法について説明す
る。まず欠陥領域抽出画像中の欠陥領域（画素値“１”
の連結領域）を欠陥単位に区別可能とするためにラベル
付は処理を行う、すなわち、欠陥領域ごとに一連の異な
る画素値を割当てた画像（Ｚｃ＋ｄを得る。ここで、欠
陥領域の数がｍ個のとき、欠陥領域学位に、１〜ｍの値
が割当てられる。なお、ラベル付は処理については、例
えばジャーナルオブダアソーシエーションフオコンピュ
ーティングマシーナリ（Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　ｔｈｅ
ＡＳｓｏｃｉａｔｉｏｎ　ｆｏｒ　Ｃｏｍｐｕｔ、ｔｎ
ｇ　Ｍａｃｈ、ｔｎｅｒｙ）第１３巻４号（１９６６，
１０）　ｐ　ｐ４７１−４９４参照。

ステップ６０３・・・このラベル付は画像（ＺｃｓＪ）
を参照することによって、入力画像（ｆｔ、）から欠陥
領域を切出し、この切出し領域の平均画素値を求めるこ
とによって、欠陥領域単位に欠陥の明るさを求める。す
なわち、各欠陥領域の明るさＬｋ（ｋ＝１．・・・ｔｍ
）は、 にて求めることができる。

なお、欠陥がもう一方の入力画像（ｇＩＪ）に存在する
ときは、入力画像（ｇｌ−）から欠陥領域を切出せばよ
い。

〔発明の効果〕

以上説明したごとく本発明によれば、被検査対象物上に
存在する欠陥を、正確な形で検出することができる。こ
のため、検出領域についての正確な特徴計測が可能とな
り精密な欠陥検査が実現できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は１本発明の欠陥検出方法の処理手順の説明図、
第２図は、従来の欠陥検出方法の説明図、第３図は、本
発明を採用した半導体ウェハ外観検査装置の構成図、第
４図は、欠陥検出手順の画像による説明図、第５図は、
方向コードの説明図。 第６図は、欠陥領域の明るさ判定方法の処理手順の説明
図。 １・・・検査対象物である半導体ウェハ、２・・・移動
可能資料台、３・・・ＴＶカメラ、４・・・Ａ／Ｄ変換
器、第　２　口

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、被検査パターンを撮像して映像信号に変換する手段
   と、二つの同種パターンの映像信号を比較する手段を持
   ち、映像信号の差から被検査パターンの欠陥を検出する
   欠陥検査方法において、差信号が一定値以上の値のとき
   “１”、それ以外のとき“０”とする２値映像を生成す
   ると共に、差信号が、別の一定値以下のとき“１”、そ
   れ以外のとき“０”とする２値映像を生成し、さらに、
   これら二つの２値映像について、“１”領域を拡大した
   後、両者の映像間で論理積を取り、こうして得られた信
   号と２枚の拡大前の２値映像との論理和を取つた信号に
   おいて、“１”領域を欠陥とすることを特徴とする欠陥
   検出方法。２、“１”領域に囲まれた“０”領域の“０
   ”の値を“１”に変換し“１”領域を欠陥とすることを
   特徴とする第１項記載の欠陥検出方法。