KR101304088B1 - Defect analyzing method of semiconductor wafer - Google Patents
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Abstract
본 발명은 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 반도체 웨이퍼에서 정상웨이퍼 표면 이미지(이하, ‘정상이미지’라함)와 검사대상 웨이퍼 표면이미지(이하,‘검사대상이미지’라함)검사를 비교하여 결함을 검출하는 방법에 있어서, 획득한 검사대상이미지의 좌표로 표시되는 각 화소값에서 정상이미지의 상기 각 좌표에 대응하는 각 화소값을 감산하여 얻은 차이값을 통해 차이이미지를 생성하는 차이이미지 생성단계, 상기 정상이미지의 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)을 구분하는 각 좌표값들을 갖도록 재연산된 에지이미지 생성단계, 상기 에지이미지에서 셀영역(cell area)에 해당되는 셀영역 좌표값과 에지영역(edge area)에 해당되는 에지영역 좌표값을 얻는단계, 상기 차이이미지에서 상기 셀영역 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 각 화소값을 연산하여 셀임계값(Ta)을 결정하는 단계, 상기 차이이미지에서 상기 에지영역 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 각 화소값을 연산하여 에지임계값(Te)을 결정하는 단계;를 포함하여 이루어져, 상기 에지이미지로부터 셀영역 좌표값과 에지영역 좌표값을 산출하고 상기 산출된 좌표값을 차이이미지에 적용하여 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 별도로 산출한 다음 상기 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 통해 결함을 산출한다.The present invention relates to a wafer defect inspection method for semiconductors, and more particularly, to examine a normal wafer surface image (hereinafter referred to as a 'normal image') and an inspection target wafer surface image (hereinafter referred to as an 'inspection image') in a semiconductor wafer. In the method for detecting a defect by comparing the method, generating a difference image by using a difference value obtained by subtracting each pixel value corresponding to each coordinate of the normal image from each pixel value represented by the obtained coordinates of the inspection target image A difference image generation step, an edge image generation step recalculated to have respective coordinate values distinguishing a cell area and an edge area of the normal image, and corresponding to a cell area in the edge image Obtaining an edge region coordinate value corresponding to a cell region coordinate value and an edge region, and corresponding to the cell region coordinate value in the difference image Calculating a cell threshold value Ta by calculating each pixel value of the difference image, and calculating an edge threshold value Te by calculating each pixel value of the difference image corresponding to the edge region coordinate value in the difference image. Determining a cell threshold value and an edge threshold value from the edge image, and applying the calculated coordinate value to the difference image to determine a cell threshold value Ta and an edge threshold value Te. After calculating separately, a defect is calculated through the cell threshold Ta and the edge threshold Te.
Description
본 발명은 결점 검사방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 검사대상이미지에서 정상이미지를 각 대응되는 좌표별로 감산하여 차이이미지를 생성하되, 이 차이이미지의 셀영역과 에지영역을 분리하여 각각 결함을 검출함에 따라 상호 간섭받지 않으며 결함을 정밀하게 검출할 수 있는 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a defect inspection method, and more specifically, to generate a difference image by subtracting a normal image by each corresponding coordinate from an inspection target image, and detecting defects by separating cell regions and edge regions of the difference image, respectively. As a result, the present invention relates to a wafer defect inspection method for semiconductors, which is capable of accurately detecting defects without mutual interference.
일반적으로, 반도체 장치는 반도체 웨이퍼 상에 정교하게 미세한 패턴을 형성하는 것으로, 패턴을 형성할 때, 주변의 미세 입자가 반도체 웨이퍼의 표면에 부착될 수 있고, 이에 따라, 웨이퍼가 손상될 수 있어 결함이 있는 웨이퍼가 형성될 수 있다.In general, a semiconductor device forms an elaborately fine pattern on a semiconductor wafer, and when forming the pattern, peripheral fine particles may adhere to the surface of the semiconductor wafer, thereby damaging the wafer so that defects may occur. With wafers can be formed.
그리고 패턴을 형성하는 과정에서 다양한 결함이 발생될 수 있으며, 이러한 결함이 존재하는 웨이퍼로 반도체를 제조할 경우, 불량이 발생되어 폐기해야되는 문제점이 있다.In addition, various defects may occur in the process of forming a pattern, and when a semiconductor is manufactured from a wafer in which such defects exist, there is a problem that a defect occurs and must be discarded.
이에, 반도체 칩으로 패킹하기 전에 웨이퍼 표면을 검사하여 결함이 있는 웨이퍼를 분류하는 과정이 시행되고 있다.Accordingly, a process of classifying defective wafers by inspecting the wafer surface before packing with semiconductor chips has been carried out.
이러한 종래 반도체 웨이퍼의 결함을 검사하는 방법은 특허등록번호 제10-0748861호에 제시된 바와 같이, 결함이 있는 웨이퍼 표면 이미지(이하 원본 이미지라 함.)와 정상 이미지(이하 참조 이미지라 함.)를 비교하여 결함을 결정하기 위한 임계값을 정의하고, 검사를 위한 웨이퍼 표면의 이미지를 픽업하여 임계값과 비교함에 따라 결함 여부를 확인하게 된다.The method for inspecting defects of the conventional semiconductor wafer includes a defective wafer surface image (hereinafter referred to as an original image) and a normal image (hereinafter referred to as a reference image) as shown in Patent Registration No. 10-0748861. By comparison, a threshold is defined for determining defects, and an image of the wafer surface for inspection is picked up and compared with the threshold to check for defects.
도 1은 종래 결함 검사하는 방법을 도시한 도면이고, 도 2는 종래 임계값을 적용하여 결함을 확인할 수 있는 그래프를 도시한 도면이다.1 is a view showing a conventional defect inspection method, Figure 2 is a diagram showing a graph that can confirm the defect by applying a conventional threshold value.
도면에서 도시한 바와 같이, 참조 이미지(R)와 검사를 위한 원본 이미지(I)를 획득하여 원본 이미지(I)에서 참조 이미지(R)를 감산하여 차이 이미지(D)를 확인하게 된다.As shown in the figure, the reference image R and the original image I for inspection are obtained and the reference image R is subtracted from the original image I to identify the difference image D.
이는, 각 이미지가 각각의 색상정보를 갖고 있어 원본 이미지(I)와 참조 이미지(R)의 대응되는 좌표 위치별로 색상정보를 감산할 수 있고, 그 결과의 절대값으로 다수의 차이 이미지(D)를 생성할 수 있다.This means that each image has its own color information, so that the color information can be subtracted by the corresponding coordinate positions of the original image I and the reference image R, and the plurality of difference images D as an absolute value of the result. Can be generated.
이러한 모든 차이 이미지(D)를 이용하여 임계값(T)을 정의한 후, 이 임계값(T)과 차이 이미지(D)를 비교하여 해당 색상정보가 임계값(T)보다 높은 차이 이미지(D)의 좌표 위치에 결함이 존재한다고 결정하게 된다.After defining the threshold value T using all of the difference images D, the threshold value T is compared with the difference image D, and the corresponding color information is higher than the threshold value T. It is determined that a defect exists at the coordinate position of.
여기서, 종래 임계값을 정의하는 방법은 웨이퍼의 배경에 해당하는 색상정보보다 높은 색상정보를 갖는 좌표위치를 모두 확인하고, 모든 해당 좌표위치의 색상정보에 대한 평균(M) 및 표준편차(S)를 계산하여 평균(M)과 표준편차(S)의 합산값을 임계값(T)이라 정의하고, 도 2에서와 같이 도시하고 있다.Here, the conventional method of defining the threshold value checks all coordinate positions having color information higher than the color information corresponding to the background of the wafer, and average (M) and standard deviation (S) for the color information of all corresponding coordinate positions. The sum of the average M and the standard deviation S is defined as a threshold value T, and is shown as in FIG.
여기서 반도체 웨이퍼 표면에는 패턴이 형성된 다수의 셀영역(cell area)과 이 셀영역(cell area)을 구분하여 절단하기 위한 에지영역(edge area)이 존재하며, 이 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)에는 결함이 존재하되, 셀영역(cell area)보다 에지영역(edge area)에 결함이 집중되는 경우가 많다.Here, the surface of the semiconductor wafer has a plurality of cell areas in which a pattern is formed and an edge area for dividing and cutting the cell area, and the cell area and the edge area. Although defects exist in the edge area, defects are often concentrated in the edge area rather than in the cell area.
이에 따라, 에지영역(edge area)의 결함을 포함한 화소값들과 셀영역(cell area)의 결함을 포함한 화소값들로 임계값(T)을 결정할 경우, 이 임계값(T)이 셀영역(cell area)의 결함 화소값보다 높아 실제 결함이 검출되지 않는 문제점이 있다.
Accordingly, when the threshold value T is determined using pixel values including defects in an edge area and pixel values including defects in a cell area, the threshold value T is determined by the cell area ( There is a problem that an actual defect is not detected that is higher than a defective pixel value of a cell area.
이에 본 발명은 상기와 같은 문제점들을 해소하기 위해 안출된 것으로써, 획득한 검사대상이미지의 각 화소값에서 정상이미지의 각 화소값을 감산하여 차이이미지를 생성하고, 생성된 차이이미지의 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)을 구분하도록 재연산한 에지이미지 생성한 후, 에지이미지과 차이이미지를 대비하여 차이이미지의 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area) 각 화소값들을 이용해 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 분리하여 결정하며, 이 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 통해 상호 간섭받지 않은 상태로 결함을 검출할 수 있어 종래보다 정밀하게 결함을 검출할 수 있기 때문에 제품의 품질을 향상시킬 수 있는 반도체용 웨이퍼 결함 검사방법을 제공하는 것이 목적이다.
Accordingly, the present invention has been made to solve the above problems, by subtracting each pixel value of the normal image from each pixel value of the obtained inspection target image to generate a difference image, the cell region of the generated difference image ( After regenerating the edge image to distinguish the cell area and the edge area, and using the pixel values of the cell area and the edge area of the difference image to prepare the edge image and the difference image The cell threshold Ta and the edge threshold Te are determined separately, and defects can be detected without interference with each other through the cell threshold Ta and the edge threshold Te. It is an object of the present invention to provide a wafer defect inspection method for semiconductors that can improve the quality of a product because defects can be detected.
상기 목적을 이루기 위한 본 발명은, 반도체 웨이퍼에서 정상웨이퍼 표면 이미지(이하, ‘정상이미지’라함)와 검사대상 웨이퍼 표면이미지(이하,‘검사대상이미지’라함)검사를 비교하여 결함을 검출하는 방법에 있어서, 획득한 검사대상이미지의 좌표로 표시되는 각 화소값에서 정상이미지의 상기 각 좌표에 대응하는 각 화소값을 감산하여 얻은 차이값을 통해 차이이미지를 생성하는 차이이미지 생성단계, 상기 정상이미지의 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)을 구분하는 각 좌표값들을 갖도록 재연산된 에지이미지 생성단계, 상기 에지이미지에서 셀영역(cell area)에 해당되는 셀영역 좌표값과 에지영역(edge area)에 해당되는 에지영역 좌표값을 얻는단계, 상기 차이이미지에서 상기 셀영역 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 각 화소값을 연산하여 셀임계값(Ta)을 결정하는 단계, 상기 차이이미지에서 상기 에지영역 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 각 화소값을 연산하여 에지임계값(Te)을 결정하는 단계를 포함하여 이루어져, 상기 에지이미지로부터 셀영역 좌표값과 에지영역 좌표값을 산출하고 상기 산출된 좌표값을 차이이미지에 적용하여 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 별도로 산출한 다음 상기 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 통해 결함을 산출한다.In order to achieve the above object, the present invention provides a method for detecting defects by comparing a normal wafer surface image (hereinafter referred to as a 'normal image') and an inspection target wafer surface image (hereinafter referred to as an 'inspection image') inspection in a semiconductor wafer. A difference image generation step of generating a difference image by using a difference value obtained by subtracting each pixel value corresponding to each coordinate of a normal image from each pixel value represented by the coordinates of the inspection target image obtained, the normal image Edge image generation step of recomputing each of the coordinates to distinguish the cell area and the edge area of the cell area, the cell area coordinate value and the edge area corresponding to the cell area (cell area) in the edge image obtaining an edge region coordinate value corresponding to an edge area, and calculating each pixel value of the difference image corresponding to the cell region coordinate value from the difference image And determining a cell threshold value Ta, and calculating an edge threshold value Te by calculating each pixel value of the difference image corresponding to the edge region coordinate value in the difference image. The cell threshold value and the edge threshold value are calculated from the edge image, and the cell threshold value Ta and the edge threshold value Te are separately calculated by applying the calculated coordinate values to the difference image, and then the cell threshold value Ta ) And the edge threshold Te are used to calculate the defect.
바람직하게, 상기 에지이미지 생성단계는, 상기 정상이미지를 스무딩시켜는 스무딩단계, 스무딩된 정상이미지의 화소값들을 연산하여 임계값(T)을 결정하는 단계, 상기 임계값(T)보다 높은 화소값은 1로 대치하고, 임계값(T)보다 낮은 화소값은 0으로 대치하여 이진화시키는 이진화이미지 생성단계, 상기 이진화이미지의 화소값 0과 화소값 1이 접하는 좌표열 중 화소값 0을 1로 대치하여 1의 좌표열이 확장된 제1확장이미지를 생성하는 단계, 상기 이진화이미지의 화소값 0과 화소값 1이 접하는 좌표열 중 화소값 1을 0으로 대치하여 0의 좌표열이 확장된 제2확장이미지를 생성하는 단계, 상기 제1확장이미지와 제2확장이미지를 배타논리합(exclusive OR)으로 연산하여 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)의 경계를 표시하는 좌표열을 갖는 에지이미지를 생성하는 재연산 단계를 포함하여 이루어진다.Preferably, the edge image generating step includes: a smoothing step of smoothing the normal image; determining a threshold value T by calculating pixel values of the smoothed normal image; a pixel value higher than the threshold value T Is replaced with 1, and the pixel value lower than the threshold value T is replaced with zero to generate a binarized image. Generating a first extended image in which a coordinate column of 1 is extended to replace the pixel value 1 with 0 in a coordinate column where the
그리고 상기 에지이미지의 셀영역(cell area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들과 상기 셀임계값(Ta)을 비교하여 셀영역(cell area)의 화소값들 중에 셀임계값(Ta)보다 절대치가 큰값을 갖는 화소값은 결함으로 결정하는 셀영역 결함결정 단계, 상기 에지이미지의 에지영역(edge area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들과 상기 에지임계값(Te)을 비교하여 에지영역(edge area)의 화소값들 중에 에지임계값(Te)보다 절대치가 큰값을 갖는 화소값은 결함으로 결정하는 에지영역 결함결정 단계를 더 포함하여 결함을 검출한다.The cell threshold Ta is included among the pixel values of the cell area by comparing pixel values of the difference image corresponding to the cell area coordinate values of the edge image with the cell threshold value Ta. A pixel value having an absolute value greater than) is determined as a defect, and the pixel values of the difference image corresponding to the edge area coordinate values of the edge image and the edge threshold Te are determined as defects. The method further includes an edge area defect determination step of determining a pixel value having an absolute value greater than the edge threshold Te among the pixel values of the edge area as a defect and detecting the defect.
또한, 상기 셀임계값(Ta)은, 상기 에지이미지의 셀영역(cell area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들에 대한 평균과 표준편차를 구하고, 상기 평균과 표준편차를 합산한 값을 포함한다.The cell threshold Ta is obtained by calculating an average and a standard deviation of pixel values of the difference image corresponding to a cell area coordinate value of the edge image, and adding the average and the standard deviation. Contains a value.
그리고 상기 셀임계값(Ta)은, 상기 에지이미지의 셀영역(cell area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들 중 누적 히스토그램의 90% 이내 범위에 해당하는 화소값을 대상으로 계산하여 이상값(outlier)에 의한 영향을 최소화시킨다.The cell threshold Ta is calculated by using a pixel value corresponding to a range within 90% of a cumulative histogram among pixel values of the difference image corresponding to a cell area coordinate value of the edge image. Minimize the effects of outliers.
또한, 상기 셀임계값(Ta)은, 상기 에지이미지의 셀영역(cell area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값 전체의 최대 및 최소를 고려하여 상수값을 더 구하고, 이 상수값을 상기 표준편차에 곱한 후, 상기 평균에 합산한 합산값을 포함한다.In addition, the cell threshold value Ta is further determined by considering a maximum value and a minimum value of all pixel values of the difference image corresponding to a cell area coordinate value of the edge image, and calculating the constant value. After multiplying the standard deviation, the sum is added to the mean.
그리고 상기 에지임계값(Te)은, 상기 에지이미지의 에지영역(edge area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값 전체에 대한 평균과 표준편차를 구하고, 상기 평균과 표준편차를 합산한 값을 포함한다.The edge threshold Te is a value obtained by calculating an average and a standard deviation of all pixel values of the difference image corresponding to an edge area coordinate value of the edge image, and adding the average and the standard deviation. It includes.
또한, 상기 에지임계값(Te)은, 상기 에지이미지의 에지영역(edge area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들 중 누적 히스토그램의 90% 이내 범위에 해당하는 에지영역(edge area)의 화소값을 대상으로 계산하여 이상값(outlier)에 의한 영향을 최소화시킨다.In addition, the edge threshold Te is an edge area corresponding to a range within 90% of a cumulative histogram among pixel values of the difference image corresponding to an edge area coordinate value of the edge image. By calculating the pixel value of the target to minimize the influence of the outlier (outlier).
그리고 상기 에지임계값(Te)은, 상기 에지이미지의 에지영역(edge area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값 전체의 최대 및 최소를 고려하여 상수값을 더 구하고, 이 상수값을 상기 표준편차에 곱한 후, 상기 평균에 합산한 합산값을 포함한다.The edge threshold Te further obtains a constant value in consideration of the maximum and minimum of all pixel values of the difference image corresponding to an edge area coordinate value of the edge image, and calculates the constant value. After multiplying the standard deviation, the sum is added to the mean.
또한, 상기 화소값은 절대값으로 치환된다.
In addition, the pixel value is replaced with an absolute value.
상기한 바와 같이, 본 발명에 의한 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법에 의하면, 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)으로 구분되어 각 화소값이 각 임계값을 통해 결합 여부가 결정됨에 따라 상호 간섭받지 않은 상태로 결함을 용이하게 결정할 수 있고, 이에 따라 결함 검출률이 증가되어 작업의 효율을 향상시킴은 물론, 제품의 품질을 향상시킬 수 있게 하는 매우 유용하고 효과적인 발명이다.
As described above, according to the semiconductor wafer defect inspection method according to the present invention, it is divided into a cell area (edge area) and edge area (edge area), each pixel value is determined according to whether or not to combine through each threshold value It is a very useful and effective invention that can easily determine defects in an uninterrupted state, thereby increasing the defect detection rate to improve work efficiency as well as to improve product quality.
도 1은 종래 결함 검사하는 방법을 도시한 도면이고,
도 2는 종래 임계값을 적용하여 결함을 확인할 수 있는 그래프를 도시한 도면이며,
도 3은 본 발명에 따른 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법을 도시한 도면이고,
도 4는 본 발명에 따른 에지이미지 생성단계를 도시한 도면이며,
도 5는 본 발명에 따른 에지이미지 생성을 나타낸 도면이고,
도 6은 본 발명에 따른 셀임계값과 에지임계값을 함께 도시한 도면이며,
도 7은 본 발명에 따른 테스트 결과를 도시한 도면이다.1 is a view showing a conventional defect inspection method,
2 is a view showing a graph that can determine the defect by applying a conventional threshold,
3 is a view showing a wafer defect inspection method for a semiconductor according to the present invention,
4 is a view showing an edge image generation step according to the present invention,
5 is a diagram illustrating edge image generation according to the present invention;
6 is a diagram illustrating a cell threshold and an edge threshold according to the present invention.
7 illustrates a test result according to the present invention.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면을 참조하여 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.
또한, 본 실시 예는 본 발명의 권리범위를 한정하는 것은 아니고 단지 예시로 제시된 것이며, 그 기술적 요지를 이탈하지 않는 범위 내에서 다양한 변경이 가능하다.It should be noted that the present invention is not limited to the scope of the present invention but is only illustrative and various modifications are possible within the scope of the present invention.
도 3은 본 발명에 따른 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법을 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명에 따른 에지이미지 생성단계를 도시한 도면이며, 도 5는 본 발명에 따른 에지이미지 생성을 나타낸 도면이고, 도 6은 본 발명에 따른 셀임계값과 에지임계값을 함께 도시한 도면이며, 도 7은 본 발명에 따른 테스트 결과를 도시한 도면이다.3 is a view showing a wafer defect inspection method for a semiconductor according to the present invention, Figure 4 is a view showing an edge image generation step according to the present invention, Figure 5 is a view showing the edge image generation according to the
도면에서 도시한 바와 같이, 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법은 차이이미지 생성단계(S10)와 에지이미지 생성단계(S20), 셀영역 좌표값과 에지영역 좌표값을 얻는단계(S30), 셀임계값(Ta)을 결정하는 단계(S40) 및 에지임계값(Te)을 결정하는 단계(S50)로 구성된다.As shown in the drawing, the wafer defect inspection method for a semiconductor includes a difference image generation step (S10) and an edge image generation step (S20), a step of obtaining a cell region coordinate value and an edge region coordinate value (S30), and a cell threshold value ( Determining Ta) (S40) and determining the edge threshold Te (S50).
이러한 차이이미지의 셀영역(cell area)의 화소값과 에지영역(edge area)의 화소값을 각각 연산하여 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 별도로 검출하고 상기 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 통해 결함을 검출하게 된다.The cell threshold Ta and the edge threshold Te are separately detected by calculating the pixel value of the cell area and the pixel value of the edge area of the difference image, respectively, and the cell threshold Ta ) And the edge threshold Te to detect the defect.
먼저, 차이이미지 생성단계(S10)는 획득한 검사대상이미지(I)의 좌표로 표시되는 각 화소값[I(x,y)]에서 정상이미지(R)의 각 좌표에 대응하는 각 화소값[R(x,y)]을 감산하여 얻은 차이값을 통해 차이이미지(D)를 생성하게 된다.First, the difference image generating step S10 may be performed by setting each pixel value corresponding to each coordinate of the normal image R from each pixel value I (x, y) represented by the coordinates of the acquired inspection target image I. The difference image (D) is generated from the difference value obtained by subtracting R (x, y)].
여기서, 검사대상이미지(I)는 검사대상 웨이퍼 표면이미지를 말하고, 정상이미지(R)는 반도체 웨이퍼에서 정상웨이퍼 표면 이미지를 말한다.Here, the inspection target image I refers to the inspection surface of the wafer, and the normal image R refers to the normal wafer surface image of the semiconductor wafer.
이 정상웨이퍼 표면 이미지를 얻는 방법은 이미 여러 가지가 제시되어 있으며, 본 발명에서는 이들 방법 중 하나를 선택하여 얻는다.Various methods for obtaining the normal wafer surface image have already been proposed, and in the present invention, one of these methods is selected and obtained.
그리고 생성된 차이이미지(D)의 차이값은 D(x,y) = I(x,y) - R(x,y)의 수학식으로 결정된다.The difference value of the generated difference image D is determined by a formula of D (x, y) = I (x, y)-R (x, y).
일반적으로, 모든 이미지는 화소값을 포함하며, 이 화소값은 일 실시 예로, 흑백 이미지의 경우 0 ~ 255 범위 내에 존재하고, 칼라 이미지(RBG)의 경우 빨간색 0 ~ 255, 파란색 0 ~ 255, 녹색 0 ~ 255 범위 내에서 RBG가 상호 조합되어 존재한다.In general, all images include pixel values, which in one embodiment are in the range of 0 to 255 for black and white images, 0 to 255 red for color images (RBG), 0 to 255 blue, and green. RBGs are present in combination with each other within the range of 0 to 255.
이에 따라, 검사대상이미지(I)의 좌표로 표시되는 각 화소값에서 정상이미지(R)의 상기 좌표에 대응하는 각 화소값을 감산할 수 있는 것이다.Accordingly, each pixel value corresponding to the coordinates of the normal image R may be subtracted from each pixel value represented by the coordinates of the inspection subject image I.
본 발명에서의 화소값은 흑백 이미지나 칼라 이미지를 필요에 따라 모두를 적용할 수 있음은 당연하다.Naturally, the pixel values in the present invention can be applied to both black and white images and color images as necessary.
이하, 흑백 이미지와 칼라 이미지에 관계없이 화소값에 대해 설명하기로 한다.Hereinafter, the pixel value will be described regardless of the monochrome image and the color image.
이렇게 생성된 차이이미지(D)는 정상이미지(R)의 배경(정상적인 부분)과 노이즈(배경과 결함이 공존하는 부분) 및 결함이 혼재되어 있는 것으로, 배경을 기준으로 양(+)과 음(-)이 존재한다.The generated difference image (D) is a mixture of background (normal part), noise (part where background and defect coexist) and defect of normal image (R), and positive (+) and negative ( -) Exists.
물론, 화소값은 음(-)이 존재하지 않지만, 여기서 표시한 양과 음은 배경을 기준으로 정의된 수치인 것이다.
Of course, the pixel value does not have negative (-), but the positive and negative values shown here are numerical values defined based on the background.
그리고 에지이미지 생성단계(S20)는 정상이미지(R)의 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)을 구분하도록 재연산함에 따라 에지이미지를 생성하게 된다.In the edge image generation step S20, the edge image is generated by recalculating the cell area and the edge area of the normal image R. FIG.
여기서, 에지이미지는 이진화된 것으로, 차이이미지(D)와 각 좌표값을 대응시켜 차이이미지(D)의 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)을 명확하게 구분시키기 위함이다.Here, the edge image is binarized, and is intended to clearly distinguish the cell area and the edge area of the difference image D by matching the difference image D with each coordinate value.
이러한 에지이미지 생성단계(S20)는 도 4에서 도시한 바와 같이, 스무딩단계(S21)와 임계값(T)을 결정하는 단계(S22), 이진화이미지 생성단계(S23), 제1확장이미지를 생성하는 단계(S24), 제2확장이미지를 생성하는 단계(S25) 및 재연산 단계(S26)로 구성된다.In the edge image generation step S20, as illustrated in FIG. 4, a smoothing step S21 and a threshold value T are determined (S22), a binarized image generation step (S23), and a first extended image are generated. It consists of a step (S24) to generate a second extended image (S25) and a recalculation step (S26).
스무딩단계(S21)는 차이이미지(D)를 스무딩(smoothing)시키는 것이며, 이 스무딩(smoothing)시키는 방법은 이미 여러 가지가 제시되어 있으며, 본 발명에서는 이들 방법 중 하나를 선택하여 얻는다.Smoothing step (S21) is to smooth the difference image (D), a number of methods for smoothing (smoothing) has already been presented, the present invention is obtained by selecting one of these methods.
그리고 임계값(T)을 결정하는 단계(S22)는 스무딩된 차이이미지(D)의 화소값들을 연산하여 임계값(T)을 결정하게 된다.In operation S22, the threshold T is determined by calculating pixel values of the smoothed difference image D.
이진화이미지 생성단계(S23)는 임계값(T)보다 높은 화소값은 1로 대치하고, 임계값(T)보다 낮은 화소값은 0으로 대치하여 이진화시킴에 따라 이진화이미지 생성하게 된다.In the binarization image generating step S23, the binarized image is generated by replacing the pixel value higher than the threshold value T with 1 and replacing the pixel value lower than the threshold value T with 0.
제1확장이미지를 생성하는 단계(S24)는 이진화이미지의 화소값 0과 화소값 1이 접하는 좌표열 중 화소값 0을 1로 대치하여 1의 좌표열이 확장된 제1확장이미지를 생성한다.In operation S24, the first extended image is generated by replacing the
그리고 제2확장이미지를 생성하는 단계(S25)는 이진화이미지의 화소값 0과 화소값 1이 접하는 좌표열 중 화소값 1을 0으로 대치하여 0의 좌표열이 확장된 제2확장이미지를 생성한다.In operation S25, the second extended image is generated by replacing the pixel value 1 with 0 in the coordinate string where the
재연산 단계(S26)는 제1확장이미지와 제2확장이미지를 배타논리합(exclusive OR)으로 연산하여 셀영역(cell area) 좌표값과 에지영역(edge area) 좌표값의 경계를 형성하는 좌표열을 갖는 에지이미지를 생성하게 된다.The recalculation step (S26) calculates the first extended image and the second extended image by an exclusive OR to form a boundary of a cell area coordinate value and an edge area coordinate value. It will generate an edge image with.
이러한 에지이미지 생성단계(S20)에 의한 에지이미지 생성과정은 도 5에서 각 단계별로 도시하였다.
The edge image generation process by the edge image generation step (S20) is shown in each step in FIG.
그리고 셀영역 좌표값과 에지영역 좌표값을 얻는단계(S30)는 에지이미지에서 셀영역(cell area)에 해당되는 셀영역 좌표값과 에지영역(edge area)에 해당되는 에지영역 좌표값을 얻게 된다.In operation S30, the cell area coordinate value and the edge area coordinate value are obtained from the edge image, and the cell area coordinate value corresponding to the cell area and the edge area coordinate value corresponding to the edge area are obtained. .
셀임계값(Ta)을 결정하는 단계(S40)는 차이이미지(D)에서 셀영역 좌표값에 해당되는 차이이미지(D)의 각 화소값을 연산하여 셀임계값(Ta)을 결정하게 된다.In the step S40 of determining the cell threshold value Ta, the cell threshold value Ta is determined by calculating each pixel value of the difference image D corresponding to the cell area coordinate value in the difference image D.
또한 에지임계값(Te)을 결정하는 단계(S50)는 차이이미지(D)에서 에지영역 좌표값에 해당되는 차이이미지(D)의 각 화소값을 연산하여 에지임계값(Te)을 결정하게 된다.In operation S50, the edge threshold Te may be determined by calculating each pixel value of the difference image D corresponding to the edge region coordinates in the difference image D. .
이러한 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)은 차이이미지(D)의 각 해당 화소값 전체에 대한 평균(Ma, Me)과 표준편차(Sa, Se)를 구하고, 평균(Ma, Me)과 표준편차(Sa, Se)를 합산한 값을 포함한다.The cell threshold Ta and the edge threshold Te are obtained as the averages Ma and Me and the standard deviations Sa and Se for all corresponding pixel values of the difference image D, and the averages Ma and Me. ) And the standard deviation (Sa, Se) are included.
그리고 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)은 누적 히스토그램의 90% 이내 범위에 해당하는 각각의 화소값을 대상으로 계산하여 이상값(outlier)에 의한 영향을 최소화시킨다.The cell threshold Ta and the edge threshold Te are calculated for each pixel value within 90% of the cumulative histogram to minimize the influence of the outlier.
또한 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)은 차이이미지의 각 해당 화소값 전체의 최대 및 최소를 고려하여 상수값(αa, αe)을 더 구하고, 이 상수값(αa, αe)을 표준편차(Sa, Se)에 곱한 후, 평균(Ma, Me)에 합산한 합산값을 포함한다.
Further, the cell threshold Ta and the edge threshold Te further obtain constant values αa and αe in consideration of the maximum and minimum of all corresponding pixel values of the difference image, and calculate the constant values αa and αe. After multiplying the standard deviations (Sa, Se), the sum is added to the average (Ma, Me).
다시 말해, 셀임계값(Ta)은 차이이미지의 셀영역(cell area) 화소값들의 평균(Ma)과 표준편차(Sa)를 구하여 합산하되, 셀영역(cell area) 화소값 전체의 최대 및 최소를 고려하여 상수값(αa)을 더 구하고, 표준편차(Sa)에 곱한 후, 평균(Ma)에 합산한 합산값을 포함하는 것이다.In other words, the cell threshold Ta is summed by calculating the average Ma and the standard deviation Sa of the pixel values of the cell area of the difference image, and the maximum and the minimum of all the cell area pixel values. In consideration of the above, the constant value αa is further obtained, multiplied by the standard deviation Sa, and then included in the sum value added to the mean Ma.
이에 따라, 셀임계값(Ta)은 평균(Ma) + {상수값(αa)×표준편차(Sa)}를 포함하는 것으로,Accordingly, the cell threshold value Ta includes the average Ma + {constant value αa × standard deviation Sa),
Ta = Ma + (αa×Sa)의 수학식으로 표시된다.
It is represented by the formula of Ta = Ma + (? A × Sa).
또한 에지임계값(Te)은 차이이미지의 에지영역(edge area) 화소값들의 평균(Me)과 표준편차(Se)를 구하여 합산하되, 에지영역(edge area) 화소값 전체의 최대 및 최소를 고려하여 상수값(αe)을 더 구하고, 표준편차(Se)에 곱한 후, 평균(Me)에 합산한 합산값을 포함하는 것이다.In addition, the edge threshold Te is calculated by summing the average Me and the standard deviation Se of the edge area pixel values of the difference image, taking into account the maximum and minimum of the entire edge area pixel values. The constant value αe is further obtained, multiplied by the standard deviation Se, and the summed value is added to the mean Me.
이에 따라, 에지임계값(Te)은 평균(Me) + {상수값(αe)×표준편차(Se)}를 포함하는 것으로,Accordingly, the edge threshold Te includes an average Me + {constant value αe × standard deviation Se).
Te = Me + (αe×Se)의 수학식으로 표시된다.
It is represented by the formula of Te = Me + (? E × Se).
여기서, 상수값(αa, αe)은 수학식Here, the constant values αa and αe are represented by the equation
이와 같이 결정된 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 통해 셀영역 결함결정 단계(S60)와 에지영역 결함결정 단계(S70)가 더 구성되며, 도 6에서 도시한 바와 같다.The cell region defect determination step S60 and the edge region defect determination step S70 are further configured through the cell threshold Ta and the edge threshold Te determined as described above, as shown in FIG. 6.
셀영역 결함결정 단계(S60)는 차이이미지에서 셀영역(cell area)의 화소값들과 셀임계값(Ta)을 비교하여 셀영역(cell area)의 화소값들 중에 셀임계값(Ta)보다 큰값을 갖는 화소값은 결함으로 검출하게 된다.The cell area defect determination step S60 compares the pixel values of the cell area and the cell threshold value Ta in the difference image, and compares the cell threshold value Ta among the pixel values of the cell area. Pixel values with large values are detected as defects.
그리고 에지영역 결함결정 단계(S70)는 차이이미지에서 에지영역(edge area)의 화소값들과 에지임계값(Te)을 비교하여 에지영역(edge area)의 화소값들 중에 에지임계값(Te)보다 큰값을 갖는 화소값은 결함으로 검출하게 된다.
In the edge region defect determination step S70, the edge threshold Te among the pixel values of the edge area is compared by comparing the pixel values of the edge area and the edge threshold value Te in the difference image. Pixel values with larger values are detected as defects.
여기서 셀영역(cell area)의 화소값과 에지영역(edge area)의 화소값은 절대값으로 환산하여 계산하는 것이 바람직하다.The pixel value of the cell area and the pixel value of the edge area are preferably calculated in terms of absolute values.
이는, 각 이미지의 화소값이 0 ~ 255의 범위에서 존재함에 따라 실제 음(-)이란 존재하지 않기 때문이며, 웨이퍼 표면의 배경(정상적인 부분)이 되는 화소값을 기준으로 양과 음이 수치적으로만 존재함에 따라 각 화소값을 절대값으로 치환하는 것이다.
This is because the actual negative value does not exist as the pixel value of each image is in the range of 0 to 255. If present, each pixel value is replaced with an absolute value.
이러한 셀영역 결함결정 단계(S60)와 에지영역 결함결정 단계(S70)에 의해 웨이퍼 표면에 대한 결함을 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)으로 구분하여 상호 간섭받지 않은 상태로 정밀하게 분리함에 따라 종래 상호 간섭에 의해 결함임에도 검출되는 않는 오류를 방지할 수 있으며, 이에 따라 제품의 품질을 향상시킬 수 있다.
By the cell region defect determination step (S60) and the edge region defect determination step (S70), the defects on the wafer surface are divided into cell areas and edge areas so as not to interfere with each other precisely. By separating, it is possible to prevent errors that are not detected by defects due to conventional mutual interference, thereby improving the quality of the product.
일 실시 예로, 웨이퍼 표면 검사 결과를 도 7에서 도시하였다.In one embodiment, the wafer surface inspection results are shown in FIG. 7.
총 72개의 샘플 이미지를 이용하여 종래와 본 발명으로 구분하였으며, 종래의 경우, 43개의 정상이미지와 29개의 결함이미지를 결정하였다.A total of 72 sample images were used to classify the conventional and the present invention. In the conventional case, 43 normal images and 29 defect images were determined.
반면에, 본 발명의 경우, 40개의 정상이미지와 32개의 결함이미지를 결정하여 종래보다 많은 결함을 결정함을 알 수 있으며, 정밀한 검사가 이루어짐을 알 수 있다.On the other hand, in the case of the present invention, it can be seen that by determining the 40 normal images and 32 defect images to determine more defects than the prior art, the precise inspection is made.
이러한 테스트에 의해 본 발명이 종래보다 3개의 결함이미지를 더 검출한 것을 알 수 있어 정밀도가 향상됨을 증명하는 것입니다.
These tests show that the present invention has detected three more defect images than the conventional ones, which proves the accuracy is improved.
R : 정상이미지 I : 검사대상이미지
D : 차이이미지 Ta : 셀임계값
Te : 에지임계값 Ma, Me : 평균
Sa, Se : 표준편차 αa, αe : 상수값R: Normal image I: Target image
D: Difference image Ta: Cell threshold
Te: Edge threshold Ma, Me: Average
Sa, Se: Standard deviation αa, αe: Constant value
Claims (10)
획득한 검사대상이미지의 좌표로 표시되는 각 화소값에서 정상이미지의 상기 각 좌표에 대응하는 각 화소값을 감산하여 얻은 차이값을 통해 차이이미지를 생성하는 차이이미지 생성단계;
상기 정상이미지의 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)을 구분하도록 재연산된 에지이미지 생성단계;
상기 에지이미지에서 셀영역(cell area)에 해당되는 셀영역 좌표값과 에지영역(edge area)에 해당되는 에지영역 좌표값을 얻는단계;
상기 차이이미지에서 상기 셀영역 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 각 화소값을 연산하여 셀임계값(Ta)을 결정하는 단계;
상기 차이이미지에서 상기 에지영역 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 각 화소값을 연산하여 에지임계값(Te)을 결정하는 단계;를 포함하여 이루어져,
상기 에지이미지로부터 셀영역 좌표값과 에지영역 좌표값을 산출하고 상기 산출된 좌표값을 차이이미지에 적용하여 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 별도로 산출한 다음 상기 셀임계값(Ta)과 에지임계값(Te)을 통해 결함을 산출하는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결함 검사방법.
In a method of detecting a defect by comparing a normal wafer surface image (hereinafter referred to as a 'normal image') and the inspection target wafer surface image (hereinafter referred to as an "test image") in the semiconductor wafer,
A difference image generation step of generating a difference image through a difference value obtained by subtracting each pixel value corresponding to each coordinate of the normal image from each pixel value represented by the obtained coordinates of the inspection target image;
An edge image generation step recalculated to distinguish a cell area and an edge area of the normal image;
Obtaining a cell area coordinate value corresponding to a cell area and an edge area coordinate value corresponding to an edge area in the edge image;
Determining a cell threshold value Ta by calculating each pixel value of the difference image corresponding to the cell region coordinate value in the difference image;
And determining an edge threshold value (Te) by calculating each pixel value of the difference image corresponding to the edge region coordinate value in the difference image.
The cell threshold value and the edge threshold value are calculated from the edge image, and the cell threshold value Ta and the edge threshold value Te are separately calculated by applying the calculated coordinate values to the difference image, and then the cell threshold value ( A defect inspection method for a semiconductor, characterized in that the defect is calculated through Ta) and the edge threshold Te.
상기 정상이미지를 스무딩시키는 스무딩단계;
스무딩된 정상이미지의 화소값들을 연산하여 임계값(T)을 결정하는 단계;
상기 임계값(T)보다 높은 화소값은 1로 대치하고, 임계값(T)보다 낮은 화소값은 0으로 대치하여 이진화시키는 이진화이미지 생성단계;
상기 이진화이미지의 화소값 0과 화소값 1이 접하는 좌표열 중 화소값 0을 1로 대치하여 1의 좌표열이 확장된 제1확장이미지를 생성하는 단계;
상기 이진화이미지의 화소값 0과 화소값 1이 접하는 좌표열 중 화소값 1을 0으로 대치하여 0의 좌표열이 확장된 제2확장이미지를 생성하는 단계;
상기 제1확장이미지와 제2확장이미지를 배타논리합(exclusive OR)으로 연산하여 셀영역(cell area)과 에지영역(edge area)의 경계를 표시하는 좌표열을 갖는 에지이미지를 생성하는 재연산 단계;를 포함하여 이루어지는 반도체용 웨이퍼 결함 검사방법.
The method of claim 1, wherein the edge image generating step,
A smoothing step of smoothing the normal image;
Calculating a threshold value T by calculating pixel values of the smoothed normal image;
Generating a binarized image by replacing the pixel value higher than the threshold value T with 1 and replacing the pixel value lower than the threshold value T with 0 to binarize the pixel value;
Generating a first extended image in which a coordinate column of 1 is expanded by replacing the pixel value 0 with 1 among coordinate coordinates where the pixel value 0 and the pixel value 1 of the binarized image are in contact with each other;
Generating a second extended image in which a coordinate column of 0 is expanded by replacing the pixel value 1 with 0 among coordinate coordinates where the pixel value 0 and the pixel value 1 of the binarized image are in contact with each other;
Recalculating the first extended image and the second extended image by an exclusive OR to generate an edge image having a coordinate column indicating a boundary between a cell area and an edge area; Wafer defect inspection method for a semiconductor comprising a.
상기 에지이미지의 셀영역(cell area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들과 상기 셀임계값(Ta)을 비교하여 셀영역(cell area)의 화소값들 중에 셀임계값(Ta)보다 절대치가 큰값을 갖는 화소값은 결함으로 결정하는 셀영역 결함결정 단계;
상기 에지이미지의 에지영역(edge area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들과 상기 에지임계값(Te)을 비교하여 에지영역(edge area)의 화소값들 중에 에지임계값(Te)보다 절대치가 큰값을 갖는 화소값은 결함으로 결정하는 에지영역 결함결정 단계;를 더 포함하여 결함을 검출하는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법.
The method of claim 1,
The cell threshold value Ta among the pixel values of the cell area is compared by comparing pixel values of the difference image corresponding to the cell area coordinate values of the edge image with the cell threshold value Ta. A cell region defect determination step of determining a pixel value having a larger absolute value as a defect;
The edge threshold Te among the pixel values of the edge area is compared by comparing the pixel values of the difference image corresponding to the edge area coordinate values of the edge image with the edge threshold Te. And an edge region defect determination step of determining a pixel value having a larger absolute value as a defect, wherein the defect is detected.
상기 에지이미지의 셀영역(cell area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들에 대한 평균과 표준편차를 구하고, 상기 평균과 표준편차를 합산한 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결함 검사방법.
The method of claim 1, wherein the cell threshold Ta is
And obtaining a mean and standard deviation of pixel values of the difference image corresponding to a cell area coordinate value of the edge image, and adding the mean and the standard deviation to each other. How to check for defects.
상기 에지이미지의 셀영역(cell area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들 중 누적 히스토그램의 90% 이내 범위에 해당하는 화소값을 대상으로 계산하여 이상값(outlier)에 의한 영향을 최소화시키는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결함 검사방법.
The method of claim 4, wherein the cell threshold Ta is
Minimize the influence of outliers by calculating pixel values within 90% of the cumulative histogram among the pixel values of the difference image corresponding to the cell area coordinate values of the edge image. The wafer defect inspection method for semiconductors characterized by the above-mentioned.
상기 에지이미지의 셀영역(cell area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값 전체의 최대 및 최소를 고려하여 상수값을 더 구하고, 상기 상수값을 상기 표준편차에 곱한 후, 상기 평균에 합산한 합산값을 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법.
The method of claim 4, wherein the cell threshold Ta is
A constant value is further obtained by considering the maximum and minimum of all pixel values of the difference image corresponding to the cell area coordinate value of the edge image, multiplying the constant value by the standard deviation, and then adding the average value. A wafer defect inspection method for semiconductors comprising a summation value.
상기 에지이미지의 에지영역(edge area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값 전체에 대한 평균과 표준편차를 구하고, 상기 평균과 표준편차를 합산한 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법.
The method of claim 1, wherein the edge threshold Te is
And obtaining a mean and standard deviation of all pixel values of the difference image corresponding to coordinate values of the edge area of the edge image, and adding the average and standard deviation to each other. Defect Checking Method.
상기 에지이미지의 에지영역(edge area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값들 중 누적 히스토그램의 90% 이내 범위에 해당하는 에지영역(edge area)의 화소값을 대상으로 계산하여 이상값(outlier)에 의한 영향을 최소화시키는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법.
The method of claim 7, wherein the edge threshold Te is
Among the pixel values of the difference image corresponding to the edge area coordinate value of the edge image, a pixel value of an edge area corresponding to a range within 90% of a cumulative histogram is calculated for the target value. Wafer defect inspection method for a semiconductor, characterized in that to minimize the effect caused by (outlier).
상기 에지이미지의 에지영역(edge area) 좌표값에 해당되는 상기 차이이미지의 화소값 전체의 최대 및 최소를 고려하여 상수값을 더 구하고, 상기 상수값을 상기 표준편차에 곱한 후, 상기 평균에 합산한 합산값을 포함하는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결점 검사방법.
The method of claim 7, wherein the edge threshold Te is
A constant value is further obtained by considering the maximum and minimum of all pixel values of the difference image corresponding to an edge area coordinate value of the edge image, multiplying the constant value by the standard deviation, and then adding the average value. A wafer defect inspection method for semiconductors comprising a summation value.
상기 화소값은 절대값으로 치환되는 것을 특징으로 하는 반도체용 웨이퍼 결함 검사방법.The method of claim 1,
And the pixel value is replaced with an absolute value.
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| WO2022225545A1 (en) * | 2021-04-19 | 2022-10-27 | Kla Corporation | Edge profile inspection for delamination defects |
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