KR101146081B1 - 마이크로-검사 입력을 이용한 매크로 결함 검출 방법 및시스템 - Google Patents

마이크로-검사 입력을 이용한 매크로 결함 검출 방법 및시스템 Download PDF

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오르보테크 엘티디.
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Abstract

발명에 따른 검사 장치는, 기판 위의 반복되는 셀들의 패턴을 표현하는 한개 이상의 광학적 검사 출력을 제공하기 위한 광학 검사 수단(28)을 포함한다. 분석 수단(32)은 상기 한개 이상의 광학 검사 출력을 수신하여 반복되는 셀들의 기선택된 특징부들을 고립시킨다. 분석 리포팅 수단은 반복되는 셀들 중 고립된 기선택 특징부에 대하여, 상기 고립된 기선택 특징부들 중 한개 이상에 대한 변화의 출력 표시를 제공하며, 이때, 상기 변화는 반복되는 셀들 중 다수의 셀들을 따라 발생한다.

Description

마이크로-검사 입력을 이용한 매크로 결함 검출 방법 및 시스템{DETECTION OF MACRO-DEFECTS USING MICRO-INSPECTION INPUTS}
본 발명은 광학 검사 시스템 및 방법에 관한 발명으로서, 특히, 집적회로 웨이퍼 및 플랫 패널 디스플레이같은, 인-패브리케이션(in-fabrication) 패턴처리 기판의 검사에 관한 발명이다.
IC 웨이퍼와 플랫 패널 디스플레이같은 전자 장치 제작에서 발생할 수 있는 마이크로 결함을 검출하기 위해 광학적 마이크로검사 시스템이 종종 사용되고 있다. 이러한 시스템들은 광원과 이미지 캡처 장치를 포함하여, 검사 대상인 샘플의 표면을 스캔하고, 전체 표면의 고-분해능 라지-스케일 이미지를 형성한다. 이 시스템은 일반적으로, 3-5 미크론/화소(또는 그 미만)의 분해능으로 샘플 표면을 이미징하여, 소자 고장을 발생시킬 수 있는 마이크로 결함을 검출한다.
인-패브리케이션(in-fabrication) 플랫 패널 디스플레이 기판같은 패턴처리된 기판을 검사할 때, 다수의 반복 셀에 의해 패턴이 형성되는 데, 패턴 내 각 셀의 이미지를 패턴 내 다른 셀의 이미지와 자동 비교함으로서 결함이 식별된다. 이러한 검사 시스템의 예로는 이스라엘, Yavne에 위치한 오브보테크(Orbotech Ltd.) 사에서 제작한 InVision 및SuperVision 시스템이 있다.
일부 제작 결함 형태는 매크로 스케일로 나타날 수 있고, 따라서 당 분야에 공지된 자동 마이크로 검사 기술로는 검출될 수 없는 경우도 있다. 이러한 매크로-결함은 제작 중 웨이퍼나 플랫 패널 기판의 변형으로 인해 또는 공정 불균일성으로 인해 발생할 수 있다. 이러한 종류의 결함들은 수많은 셀 위에 놓인 한 박막층의 두께 변화, 또는 배선같은 특징부의 조그마한 위치 변화로 나타날 수 있다. 마이크로 레벨에서, 각각의 셀은 기준 이미지의 명시된 허용오차 내에 놓일 것이다. 그러나 매크로 결함의 경우엔, 최종 프로덕트의 성능에 여전히 영향을 미칠 수 있다. 가령, 플랫 패널 디스플레이에서 이러한 종류의 결함은 균일하지 않은 밝기를 보일 수 있다.
당 분야에 공지된 매크로-결함 검출 방법은 사람이 시각적으로 검사를 하는것같은, 시각적 매크로 변이의 직접적 검사를 기반으로 한다. 일반적으로 플랫 패널 디스플레이의 경우에, 패널에 광이 입사되고 여러 다른 각도에서 패널이 관찰되어, 여러 다른 광 구성을 제공한다. 이에 따라 표면으로부터 회절되는 광의 변화를 시각적으로 확인할 수 있다. 회절 특성 변화는 매크로-스케일 불균일성을 표시할 수 있다. 이러한 검사 방법은 성가신 측면이 있고, 개별적인 검사자의 능력에 크게 의존하는 경향이 있다.
라지-스케일 특징부 및 결함을 검출하는 다수의 방법들이 특허 문헌들에 소개되어 있다. 예를 들어, 인-패브리케이션(in-fabrication) 플랫 소자 상의 매크로 결함을 검출하는 자동화된 방법이 WO 00/26645 호와 미국특허출원 09/807,680 호에 소개되어 있다. 그 내용은 본원에서 참고로 인용된다. 다크 필드 및 브라잇 필드 조명의 여러 다른 조합이 시퀀스로 제공되어 플랫 소자를 검사할 수 있게 한다. 이러한 여러 조명 구성 항에서 소자의 이미지를 스태어링 어레이 센서(staring array sensor)가 캡처하여, 사람에 의한 가시 매크로 변이의 직접 검사를 시뮬레이션한다.
또다른 예로서, 미국특허 4,589,140 호는 동일 시야 조건에서 여러 다른 배율로 물체를 광학적으로 스캔함으로서 디지털 신호 마스크 정보를 저장하는 기술을 기반으로 한 실시간 검사 방법 및 장치를 공개하고 있다. 여러 다른 배율로 검사될 객체의 실제 스캔으로부터 얻은 디지털 마스크 정보를, 저장된 마스크 정보와 비교하여, 물체의 알려진 부분 또는 알려지지 않은 부분을 식별할 수 있다.
또하나의 예로서, 미국특허 4,692,943 호는 인쇄 보드같은 물체의 2차원 패턴의 광학적 검사 방법 및 시스템을 공개하고 있다. 크기 및 간격 검사를 위해 화소 단위 픽처 동작의 시퀀스를 적용함으로서 마이크로-검사가 실행된다. 동시에, 스캔한 화소를 프레임으로 조합하고 이를 단일 특성 픽처 정보로 축소시킴으로서 매크로 검사가 실행된다. 이 접근법은 마이크로 결함 및 매크로 결함을 위한 자동화된 실시간 검사 방법을 가능하게 한다.
본 발명의 실시예에서, 패턴처리된 기판의 매크로 결함들을 식별하기 위해 자동화된 광학적 마이크로-검사 시스템이 사용된다. 본 명세서에서, "매크로 결함(macro-defects)"이라는 용어는 패턴의 여러 인접 셀에 영향을 미치는 결함을 의미하며, 셀 단위로는 검출 능력의 임계치 아래에 놓인 값을 의미한다. 본 발명의 태양들은 기존 광학 마이크로검사 시스템에서 발생될 수 있는 마이크로-검사 결과에 적용되는 신규한 이미지 처리 방법을 제공하여, 매크로-결함 정보를 추출할 수 있다.
본 발명의 일부 실시예에서, 광학적 마이크로-검사 시스템은 패턴처리된 기판의 이미지를 획득한다. 이미지 처리에 의해, 패턴 내 각 셀의 선택된 특징부를 검출하거나 고립시킬 수 있고, 상기 선택된 특징부에 수치값을 상관시킬 수 있다. 가령, 상기 특징부는 플랫 패널 디스플레이의 게이트나 소스-드레인 전도체같이 각 셀에 나타나는 패턴의 라인을 포함할 수 있고, 상기 수치값은 라인의 상대적 위치에 대응할 수 있다. 또다른 예로서, 상기 수치값은 각 셀의 선택된 영역에서 화소들의 평균 그레이 스케일 강도를 표시할 수 있다. 따라서 본 시스템은 패턴의 셀의 매트릭스에 대응하는, 수치값들의 매트릭스를 구성한다. 수치값 매트릭스의 변화는 단일 셀보다 훨씬 큰 상기 패턴의 한 영역에서 선택된 특징부의 불균일성을 표시하며, 따라서, 이러한 불균일성에 의해 나타나는 매크로 결함들을 검출하는 데 사용될 수 있다. 일반적으로, 상기 시스템은 상기 수치값들을 화소값으로 이용하여 합성 이미지를 생성하며, 상기 합성 이미지는 조작자에 의해 관찰될 수 있어서 편리하고 신뢰성있는 방식으로 불균일성을 시각적으로 인식하고 평가할 수 있다. 부가적으로, 합성 이미지는 매크로-결함을 식별하고 평가하기 위해 자동적으로 분석될 수 있다.
따라서, 발명의 한 실시예에 따라, 아래의 수단을 포함하는 검사 장치가 제공된다.
- 기판 위의 반복되는 셀들의 패턴을 표현하는 한개 이상의 광학적 검사 출력을 제공하기 위한 광학 검사 수단,
- 상기 한개 이상의 광학 검사 출력을 수신하여 반복되는 셀들의 기선택된 특징부들을 고립시키는 분석 수단, 그리고
- 반복되는 셀들 중 고립된 기선택 특징부에 대하여, 상기 고립된 기선택 특징부들 중 한개 이상에 대한 변화의 출력 표시를 제공하기 위한 분석 리포팅 수단으로서 이때, 상기 변화가 반복되는 셀들 중 다수의 셀들을 따라 발생하는 바의 상기 분석 리포팅 수단.
일부 실시예에서, 상기 출력 표시는 셀 단위로 검출 능력의 임계치 아래인 한개 이상의 결함을 보여주는 디스플레이를 포함한다. 일반적으로, 상기 분석 리포팅 수단의 출력은 합성 이미지를 포함하며, 상기 분석 수단 및 분석 리포팅 수단 중 한가지 이상은 상기 합성 이미지의 변화의 가시도를 개선시키기 위해 가시도 개선 수단을 포함한다.
한가지 실시예에서, 상기 기선택된 특징부는 패턴의 라인을 포함하며, 상기 출력 표시는 반복되는 셀 중 다수의 셀 각각에서의 라인 위치를 표시한다. 또다른 실시예에서, 상기 기선택된 특징부가 광학 검사 출력의 화소 그룹 사이에서 뻗어가고, 상기 출력 표시는 반복되는 셀들 중 다수의 셀들 각각에 대한 화소 그룹들의 평균 그레이 레벨을 표시한다.
발명의 한 실시예에 따르면, 아래의 단계들을 포함하는 검사 방법이 또한 제공된다.
- 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 캡처하고,
- 상기 전자 이미지에서 각 셀 내 지정 특징부를 검출하며,
- 상기 기판 위 매크로 결함을 검출하기 위해 다수의 셀에 대해 상기 지정 특징부의 변화를 분석한다.
공개된 실시예에서, 지정 특징부를 검출하는 상기 단계는, 검출된 특징부에 따라 다수의 셀들에게 각각 수치값을 할당하는 단계를 포함하고, 변화를 분석하는 상기 단계는, 다수의 셀들에 대해 상기 수치값들의 변화를 분석하는 단계를 포함한다. 일반적으로, 변화를 분석하는 상기 단계는, 다수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 디스플레이하는 단계를 포함하고, 이때, 상기 화소는 상기 셀에 할당된 해당 수치값에 의해 결정되는 화소값들을 가진다.
한 실시예에서, 지정 특징부를 검출하는 상기 단계는, 패턴의 라인을 검출하는 단계를 포함하고, 수치값을 할당하는 상기 단계는, 각각의 셀 내 라인의 위치를 결정하여, 상기 위치에 따라 각각 수치값들을 할당하는 단계를 포함한다. 일반적으로, 위치를 결정하는 상기 단계는, 각 셀 내 라인의 위치를 전자 이미지의 한 화소 미만의 정확도로 찾아내는 단계를 포함한다.
또다른 실시예에서, 상기 지정 특징부는 전자 이미지의 한 그룹의 화소들에 대해 뻗어가고, 수치값을 할당하는 상기 단계는, 각 셀 내 화소 그룹의 평균 그레이 레벨을 결정하여, 평균 그레이 레벨에 따라 수치값을 할당하는 단계를 포함한다.
변화를 분석하는 상기 단계는, 셀 단위로 검출능력의 임계치 아래에 놓인 한개 이상의 매크로 결함을 검출하는 단계를 포함한다.
발명의 한 실시예에 따라 아래의 단계들을 포함하는 검사 방법이 또한 제공된다.
- 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 캡처하고,
- 상기 전자 이미지내 각각의 셀에서 지정 특징부를 검출하며,
- 상기 검출된 특징부에 따라 다수의 셀에 각각 수치값들을 할당하고,
- 다수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 발생시키며, 이때, 상기 화소는 상기 셀에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값을 가지며, 그리고
- 상기 기판위 결함을 검출하기 위해 합성 이미지를 분석한다.
일부 실시예에서, 합성 이미지를 발생시키는 상기 단계는, 상기 합성 이미지의 결함의 가시도를 개선시키도록 상기 합성 이미지를 처리하는 단계를 포함한다. 일반적으로, 합성 이미지를 처리하는 상기 단계는, 합성 이미지의 인접 화소들을 따라 뻗어가는 화소값들의 변화의 가시도를 개선시키는 단계를 포함한다. 추가적으로, 합성 이미지를 처리하는 상기 단계는, 합성 이미지의 고주파수 변화(high frequency variations)를 억제하는 단계를 포함한다.
본 발명의 한 실시예에 따라 다음의 수단들을 포함하는 검사 장치가 또한 제공된다.
- 반복되는 셀들의 패턴이 형성되는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 캡처하기 위한 이미지 캡처 수단, 그리고
- 기판의 매크로 결함을 검출하기 위해, 상기 전자 이미지내 다수의 셀 각각에 대한 지정 특징부를 검출하여 다수의 셀에서 지정 특징부의 변화를 분석하는 이미지 프로세서.
일부 실시예에서, 상기 이미지 프로세서는 검출된 특징부에 따라 상기 다수의 셀에 각각 수치값을 할당하고, 그리고 상기 다수의 셀에서 상기 수치값의 변화를 분석한다. 일반적으로, 상기 검사 장치는 출력 장치를 추가로 포함하고, 상기 이미지 프로세서는 상기 출력 장치에 연결되어, 다수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 디스플레이시키고, 상기 화소는 상기 셀들에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값을 가진다.
발명의 한 실시예에 따라 아래의 수단을 포함하는 검사 장치가 또한 제공된다. ,
- 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 캡처하는 이미지 캡처 수단,
- 출력 수단, 그리고
- 전자 이미지의 다수의 셀 각각에서 지정 특징부를 검출하는 이미지 프로세서.
이때, 상기 이미지 프로세서는 검출된 특징부에 따라 다수의 셀에 각각 수치값을 할당하고, 다수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 디스플레이하도록 상기 출력 장치를 구동하며, 상기 화소는 상기 셀들에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값들을 가진다.
발명의 한 실시예에 따르면, 프로그램 명령을 저장하는 컴퓨터 판독 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템으로서, 상기 프로그램 명령은 컴퓨터에 의해 판독될 때, 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자적 이미지를 컴퓨터로 하여금 수신하게 하고, 컴퓨터로 하여금 상기 전자 이미지를 처리하게 하여, 검출된 특징부에 따라 상기 다수의 셀에 각각 수치값들을 할당하고, 그리고 상기 기판의 매크로 결함을 검출하기 위해 다수의 셀에 대한 수치값들의 변화를 분석하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템이 또한 제공된다. .
발명의 한 실시예에 따르면, 프로그램 명령을 저장하는 컴퓨터 판독 매체를 포함하는 컴퓨터 시스템으로서, 상기 프로그램 명령은 컴퓨터에 의해 판독될 때, 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 컴퓨터로 하여금 수신하게 하고, 컴퓨터로 하여금 상기 전자 이미지를 처리하게 하여, 상기 전자 이미지의 다수의 셀 각각 내 지정 특징부를 검출하게 하고, 검출된 특징부에 따라 상기 다수의 셀에 각각 수치값들을 할당하고, 그리고 다수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 디스플레이하며, 이때, 상기 화소는 상기 셀에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값들을 가지는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 시스템이 또한 제공된다.
발명의 한 실시예에 따르면, 반복되는 셀들의 패턴을 가진 인-패브리케이션(in-fabrication) 패턴처리 기판을 검사하는 검사 장치로서, 상기 검사 장치는,
- 패턴처리된 기판을 형성하는 셀들의 이미지를 캡처하는 카메라,
- 상기 이미지의 셀들로부터 선택된 특징부를 추출하는 특징부 추출 수단,
- 서브화소 수준의 정확도로 상기 선택된 특징부의 위치를 측정하는 위치 측정 수단, 그리고
- 다수의 셀에 대해 측정된 위치를 분석하고, 상기 선택된 특징부의 예상 위치로부터 편차를 보고하는 이미지 분석 및 분석 리포팅 수단
을 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 장치가 또한 제공된다.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 광학 검사 시스템의 도식적 전개도.
도 2A와 2B는 본 발명의 한 실시예를 이용하여 검출할 수 있는 매크로-결함의 종류를 보여주는, 검사 상태의 기판의 측면도 및 평면도.
도 3은 본 발명의 한 실시예에 따른 매크로-결함 검출 방법의 순서도.
도 1은 본 발명의 한 실시예에 따른 광학 검사 시스템(20)의 도면이다. 본 예에서, 상기 시스템(20)은 반복되는 셀(24) 패턴을 형성하는 기판(22)을 검사하는 데 사용된다. 가령 기판(22)은 플랫 패널 디스플레이를 제작하기 위한 글래스 기판일 수 있으며, 셀(24)은 디스플레이의 개별 화소에 대응할 수 있다. 이러한 각각의 화소는 액정 디스플레이 소자, 제어 연결부, 그리고 트랜지스터를 일반적으로 포함한다.
시스템(20)은 고강도 광원(26)과 이미지 캡처 장치(28)를 포함한다. 상기 고강도 광원(26)은 기판(22)의 작은 영역을 조명하며, 상기 이미지 캡처 장치(28)는 광학적 검사 기능을 제공하여 조명된 영역의 이미지를 형성하게 한다. 발명의 한 실시예에 따르면, 광원(26)은 길이로 긴 영역을 조명하며, 이는 이미지 캡처 장치(28)에 의해 이미징된다. 기판(22)은 변환 스테이지(30)에 장착되고, 상기 변환 스테이지(30)는 광원과 이미지 캡처 장치에 대해 상대적으로 기판을 스캔하여, 모든 기판 영역을 커버하는 기판의 확장된 영역으로 복합 이미지를 얻을 수 있다. 일반적으로, 이미지 캡처 장치(28)는 센서 어레이를 구비한 고분해능 고상 이미징 카메라를 포함한다. 그 예로는 선형 CCD 어레이, TID 모드에서 동작하는 멀티-라인 CCD 어레이, 메모리 통합 모드에서 동작하는 CMOS 매트릭스 어레이(미국특허출원 10/176,003 호에 소개되어 있음)가 있다. 카메라는 센서 어레이에 기판의 확대 이미지를 생성하기에 적합한 광학 소자들을 포함하는 것이 일반적이다. 이러한 종류의 조명 및 이미징 장치들이 당 분야에 잘 알려진 여러 마이크로 검사 시스템(가령, 상술한 Invision 및 SuperVison 시스템)에 사용되고 있다. 대안으로, 시스템(20)은 적절한 플래시 조명하에서 다수의 이미지를 캡처하는 스캔 스태어링 어레이 센서(scanned staring array sensor)나 플라잉 스팟 레이저 스캐너 및 검출기처럼, 당 분야에 잘 알려진 다른 종류의 조명 및 이미징 수단을 포함할 수도 있다.
이미징 장치(28)에 의해 캡처되는 전자 이미지는 디지털화되어 이미지 프로세서(32)에 의해 처리된다. 이미지 프로세서(32)는 분석 기능을 제공하며, 다수의 셀(24) 각각에 대하여 선택된 특징부 중 한개 이상의 특성을 식별하고 분석한다. 발명의 한 실시예에 따르면, 이미지 프로세서(32)는 한개 이상의 마이크로 결함 검 사 기능을 제공하여, 개별 셀들의 구조 내 결함을 검출한다.
발명의 한 실시예에 따르면, 이미지 프로세서는 범용 컴퓨터를 포함한다. 상기 범용 컴퓨터는 아래 설명되는 기능을 실행하도록 소프트웨어적으로 프로그래밍되어 있다. 상기 소프트웨어는 네트워크 상에서 전자적 형태로 컴퓨터에게로 다운로드될 수 있고, CD-ROM, DVD, 자기 매체, 또는 비휘발성 메모리같은 유형 매체 상에 제공될 수도 있다. 대안으로, 또는 추가적으로, 이미지 프로세서(32)의 모든 기능 또는 일부 기능은 전용 하드웨어 로직 회로에 의해, 또는, 프로그래머블 디지털 신호 프로세서(DSP)나 로직 어레이 소자에 의해 실행될 수 있다. 이미지 프로세서(32)는 이러한 방식으로 설정되어, 기판(22)의 마이크로 결함 및 매크로 결함을 검출할 수 있다.
발명의 한 실시예에 따르면, 이미지 프로세서(32)는 각각의 셀(24) 내의 선택된 특징부를 검출하여, 검출되는 선택 특징부에 상관된 수치값들의 매트릭스를 발생시킨다. 기판(22) 위 패턴의 매크로-결함을 표시할 수 있는 이러한 수치값들을 결정하고 보고하기 위한 일례의 방법들이 아래에 소개된다. 수치값들은 디스플레이(36)같은 출력 장치('분석 리포팅 수단'이라고 함)에 나타나는 합성 이미지(34)에 대한 화소값들을 발생시키는 데 사용된다. 발명의 한 실시예에 따르면, 각 화소의 화소값은 한개 이상의 셀 내 검출된 특징부에 상관된 수치값들에 의해 결정된다. 일반적으로 각각의 화소값은 한 셀이나 한 그룹의 셀들에 상관된 물리적 속성에 대응하며, 가령, 인접 셀들 내 전도체들간 거리에 대응한다. 이미지(34)를 시스템(20)의 운영자가 볼 수 있으며, 이에 따라 매크로-결함을 인식할 수 있다. 대안으로, 또는 추가적으로, 화소값들은 이미지 프로세서(32)에 의해 추가적으로 처리되어, 매크로 결함의 존재를 자동적으로 경고할 수 있고, 매크로 결함을 검출할 수 있으며, 또한 매크로 결함을 분류할 수도 있다.
도 2A와 2B는 시스템(20)에 의해 검출될 수 있는 매크로 결함의 생성을 도시하는 기판(22)의 측면도 및 평면도이다. 본 단순화된 예에서, 결함의 원인은 기판(22)의 물리적 변형으로서, 도 2A에 도시되는 바와 같이 기판의 섹션(40)을 휘게 하는 경우 등에 해당한다. 이러한 휨은 기판(22)에 라인(44)을 인쇄하는 데 사용되는 포토리소그래피 단계 중 발생한다. 이 단계에서, 마스크 패턴이 화살표(42)처럼 기판에 투사된다. 라인(44)은 정확한 고정 간격으로 인쇄되도록 설계된다. 섹션(40)에서, 기판이 휨으로 인해 라인(46)의 변위가 발생한다.
라인(46)의 변위가 도 2B에서 과장되게 도시되었으나, 실제로 이 변위는 매우 작은 값에 불과하다. 라인(44)의 두께보다 작은 값인 경우가 일반적이다. 더우기, 인접 셀 들간 라인의 변위 차이는 무시할 정도의 수준이다. 따라서, 종래의 마이크로 결함 검사 시스템을 이용하여 셀 단위로 라인의 변위를 검출하는 것은 어렵다. 그러나 이러한 작은 변위만으로도, 플랫 패널 디스플레이같은 마이크로전자 장치의 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있다. 가령, 라인(46)의 변위가 플랫 패널 디스플레이의 셀 내 트랜지스터 소자들의 한개 층(가령, 게이트층)에 영향을 미치고 에미터층같은 다른 층에는 영향을 미치지 않을 경우에도, 라인(46)의 작은 변위로 인해 트랜지스터가 오작동할 수 있다. 다른 경우에, 라인(46)의 변위에 의해 디스플레이가 불균일한 밝기를 가질 수 있다.
도 3은 발명의 한 실시예에 따른 시스템(20)의 매크로 결함을 검출하는 방법에 대한 순서도이다. 이 방법은 이미지 획득 단계(50)에서, 기판(22)의 전자 이미지를 획득하면서 시작된다. 본 실시예에서, 이미지는 카메라(28)에 의해 광학적으로 획득되는 그레이 스케일 이미지이다. 일반적으로, 변환 스테이지(30)는 기판(22)을 라스터 패턴으로 변환하여, 카메라(28)가 전체 기판을 커버하는 스캔 이미지를 획득할 수 있게 한다. 또는, 결함 검사를 위한 기판의 일부 영역을 커버하는 스캔 이미지를 획득할 수 있게 한다. 프로세서(32)는 이 이미지들을 함께 이어서(stitching), 관심 영역에 대한 조합된 전자 이미지를 생성한다. 또는, 전자빔 이미징같은 비광학적 이미징 기법을 이용하여, 또는, 다른 종류의 광학적 이미징 장치 및 배열을 이용하여 단계 50에서 전자 이미지를 획득할 수 있다. 더우기, 그 다음 단계들이 이러한 기획득한 이미지에 적용될 수 있고, 이를 위해 이 이미지들은 저장된 후 추후 메모리로부터 호출된다.
이미지 프로세서(32)는 디지털화된 전자 이미지를 처리하여, 기판(22) 위 다수의 셀 각각에서 선택된 특징부를 검출한다. 이는 특징부 검출 단계(52)에 해당한다. 본 예에서, 특징부는 임의의 라인(가령, 라인(44))으로 가정하며, 프로세서(32)는 각 셀 내 라인의 위치에 대한 변위를 검출한다. 발명의 한 실시예에 따르면, 특징부를 이미징하는 화소들의 그레이 레벨과 같은, 선택된 특성에 의해 특징부가 식별될 수 있다. 한 셀의 선택된 특징부만이 검출되며, 직교 라인(orthogonal lines), 트랜지스터, ITO 전극 등등과 같은 셀 내의 다른 특징부들은 검출되지 않는다.
모서리, 원형 패드, 또는 다각형 형태같은 다른 기하학적 특징부들의 위치도 마찬가지 방식으로 검출될 수 있다. 추가적으로, 프로세서(32)는 라인 폭처럼, 특징부의 임계 치수같은 다른 특성을 검출할 수 있다.
선택된 특징부가 라인이라고 가정하고, 매크로 결함을 표시하는 상기 특성이 기대 위치에 대한 라인 위치 변위라고 가정할 때, 라인을 정확하게 검출하고 라인 위치를 서브화소 정밀도로 결정하는 데 여러 방법이 사용될 수 있다. 가령, 각 셀의 전자 이미지에서 라인의 형태는 라인의 기대 형태를 나타내는 템플릿과 상관될 수 있다. 최대 상관값을 부여하는 템플릿의 변위는 라인의 실제 위치를 나타낸다. 또는, 라인에 에지 검출 필터가 적용될 수 있고, 평균제곱 피트(mean square fit)같은 피팅 알고리즘(fitting algorithm)이 실제 에지 위치를 발견하는 데 적용될 수 있다.
추가적으로, 라인 위치는 라인의 단면을 따라 측정되는 그레이 스케일 화소값을 바탕으로 보간될 수 있다. 가령, 대상 라인이 어두운 배경에 대해 상대적으로 얇고 밝은 밴드로 나타난다고 가정하고, 이때, 최고 그레이 스케일 값 G(n)이 화소 n에서 측정될 때, 보간된 라인 위치 n'은 다음과 같이 계산될 수 있다.
Figure 112005051592472-pct00001
여기서 n-1과 n+1은 라인의 단면을 따라 n에 선행하는 화소와 n에 이어지는 화소를 각각 표시한다. n이 정수이지만, n'은 일반적으로 정수가 아닌 유리수이며, 부동소수로 표시될 수 있다. 보간된 라인 위치는 셀(24) 내 라인의 길이를 따라 다수의 위치에서 이러한 방식으로 결정될 수 있고, 그 결과의 평균을 구해, 라인 위치의 최종 표현에 도달할 수 있다.
관심 대상인 라인 위치의 서브화소 측정을 위한 다른 방법들은 당 분야의 통상을 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
단계 52에서 검출된 특징부 특성들은 부작용(artifact)으로 인한 불균일성을 제거하기 위해 부작용 제거 단계 54에서 교정된다. 가령, 카메라(28)의 광학 장치들이 작은 확대 불균일성을 일으킬 수 있고, 이는 전자 이미지의 변형을 야기한다. 또다른 예로서, 카메라의 일부 검출기 소자들이 정상 감도로부터 벗어날 수 있다. 이러한 광학적 효과들은 전용 교정 타겟을 이용하여 미리 매핑될 수 있다. 추가적인 예로서, 변환 스테이지(30)가 라스터 패턴으로 기판(22)을 변환하기 때문에 변환 스테이지(30)의 속도가 균일하지 않을 수 있다. 이로 인해, 전자 이미지의 화소 위치에 작은 변위가 생길 수 있다. 이러한 라스터-관련 편차는 변환 스테이지(30)의 라스터 스캐닝 패턴과의 상관성을 바탕으로 발견되어 제거될 수 있다.
단계 52에서 검출된 (그리고 단계 54에서 교정된) 특징부들을 바탕으로 하여, 프로세서(32)는 각각의 셀에 한개 이상의 수치값을 할당한다. 이 단계가 수치 할당 단계 56이다. 수치값은 관심대상인 특징부에 대해 측정된 특성을 표시한다. 특징부 위치 측정의 경우에, 상기 수치값은 특징부(가령, 라인)의 정확한 서브화소 위치를 표현한다. 일반적으로, 이 수치값은 인접 셀에서 특징부들의 실제 위치 차이나 셀의 변부와 특징부의 실제 위치 간의 차이, 또는, 특징부의 기대 위치와 실제 위치 사이의 차이를 바탕으로 한다. 가령, 방정식 1을 다시 살펴보면, 셀 N에 서, 수치값은 n' - N*cell_size 일 수 있다. 라인 위치의 변화는 일반적으로 셀 크기보다 한참 작다. 통상적으로 7배 정도 작다. 따라서, 조그마한 변화이면서도 중요한 변화를 정확하게 보존하기 위해, 단계 56에서 수치값의 연산에 충분한 수의 비트를 이용하는 것이 중요하다.
프로세서(32)는 합성 이미지 발생 단계(58)에서 수치값들의 어레이를 구성하기 위해, 단계 56에서 각 셀에 대해 연산된 개별 수치값들을 조합한다. 상술한 바와 같이, 각각의 화소가 각각의 셀에 대응하고 각 화소에 대한 화소 그레이 레벨 값이 각 셀의 특징부에 대해 결정된 수치값의 함수이도록, 합성 이미지가 형성될 수 있다. 따라서, 라인 위치 측정의 경우에, 각 셀에 대한 화소값은 상기 셀에서 결정된 라인 위치에 의해 부여된다. 또다른 예로서, 각 셀에 대한 화소값이 각 셀 내 선택된 특징부에 대한 전자 이미지의 그레이 레벨 값의 평균과 같을 수 있다. 플랫 패널 디스플레이의 경우에, 선택된 특징부가 각 셀의 ITO 전극일 수 있다. ITO 전극의 층 두께 변화로부터 매크로 결함이 발생할 수 있고, 이는 평균 그레이 레벨 값의 변화에 의해 입증될 수 있다.
프로세서(32)는 합성 이미지의 값들의 어레이를 분석할 수 있어서, 매크로 결함을 자동적으로 경고, 검출, 또는 분류할 수 있다. 대안으로, 합성 이미지가 디스플레이(36) 상에 이미지(34)의 형태로 나타날 수 있다. 이 경우에, 프로세서는 합성 이미지에 이미지 개선 기술을 적용하여, 여러 인접 화소들 사이에서 뻗어가는 합성 이미지의 화소간 변화의 가시성을 개선시킬 수 있다('가시도 개선 기능'). 이러한 종류의 변화가 매크로 결함을 표시한다(매우 자주 이용된다). 모든 셀이 정확하게 균일한 상태가 되도록 기판(22)이 완벽하게 제작되었을 경우, 합성 이미지는 균일하게 그레이일 것이다. 그러나 실제로는, 작은 화소간 변화가 있을 것으로 예상된다. 합성 이미지에 저역통과 필터나 공간 다운-샘플링을 적용하여, 특징부의 국부적 변화로 인한 노이즈를 제거할 수 있다. 추가적으로, 히스토그램 프로세싱이나 의사-칼라링같은 기술들을 적용하여, 합성 이미지 화소의 수치값에서 작지만 일관된 변화를 보게 할 수 있다.
시각적 검사 단계 60에서는 사람이 디스플레이(36) 상의 개선된 합성 이미지(34)를 본다. 사람은 이미지(34)의 그레이 스케일이나 칼라 화소값들의 변화에 주목하게 되고, 그래서 기판(22) 위 매크로 결함의 위치를 식별할 수 있다. 추가적으로, 프로세서(32)는 상술한 바와 같이 자동적으로 이 정보를 추출할 수 있다.
마이크로전자 장치의 제작시, 특히 플랫 패널 디스플레이의 셀의 특성 및 일부 구체적 특징부를 검출하는 사항에 관하여 발명을 기술하였으나, 본 발명의 원리는 마이크로전자 소자 기판뿐 아니라, 주기적 패턴에 의해 형성된 패턴처리된 타종류의 샘플에 대해서도 다른 종류의 매크로 결함을 찾기 위해 마찬가지로 적용될 수 있다.

Claims (49)

  1. - 기판 위의 반복되는 셀들의 패턴을 표현하는 한개 이상의 광학적 검사 출력을 제공하기 위한 광학 검사 수단(28),
    - 상기 한개 이상의 광학 검사 출력을 수신하여 반복되는 셀들의 기선택된 특징부들을 식별 및 특징부들의 불규칙성을 분석하는 분석 수단(32), 그리고
    - 반복되는 셀들 중 식별 및 분석된 기선택 특징부에 대하여, 식별 및 분석된 기선택 특징부들 중 한개 이상에 대한 변화의 출력 표시를 제공하기 위한 분석 리포팅 수단(36)으로서, 상기 변화가 상기 반복되는 셀들 중 복수의 셀들에 걸쳐 발생하는, 상기 분석 리포팅 수단(36)
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 출력 표시는 셀 단위로는 검출 능력의 임계치에 미치지 못하는 한개 이상의 결함을 보여주는 디스플레이를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  3. 제 1 항에 있어서, 상기 분석 리포팅 수단의 출력은 합성 이미지를 포함하며, 상기 분석 수단 및 분석 리포팅 수단 중 한가지 이상은 상기 합성 이미지의 변화의 가시도를 개선시키기 위해 가시도 개선 기능을 수행하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  4. 제 1 항에 있어서, 상기 기선택된 특징부는 패턴의 라인을 포함하며, 상기 출력 표시는 반복되는 셀 중 복수의 셀 각각에서의 라인 위치를 표시하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  5. 제 1 항에 있어서, 상기 기선택된 특징부가 광학 검사 출력의 화소 그룹에 걸쳐 뻗어가고, 상기 출력 표시는 상기 복수의 셀 각각에 대해 상기 화소 그룹의 평균 그레이 레벨을 표시하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  6. - 반복되는 셀들의 패턴이 형성되는 기판의 일 영역의 전자 이미지를 캡처하는 단계,
    - 상기 전자 이미지에서 복수의 셀 각각에서 지정 특징부를 검출하는 단계,
    - 상기 기판 위 매크로 결함을 검출하기 위해 상기 반복되는 셀들 중 상기 복수의 셀에 걸쳐 상기 지정 특징부의 변화를 분석하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  7. 제 6 항에 있어서, 지정 특징부를 검출하는 단계는, 검출된 특징부에 따라 상기 복수의 셀에 각각 수치값을 할당하는 단계를 포함하고,
    변화를 분석하는 단계는, 상기 복수의 셀에 걸쳐 상기 수치값들의 변화를 분석하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  8. 제 7 항에 있어서, 변화를 분석하는 단계는, 상기 복수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 디스플레이하는 단계를 포함하고, 이때, 상기 화소는 상기 셀에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값들을 가지는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  9. 제 7 항에 있어서, 지정 특징부를 검출하는 단계는, 패턴의 라인을 검출하는 단계를 포함하고,
    수치값을 할당하는 단계는, 각각의 셀 내 라인의 위치를 결정하여, 상기 위치에 따라 각각 수치값들을 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  10. 제 9 항에 있어서, 각각의 셀 내 라인의 위치를 결정하여, 상기 위치에 따라 각각 수치값들을 할당하는 단계는, 각 셀 내 라인의 위치를 전자 이미지의 1 화소 미만의 정확도로 찾아내는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  11. 제 7 항에 있어서, 상기 지정 특징부는 전자 이미지의 화소 그룹에 걸쳐 뻗어가고,
    수치값을 할당하는 단계는, 상기 화소 그룹의 평균 그레이 레벨을 결정하여, 평균 그레이 레벨에 따라 상기 복수의 셀들 각각에 대해 수치값을 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  12. 제 6 항에 있어서, 변화를 분석하는 단계는, 셀 단위로는 검출 능력의 임계치에 미치지 못하는 한개 이상의 매크로 결함을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  13. - 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 캡처하는 단계,
    - 상기 전자 이미지내 복수의 셀 각각에서 지정 특징부를 검출하는 단계,
    - 상기 검출된 특징부에 따라 상기 복수의 셀에 각각 수치값들을 할당하는 단계,
    - 상기 복수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 발생시키며, 이때, 상기 화소는 상기 셀에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값을 갖는 단계, 그리고
    - 상기 기판 상의 결함을 검출하도록 합성 이미지의 불규칙성을 분석하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  14. 제 13 항에 있어서, 합성 이미지를 분석하는 단계는, 셀 단위로는 검출 능력의 임계치에 미치지 못하는 한개 이상의 매크로 결함을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  15. 제 13 항에 있어서, 지정 특징부를 검출하는 단계는, 패턴의 라인을 검출하는 단계를 포함하고,
    수치값을 할당하는 단계는, 각각의 셀 내 상기 라인의 위치를 결정하여 상기 위치에 따라 수치값을 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  16. 제 13 항에 있어서, 상기 지정 특징부는 전자 이미지의 화소 그룹에 걸쳐 뻗어가고,
    수치값을 할당하는 단계는, 각각의 셀에서 상기 화소 그룹의 평균 그레이 레벨을 결정하여 상기 평균 그레이 레벨에 따라 각각 수치값을 할당하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  17. 제 13 항에 있어서, 합성 이미지를 발생시키는 단계는, 상기 합성 이미지의 결함의 가시도를 개선시키도록 상기 합성 이미지를 처리하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  18. 제 17 항에 있어서, 합성 이미지를 처리하는 단계는, 합성 이미지의 인접 화소들을 따라 뻗어가는 화소값들의 변화의 가시도를 개선시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  19. 제 18 항에 있어서, 합성 이미지를 처리하는 상기 단계는, 합성 이미지의 고주파수 변화(high frequency variations)를 억제하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 방법.
  20. - 반복되는 셀들의 패턴이 형성되는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 캡처하기 위한 이미지 캡처 수단, 그리고
    - 기판의 매크로 결함을 검출하기 위해, 상기 전자 이미지내 복수의 셀 각각에 대한 지정 특징부를 검출하여, 상기 복수의 셀에서 지정 특징부의 변화를 분석하는 이미지 프로세서
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  21. 제 20 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 검출된 특징부에 따라 상기 복수의 셀에 각각 수치값을 할당하고, 그리고 상기 복수의 셀에서 상기 수치값의 변화를 분석하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  22. 제 21 항에 있어서, 상기 검사 장치는 출력 장치를 추가로 포함하고, 상기 이미지 프로세서는 상기 출력 장치에 연결되어, 복수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 디스플레이시키고, 상기 화소는 상기 셀들에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값을 가지는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  23. 제 22 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 상기 패턴의 라인을 검출하여, 복수의 셀 각각에서 라인의 위치를 결정하며, 그리고 상기 위치에 따라 각각 수치값을 할당하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  24. 제 23 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 상기 전자 이미지의 1 화소 미만의 정확도로 상기 복수의 셀 각각 내 라인의 위치를 찾아내는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  25. 제 22 항에 있어서, 상기 지정 특징부는 전자 이미지의 한 그룹의 화소를 따라 뻗어가고, 상기 이미지 프로세서는 복수의 셀 각각 내 상기 화소 그룹의 평균 그레이 레벨을 결정하며, 그리고 상기 평균 그레이 레벨에 따라 각각 수치값들을 할당하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  26. 제 20 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 셀 단위로는 검출 능력의 임계치에 미치지 못하는 한개 이상의 매크로 결함을 검출하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  27. 제 20 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 셀 단위로 국부 결함을 검출하도록 상기 전자 이미지를 처리하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  28. - 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 캡처하는 이미지 캡처 수단,
    - 출력 수단, 그리고
    - 전자 이미지의 복수의 셀 각각에서 지정 특징부를 검출하는 이미지 프로세서
    를 포함하며, 이때, 상기 이미지 프로세서는 검출된 특징부에 따라 상기 복수의 셀에 각각 수치값을 할당하고, 복수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 디스플레이하도록 상기 출력 수단을 구동하며, 상기 화소는 상기 셀들에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값들을 가지는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  29. 제 28 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 셀 단위로는 검출 능력의 임계치에 미치지 못하는 한개 이상의 매크로 결함을 가시화하도록 합성 이미지를 발생시키는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  30. 제 29 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 셀 단위로 국부적 결함을 검출하도록 상기 전자 이미지를 처리하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  31. 제 28 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 패턴 내 라인을 검출하여, 복수의 셀 각각에서 라인의 위치를 결정하며, 그래서 상기 위치에 따라 각각 수치값을 할당하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  32. 제 28 항에 있어서, 상기 지정 특징부는 상기 전자 이미지 내 한 그룹의 화소에 걸쳐 뻗어가고, 상기 이미지 프로세서는 각각의 셀 내 상기 화소 그룹의 평균 그레이 레벨을 결정하여, 상기 평균 그레이 레벨에 다라 각각 수치값들을 할당하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  33. 제 28 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 합성 이미지에서 기판 결함의 가시도를 개선시키도록 상기 합성 이미지를 처리하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  34. 제 33 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 상기 합성 이미지의 복수의 인접 화소들에 걸쳐 뻗어가는 화소값들의 변화의 가시도를 개선시키도록 기능하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  35. 제 34 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는 상기 합성 이미지의 고주파수 변화(high frequency variations)를 억제하도록 기능하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
  36. 프로그램 명령을 저장하는 컴퓨터 판독형 기록매체에 있어서, 상기 프로그램 명령은 컴퓨터에 의해 판독될 때, 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 컴퓨터로 하여금 수신하게 하고, 컴퓨터로 하여금 상기 전자 이미지를 처리하게 하여, 상기 전자 이미지 내 복수의 셀 각각에서 지정 특징부를 검출하게 하고, 검출된 특징부에 따라 복수의 셀에 각각 수치값들을 할당하고, 그리고 상기 기판의 매크로 결함을 검출하기 위해 상기 복수의 셀에 대한 수치값들의 변화를 분석하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  37. 제 36 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은 상기 복수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 컴퓨터로 하여금 디스플레이하게 하고, 이때, 상기 화소들은 상기 셀에 각각 할당된 수치값들에 의해 결정되는 화소값들을 가지는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  38. 제 36 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은 셀 단위로는 검출 능력의 임계치에 미치지 못하는 한개 이상의 매크로 결함을 컴퓨터로 하여금 검출하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  39. 제 36 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은 컴퓨터로 하여금 패턴 내 라인을 검출하게 하고, 그리고 각각의 셀 내 라인의 위치를 결정하게 하며, 그래서 상기 위치에 따라 각각 수치값들을 할당하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  40. 제 39 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은 상기 전자 이미지에서 1 화소 미만의 정확도로 각각의 셀 내 라인의 위치를 컴퓨터로 하여금 발견하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  41. 제 36 항에 있어서, 상기 지정 특징부는 상기 전자 이미지 내 한 그룹의 화소를 따라 뻗어가고, 상기 프로그램 명령은 각각의 셀에 대해 상기 화소 그룹의 평균 그레이 레벨을 컴퓨터로 하여금 결정하게 하고, 그래서 상기 평균 그레이 레벨에 따라 수치값들을 각각 할당하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  42. 프로그램 명령을 저장하는 컴퓨터 판독형 기록매체에 있어서, 상기 프로그램 명령은 컴퓨터에 의해 판독될 때, 반복되는 셀들의 패턴을 형성하는 기판의 한 영역의 전자 이미지를 컴퓨터로 하여금 수신하게 하고, 컴퓨터로 하여금 상기 전자 이미지를 처리하게 하여, 상기 전자 이미지의 복수의 셀 각각 내 지정 특징부를 검출하게 하고, 검출된 특징부에 따라 상기 복수의 셀에 각각 수치값들을 할당하고, 그리고 복수의 셀에 대응하는 화소들을 포함하는 합성 이미지를 디스플레이하며, 이때, 상기 화소는 상기 셀에 할당된 수치값에 의해 결정되는 화소값들을 가지는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  43. 제 42 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은 셀 단위로는 검출 능력의 임계치에 미치지 못하는 한개 이상의 매크로 결함을 가시화할 수 있도록 상기 합성 이미지를 컴퓨터로 하여금 발생시키게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  44. 제 42 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은 패턴의 라인을 컴퓨터로 하여금 검출하게 하고, 그리고 각각의 셀 내 라인의 위치를 결정하게 하며, 그래서 상기 위치에 따라 수치값들을 각각 할당하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  45. 제 42 항에 있어서, 상기 지정 특징부는 상기 전자 이미지에서 한 그룹의 화소를 따라 뻗어가고, 상기 프로그램 명령은 각각의 셀 내 상기 화소 그룹의 평균 그레이 레벨을 컴퓨터로 하여금 결정하게 하며, 그래서 상기 평균 그레이 레벨에 따라 상기 수치값들을 각각 할당하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  46. 제 42 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은, 상기 합성 이미지에서 기판 결함의 가시도를 개선시키도록 상기 합성 이미지를 컴퓨터로 하여금 처리하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  47. 제 46 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은, 상기 합성 이미지의 복수의 인접 화소들에 걸쳐 뻗어가는 화소값들의 변화의 가시도를 상기 컴퓨터로 하여금 개선시키게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  48. 제 47 항에 있어서, 상기 프로그램 명령은 상기 합성 이미지의 고주파수 변화(high frequency variations)를 상기 컴퓨터로 하여금 억제하게 하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독형 기록매체.
  49. 반복되는 셀들의 패턴을 가진 인-패브리케이션(in-fabrication) 패턴처리 기판을 검사하는 검사 장치로서, 상기 검사 장치는,
    - 패턴처리된 기판을 형성하는 셀들의 이미지를 캡처하는 카메라와,
    - 이미지 프로세서
    를 포함하고, 상기 이미지 프로세서는,
    - 상기 이미지의 셀들로부터 선택된 특징부를 추출하는 특징부 추출 기능,
    - 1 화소 미만의 정확도로 상기 선택된 특징부의 위치를 측정하는 위치 측정 기능, 그리고
    - 복수의 셀에 대해 측정된 위치를 분석하고, 상기 선택된 특징부의 예상 위치로부터 편차를 보고하는 이미지 분석 및 분석 보고 기능
    을 수행하는 것을 특징으로 하는 검사 장치.
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