KR100883505B1 - 마스크 검사 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 마스크 검사 장치 및 방법에 관한 것으로, 마스크의 투과광 이미지와 반사광 이미지에 신호처리 기법을 적용해 이진 형태의 결점 이미지를 얻어서 결점의 존재 여부를 판정함으로써 결함 판정의 높은 신뢰성을 제공하며, 마스크의 결점에 대응하여 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 선행 절차인 결점 분류까지 자동화를 구현하여 결점 분류의 편리성과 신뢰성을 제공하고, 결점의 존재 여부, 결점을 구성하는 물질의 종류, 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 결점의 크기, 마스크 패턴에서 부분적인 평행 이동의 여부 등과 같이 다양한 결점 분류 기준을 통해 마스크의 결점을 다양하게 분류함으로써 결점을 발생시키는 원인을 밝히는데 유리한 환경을 제공하여 보다 쉽게 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 이점이 있다.
Figure R1020070063044
마스크 패턴, 결점 검사, 결점 분류

Description

마스크 검사 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR INSPECTING MASK}
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스크 검사 장치의 블록 구성도,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점 추출 과정을 보인 흐름도,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점 판단 과정을 보인 흐름도,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점의 물질 종류 분류 과정을 보인 흐름도,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점의 패턴 변형도 분류 과정을 보인 흐름도,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점의 평행이동 분류 과정을 보인 흐름도.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
100 : 제 1 결점 추출부 200 : 제 2 결점 추출부
300 : 결점 판단부 400 : 결점 분류부
410 : 물질 종류 분류기 420 : 패턴 변형도 분류기
430 : 결점 크기 분류기 440 : 평행이동 분류기
500 : 분류코드 저장부 600 : 분류코드 부여부
본 발명은 마스크 검사에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 광학 이미지를 이용해 마스크의 결점을 추출하고 분류하는 마스크 검사 장치 및 방법에 관한 것이다.
반도체 소자를 제조하기 위해서는 실리콘으로 구성된 웨이퍼에 다양한 반도체 공정, 예컨대 증착 공정, 사진 공정, 식각 공정, 이온주입 공정, 확산 공정 등을 반복적으로 수행하여야 한다.
이러한 반도체 공정들 중에서, 사진 공정은 웨이퍼에 포토레지스트(Photoresist)막을 형성하고, 반도체 패턴을 웨이퍼에 형성하는 공정이다. 사진 공정은 반도체 패턴이 형성된 마스크를 웨이퍼 상에 정렬시킨 후 마스크를 통해 웨이퍼 상의 포토레지스트막에 빛을 조사하여 반도체 패턴을 웨이퍼로 옮기는 노광 공정을 포함한다.
그런데, 반도체 소자가 점차 소형화되고 다기능화됨에 따라 마스크에 형성되는 반도체 패턴도 점점 더 세밀해지고 있으며, 마스크의 반도체 패턴이 작아지면서 반도체 패턴의 결점을 찾아내는 것 또한 갈수록 어려워지고 있다. 회로 패턴이 인쇄된 마스크의 결점은 웨이퍼의 불량으로 직결되기 때문에 마스크의 결점을 발견하는 것은 대단히 중요하다.
이와 같은 마스크의 결점을 발견하기 위해 마스크 검사 장비가 사용되며 이 장비로부터 얻은 마스크 이미지를 이용해 결점을 판정 및 분류한다. 결점 분류 후 에는 분류 결과를 이용해 마스크를 어떻게 수정할지 결정한다. 결점이 이물이면 세척하고 패턴 결함이면 마스크를 수리한다. 또한 결점이 패턴 결함일 경우 이를 세부적으로 분류해 결점을 발생시키는 원인을 밝혀 마스크 제조 설비나 제조 프로세스에 적절한 조치를 취한다.
그런데, 초기의 마스크 검사 방식은 작업자가 마스크 이미지를 보고 결점을 추출하며 직접 결점을 분류하는 작업을 수행하였는데, 이러한 검사 방식은 전문 인력이 필요할 뿐만 아니라 사전 교육이 필요하며, 검사의 신뢰성이 다소 낮은 문제점이 있었다.
이에 따라, 마스크 검사를 자동화하는 노력이 활발하게 진행되었으며, 이러한 마스크 검사 자동화 방안의 일 예로서, 대한민국 등록특허공보 제10-0699899호에는 "집적회로 장치 제조용 마스크 검사 장치 및 그 검사 방법"이 개시되어 있다.
이와 같이 선등록된 마스크 검사 방안은, 2차 비선형 광학 매체를 구비하고, 마스크로부터 반사되는 마스크 광이미지와 외부에서 입사되는 기준 광이미지를 결합하여 2차 비선형 광학 매체를 통과시켜서 광이미지들의 광도를 증대시킴으로써, 마스크의 반도체 패턴에 구비된 결함을 함께 증대시켜서 미세한 반도체 패턴에서의 결함 판정에 대한 신뢰성을 향상시키는 것이다.
그러나, 이러한 종래의 마스크 검사 방안은 결함 판정의 신뢰성에 있어서 여전히 만족할만한 수준에 이르지 못했으며, 더욱이 결점의 존재 여부를 판정할 수는 있었다 할지라도 결점에 대응하여 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 선행 절차인 결점 분류에 있어서는 자동화를 구현하지 못한 문제점이 있었다.
본 발명은 이와 같은 종래의 문제점을 해결하기 위하여 제안한 것으로, 그 목적은 마스크의 투과광 이미지와 반사광 이미지에 신호처리 기법을 적용해 이진 형태의 결점 이미지를 얻어서 결점의 존재 여부를 판정함으로써, 결함 판정의 신뢰성을 높이는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 마스크의 결점에 대응하여 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 선행 절차인 결점 분류까지 자동화를 구현하는 데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 결점의 존재 여부, 결점을 구성하는 물질의 종류, 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 결점의 크기, 마스크 패턴에서 부분적인 평행 이동의 여부 등과 같이 다양한 결점 분류 기준을 통해 마스크의 결점을 다양하게 분류함으로써, 결점을 발생시키는 원인을 밝히는데 유리한 환경을 제공하여 보다 쉽게 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 데 있다.
이와 같은 목적을 실현하기 위한 본 발명의 일 관점으로서 마스크 검사 장치는, 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 이진 이미지인 결점 투과광 이미지를 제공하는 제 1 결점 추출부와, 참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 이진 이미지인 결점 반사광 이미지를 제공하는 제 2 결점 추출부와, 결점 투과광 이미지 또는 결점 반사광 이미지가 픽셀 값 1을 포함하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 결점 판단부를 포함한다.
본 발명의 다른 관점으로서 마스크 검사 방법은, 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 이진 이미지인 결점 투과광 이미지를 획득하는 단계와, 참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 이진 이미지인 결점 반사광 이미지를 획득하는 단계와, 결점 투과광 이미지 또는 결점 반사광 이미지가 픽셀 값 1을 포함하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 아울러 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 마스크 검사 장치의 블록 구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점 추출 과정을 보인 흐름도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점 판단 과정을 보인 흐름도이고, 도 4는 본 발명 의 일 실시 예에 따른 결점의 물질 종류 분류 과정을 보인 흐름도이며, 도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점의 패턴 변형도 분류 과정을 보인 흐름도이고, 도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 결점의 평행이동 분류 과정을 보인 흐름도이다.
본 발명에 의한 마스크 검사 장치 및 방법에서는 광학 마스크 이미지를 사용하는데, 광학 마스크 이미지는 이미지를 얻는 방법에 따라 투과광 이미지와 반사광 이미지로 나뉜다. 광원의 밝기가 마스크 전체에 동일하게 적용된다면 투과광 이미지는 투과율의 크고 작음을 나타내고, 반사광 이미지는 반사율의 크고 작음을 나타낸다. 또한 광학 마스크 이미지는 결점의 포함 여부에 따라 참조 이미지와 테스트 이미지로 나뉜다. 참조 이미지의 경우는 결점을 포함하지 않으나 테스트 이미지의 경우는 결점을 포함한다. 이 때 한 쌍의 참조 이미지와 테스트 이미지는 마스크 패턴에서 동일한 위치를 나타낸다. 이에 따라 참조 이미지와 테스트 이미지의 차이를 이용해 마스크의 결점을 확인할 수 있다.
이와 같은 복수의 광학 마스크 이미지(참조 투과광 이미지, 테스트 투과광 이미지, 참조 반사광 이미지, 테스트 반사광 이미지)를 사용하는 마스크 검사 장치의 일 실시 예를 살펴보면 도 1의 블록 구성도에 나타낸 바와 같이, 제 1 결점 추출부(100), 제 2 결점 추출부(200), 결점 판단부(300), 결점 분류부(400), 분류코드 저장부(500), 분류코드 부여부(600) 등을 포함하며, 결점 분류부(400)는 물질 종류 분류기(410), 패턴 변형도 분류기(420), 결점 크기 분류기(430), 평행이동 분류기(440) 등을 포함하여 구성된다.
제 1 결점 추출부(100)는 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지를 획득(S701)한 후에 두 이미지의 종횡비, 배율, 밝기 등의 이미지 특성값을 일치시키고(S703), 두 이미지를 정렬시키며, 회전이 있을 경우 올바로 한다. 그 후에 두 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후(S705)에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만들어 이진 이미지를 생성한다(S707).
아울러, 제 2 결점 추출부(200)는 참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지를 획득(S701)한 후에 두 이미지의 종횡비, 배율, 밝기 등의 이미지 특성값을 일치시키고(S703), 두 이미지를 정렬시키며, 회전이 있을 경우 올바로 한다. 그 후에 두 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후(S705)에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만들어 이진 이미지를 생성한다(S707).
제 1 결점 추출부(100)와 제 2 결점 추출부(200)에 의해 얻어진 이진 이미지들을 결점 이미지라 정의하면 이 결점 이미지에서 참조 이미지와 테스트 이미지의 밝기 차의 절댓값이 기준보다 크거나 같은 픽셀의 값은 1이고, 그렇지 않은 픽셀의 값은 0이다. 결점 추출은 투과광 이미지와 반사광 이미지에 적용되므로 제 1 결점 추출부(100)와 제 2 결점 추출부(200)의 출력은 결점 투과광 이미지와 결점 반사광 이미지로 이루어진다.
결점 판단부(300)는 결점의 존재 여부를 판단하기 위해 제 1 결점 추출 부(100)와 제 2 결점 추출부(200)의 출력을 이용한다. 제 1 결점 추출부(100)와 제 2 결점 추출부(200)에서 출력하는 결점 투과광 이미지와 결점 반사광 이미지를 획득(S801)한 후에 결점 투과광 이미지와 결점 반사광 이미지의 픽셀 값에 1이 존재하면 결점이 있다고 판단(S803, S805)하며 그렇지 않으면 결점이 없다고 판단한다(S803, S807). 참조 투과광 이미지와 참조 반사광 이미지 중에서 어느 하나를 얻을 수 없는 경우에는 나머지 하나에 대해서만 결점 추출을 수행하고, 이 결과를 바탕으로 결점의 존재 여부를 판단한다.
결점 분류부(400)는 결점을 분류하는데 있어서 결점 투과광 이미지 또는 결점 반사광 이미지를 사용한다. 이 때 결점 투과광 이미지를 사용할 것인가 결점 반사광 이미지를 사용할 것인가는 각 결점 이미지에 픽셀 값 1이 존재하는가에 따라 달라진다. 결점 투과광 이미지에만 픽셀 값 1이 존재하는 경우에는 결점 이미지로 결점 투과광 이미지를 사용하며, 결점 반사광 이미지에만 픽셀 값 1이 존재하는 경우에는 결점 이미지로 결점 반사광 이미지를 사용하고, 결점 반사광 이미지와 결점 투과광 이미지 모두에 픽셀 값 1이 존재한다면 결점 반사광 이미지나 결점 투과광 이미지 중에서 어느 하나를 결점 이미지로 사용한다.
여기서, 결점 분류부(400)는 결점 판단부(300)에 의해 결점의 존재가 확인된 후에 결점을 구성하는 물질의 종류, 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 결점의 크기, 마스크 패턴에서 부분적인 평행이동의 여부에 따라 결점을 분류한다.
물질 종류 분류기(410)는 결점을 구성하는 물질의 종류를 파악하여 결점을 구성하는 물질을 크롬과 같은 금속, 유리나 석영과 같은 비금속, 이물 등과 같이 세 가지로 분류한다. 이들의 분류를 위해 결점 이미지의 픽셀 값이 1인 부분에서 테스트 이미지의 평균 밝기를 측정한다(S901). 그리고 결점 부분에서 테스트 이미지의 평균 밝기의 높고 낮음의 판단을 위해 문턱 값을 설정(S903)한 후에 문턱 값과 투과광 이미지의 밝기 및 반사광 이미지의 밝기를 비교 및 판단한다(S905). 이 때 테스트 투과광 이미지와 테스트 반사광 이미지 각각에 서로 다른 문턱 값을 사용한다. 금속의 경우 투과율이 낮고 반사율이 높아 투과광 이미지의 밝기가 낮은 반면 반사광 이미지의 밝기는 높다. 유리나 석영과 같은 비금속의 경우 투과율이 높고 반사율이 낮아 투과광 이미지의 밝기가 높은 반면 반사광 이미지의 밝기는 낮다. 또한 이물의 경우 투과율과 반사율이 모두 낮아 투과광 이미지의 밝기와 반사광 이미지의 밝기가 모두 낮다. 이러한 금속과 비금속 및 이물의 투과율/반사율 높낮이 특성에 근거하여 단계 S905의 판단 결과에 따라 결점의 물질 종류(금속, 비금속 또는 이물)를 분류한다(S907).
패턴 변형도 분류기(420)는 물질 종류 분류기(410)에 의해 결점을 구성하는 물질이 금속 또는 비금속으로 분류된 경우에만 결점을 분류한다(S1001). 이 경우에는 마스크 패턴에 이상이 있는 경우로서 이상이 있는 정도를 나타내기 위해 결점이 점의 형태인 경우, 결점이 확장된 경우, 마스크 패턴이 결점에 의해 서로 붙은 경우 등과 같이 세 가지로 분류한다. 이 같은 분류 작업을 위해 결점 둘레 이미지와 이진 참조 이미지가 필요하다. 우선 결점 둘레 이미지는 이진 이미지로서 결점 이미지에 팽창 연산(dilatation operation)을 한 후 결점 이미지를 빼서 얻는다. 그리고 참조 이미지에 세그먼테이션(segmentation)을 적용해 픽셀 값 1은 비금속을 나타내고 픽셀 값 0은 금속을 나타내는 이진 참조 이미지를 얻는다(S1003). 이 이미지를 얻기 위해 참조 투과광 이미지를 이용할 것인가 참조 반사광 이미지를 이용할 것인가는 결점 이미지로 어떤 이미지를 사용하였는가에 따라 달라진다. 결점 투과광 이미지를 사용하였다면 이진 참조 투과광 이미지를 사용하고, 결점 반사광 이미지를 사용하였다면 이진 참조 반사광 이미지를 사용한다. 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도의 분류 작업을 위해 결점 둘레 이미지에서 픽셀 값이 1인 픽셀, 즉 결점의 둘레 부분에 해당되는 픽셀을 이진 참조 이미지의 값으로 대체한 이미지를 획득(S1005)한 후에 이 획득한 대체 이미지에서 금속을 나타내는 픽셀과 비금속을 나타내는 픽셀이 만나는 점의 수를 계수한다(S1007). 그리고 계수한 점의 수에 근거하여 마스크 패턴의 변형된 정도를 분류한다. 예컨대 계수한 점의 수가 0이나 1이면 결점은 점의 형태이고, 점의 수가 2나 3이면 결점은 확장된 경우이며, 점의 수가 4이상이면 마스크 패턴이 결점에 의해 서로 붙은 경우로 분류한다(S1009).
결점 크기 분류기(430)는 결점을 크기에 따라 분류하기 위해 결점 이미지에서 픽셀 값 1이 차지하는 영역, 즉 결점에 해당하는 영역의 크기에 문턱 값을 적용하여 결점의 크기가 큰 이미지와 결점의 크기가 작은 이미지로 분류한다. 이 때 문턱 값의 수를 조절하여 다단계화하면 결점의 크기에 따른 분류 결과의 수를 조절할 수 있다.
평행이동 분류기(440)는 마스크 패턴의 부분적인 평행이동 여부를 판단하기 위해 이진 참조 이미지와 이진 테스트 이미지를 사용한다. 여기서 이진 참조 이미지는 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도의 분류 작업에서 사용한 것과 동일한 이진 참조 이미지를 획득하며(S1101), 이진 테스트 이미지도 이진 참조 이미지를 얻을 때와 동일한 세그먼테이션과 선택 과정을 통해 얻는다(S1103). 부분적인 평행이동을 검출하기 위해 이진 참조 이미지와 이진 테스트 이미지의 각 라인별로 평행이동 여부를 검사한다. 즉, 각 라인별로 평행이동을 시켰을 때와 안 시켰을 때의 해밍 거리(hamming distance)를 비교해 해당 라인에 평행이동이 있는지를 판별한다. 이 작업을 결점 이미지에서 결점이 있는 부분의 수직 라인과 수평 라인에 적용(S1105)한 후 이 결과를 바탕으로 이미지 전체에 부분적인 평행이동이 있는지를 판별한다(S1107).
분류코드 저장부(500)에는 결점 분류부(400)의 분류 결과들에 각각 대응하여 정의된 분류코드들을 가지는 분류코드 테이블이 저장된다.
분류코드 부여부(600)는 결점 분류부(400)에 의한 각각의 분류법(결점을 구성하는 물질의 종류에 따른 분류법, 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도에 따른 분류법, 결점의 크기에 따른 분류법, 마스크 패턴의 부분적인 평행이동의 여부에 따른 분류법)의 결과에 대응하는 분류코드를 분류코드 저장부(500)로부터 추출하여 해당 분류 결과에 부여한다.
이와 같이 분류코드 부여부(600)에 의해 광학 이미지 마스크의 결점 분류코드가 제공되면 결점을 보다 쉽게 파악할 수 있어서 마스크를 어떻게 수정할지를 쉽게 결정할 수 있다. 또한 보다 쉽게 결점을 발생시키는 원인을 밝혀서 마스크 제조 설비나 제조 프로세스에 적절한 조치를 취한다.
지금까지 본 발명의 일 실시 예에 국한하여 설명하였으나 본 발명의 기술이 당업자에 의하여 용이하게 변형 실시될 가능성이 자명하다. 이러한 변형된 실시 예들은 본 발명의 특허청구범위에 기재된 기술사상에 포함된다고 하여야 할 것이다.
전술한 바와 같이 본 발명은 마스크의 투과광 이미지와 반사광 이미지에 신호처리 기법을 적용해 이진 형태의 결점 이미지를 얻어서 결점의 존재 여부를 판정함으로써, 결함 판정의 높은 신뢰성을 제공한다.
그리고, 마스크의 결점에 대응하여 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 선행 절차인 결점 분류까지 자동화를 구현하여 결점 분류의 편리성과 신뢰성을 제공한다.
또한, 결점의 존재 여부, 결점을 구성하는 물질의 종류, 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 결점의 크기, 마스크 패턴에서 부분적인 평행 이동의 여부 등과 같이 다양한 결점 분류 기준을 통해 마스크의 결점을 다양하게 분류함으로써, 결점을 발생시키는 원인을 밝히는데 유리한 환경을 제공하여 보다 쉽게 적절한 조치를 취할 수 있도록 하는 효과가 있다.

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  5. 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 투과광 이미지를 제공하는 제 1 결점 추출부와,
    참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 반사광 이미지를 제공하는 제 2 결점 추출부와,
    상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지에서 픽셀 값 1이 존재하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 결점 판단부와,
    상기 결점 판단부에 의해 상기 결점이 존재하는 것으로 판단되면 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지를 사용하여 상기 결점을 구성하는 물질의 종류, 상기 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 상기 결점의 크기, 상기 마스크 패턴에서 부분적인 평행이동의 여부 중에서 적어도 어느 하나의 기준에 따라 상기 결점을 분류하는 결점 분류부
    를 포함하며,
    상기 결점 분류부는, 상기 결점이 점의 형태인 경우, 상기 결점이 확장된 경우, 상기 마스크 패턴이 결점에 의해 서로 붙은 경우를 포함하는 복수 종류로 분류하는 패턴 변형도 분류기
    를 포함하는 마스크 검사 장치.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 결점 분류부는, 상기 결점을 구성하는 물질의 종류를 파악하여 상기 결점을 구성하는 물질을 금속, 비금속, 이물을 포함하는 복수 종류로 분류하는 물질 종류 분류기
    를 더 포함하며,
    상기 패턴 변형도 분류기는, 상기 물질 종류 분류기에 의해 상기 결점을 구성하는 물질을 상기 금속 또는 상기 비금속으로 분류한 경우에 상기 결점을 분류하는
    마스크 검사 장치.
  7. 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 투과광 이미지를 제공하는 제 1 결점 추출부와,
    참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 반사광 이미지를 제공하는 제 2 결점 추출부와,
    상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지에서 픽셀 값 1이 존재하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 결점 판단부와,
    상기 결점 판단부에 의해 상기 결점이 존재하는 것으로 판단되면 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지를 사용하여 상기 결점을 구성하는 물질의 종류, 상기 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 상기 결점의 크기, 상기 마스크 패턴에서 부분적인 평행이동의 여부 중에서 적어도 어느 하나의 기준에 따라 상기 결점을 분류하는 결점 분류부
    를 포함하며,
    상기 결점 분류부는, 상기 결점을 크기에 따라 분류하는 결점 크기 분류기
    를 포함하는 마스크 검사 장치.
  8. 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 투과광 이미지를 제공하는 제 1 결점 추출부와,
    참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 반사광 이미지를 제공하는 제 2 결점 추출부와,
    상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지에서 픽셀 값 1이 존재하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 결점 판단부와,
    상기 결점 판단부에 의해 상기 결점이 존재하는 것으로 판단되면 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지를 사용하여 상기 결점을 구성하는 물질의 종류, 상기 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 상기 결점의 크기, 상기 마스크 패턴에서 부분적인 평행이동의 여부 중에서 적어도 어느 하나의 기준에 따라 상기 결점을 분류하는 결점 분류부
    를 포함하며,
    상기 결점 분류부는, 상기 마스크 패턴의 부분적인 평행이동 여부를 판단하여 상기 결점을 분류하는 평행이동 분류기
    를 포함하는 마스크 검사 장치.
  9. 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 투과광 이미지를 제공하는 제 1 결점 추출부와,
    참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 반사광 이미지를 제공하는 제 2 결점 추출부와,
    상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지에서 픽셀 값 1이 존재하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 결점 판단부와,
    상기 결점 판단부에 의해 상기 결점이 존재하는 것으로 판단되면 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지를 사용하여 상기 결점을 구성하는 물질의 종류, 상기 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 상기 결점의 크기, 상기 마스크 패턴에서 부분적인 평행이동의 여부 중에서 적어도 어느 하나의 기준에 따라 상기 결점을 분류하는 결점 분류부와,
    상기 결점 분류부의 분류 결과들에 각각 대응하여 정의된 분류코드들을 가지는 분류코드 테이블이 저장된 분류코드 저장부와,
    상기 결점 분류부에 의한 분류 결과에 대응하는 분류코드를 상기 분류코드 저장부로부터 추출하여 해당 분류 결과에 부여하는 분류코드 부여부
    를 포함하는 마스크 검사 장치.
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  14. (a) 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 투과광 이미지를 획득하는 단계와,
    (b) 참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 반사광 이미지를 획득하는 단계와,
    (c) 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지에서 픽셀 값 1이 존재하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 단계와,
    (d) 상기 (c) 단계에 의해 상기 결점이 존재하는 것으로 판단되면 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지를 사용하여 상기 결점을 구성하는 물질의 종류, 상기 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 상기 결점의 크기, 상기 마스크 패턴에서 부분적인 평행이동의 여부 중에서 적어도 어느 하나의 기준에 따라 상기 결점을 분류하는 단계
    를 포함하며,
    상기 (d) 단계는, (d21) 상기 결점 이미지에 팽창 연산을 한 후 상기 결점 이미지를 빼서 결점 둘레 이미지를 획득하는 단계와,
    (d22) 상기 참조 투과광 이미지 또는 상기 참조 반사광 이미지에 세그먼테이션을 적용해 이진 참조 이미지를 획득하는 단계와,
    (d23) 상기 결점 둘레 이미지에서 픽셀 값이 1인 픽셀을 상기 이진 참조 이미지의 값으로 대체한 이미지를 획득한 후에 이 획득한 대체 이미지에서 금속을 나타내는 픽셀과 비금속을 나타내는 픽셀이 만나는 점의 수를 계수하는 단계와,
    (d24) 상기 (d23) 단계에서 계수한 점의 수에 근거하여 상기 마스크 패턴의 변형된 정도를 분류하는 단계
    를 포함하는 마스크 검사 방법.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 (d24) 단계는, 상기 계수한 점의 수가 0이나 1이면 상기 결점은 점의 형태이고, 상기 계수한 점의 수가 2나 3이면 상기 결점은 확장된 경우이며, 상기 계수한 점의 수가 4이상이면 상기 마스크 패턴이 상기 결점에 의해 서로 붙은 경우로 분류하는
    마스크 검사 방법.
  16. 제 14 항에 있어서,
    상기 (d22) 단계는, 상기 참조 투과광 이미지와 상기 참조 반사광 이미지 중에서 상기 (d) 단계의 상기 결점 이미지로 사용한 이미지에 대응하는 이미지를 사용하는
    마스크 검사 방법.
  17. (a) 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 투과광 이미지를 획득하는 단계와,
    (b) 참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 반사광 이미지를 획득하는 단계와,
    (c) 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지에서 픽셀 값 1이 존재하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 단계와,
    (d) 상기 (c) 단계에 의해 상기 결점이 존재하는 것으로 판단되면 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지를 사용하여 상기 결점을 구성하는 물질의 종류, 상기 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 상기 결점의 크기, 상기 마스크 패턴에서 부분적인 평행이동의 여부 중에서 적어도 어느 하나의 기준에 따라 상기 결점을 분류하는 단계
    를 포함하며,
    상기 (d) 단계는, 상기 결점 이미지에서 픽셀 값이 1인 픽셀이 차지하는 영역의 크기에 문턱 값을 적용하여 결점의 크기가 큰 이미지와 결점의 크기가 작은 이미지로 분류하는
    마스크 검사 방법.
  18. (a) 참조 투과광 이미지와 테스트 투과광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 투과광 이미지를 획득하는 단계와,
    (b) 참조 반사광 이미지와 테스트 반사광 이미지의 픽셀 차에 대해 절댓값을 취한 후에 문턱 값을 적용해 문턱 값보다 크거나 같은 픽셀을 1로 만들고 문턱 값보다 작은 픽셀을 0으로 만든 결점 반사광 이미지를 획득하는 단계와,
    (c) 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지에서 픽셀 값 1이 존재하는지의 여부에 따라 결점의 존재 여부를 판단하는 단계와,
    (d) 상기 (c) 단계에 의해 상기 결점이 존재하는 것으로 판단되면 상기 결점 투과광 이미지 또는 상기 결점 반사광 이미지를 사용하여 상기 결점을 구성하는 물질의 종류, 상기 결점에 의해 마스크 패턴이 변형된 정도, 상기 결점의 크기, 상기 마스크 패턴에서 부분적인 평행이동의 여부 중에서 적어도 어느 하나의 기준에 따라 상기 결점을 분류하는 단계
    를 포함하며,
    상기 (d) 단계는, (d31) 상기 참조 투과광 이미지 또는 상기 참조 반사광 이미지에 세그먼테이션을 적용해 이진 참조 이미지를 획득하는 단계와,
    (d32) 상기 테스트 투과광 이미지 또는 상기 테스트 반사광 이미지에 세그먼테이션을 적용해 이진 테스트 이미지를 획득하는 단계와,
    (d33) 상기 이진 참조 이미지와 상기 이진 테스트 이미지의 각 라인별로 평행이동 여부를 검사하여 이미지 전체에 부분적인 평행이동이 있는지를 판별하는 단계
    를 포함하는 마스크 검사 방법.
  19. 제 18 항에 있어서,
    상기 (d33) 단계는, 상기 각 라인별로 평행이동을 시켰을 때와 안 시켰을 때의 해밍 거리를 비교해 해당 라인에 평행이동이 있는지를 판별하는
    마스크 검사 방법.
  20. 제 19 항에 있어서,
    상기 (d33) 단계는, 상기 결점 이미지에서 결점이 있는 부분의 수직 라인과 수평 라인에 적용한 후 이 결과를 바탕으로 상기 이미지 전체에 부분적인 평행이동이 있는지를 판별하는
    마스크 검사 방법.
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