JPWO2007074770A1 - 画像解析によって欠陥検査を行う欠陥検査装置 - Google Patents

Abstract

本発明の欠陥検査装置は、検査対象のカラー画像信号を取得する。このカラー画像信号を構成する複数の信号成分に基づいて、複数の分析画像を得る。この複数の分析画像ごとに検査対象の欠陥検出を実施する。この分析画像ごとに検出した欠陥候補について差異を検出することで、検査対象の連続する欠陥箇所に複数の欠陥が存在するか否かを判定する。

Description

本発明は、画像解析によって欠陥検査を行う欠陥検査装置に関する。

従来、半導体ウェハや液晶基板の顕微鏡検査などにおいて、検査対象の画像信号をデータ解析することで、欠陥検出を行う装置が知られている（特許文献１参照）。
特開２００３−３０２３５４号公報

ところで、検査対象によっては、複数の欠陥が同一領域に重複して生じる場合がある。上述した従来技術では、欠陥箇所を検出することができても、複数の欠陥が同一領域に重複しているのか否かを判断することが難しい。
また、検査対象によっては、欠陥が色の僅かな変化となって現れる場合がある。上述した従来技術では、この種の色の僅かな変化を感度良く検出することが難しく、欠陥検出できないという点で改善の余地があった。

本発明の目的は、検査対象の欠陥箇所に、複数の欠陥が生じているか否かを判定することである。
また、本発明の別の目的は、色の僅かな変化となって現れる欠陥を検出する技術を提供することである。

《１》 本発明の第１の欠陥検査装置は、照明部、画像取得部、および欠陥検出部を備える。
照明部は、検査対象を照明する。
画像取得部は、検査対象のカラー画像信号を取得する。
欠陥検出部は、画像取得部が取得したカラー画像信号に基づいて、検査対象の欠陥を検出する。

なお、この欠陥検出部は、成分抽出部、検出部、および判定部を備える。
成分抽出部は、カラー画像信号を構成する複数の信号成分に基づいて、複数の分析画像を得る。
検出部は、複数の分析画像ごとに検査対象の欠陥検出を行い、分析画像ごとに欠陥候補を検出する。

判定部は、複数の分析画像の間で欠陥候補の同一性を判定することにより、検査対象の欠陥箇所に複数の欠陥があるか否かを判定する。
《２》 なお好ましくは、成分抽出部は、下記６種類の信号成分からなるグループから選択される少なくとも２つの信号成分を画素値として、少なくとも２つの分析画像を得る。
(1)カラー画像信号を構成する３つの信号成分
(2)該信号成分から得られる色相／彩度／明度の３つの信号成分
《３》 また好ましくは、検出部は、分析画像ごとに、欠陥候補の重心位置と縦方向の長さと横方向の長さを求める。

判定部では、分析画像ごとの欠陥候補について、重心位置，縦方向の長さ、および横方向の長さが全て等しいと評価される場合、検査対象の欠陥箇所に一つの欠陥が存在すると判定する。一方、重心位置，縦方向の長さ、および横方向の長さのいずれかが異なると評価された場合、検査対象の欠陥箇所に複数の欠陥が存在すると判定する。
《４》 なお好ましくは、検出部は、予め定められるリファレンス画像の分析画像と、検査対象の分析画像との差異に基づいて、欠陥候補を検出する。
《５》 また好ましくは、検出部は、リファレンス画像の分析画像と、検査対象の分析画像との画像全体の差異が小さくなるように、検査対象の分析画像を全体的にレベル補正する。
《６》 なお好ましくは、検出部は、複数の分析画像ごとに予め設定された閾値を有する。検出部は、リファレンス画像の分析画像と、検査対象の分析画像との差異を、この閾値で判定することによって、欠陥候補を検出する。
《７》 本発明の第２の欠陥検査装置は、照明部、画像取得部、および欠陥検出部を備える。

照明部は、検査対象を照明する。
画像取得部は、検査対象のカラー画像信号を取得する。
欠陥検出部は、画像取得部が取得したカラー画像信号に基づいて、検査対象の欠陥を検出する。
なお、この欠陥検出部は、成分抽出部、および検出部を備える。

成分抽出部は、カラー画像信号の彩度に基づいて、彩度に対応する画素値を有する彩度画像を得る。
検出部は、彩度画像に基づいて検査対象の欠陥検出を行い、欠陥候補を検出する。《８》 なお好ましくは、上記《１》〜《７》のいずれか１項に記載の欠陥検査装置において、顕微鏡光学系、および撮像部を備える。

顕微鏡光学系は、検査対象の拡大像を形成する。
撮像部は、拡大像を撮像してカラー画像信号を生成する。
上記の画像取得部は、撮像部で生成されるカラー画像信号を取得する。

本発明の第１の欠陥検査装置は、分析画像ごとに欠陥候補を検出する。これら複数の分析画像の間で欠陥候補を比較することで、検査対象の欠陥箇所に複数の欠陥が生じたか否かを判定する。
また、本発明の第２の欠陥検査装置では、彩度画像から欠陥候補を検出する。したがって、色の僅かな変化となって現れる欠陥を、彩度変化として検出することが可能になる。

本発明の実施形態を示す説明図である。 実施形態の動作を説明する流れ図である。 検査条件ファイル１６に格納されている欠陥別色空間選択指針の一例を示す図である。 撮像画像の比較を示す図である。 ＲＧＢ画像の比較を示す図である。 ＲＧＢ画像の信号波形を示す図である。 ＨＳＩ（色相・彩度・明度）画像の比較を示す図である。 ＨＳＩ（色相・彩度・明度）画像の信号波形を示す図である。 撮像画像の比較を示す図である。 ＲＧＢ画像の比較を示す図である。 ＲＧＢ画像の信号波形を示す図である。 ＨＳＩ（色相・彩度・明度）画像の比較を示す図である。 ＨＳＩ（色相・彩度・明度）画像の信号波形を示す図である。 顕微鏡１００の外観図 パターンの線幅と、彩度変化との関係を示す図である。

図１は、本発明の一実施形態を示す説明図である。
カラーカメラ１は、顕微鏡１００にアダプター接続される。この顕微鏡１００の光源Ｌは、ダイクロイックミラーＭと対物レンズ（顕微鏡光学系）Ｈを介して、検査対象Ｔを照明する。検査対象Ｔの反射光は、対物レンズＨとダイクロイックミラーＭを介して、検査対象Ｔの拡大像を形成する。

制御部１７は、データベース処理部１５から、検査条件ファイル１６を取得する。この検査条件ファイル１６内のプログラムに基づいて、制御部１７は、検査対象Ｔの搬送制御や、検査対象Ｔの撮像箇所の位置制御などを実施する。
カラーカメラ１は、制御部１７からの指示に応じて、検査対象Ｔの拡大像を撮像して、検査画像３ａを生成する。

図１４は、この顕微鏡１００の外観を示す図である。顕微鏡１００の筐体１０１には、モータで位置制御されるステージ部１０２が設けられる。このステージ部１０２の上には、検査試料Ｔを設置するホルダー部１０３が設けられる。検査試料Ｔの上方には、回転駆動されるレボルバー部１０４に装着された対物レンズＨが設けられる。光源Ｌの照明光は、対物レンズＨを通って、検査試料Ｔに照射される。検査試料Ｔから戻る光は、対物レンズＨに入射した後、接眼部１０５およびカラーカメラ１へ導かれる。この光路上には、焦点制御部１０６が設けられる。この焦点制御部１０６は、光学系（または検査対象Ｔ）を光軸方向に位置制御することにより、焦点制御を実施する。なお、顕微鏡システムとしては、この顕微鏡１００の他に、検査試料Ｔの搬送装置や、制御用および画像処理用のコンピュータなどが設けられる。

図２は、この検査画像３ａの信号処理の手順を示す図である。
以下、図１および図２を参照しながら、信号処理の全体的な流れについて説明する。
ステップＳ１： カラーカメラ１は、ＲＧＢからなるカラー画像信号を出力する。画像メモリ２ａは、カラーカメラ１から出力される検査画像３ａ（（例えば、検査対象であるシリコンウェハのカラー画像信号）を記憶する。
ステップＳ２： 画像メモリ２ｂには、基準となるリファレンス画像３ｂが入力される。

例えば、このリファレンス画像３ｂとしては、検査対象と同種類の対象物（良品が好ましい）を予め撮影して生成すればよい。また例えば、検査対象がシリコンウェハのように周期性パターンを有する場合には、検査画像３ａの隣接パターンを撮影して、リファレンス画像３ｂとしてもよい。このようなリファレンス画像の取得手順については、検査条件ファイル１６の中にプログラムしておけばよい。
ステップＳ３： 色補正処理部５は、検査画像３ａとリファレンス画像３ｂとについて、画像全体の差（色座標差、明度差）を検出する。色補正処理部５は、この色座標差および明度差の両方が許容範囲内の場合、色補正処理部５はステップＳ５に動作を移行する。一方、色座標差および明度差のいずれかが許容範囲からはみ出す場合、ステップＳ４に動作を移行する。
ステップＳ４： 明度差が許容範囲からはみ出した場合、色補正処理部５は、光源Ｌの明るさを補正して再度検査対象Ｔの撮像を行う。

また、色座標差が許容範囲からはみ出した場合、色補正処理部５は、色座標差を打ち消すように、検査画像３ａに色補正（色座標変換など）を施す。
ステップＳ５： フィルタリング処理部４は、検査画像３ａの信号成分（ＲＧＢなど）を処理して、少なくとも２種類の分析画像６ａを生成する。
ステップＳ６： フィルタリング処理部４は、リファレンス画像３ｂの信号成分（ＲＧＢなど）をステップＳ５と同様に処理して、分析画像６ａに対応する少なくとも２種類の分析画像６ｂを生成する。
ステップＳ７： 欠陥検出処理部７は、分析画像６ａ，６ｂの局所的な差異を、欠陥判別条件ファイル８に設定される閾値条件で判定して、欠陥候補を選別する。欠陥候補画像６ｃは、選別された欠陥候補の画像である。
ステップＳ８： 欠陥選別処理部９は、これら複数の欠陥候補画像６ｃの欠陥候補について形状パターンと重心位置を検出する。検出された欠陥候補画像６ｃ同士の形状パターンと重心位置を比較し、総てが等しい場合は同一欠陥と判別し、いずれかが異なる場合は別欠陥と判別する。また、欠陥選別処理部９は、判別結果に基づいて欠陥検出画像１２ａを生成する。
ステップＳ９： 欠陥分類処理部１１は、欠陥検出画像１２ａの種類を分類条件ファイル１０に照会することにより欠陥検出画像１２ａに写っている欠陥の欠陥要因を決定し、欠陥分類結果情報１２ｂとして出力する。また、欠陥分類部１１は欠陥検出画像１２ａを欠陥変換処理部１３へ送る。
ステップＳ１０： 欠陥変換処理部１３は、分析画像の種類ごとに生成される欠陥検出画像１２ａを画像合成して、１枚の画像上に複数種類の欠陥を示す欠陥検出画像１２ｃを生成する。また、欠陥変換処理部１３は、欠陥の形状パターンに従って、欠陥検出画像１２ａに欠陥の輪郭情報を示すラインパターンを付加する。さらに、欠陥変換処理部１３は、各欠陥の位置に、欠陥要因を示す色、印、またはリンク情報などのマーキングを施してもよい。
ステップＳ１１： さらに、欠陥変換処理部１３は、分析画像の種類ごとに生成される欠陥分類結果情報１２ｂをデータ統合することにより、検査結果情報１４を生成する。この検査結果情報１４には、例えば、欠陥位置（例えば、検査対象Ｔの座標又はダイ座標による位置）、欠陥の大きさ（X-Y-Diameter）、検出した色成分、欠陥要因などのデータリストが格納される。
ステップＳ１２： 制御部１７は、欠陥検出画像１２ｃを外部のモニタ画面に表示する。モニタ画面上には、上述したマーキングを施した欠陥画像が表示される。

以下、本実施形態の特徴的な各部動作について説明する。
［分析画像の生成について］
次に、上述した分析画像の生成動作について説明する。
フィルタリング処理部４は、検査画像３ａの信号成分に基づいて、下記３種類の分析画像をまず生成する。
(1)Ｒ画像…検査画像３ａのＲ（赤）の信号成分を画素値とする分析画像
(2)Ｇ画像…検査画像３ａのＧ（緑）の信号成分を画素値とする分析画像
(3)Ｂ画像…検査画像３ａのＢ（青）の信号成分を画素値とする分析画像
次に、フィルタリング処理部４は、ＲＧＢの信号成分に基づいて、例えば下式の計算を実施し、Ｈ（色相）、Ｓ（彩度），Ｉ（明度）の信号成分を抽出する。

これらの信号成分に基づいて、下記３種類の分析画像を更に生成する。
(4)Ｈ画像…検査画像３ａのＨ（色相）の信号成分を画素値とする分析画像
図３は、欠陥要因別に、どの分析画像を選択すべきかを示す図である。
(5)Ｓ画像…検査画像３ａのＳ（彩度）の信号成分を画素値とする分析画像
(6)Ｉ画像…検査画像３ａのＩ（明度）の信号成分を画素値とする分析画像
フィルタリング処理部４は、リファレンス画像１３ｂの信号成分についても、上述した６種類の分析画像を生成する。
［欠陥要因と分析画像との関係について］
図３は、欠陥要因別に、どの分析画像を選択すべきかを示す図である。この図３中の○印は、選択すべき分析画像を示す。図３中の−印は、選択の必要が特にない分析画像を示す。

例えば、検査対象に付着するゴミは、検査画像３ａに局所的な明暗変化を生じさせる。そのため、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像、およびＩ画像に生じる局所的な差異を判定することで、ゴミの欠陥を検出することができる。
また例えば、検査対象の表面に付いた傷も、検査画像３ａに局所的な明暗変化を生じさせる。そのため、Ｒ画像、Ｇ画像、Ｂ画像、およびＩ画像に生じる局所的な差異を判定することで、傷の欠陥を検出することができる。

なお、ゴミと傷については、局所的に生じる明暗変化の値と、その箇所の輪郭形状が異なる。そこで、局所的な明暗変化の値や、その明暗変化の箇所の輪郭形状に基づいて、ゴミと傷を判別することができる。
また例えば、検査対象の表面の膜厚ムラは、反射光の干渉状態を変化させるために波長変化を生じさせる。そのため、検査画像３ａのＨ画像（色相）とＳ画像（彩度）に顕著な変化が生じやすい。また、反射光の波長変化の影響は、Ｒ画像（長波長域）に顕著に生じやすい。そのため、Ｒ画像、Ｈ画像、およびＳ画像に生じる局所的な差異を判定することで、膜厚ムラの欠陥を判別することができる。

また例えば、検査対象の異物（表面の材質変化など）は、反射光の分光特性に変化を生じさせる。この分光特性の変化は、検査画像３ａのＨ画像（色相）とＳ画像（彩度）に顕著に生じる。また、この分光特性の変化は、Ｇ画像（中間波長域）にも顕著に生じやすい。そのため、Ｇ画像、Ｈ画像、およびＳ画像に生じる局所的な差異を判定することで、この材質変化による欠陥を判別することができる。

また例えば、検査対象のパターン崩れは、反射光の拡散特性に乱れを生じさせる。この拡散特性の乱れは、検査画像３ａのＨ画像（色相）とＳ画像（彩度）に顕著に生じる。また、この拡散特性の乱れは、Ｇ画像（中間波長域）とＢ画像（短波長域）にも生じる。そのため、Ｈ画像、Ｓ画像、Ｇ画像、およびＢ画像に生じる局所的な差異を判定することで、このパターン崩れの欠陥を判別することができる。

また例えば、検査対象のアライメントズレは、反射光の彩度変化と明度変化となって現れる。そのため、Ｓ画像、およびＩ画像に生じる局所的な差異を判定することで、このアライメントズレの欠陥を判別することができる。
以上のように、図３に示す選択指針に従うことによって、フィルタリング処理部４は、検出すべき欠陥要因に応じた適切な分析画像を生成することが可能になる。
［色補正処理部５の動作の特徴］
検査画像３ａとリファレンス画像３ｂには、カラーカメラ１の撮影条件や照明条件などの違いによっても、差異が生じる。そのため、この種の差異を、欠陥要因による差異とを区別して、欠陥候補を決定しなければならない。

ここでは、撮影条件や照明条件の違いは検査画像３ａの全体的な差異となって現れる。一方、欠陥候補は、検査画像３ａの部分的な差異となって現れる。この点に注目して、色補正処理部５は、検査画像３ａとリファレンス画像３ｂとの信号成分の差の絶対値を求め、この絶対値を画像の全体にわたって加算する。
色補正処理部５は、この加算値が示す色座標差が最小となるように、検査画像３ａに色補正を施す。

また、色補正処理部５は、この加算値が示す明度差が最小となるように、検査画像３ａにレベル補正（階調補正）を施す。
なお、加算値が示す明度差が、欠陥判別条件ファイル８に設定される閾値より大きい場合、撮影条件や照明条件を変更する必要があると判断できる。この場合、色補正処理部５は、検査画像３ａとリファレンス画像３ｂとの間で明度差を求める。色補正処理部５は、この明度差を打ち消すように、光源Ｌの明るさ、またはカラーカメラ１の露光時間を調整する。この状態で、カラーカメラ１は検査対象Ｔを撮影し直し、新たな検査画像３ａを生成する。なお、光源Ｌの明るさ調整を行う場合は、Ｈ成分とＳ成分については加算値の閾値判定から外すことが好ましい。

また、撮影を所定回数繰り返しても、加算値が欠陥判別条件ファイル８の閾値より大きい場合、その検査対象Ｔについては検査対象から除外することが好ましい。なお、除外した検査対象Ｔについては、検査結果情報１４に除外記録として保存される。
［欠陥検出処理部７の動作の特徴］
欠陥判別条件ファイル８には、フィルタリング処理部４が生成した分析画像６ａ，６ｂの種類ごとに、その分析画像６ａ，６ｂの差異を欠陥判別するための閾値が格納される。この欠陥判別条件ファイル８は、検査対象ごとに実験的に決定することが好ましい。

欠陥検出処理部７は、分析画像６ａ，６ｂを画素単位に比較して、局所的な差異を検出する。欠陥選別処理部９は、この局所的な差異を、欠陥判別条件ファイル８の閾値に基づいて判定し、欠陥候補を選別する。
［欠陥選別処理部９の動作の特徴］
欠陥選別処理部９は、欠陥候補画像６ｃごとに画像解析を行い、欠陥候補のパターン形状および重心位置を求める。例えば、欠陥選別処理部９は、信号成分Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｈ，Ｓ，Ｉの欠陥候補画像６ｃごとに、欠陥候補を示す画素値（二値画像ならば例えば１）が連続する画素領域について、縦方向の長さ、横方向の長さ、および重心位置を求める。

また、欠陥選別処理部９は、この欠陥候補のパターン形状および重心位置を、異なる分析画像（Ｒ，Ｇ，Ｂ，Ｈ，Ｓ，Ｉなど）の間で比較する。このとき、異なる分析画像の間でパターン形状および重心位置が全て一致した場合、欠陥選別処理部９は、検査対象の欠陥箇所に一つの欠陥要因が存在すると判定する。一方、異なる分析画像の間でパターン形状および重心位置のいずれかが異なると評価された場合、欠陥選別処理部９は、検査対象の欠陥箇所に複数の欠陥要因が存在すると判定する。

このような処理により、欠陥選別処理部９は、単一の欠陥候補が存在している箇所と、複数の欠陥候補が重複して存在している箇所とを識別することが可能になる。
なお、パターン形状の差や重心位置の差をどこまで一致している見なすかについては、欠陥判別条件ファイル８に予め設定されている誤差許容値によって決定することが好ましい。

本実施形態の実施例１について図４〜図１３を用いて説明する。
実施例１は、検査対象Ｔがシリコンウェハ上にレジスト膜を設けた場合における膜厚不良、膜厚ムラの領域を欠陥画素として検出する例を示すものである。膜厚不良は、膜厚が厚すぎたり、薄すぎたりすることを意味する。膜厚ムラは、膜厚が均一ではなく、ムラがあることを意味する。

図４には、カラーカメラ１で撮像された検査画像（３ａ）と、リファレンス画像（３ｂ）とをそのまま比較した結果を示す。図４から明かなように、比較結果（欠陥候補画像）には欠陥は発見されない。このケースでは、検査画像の欠陥部分に、差異が生じなかったためである。
図５［ａ］〜［ｃ］は、この検査画像（３ａ）の信号成分ＲＧＢを分離抽出して、Ｒ画像／Ｇ画像／Ｂ画像を生成したものである。図５［ａ］〜［ｃ］に示す欠陥候補画像において、灰色〜白色の領域は、差異を生じた領域（欠陥候補の範囲）である。一方、欠陥候補画像の黒い領域は、差異を生じなかった領域を示す。図６［ａ］〜［ｃ］には、これらＲ画像／Ｇ画像／Ｂ画像の信号波形を示す。

図７［ａ］〜［ｃ］は、検査画像の信号成分ＲＧＢを、上述した式［１］〜［３］に代入して、Ｈ画像／Ｉ画像／Ｓ画像を生成したものである。図７［ａ］〜［ｃ］に示す欠陥候補画像において、灰色〜白色の領域は、差異を生じた領域（欠陥候補の範囲）である。一方、欠陥候補画像の黒い領域は、差異を生じなかった領域を示す。図８［ａ］〜［ｃ］には、これらＳ画像／Ｉ画像／Ｈ画像の信号波形を示す。

検査対象Ｔの膜厚の変化は、反射光に干渉状態の変化を生じさせ、検査画像に色相（Ｈ）と彩度（Ｓ）の変化を生じさせる。また、長波長域の反射特性も変化するため、検査画像に赤色（Ｒ）の変化が生じる。そのため、図５〜図８に示すように、膜厚の欠陥は、Ｈ画像／Ｓ画像／Ｒ画像において検出可能となる。
特に重要な点は、図８［ｃ］に示すように、検査画像のＨ画像に、配線パターン（検査画像の縦ライン）の近傍に生じる局所的な膜厚ムラが、顕著に現れる点である。厳密には、検査画像のＳ画像についても、図８［ａ］に示すように、配線パターンの近傍の局所的な膜厚ムラは現れる。しかしながら、Ｓ画像については、広域に生じる膜厚ムラの彩度変化に隠されるため、この局所的な膜厚ムラを単純に区別できない。

本実施例では、Ｒ画像／Ｓ画像／Ｈ画像の欠陥候補画像において、欠陥候補の重心位置と縦方向の長さと横方向の長さを求める。これら欠陥候補の特徴を、Ｒ画像／Ｓ画像／Ｈ画像の間で比較する。
その結果、Ｒ画像とＳ画像においては、欠陥候補の特徴が全て一致する。この場合、共通する広域の欠陥候補（膜厚ムラ）については、一つの欠陥であると判定できる。

一方、Ｈ画像については、Ｒ画像およびＳ画像と比較して、欠陥候補の特徴が１つ以上異なる。したがって、Ｈ画像に局所的に生じた欠陥候補（膜厚ムラ）については、
広域の膜厚ムラとは別欠陥であると判定できる。

本実施形態の実施例２について図９〜図１３を用いて説明する。
実施例２は、検査対象Ｔがシリコンウェハであって、シリコンウェハ上に配線パターンと配線パターン間に酸化膜を設けた場合を例にしている。ここでは、配線パターンの傷、および膜厚の不良を、欠陥検出するものである。
図９には、カラーカメラ１で撮像された検査画像（３ａ）と、リファレンス画像（３ｂ）とをそのまま比較した結果を示す。図９から明かなように、比較結果（欠陥候補画像）には欠陥候補が検出される。しかしながら、このケースでは、パターンの傷と、膜厚不良とを区別することができない。

図１０［ａ］〜［ｃ］は、この検査画像（３ａ）の信号成分ＲＧＢを分離抽出して、Ｒ画像／Ｇ画像／Ｂ画像を生成したものである。図１０［ａ］〜［ｃ］に示す欠陥候補画像において、灰色〜白色の領域は、差異を生じた領域（欠陥候補の範囲）である。一方、欠陥候補画像の黒い領域は、差異を生じなかった領域を示す。図１１［ａ］〜［ｃ］には、これらＲ画像／Ｇ画像／Ｂ画像の信号波形を示す。

図１２［ａ］〜［ｃ］は、検査画像の信号成分ＲＧＢを、上述した式［１］〜［３］に代入して、Ｈ画像／Ｉ画像／Ｓ画像を生成したものである。図１２［ａ］〜［ｃ］に示す欠陥候補画像において、灰色〜白色の領域は、差異を生じた領域（欠陥候補の範囲）である。一方、欠陥候補画像の黒い領域は、差異を生じなかった領域を示す。図１３［ａ］〜［ｃ］には、これらＨ画像／Ｓ画像／Ｉ画像の信号波形を示す。

通常、傷の欠陥は、反射光の拡散具合を変化させ、検査画像に明暗変化を生じさせる。なお、検査対象Ｔの正規のパターンも、検査画像に明暗変化を生じさせるが、リファレンス画像との比較により、傷を選別することができる。したがって、傷の欠陥は、図９〜図１３に示すように、Ｒ画像／Ｇ画像／Ｂ画像／Ｉ画像から検出可能となる。ただし、Ｒ画像については、膜厚の欠陥が重複するために、傷の欠陥を検出することができない。また、Ｉ画像についても、Ｒ画像の変化が反映されるために、膜厚の欠陥が、傷の欠陥と一部重複している。したがって、膜厚不良と重複する傷の欠陥については、Ｇ画像およびＢ画像から検出できる。

本実施例では、欠陥候補が検出された分析画像（Ｒ画像／Ｇ画像／Ｂ画像／Ｈ画像／Ｓ画像／Ｉ画像）において、欠陥候補の重心位置と縦方向の長さと横方向の長さを求める。これら欠陥候補の特徴を、分析画像の間で比較する。
その結果、Ｇ画像とＢ画像においては、欠陥候補の特徴が全て一致する。この場合、共通する欠陥候補については、傷による欠陥であると判定できる。

また、Ｒ画像とＨ画像とＳ画像については、欠陥候補の特徴が全て一致する。この場合、共通する欠陥候補については、膜厚による欠陥であると判定できる。
図１５は、パターン線幅の変化と、分析画像（Ｒ画像／Ｇ画像／Ｂ画像／Ｓ画像）のコントラスト変化との関係を示した図である。検査試料Ｔの露光量を０．５ｍＪずつ変化させることで、検査試料Ｔのパターン線幅を徐々に変化させる。これら検査試料Ｔの内、図１５の横軸中央に示すＮｏ．１１が最適な露光量で形成されたものである。この図１５に示されるように、露光量（パターン線幅）が変化すると、上述した分析画像の中で、Ｓ画像のコントラストが最も敏感に変化する。したがって、Ｓ画像の変化を検出することで、露光量の欠陥や、パターン線幅の欠陥を高感度に検出することが可能になる。また、コントラストの許容範囲（上限閾値，下限閾値など）を予め定めておけば、露光量やパターン線幅の良否判別が可能になる。

上述の説明から明らかなように、色空間情報に分解して相違を求めれば、僅かな色の違いによる差が画像によって明確に示されることになる。このことは、ＨＳＩの色空間に限定されるものではない。ＨＳＶやＨＬＳ、ＣＭＹの色空間情報に分解した場合についても同様である。また、色空間情報ごとに検出された欠陥候補については、連続する各欠陥候補画素の画素群の縦方向の画素数と、横方向の画素数と、この領域の重心位置を求め、論理積をとれば同一箇所に重なる欠陥も分割あるいは統合することが可能である。
（付記事項）
以上のサイクルを各検査点ごとに繰返すことで検査対象Ｔ（例えば、ウェハ表面）に重複する複数の欠陥を確実に検出できる。すなわち、一つのカラー画像から得られる複数の色空間情報を検査情報として用いることができ、人間の目には見えている欠陥を検査装置で検出することができるようになるほか、人間の目では見分けにくい欠陥検出も、色空間情報の差を検査情報として使用することにより検出することができる。

以上の例においては、色空間情報としてＲＧＢ，ＨＳＩの色空間に分解した例を示したが、前記したように他の色空間変換を用いたり、二種類以上の色成分を画素値単位に演算して、より強調するフィルタ処理を用いてもよい。
なお、本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他のいろいろな形で実施することができる。そのため、前述の実施例はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。本発明の範囲は、特許請求の範囲によって示すものであって、明細書本文には、なんら拘束されない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、すべて本発明の範囲内のものである。

以上説明したように、本発明は、欠陥検査装置などに利用可能な技術である。

Claims (8)

1. 検査対象を照明する照明部と、
   前記検査対象のカラー画像信号を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部が取得した前記カラー画像信号に基づいて、前記検査対象の欠陥を検出する欠陥検出部とを備え、
   前記欠陥検出部は、
   前記カラー画像信号を構成する複数の信号成分に基づいて、複数の分析画像を得る成分抽出部と、
   複数の前記分析画像ごとに前記検査対象の欠陥検出を行い、前記分析画像ごとに欠陥候補を検出する検出部と、
   複数の前記分析画像の間で前記欠陥候補の同一性を判定することにより、前記検査対象の欠陥箇所に複数の欠陥があるか否かを判定する判定部とを備える
   ことを特徴とする欠陥検査装置。
2. 請求項１に記載の欠陥検査装置において、
   前記成分抽出部は、
   前記カラー画像信号を構成する３つの信号成分と、該信号成分から得られる色相／彩度／明度の３つの信号成分とからなるグループから選択される少なくとも２つの前記信号成分を画素値として、少なくとも２つの前記分析画像を得る
   ことを特徴とする欠陥検査装置。
3. 請求項１または請求項２に記載の欠陥検査装置において、
   前記検出部は、
   前記分析画像ごとに、前記欠陥候補の重心位置と縦方向の長さと横方向の長さを求め、
   前記判定部は、
   前記分析画像ごとの前記欠陥候補について、前記重心位置，前記縦方向の長さ、および前記横方向の長さが全て等しいと評価される場合、前記検査対象の欠陥箇所に一つの欠陥が存在すると判定し、
   前記重心位置，前記縦方向の長さ、および前記横方向の長さのいずれかが異なると評価される場合、前記検査対象の欠陥箇所に複数の欠陥が存在すると判定する
   ことを特徴とする欠陥検査装置。
4. 請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の欠陥検査装置において、
   前記検出部は、
   予め定められるリファレンス画像の分析画像と、前記検査対象の分析画像との差異に基づいて、前記欠陥候補を検出する
   ことを特徴とする欠陥検査装置。
5. 請求項４に記載の欠陥検査装置において、
   前記検出部は、前記リファレンス画像の分析画像と、前記検査対象の分析画像との画像全体の差異が小さくなるように、前記検査対象の分析画像を全体的にレベル補正する
   ことを特徴とする欠陥検査装置。
6. 請求項４または請求項５に記載の欠陥検査装置において、
   前記検出部は、
   複数の前記分析画像ごとに予め設定された閾値を有し、
   リファレンス画像の分析画像と、前記検査対象の分析画像との差異を、前記閾値で判定することによって、前記欠陥候補を検出する
   ことを特徴とする欠陥検査装置。
7. 検査対象を照明する照明部と、
   前記検査対象のカラー画像信号を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部が取得した前記カラー画像信号に基づいて、前記検査対象の欠陥を検出する欠陥検出部とを備え、
   前記欠陥検出部は、
   前記カラー画像信号の彩度に基づいて、彩度に対応する画素値を有する彩度画像を得る成分抽出部と、
   前記彩度画像に基づいて前記検査対象の欠陥検出を行い、欠陥候補を検出する検出部とを備える
   ことを特徴とする欠陥検査装置。
8. 請求項１ないし請求項７のいずれか１項に記載の欠陥検査装置において、
   前記検査対象の拡大像を形成する顕微鏡光学系と、
   前記拡大像を撮像してカラー画像信号を生成する撮像部とを備え、
   前記欠陥検査装置の前記画像取得部は、前記撮像部で生成される前記カラー画像信号を取得する
   ことを特徴とする欠陥検査装置。