KR101604789B1 - 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법 - Google Patents

오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법 Download PDF

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Abstract

오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법이 개시된다. 상기 방법은 (a) 광학적 오버레이 계측장비에서, 렌즈를 통해 오버레이 마크 인식 시에, 상기 오버레이 마크가 존재하는 영역에서 일정크기의 이미지를 획득하여 제1이미지로 결정하는 단계; (b) 상기 제1 이미지를 변환시켜 제2 이미지를 생성하는 단계; (c) 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 특성값을 비교하여 비교값을 산출하는 단계; (d) 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 유사도를 판단하기 위해 상기 비교값이 일정기준범위 내에 있는지 확인하는 단계; (e) 상기 비교값이 일정기준범위 내에 있으면, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하고, 상기 제1 이미지의 중심점을 결정하는 단계; 및 (f) 상기 제1 이미지의 중심점을 상기 오버레이 마크의 중심점으로 결정하는 단계를 포함한다.

Description

오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법{Method for finding center position of overlay mark image}
본 발명은 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 반도체 디바이스 제조시 형성된 복수의 박막 층을 오버레이 마크(overlay mark)를 사용하여 광학 오버레이(optical overlay) 계측장비에서 정밀하게 검사 영역의 광학 오버레이 타겟(optical overlay target)들의 0° 이미지와 180° 회전된 이미지의 대칭(symmetry) 특성을 사용하여 정밀하게 타겟 위치(target position)의 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는, 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법에 관한 것이다.
반도체 공정은 단결정 상장, 규소봉 절단, 웨이퍼 표면 연마, CAD 회로 설계, 마스크 제작, 고온(800~1200℃)에서 산소를 실리콘 웨이퍼 표면과 화학 반응시켜 얇고 균일한 실리콘 산화막(SiO2)을 형성하는 산화공정, 감광액(Photo Resist) 도포, 노광 공정, 현상 공정, 식각 공정, 이온 주입, 화학 기상 증착, 금속 배선, 웨이퍼 뒷면 연마, 웨이퍼 절단, 칩 자동 선별, 금선 연결 선형 후 최종 검사 공정으로 이루어진다.
반도체 제조 공정에서는 웨이퍼 표면에 감광막(Photo Resist)을 형성하고, 스텝퍼(stepper)를 사용한 노광 공정에서 레티클(reticle) 상의 웨이퍼 표면 상의 감광막에 전사하고, 노광 공정이 완료된 감광막을 현상한다. 이후 현상된 감광막을 식각 마스크를 사용하여 웨이퍼 표면을 식각하는 포토리소그래피(Photolithography, 사진석판술) 공정에 의해 웨이퍼 표면에 회로 패턴을 형성하고, 상기 포토리소그래피 공정을 반복하여 웨이퍼 표면에 회로 패턴을 갖는 다층 막을 형성하여 반도체 소자가 제조된다.
선행기술 등록특허 10-0689709의 반도체 소자의 오버레이 마크 및 그 오버레이 마크를 포함한 반도체 소자를 참조하면, 반도체 제조 공정에서 반도체 기판에 미세 패턴을 형성하기 위해 수행되는 노광 공정은 반도체 기판 상에 포토 레지스트(Photo-Resist, PR)를 도포하는 단계; 포토 레지스트(PR)가 도포된 반도체 기판에 열을 가하는 베이크 단계; 마스크에 형성된 패턴을 반도체 기판 표면에 패턴을 일치시킨 후, 빛을 부분적으로 투과시켜 해당 부위의 포토 레지스트(PR)를 노광하는 단계; 노광 공정 후, 현상액을 분사하여 노광시 빛이 투과된 부분 또는 빛이 투과되지 않은 부분을 화학 작용에 의해 제거하는 단계; 및 반도체 기판에 패턴을 형성한 다음 정렬 상태를 측정하고 결함을 검사하는 단계를 포함한다.
도 1은 그레이팅 타겟과 BiB 타겟의 오버레이 측정을 위한 현재 키 타입을 도시한 사진이다.
반도체 칩을 웨이퍼 상에 만들기 위해 상부 박막층과 하부 박막층의 수직 정렬도를 오버레이(overlay)라고 하며, 광학 오버레이 계측 장치는 오버레이 키(overlay key)를 사용하여 반도체 기판 상에 형성된 패턴과 현재 공정에서 형성된 패턴의 정렬 상태를 검사하여 미세 불량을 검출하고 반도체 공정상 불량을 검출한다.
도 1의 그레이팅 타겟(Grating Target)과 BiB 타겟(BiB Target)에서 볼 수 있듯이 광학적인 오버레이 타겟(optical overlay target)들의 현재 키 타입은 0° 이미지와 180° 회전된 이미지의 대칭(symmetry) 특성을 가지고 있다.
반도체 기판의 미세 패턴들의 정렬 상태를 측정하고 검사하는 오버레이 공정은 반도체 기판 상에 다층 레이어로 구성된 3개 이상의 복수의 박막층에 형성된 하부 박막층 패턴과 상부 박막층 패턴이 정확하게 정렬되었는지 확인하기 위해 오버레이 마크(overlay mark)를 사용하며, 상부 박막층과 하부 박막층의 정렬 상태를 확인한다.
광학 오버레이 측정 계측 장비는 반도체 공정에서 초고정밀 측정으로 여러 층으로 쌓인 반도체 기판 상에 다층 레이어로 구성된 복수의 박막층에 형성된 하부 박막층 패턴과 상부 박막층 패턴이 정확하게 정렬되었는지 오버레이 마크를 사용하여 회로 패턴이 잘 정렬됐는지 측정한다.
그러나, 반도체 소자 제조시, 반도체 기판 상에 다층 레이어로 구성된 복수의 박막층에 각 레이어마다 표시되는 오버레이 마크의 미스 얼라인(mis-align)에 의해 불량을 발생하게 되는 문제점이 있다.
특허등록번호 10-0689709
상기 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 반도체 디바이스 제조시 형성된 복수 개의 박막 층을 오버레이 마크(overlay mark)를 사용하여 광학 오버레이(optical overlay) 계측장비에서 검사 영역의 광학 오버레이 타겟(optical overlay target)들의 0° 이미지와 180° 회전된 이미지의 대칭(symmetry) 특성을 사용하여 정밀하게 타겟 위치(target position)의 오버레이 타겟 이미지의 중심점을 찾고, 오버레이 마크에 따라 정확하게 정렬하여 초고정밀 측정이 요구되는 웨이퍼(wafer) 패턴 오정렬 검사함으로써 미스 얼라인(mis-align)에 의한 불량을 방지하기 위한, 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적을 달성하기 위해, 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법은 (a) 광학적 오버레이 계측장비에서, 렌즈를 통해 오버레이 마크 인식 시에, 상기 오버레이 마크가 존재하는 영역에서 일정크기의 이미지를 획득하여 제1이미지로 결정하는 단계; (b) 상기 제1 이미지를 변환시켜 제2 이미지를 생성하는 단계; (c) 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 특성값을 비교하여 비교값을 산출하는 단계; (d) 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 유사도를 판단하기 위해 상기 비교값이 일정기준범위 내에 있는지 확인하는 단계; (e) 상기 비교값이 일정기준범위 내에 있으면, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하고, 상기 제1 이미지의 중심점을 결정하는 단계; 및 (f) 상기 제1 이미지의 중심점을 상기 오버레이 마크의 중심점으로 결정하는 단계를 포함한다.
상기 (a) 단계에서, 상기 오버레이 마크는 상기 오버레이 마크의 중심점을 기준으로 원래의 이미지와 180° 회전시켰을 때 이미지가 동일한 좌우 대칭 이미지이다.
상기 단계 (b)에서, 상기 제2 이미지는 상기 제1 이미지를 180°회전한 이미지이다.
상기 (a) 단계에서 상기 광학 오버레이 계측장비는 검사 영역의 윈도우 사이즈를 결정하고, 이미지의 그레이 영상 모델, RGB 색상모델 또는 색상(Hue, H), 채도(Saturation, S), 명도(Intensity, I)를 혼합하여 색을 나타내는 HSI 색상모델 중 어느 하나의 영상 모델을 선택한다.
상기 단계 (c)에서, 상기 특성값은 상기 제1 및 제2 이미지가 흑백 이미지의 경우 각 픽셀의 밝기(I) 값 또는 히스토그램에서 각 픽셀의 화소값 중 어느 하나의 값을 사용하고, 상기 제1 및 제2 이미지가 컬러 이미지의 경우 R값, G값, B값 또는 H값, S값, I값을 사용한다.
상기 비교값은 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 화소값과 위치 좌표에 대응하는 제2 이미지의 각 픽셀의 화소값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값이 되며, 상기 비교값이 일정기준범위 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하며,
컬러 이미지의 RGB 색상 모델의 경우, 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 R값,G값,B값과 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 R값,G값,B값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값이 되며, 상기 비교값이 일정기준범위 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하고,
컬러이미지의 HSI 색상 모델의 경우, 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 H값,S값,I값과 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 H값,S값,I값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값이 되며, 상기 비교값이 일정기준범위 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단한다.
상기 (e) 단계에서 상기 제1 및 제2 이미지의 유사도가 동일하지 않다고 판단되면, 현재 타겟 위치로부터 다시 새로운 타겟 위치로 포커싱을 이동하여 새로운 타겟 위치에서 다시 이미지 영역을 스캔하여 획득한 새로운 제1 이미지와 새로운 제2 이미지의 특성값에 따라 계산된 비교값이 일정기준범위 이내로 동일하게 될 때까지 반복 실행하여 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는다.
상기 단계 (d)는 (d1) m x n 크기의 제1 이미지 및 m x n 크기의 제2 이미지가 X축이 1~n, Y축이 1~m으로 된 좌표들의 각 픽셀의 화소값 P(m,n)(P는 각 픽셀의 화소값, m,n은 각각 1 이상의 자연수), 컬러 이미지의 경우 각 픽셀의 R값, G값, B값 또는 또는 각 픽셀의 H값, S값, I값을 측정하는 단계; (d2) 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 각각의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 특성값들의 차이의 절대치를 합산 값을 전체 픽셀수로 나눈 평균값 및 표준 오차를 비교하는 단계; 및 (d3) 상기 특성값과 관련된 평균값 및 표준 오차를 나타내는 비교값이 일정기준범위 이내의 조건을 만족하면 제1 이미지 및 제2 이미지가 동일하다고 유사도를 판단하는 단계를 포함한다.
상기 특성값으로 히스토그램을 사용하는 경우, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 히스토그램에서 특성값으로 사용된 각 좌표의 픽셀당 화소값과 빈도수에 따라 계산된 히스토그램 평활화된 영상을 임계치로 구분하여 각각 생성된 이진화된 제1 이미지 및 이진화된 제2 이미지의 평균, 분산, 표준편차, 표준 오차를 서로 비교하여 평균과 표준오차가 일정기준범위 내에 존재하면 동일한 이미지의 유사도를 판단한다.
상기 이진화된 제1 이미지 및 상기 이진화된 제2 이미지의 평균, 분산, 표준편차, 표준 오차를 서로 비교하여 평균과 표준오차 범위가 일정기준범위를 초과하면 상기 제1 및 제2 이미지의 유사도가 동일하지 않다고 판단되면, 현재 타겟 위치로부터 다시 새로운 타겟 위치로 포커싱을 이동하여 새로운 타겟 위치에서 다시 이미지 영역을 스캔하여 다시 획득한 새로운 제1 이미지(오버레이 타겟의 0° 이미지)와 새로운 제2 이미지(오버레이 타겟의 0° 이미지를 180° 회전한 이미지)의 특성값에 따라 산출된 비교값을 비교하도록 새로운 타겟 위치의 새로운 제1 이미지와 새로운 제2 이미지가 동일하게 될 때까지 반복 실행하여 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는다.
상기 단계 (f)는 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 유사도가 동일하다고 판단되면, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 좌우 대칭되는 위치에서 기준 좌표를 기준으로 상기 제1 이미지의 위치 벡터의 x축 길이와 y축의 길이의 산술 평균 값을 계산하여 오버레이 타겟 이미지의 중심점을 결정한다.
본 발명에 따른 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법은 반도체 디바이스 제조시 형성된 복수 개의 박막 층을 오버레이 마크(overlay mark)를 사용하여 광학 오버레이(optical overlay) 계측장비에서 검사 영역의 오버레이 마크가 중심점에 위치하도록 광학 오버레이 타겟(optical overlay target)들의 0° 이미지와 180° 회전된 이미지의 대칭(symmetry) 특성을 사용하여 정밀하게 타겟 위치(target position)의 오버레이 타겟 이미지의 중심점을 찾고, 오버레이 마크에 따라 상부 박막층과 하부 박막층의 오정렬을 검사하여 미스 얼라인에 의한 제품 불량 확인이 가능하게 된다.
또한, 본 발명은 반도체 오버레이 계측 장비를 사용하여 오버레이 타겟 이미지의 중심점을 정확하게 찾고, 오버레이 타겟에 따라 상부 박막층과 하부 박막층의 웨이퍼(wafer) 패턴 오정렬 검사함으로써 반도체 웨이퍼 상에 형성된 패턴과 현재 공정에서 형성된 패턴과의 정렬상태를 검사하여 미스 얼라인(mis-align)에 의한 불량을 방지하는 효과가 있다.
도 1은 그레이팅 타겟과 BiB 타겟의 오버레이 측정을 위한 현재 키 타입을 도시한 사진이다.
도 2는 본 발명에 따른 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position) 찾기의 개념을 도시한 사진이다.
도 3은 대칭(symmetry) 구조의 광학적인 오버레이 마크들의 0° 이미지와 180° 회전된 이미지가 대칭(symmetry) 특성을 나타낸 사진이다.
도 4는 광학 오버레이(optical overlay) 계측장비에서 검사 영역의 오버레이 마크가 중심점에 위치하도록 광학 오버레이 마크(optical overlay mark) 이미지의 대칭(symmetry) 특성을 사용하여 위치 벡터를 구하고, 오버레이 타겟의 0° 이미지와 180° 회전된 이미지를 비교하여 그 차이가 0이 되는 타겟 위치를 찾도록 반복 실행하여 타겟 위치의 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position)을 찾는 과정을 나타낸 사진이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법을 설명한 순서도이다.
본 발명의 목적, 특징, 장점들은 첨부한 도면들을 참조하여 상세한 설명과 바람직한 실시예로부터 더욱 명백해질 것이다. 본 명세서의 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 부여한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명에 따른 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position) 찾기의 개념을 도시한 사진이다.
광학 오버레이 마크는 0° 이미지와 180° 회전된 이미지가 대칭 특성으로 제작되며, 즉 광학 오버레이 마크(optical overlay target)는 0° 이미지와 180° 회전된 이미지의 대칭(symmetry) 특성을 가지고 있다. 광학 오버레이 계측 장비에서, 테이블에 놓여진 웨이퍼의 검사 영역으로써 일정 크기(예, 윈도우 사이즈, 20 x 20㎛)를 설정하고 타겟 위치의 오버레이 타겟 이미지 영역을 스캔하면서(Image area scan) 분석하여 고속 이미지 프로세싱 기술을 사용하여 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position)을 찾는다.
도 3은 대칭(symmetry) 구조의 광학적인 오버레이 마크들의 0° 이미지와 180° 회전된 이미지가 대칭(symmetry) 특성을 나타낸 사진이다.
본 발명에 따른 오버레이 타겟 이미지의 중심점을 찾는 방법은 광학 오버레이(optical overlay) 계측장비에서 오버레이 마크가 형성된 웨이퍼가 테이블 놓여지고, 웨이퍼 테이블 상부에 놓여진 렌즈 및 색필터를 사용하는 다중 필터(예, 빨강, 파랑, 녹색, 주황, 노랑, 흰색의 색 필터)를 고정시킨 다음, 렌즈를 통해 오버레이 마크 인식 시에, 타겟 위치의 검사 영역에 오버레이 마크가 중심점에 위치하도록 광학 오버레이 마크들의 0° 이미지와 180° 회전된 이미지의 대칭(symmetry) 특성을 사용하여 타겟 위치(target position)의 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position)을 찾아 반도체 소자를 형성하는 복수의 박막층에 형성된 오버레이 마크(overlay mark)에 따라 상부 박막층과 하부 박막층을 정확하게 정렬을 검사하기 위한 것이다.
광학 오버레이 계측 장비는 LSA(Laser Scan Alignment) 방식의 오버레이 측정 장치 또는 FIA(Field Image Alignment) 방식의 오버레이 측정 장치를 사용한다.
본 발명의 방법은 광학적 오버레이 계측 장비를 사용하여 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position)을 찾아 오버레이 마크에 따라 상부 박막층과 하부 박막층을 정확하게 정렬하여 웨이퍼(wafer) 패턴 오정렬 검사함으로써 미스 얼라인(mis-align)에 의한 불량을 방지하는데 사용된다.
도 4는 광학적 오버레이(optical overlay) 계측장비에서 예를 들면, 고해상도의 SEM(Scanning Electron Microscope, 주사 전자 현미경)를 사용하여 검사 영역의 타겟 위치의 오버레이 마크가 중심점에 위치하도록 오버레이 마크 이미지의 대칭(symmetry) 특성을 사용하여 현재 타겟 위치의 위치 벡터(position vector)를 구하고, 오버레이 타겟의 0° 이미지(제1 이미지)와 180° 회전된 이미지(제2 이미지)를 비교하여 그 차이가 0에 가깝게 되도록 되도록 반복 실행하여 타겟 위치(target position)의 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position)을 찾는 과정을 나타낸 사진이다.
광학 오버레이(optical overlay) 계측 장비에서는 측정을 위한 recipe 작성시 오버레이 마크의 정확한 위치를 찾아내야 한다. 그런데 모든 광학 오버레이 마크들은 0° 이미지와 180° 회전된 이미지가 좌우 대칭(symmetric)이 되도록 만들어진다. 따라서 오버레이 마크(overlay mark)의 이러한 대칭(symmetry) 특성을 잘 활용하면 오버레이 마크의 중심점의 위치를 자동으로 찾을 수 있게 되며, 그 결과 Auto-recipe creation이 가능하게 된다.
아래에서는 노광 공정에서 이러한 오버레이 마크의 좌우 대칭 특성을 이용하여 오버레이 마크 이미지의 중심점을 정확하게 찾아내는 방법을 기술하였다. 향후, 이를 기반으로 Recipe Full-automation을 하고자 한다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법을 설명한 순서도이다.
광학 오버레이 계측 장비는 렌즈와 CCD 카메라 및 프레임 그래버와 연결된 컴퓨터에 고속 이미지 처리 및 수치 해석의 벡터 연산을 수행하는 고속 이미지 프로세싱 시스템을 구비한다.
본 발명의 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법은 (a) 광학적 오버레이 계측장비에서, 렌즈를 통해 오버레이 마크 인식 시에, 상기 오버레이 마크가 존재하는 영역에서 일정크기의 이미지를 획득하여 제1이미지로 결정하는 단계; (b) 상기 제1 이미지를 변환시켜 제2 이미지를 생성하는 단계; (c) 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 특성값을 비교하여 비교값을 산출하는 단계; (d) 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 유사도를 판단하기 위해 상기 비교값이 일정기준범위 내에 있는지 확인하는 단계; (e) 상기 비교값이 일정기준범위 내에 있으면, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하고, 상기 제1 이미지의 중심점을 결정하는 단계; 및 (f) 상기 제1 이미지의 중심점을 상기 오버레이 마크의 중심점으로 결정하는 단계를 포함한다.
상기 (a) 단계에서 상기 광학 오버레이 계측장비는 검사 영역의 윈도우 사이즈를 결정하고, 이미지의 그레이 영상 모델, RGB 색상모델 또는 색상(Hue, H), 채도(Saturation, S), 명도(Intensity, I)를 혼합하여 색을 나타내는 HSI 색상모델 중 어느 하나의 영상 모델, 이미지 타입(BMP, JPG, TIFF 등)을 선택하는 것을 특징으로 한다.
상기 제1 이미지는 오버레이 타겟의 0°이미지이며, 상기 제2 이미지는 상기 제1 이미지를 180°회전한 이미지 이다.
상기 오버레이 마크는 오버레이 타겟의 0° 이미지와 180° 회전된 이미지가 좌우 대칭(symmetric) 특성이 동일한 형태로 제작된다
상기 (a) 단계에서, 상기 오버레이 마크는 상기 오버레이 마크의 중심점을 기준으로 원래의 이미지와 180° 회전시켰을 때 이미지가 동일한 좌우 대칭 이미지이다.
상기 단계 (b)에서, 상기 제2 이미지는 상기 제1 이미지를 180°회전한 이미지이다.
흑백 이미지의 경우 각 픽셀의 밝기(brightness) 또는 각 픽셀의 화소값 만으로 표현할 수 있지만, 컬러 이미지의 경우, 빛의 삼원색인 빨강(Red), 초록(Green), 파랑(Blue)을 사용하여 색을 표현하는 RGB 컬러 모델을 사용하고, 또는 색상(Hue, H), 채도(Saturation, S), 명도(Intensity, I)를 혼합하여 색을 나타내는 HSI 컬러 모델을 사용한다.
RGB 컬러 모델은 빛의 삼원색인 빨강(Red), 초록(Green), 파랑(Blue)을 사용하여 색을 표현한다. 이미지는 R, G, B의 각 성분을 8비트(0~255): 가장 어두운 00, 가장 밝은 1.0은 FF로 나타냄)로 표현하는 방식을 트루 컬러(True Color, Millions of colors)라고 한다. 빛은 혼합할수록 점점 밝아지기 때문에, RGB 컬러 모델을 가산혼합(Additive Color Mixing)이라고 한다.
HSI 컬러 모델은 RGB 컬러 모델로부터 HSI 컬러 모델로 변환하는 식에 의해 계산된다.
Figure 112014028015915-pat00001
상기 특성값은 상기 제1 및 제2 이미지가 흑백 이미지의 경우 밝기(I) 값 또는 히스토그램에서 각 픽셀의 화소값 중 어느 하나의 값을 사용하고, 상기 제1 및 제2 이미지가 컬러 이미지의 경우 각 픽셀의 R값, G값, B값 또는 H값, S값, I값을 사용하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에서는 흑백 이미지의 히스토그램에서 각 픽셀의 화소값을 예를 들어 설명하였지만 이에 한정하지 않는다.
상기 비교값은 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 화소값과 제2 이미지의 각 픽셀의 화소값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값이 되며, 상기 비교값이 일정기준범위 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하며,
컬러 이미지의 RGB 색상 모델의 경우, 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 R값,G값,B값과 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 R값,G값,B값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값이 되며, 상기 비교값이 일정기준범위 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하고,
컬러이미지의 HSI 색상 모델의 경우, 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 H값,S값,I값과 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 H값,S값,I값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값이 되며, 상기 비교값이 일정기준범위 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단한다.
상기 (e) 단계에서 상기 제1 및 제2 이미지의 유사도가 동일하지 않다고 판단되면, 현재 타겟 위치로부터 다시 새로운 타겟 위치로 포커싱을 이동하여 새로운 타겟 위치에서 다시 이미지 영역을 스캔하여 획득한 새로운 제1 이미지(새로운 타겟 위치에서 오버레이 타겟의 0° 이미지)와 새로운 제2 이미지(새로운 타겟 위치에서 오버레이 타겟의 0° 이미지를 180° 회전된 이미지)의 특성값에 따라 계산된 비교값이 일정기준범위 이내로 동일하게 될 때까지 반복 실행하여 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는다.
상기 단계 (d)는 (d1) m x n 크기의 제1 이미지 및 m x n 크기의 제2 이미지가 X축이 1~n, Y축이 1~m으로 된 좌표들의 각 픽셀의 화소값 P(m,n)(P는 각 픽셀의 화소값, m,n은 각각 1 이상의 자연수), 컬러 이미지의 경우 R값, G값, B값 또는 H값, S값, I값을 측정하는 단계; (d2) 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 특성값들의 차이의 절대치를 합산 값을 전체 픽셀수로 나눈 평균값 및 표준 오차를 비교하는 단계; 및 (d3) 상기 특성값과 관련된 평균값 및 표준 오차를 나타내는 비교값이 일정기준범위 이내의 조건을 만족하면 제1 이미지 및 제2 이미지가 동일하다고 유사도를 판단하는 단계를 포함한다.
유사도는 일정크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 화소값들과 각각의 위치 좌표에 대응하는 제2 이미지의 각 픽셀의 화소값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차 허용 일정기준범위로 판단한다.
상기 특성값으로 흑백이미지의 히스토그램을 사용하는 경우, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 히스토그램에서 특성값으로 사용된 각 좌표의 픽셀당 화소값과 빈도수에 따라 계산된 히스토그램 평활화된 영상을 임계치에 의해 구분되어 각각 생성된 이진화된 제1 이미지 및 이진화된 제2 이미지의 평균, 분산, 표준편차, 표준 오차를 서로 비교하여 평균과 표준오차가 일정기준범위 내에 존재하면 동일한 이미지로 유사도를 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 이진화된 제1 이미지 및 상기 이진화된 제2 이미지의 평균, 분산, 표준편차, 표준 오차를 서로 비교하여 평균과 표준오차 범위가 일정기준범위를 초과하면 상기 제1 및 제2 이미지의 유사도가 동일하지 않다고 판단되면, 현재 타겟 위치로부터 다시 새로운 타겟 위치로 포커싱을 이동하여 새로운 타겟 위치에서 다시 이미지 영역을 스캔하여 다시 획득한 새로운 제1 이미지(오버레이 타겟의 0° 이미지)와 새로운 제2 이미지(오버레이 타겟의 0° 이미지를 180° 회전한 이미지)의 특성값에 따라 산출된 비교값을 비교하도록 새로운 타겟 위치의 새로운 제1 이미지와 새로운 제2 이미지가 동일하게 될 때까지 반복 실행하여 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 것을 특징으로 한다.
상기 단계 (f)는 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 유사도가 동일하다고 판단되면, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 좌우 대칭되는 위치에서 기준 좌표를 기준으로 상기 제1 이미지의 위치 벡터의 x축 길이와 y축의 길이의 산술 평균 값을 계산하여 오버레이 타겟 이미지의 중심점을 결정하는 것을 특징으로 한다.
도 5를 참조하면, 오버레이 타겟 이미지의 중심점을 찾는 방법은 광학적 오버레이(optical overlay) 계측장비에서, 오버레이 마크가 형성된 웨이퍼를 테이블에 놓고, 웨이퍼 테이블 상부에 놓여진 렌즈 및 색필터를 사용하는 다중 필터를 고정시킨 후, 렌즈를 통해 노광 공정의 오버레이 마크 인식 시에, 템플릿 영역의 윈도우 사이즈(예, 20 x 20㎛)를 결정하고, 이미지의 그레이 영상 모델, RGB 색상모델 또는 HSI 색상모델 중 어느 하나의 영상 모델을 선택하고 및 이미지 타입(BMP, JPG, TIFF 등)을 선택하며, 현재 타겟 위치의 오버레이 타겟(overlay target)의 0°의 이미지(제1 이미지)를 획득하고, 상기 오버레이 타겟의 0° 이미지를 180°회전한 이미지(제2 이미지)를 획득하는 단계; 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 각각의 좌표의 특성값들을 각각 비교하도록 각각의 좌표의 특성값들의 차이의 절대치를 합산하고 차이의 절대치의 합산 값을 전체 픽셀수로 나눠 평균값을 계산하여, 상기 특성값들과 관련된 평균값 및 표준 오차가 일정기준범위 내의 조건을 만족하면 제1 이미지 및 제2 이미지가 좌우 대칭으로 동일하다고 유사도를 판단하고, 상기 특성값들이 상기 판단기준값 일정기준범위 내의 조건을 만족하지 않으면 두 이미지의 유사도가 다르다고 판단하며, 다른 새로운 타겟 위치로 포커싱하여 측정 위치를 달리하여 이미지 영역을 스캔하면서 획득한 새로운 제1 이미지와 새로운 제2 이미지를 비교하여 새로운 제1 이미지와 새로운 제2 이미지의 특성값들과 관련된 평균값 및 표준 오차가 일정기준범위 내의 조건을 만족할 때까지 반복 실행하는 단계; 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 좌우 대칭 패턴이 일치하는 위치에서 광학 오버레이 계측 시스템의 기준 좌표를 기준으로 찾아진 제1 이미지의 위치 벡터의 x축 길이와 y축 길이의 산술 평균 값을 계산한 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position)을 결정한다.
오버레이 마크 이미지의 중심점 결정 후, 상기 오버레이 마크 이미지의 중심점을 기준으로 오버레이 마크의 오정렬을 확인하여 미스 얼라인(mis-align)을 검사한다.
본 발명의 일 실시예에서는, 타겟 위치의 오버레이 타겟의 0° 이미지(제1 이미지)와 180° 회전된 이미지(제2 이미지)의 윈도우 사이즈(예, 20x20㎛)의 위치좌표의 각각의 좌표에 대응하는 픽셀의 화소값이 차이(Difference)를 계산하여 각 픽셀의 화소값을 비교한다.
도 4의 좌측 그림의 타겟 위치의 오버레이 타겟은 오버레이 타겟의 0° 이미지(제1 이미지)의 중심 좌표는 (a, b)이고, 도 5의 우측 그림의 상기 오버레이 타겟은 0° 이미지를 180° 회전한 이미지(제2 이미지)의 중심 좌표는 (-a, -b)이다.
예를들면, 광학 오버레이 계측 장비에서 검사 영역(윈도우 사이즈, 20 x 20㎛)을 설정하여 현재 타겟 위치에서 오버레이 타겟 이미지 영역을 스캔(image area scan)하면서 획득된 제1 이미지와 제2 이미지의 특성값을 비교하여, 제1 이미지와 제2 이미지가 동일하지 않으면 다시 타겟 위치로 포커싱하면서 다시 오버레이 타겟 이미지 영역을 스캔하면서 새롭게 획득된 새로운 제1 이미지와 새로운 제2 이미지의 특성값을 비교하는 과정을 반복 실행하여 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position)을 찾는다.
다른 일시예에서는, 상기 특성값으로 제1 이미지 및 제2 이미지의 히스토그램(hitogram)에서 각 좌표의 픽셀당 화소값과 빈도수를 사용하는 경우, 제1 이미지 및 제2 이미지의 히스토그램으로 동일 이미지 비교시, 제1 이미지 및 제2 이미지의 히스토그램 분포도에서 특성값으로 사용된 각 좌표의 픽셀당 화소값과 빈도수에 따라 계산된 히스토그램 평활화된 영상을 임계치로 구분하여 각각 생성된 제1 이미지와 제2 이미지의 이진화 영상의 평균, 분산, 표준편차, 표준 오차를 서로 비교하여 일정기준범위 내에 존재하는지 두 이미지의 유사도를 판단한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 두 이미지의 유사도 판단 방법은 (d1) m x n 크기의 제1 이미지 및 m x n 크기의 제2 이미지가 X축이 1~n, Y축이 1~m으로 된 좌표들의 각 픽셀의 화소값 P(m,n)(P는 각 픽셀의 화소값, m,n은 각각 1 이상의 자연수), 컬러 이미지의 경우 각 픽셀의 R값, G값, B값 또는 각 픽셀의 H값, S값, I값을 측정하는 단계; (d2) 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 각각의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 특성값들의 차이의 절대치를 합산 값을 전체 픽셀수로 나눈 평균값 및 표준 오차를 비교하는 단계; 및 (d3) 상기 특성값과 관련된 평균값 및 표준 오차를 나타내는 비교값이 일정기준범위 이내의 조건을 만족하면 제1 이미지 및 제2 이미지가 동일하다고 유사도를 판단하는 단계를 포함한다. 본 발명의 실시예는 두 이미지 비교하는 상기 실시예에 한정하지 않고, 다른 이미지 비교의 실시 방법을 적용할 수 있다.
이하, 본 발명의 또 다른 실시예에서는 히스토그램을 예를 들어 설명하였으며, 이에 한정하지 않는다.
오버레이 타겟의 현재 일정 크기(윈도 사이즈 크기)로 제1 이미지와 제2 이미지가 좌우 대칭 인지를 비교하기 위해 이미지의 그레이 영상 모델 값, RGB 색상모델 값 또는 HSI 색상모델 값 중 어느 하나의 영상 모델을 선택된 후, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 히스토그램(histogram)을 표시하고, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지를 히스토그램 평활화(histogram equalization)한다. 제1 이미지와 제2 이미지의 히스토그램은 x축에서 영상의 각 픽셀의 화소값들을 표시하고, y축에서 빈도수를 막대그래프 형식으로 히스토그램 분포를 표시한다.
그레이 레벨 영상에서 흑백 영상의 히스토그램은 x축에 영상 내 0~255 범위 특정 밝기 값, y축에 밝기 값의 발생 빈도수(frequency)를 막대그래프로 표시한다. RGB 영상에서 컬러 영상의 구성 요소인 R, G, B값 각 성분의 히스토그램, 3가지 성분을 결합한 히스토그램, 및 밝기 값으로 표시가 가능하다.
히스토그램 평활화(histogram equalization)는 밝은 곳은 더욱 밝게, 어두운 곳은 더욱 어둡게 표현하기 위해 i) 각각 제1 이미지와 제2 이미지의 원래 영상의 히스토그램을 구한 후, 각각 히스토그램의 누적 합을 계산하고, ii) 각각 누적 히스토그램을 그리고, 히스토그램의 누적 합을 일정 크기의 이미지의 전체 픽셀의 갯수로 나누어 값을 정규화(normalize)하며, iii) 정규화된 누적히스토그램 값에 밝기 값의 최대 값을 곱하여 결과 영상을 생성하여 다시 비트맵 이미지의 각 픽셀에 맵핑한다.
각각 제1 이미지 및 제2 이미지의 히스토그램 평활화를 거친 영상을 평균값 필터(Mean filter) 또는 중간값 필터(Median Filter)를 사용하여 히스토그램 평활화를 거친 영상의 필터 마스크 내에 들어가는 특정 이미지 내의 픽셀들의 값을 더하여 총합을 전체 마스크 사이즈로 나누거나, 또는 중간값 필터(Median filter)를 사용하여 필터 마스크의 중간값을 구하여 주변 픽셀들의 그레이스케일 값들을 전부 더한 총합을 전체 필터 마스크의 사이즈로 나눈 산술 평균 값을 계산하여 요철과 같은 노이즈를 제거하여 윤곽이 부드러운 영상을 제공하는 단계; Otsu's method를 사용하여 히스토그램 평활화된 영상의 임계값(Threshold)을 구하고, 히스토그램 평활화된 영상의 임계값을 영상의 각 픽셀값과 비교하여 상기 임계값 보다 크면 255, 상기 임계값보다 작으면 0으로 설정하여 영상을 검정색(0)과 흰색(255)으로 이진화하는 단계; 제1 이미지와 제2 이미지가 각각 이진화 된 이진 영상을 검정색(0) 부분과 흰색(255) 부분을 나누어 각각 검정색, 흰색에 해당하는 평균, 분산, 표준편차를 계산하는 단계; 특성값들과 관련된 평균값과 표준오차가 일정기준범위를 만족하면 제1 이미지 및 제2 이미지가 동일하다고 유사도를 판단하고, 상기 특성값들과 관련된 평균값과 표준 오차가 일정기준 범위를 만족하지 않으면 두 이미지가 다르다고 판단하는 단계; 및 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 좌우 대칭 패턴이 일치하는 위치에서 광학 오버레이 계측 시스템의 기준 좌표를 기준으로 상기 제1 이미지의 위치 벡터의 x축 길이와 y축 길이의 산술 평균 값을 계산하여 오버레이 마크 이미지의 중심점을 결정하는 단계를 포함한다.
잡음 제거시, 평균값 필터(Mean Filter) 마스크, 중간값 필터(Median Filter) 마스크의 크기(예, 3x3, 7x7, 31x31)가 커질수록 더욱 부드러운 결과 영상이 생성된다.
이진화 영상의 히스토그램 형태가 쌍봉형(bimodal)이라고 가정하면, 쌍봉형 두 봉우리 사이의 계곡점(valley)의 값을 임계값(threshold)으로 결정하는 Ostu's method의 통계학적 방법은 임계값(threshold)을 히스토그램 평활화된 영상의 각 픽셀의 화소값과 비교하여 임계값 보다 크면 흰색(255), 임계값보다 작으면 검정색(0)으로 설정하여 검정색(black, 0)과 흰색(white,255)으로 나눠 분리한다.
이진화하여 생성된 이진 영상을 검정색(black, 0) 부분과 흰색(white, 255) 부분을 나누어 각각 검정색, 흰색에 해당하는 평균, 분산, 표준편차를 계산한다. 이는 중간값 필터(median filter) 결과 영상에 보이는 패턴내의 픽셀 값의 분포를 평균, 분산, 표준편차를 산출한다.
윈도우 사이즈의 제1 이미지 및 제2 이미지는 x축에 n개의 픽셀, y축에 m개의 픽셀을 구비하는 경우, 다음과 같이 P(m,n) 각 좌표의 픽셀에 화소 값을 갖는다.
P(1,1) , P(1,2), P(1,3), ........ P(1,n)
P(2,1) , P(2,2), P(2,3), ........ P(2,n)
.................................
P(m,1) , P(m,2), P(m,3), ........ P(m,n)
그레이 스케일의 비트맵 영상으로 표시되는 경우, 검정색의 색상에 대해 윈도우 사이즈의 제1 이미지 및 제2 이미지의 P(m,n) 좌표의 각 픽셀의 화소값의 평균(m), 분산(σ2), 표준편차(σ)를 구했을 때,
평균 m = (이진화 결과 영상 이미지의 검정색에 해당하는 픽셀에 맵핑되는 median filter의 픽셀값들의 총합) / 흑색 픽셀의 개수
분산 σ2 ={ (이진화 결과 영상 이미지의 검정색에 해당하는 픽셀에 맵핑되는 median filter의 픽셀값 평균)^2의 총합 } / (흑색 픽셀의 개수 - 1)
[검정색 픽셀의 개수에서 1을 빼는 이유는 자유도]
표준편차= 분산
확률의 정의에 의하면, 확률변수 X의 평균 m, 분산 σ2, 표준편차 σ 일 때, 연속확률변수 Z=
Figure 112014028015915-pat00002
로 표현하면
Figure 112014028015915-pat00003
되며,
매트릭스(행렬) 크기의 윈도우 사이즈 내의 이미지의 각 픽셀의 화소값으로 구성된 모집단의 분포가 평균 0, 표준편차 1 인 정규 분포를 일 때, 모평균 m, 표본 평균
Figure 112014028015915-pat00004
, n의 표본의 크기, 모집단의 표준편차가 σ 이면,
예를들면, 95% 신뢰도에서
Figure 112014028015915-pat00005
표현된다.
모집단의 표준편차(standard deviation)는 모집단의 평균과 얼마만큼 떨어져 있는가를 나타내는 정도, 산포의 정도를 나타낸다.
모집단의 표준 오차(standard error) =
Figure 112014028015915-pat00006
참고로, 모집단의 표준 오차(standard error)는 각 표본들의 평균이 전체 평균과 얼마나 떨어져 있는지를 알려주는 척도이다, 표본들이 실제 모집단과 얼마나 차이가 나는지를 평균의 정확도를 추정할 때 사용하며, 추정량의 정도를 나타내는 측도로써 추정량에 관한 표본분포의 표준편차를 의미한다.
또한, 광학 오버레이 계측 장비에서 일정 크기(예, 원도우 사이즈 20 x 20㎛)의 제1 이미지 및 제2 이미지의 위치좌표에서 각 픽셀의 화소값들로 구성된 모집단의 실제 가우시안 정규분포를 따르지 않지만 표본의 크기가 크기 때문에 정규분포라고 가정하면, 오버레이 타겟의 일정 크기의 제1 이미지와 제2 이미지의 동일 여부 비교값은 다음과 같이 정의한다.
예를들면, 상기 특성값이 히스토그램의 각 픽셀의 화소값과 빈도수를 사용하는 경우, 상기 판단 기준값은 광학 오버레이 계측 장비에서 테이블 위의 타겟 위치를 미세 조정으로 타겟 위치를 이동하면서 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 화소값들과 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 화소값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균이 4 %(평균의 허용오차)미만 이면 제1 이미지와 제2 이미지의 유사도가 거의 동일하다고 판단하고, 모집단의 표준 오차가 5% 일정기준범위 이내 이면 제1 이미지와 제2 이미지의 유사도가 거의 동일하다고 판단한다. 이 경우, 제1 이미지와 제2 이미지가 동일하다고 판된되면 제1 이미지와 제2 이미지는 좌우 대칭(symmetric)으로 판단한다. 통계적인 방법으로 윈도우 사이즈의 이미지 프로세싱시 가우시안 노이즈 및 잡음을 고려하여 통계학적인 실험치에 근거하여 평균의 허용 일정기준범위 및 표준오차 허용 일정기준범위를 조정하여 사용될 수 있다.
일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 화소값들의 평균을 기준으로 제2 이미지의 각 픽셀의 화소값의 평균이 4 %(평균의 허용오차) 이상으로 일정기준범위를 초과하면 제1 이미지와 제2 이미지가 거의 동일하지 않다고 판단하고, 모집단의 표준 오차가 5% 이상으로 일정기준범위를 초과하면, 제1 이미지와 제2 이미지가 거의 동일하지 않다고 유사도를 판단한다.
현재 타겟 위치의 오버레이 타겟의 0° 이미지(제1 이미지)와 180° 회전된 이미지(제2 이미지)의 좌우 대칭 패턴이 일치하지 않게 되면, 다시 새로운 타겟 위치로 포커싱을 이동하여 다시 이미지 영역을 스캔하면서 다시 획득한 새로운 타겟 위치에서 다시 획득한 오버레이 타겟의 0° 이미지(제1 이미지)와 180° 회전된 이미지(제2 이미지)의 특성값에 의해 계산된 비교값을 비교하여 새로운 타겟 위치의 오버레이 타겟의 0° 이미지(제1 이미지)와 180° 회전된 이미지(제2 이미지)의 좌우 대칭 패턴이 일치하는 지점의 오버레이 마크 이미지의 중심점(center position)을 찾도록 반복 실행한다.
오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾은 후, 광학적 오버레이 계측 장비는 정확하게 찾은 오버레이 마크 이미지의 중심점을 기준으로 오버레이 키 값을 결정하고, 타겟 위치의 상부 박막층과 하부 박막층의 오버레이 마크의 오정렬을 정밀하게 확인하여 미스 얼라인(mis-align)을 검사한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진자가 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 기술적 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 또는 변형하여 실시할 수 있다.

Claims (11)

  1. (a) 광학적 오버레이 계측장비에서, 렌즈를 통해 오버레이 마크 인식 시에, 상기 오버레이 마크가 존재하는 영역에서 일정크기의 이미지를 획득하여 제1이미지로 결정하는 단계이되, 상기 오버레이 마크는 상기 오버레이 마크의 중심점을 기준으로 원래의 이미지와 180°회전시켰을 때 이미지가 동일한 이미지를 사용하는 단계;
    (b) 상기 제1 이미지를 변환시켜 제2 이미지를 생성하는 단계이되, 상기 제2 이미지는 상기 제1 이미지를 180°회전하여 이미지를 생성하는 단계;
    (c) 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 특성값을 비교하여 비교값을 산출하는 단계;
    (d) 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 상기 비교값을 확인하는 단계;
    (e) 상기 비교값을 통해 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 동일여부를 판단하여 상기 제1 이미지의 중심점을 결정하는 단계; 및
    (f) 상기 제1 이미지의 중심점을 상기 오버레이 마크의 중심점으로 결정하는 단계를 포함하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 (a) 단계에서 상기 광학 오버레이 계측장비는 검사 영역의 윈도우 사이즈를 결정하고, 이미지의 그레이 영상 모델, RGB 색상모델 또는 색상(Hue, H), 채도(Saturation, S), 명도(Intensity, I)를 혼합하여 색을 나타내는 HSI 색상모델 중 어느 하나의 영상 모델을 선택하는 것을 특징으로 하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 단계 (c)에서, 상기 특성값은 상기 제1 및 제2 이미지가 흑백 이미지의 경우 각 픽셀의 밝기(I) 값, 히스토그램에서 각 픽셀의 화소값 중 어느 하나의 값을 사용하고, 상기 제1 및 제2 이미지가 컬러 이미지의 경우 R값, G값, B값 또는 H값, S값, I값을 사용하는 것을 특징으로 하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 비교값은,
    상기 흑백 이미지의 그레이 영상 모델 경우, 각 픽셀의 밝기(I) 값의 차이의 절대치 또는 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 화소값과 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 화소값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값을 되며, 상기 비교값이 5% 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하며,
    상기 컬러 이미지의 RGB 색상 모델의 경우, 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 R값,G값,B값과 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 R값,G값,B값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값이 되며, 상기 비교값이 5% 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하고,
    상기 컬러이미지의 HSI 색상 모델의 경우, 일정 크기의 제1 이미지의 각 픽셀의 H값,S값,I값과 제2 이미지의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 H값,S값,I값들의 차이(minus)의 절대치를 합하여 전체 픽셀수로 나눈 평균 및 표준오차가 비교값이 되며, 상기 비교값이 5% 이내이면 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지가 동일하다고 판단하는 것을 특징으로 하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 (e) 단계에서 상기 제1 및 제2 이미지의 유사도가 동일하지 않다고 판단되면, 현재 타겟 위치로부터 다시 새로운 타겟 위치로 포커싱을 이동하여 새로운 타겟 위치에서 다시 이미지 영역을 스캔하여 획득한 새로운 제1 이미지와 새로운 제2 이미지의 특성값에 따라 계산된 비교값이 5% 이내로 동일하게 될 때까지 반복 실행하여 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 것을 특징으로 하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 단계 (d)는
    (d1) m x n 크기의 제1 이미지 및 m x n 크기의 제2 이미지가 X축이 1~n, Y축이 1~m으로 된 좌표들의 각 픽셀의 화소값 P(m,n)(P는 각 픽셀의 화소값, m,n은 각각 1 이상의 자연수), 컬러 이미지의 경우 각 픽셀의 R값, G값, B값 또는 각 픽셀의 H값, S값, I값을 측정하는 단계;
    (d2) 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 각각의 위치 좌표에 대응하는 각 픽셀의 특성값들의 차이의 절대치를 합산 값을 전체 픽셀수로 나눈 평균값 및 표준 오차를 비교하는 단계; 및
    (d3) 상기 특성값과 관련된 평균값 및 표준 오차를 나타내는 비교값이 5% 이내의 조건을 만족하면 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지가 동일하다고 유사도를 판단하는 단계;를 포함하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 특성값으로 흑백이미지의 히스토그램을 사용하는 경우, 상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 히스토그램에서 특성값으로 사용된 각 좌표의 픽셀당 화소값과 빈도수에 따라 계산된 히스토그램 평활화된 영상을 임계치로 구분하여 각각 생성된 이진화된 제1 이미지 및 이진화된 제2 이미지의 평균, 분산, 표준편차, 표준 오차를 서로 비교하여 평균과 표준오차가 5% 이내에 존재하면 동일한 이미지로 유사도를 판단하는 것을 특징으로 하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이진화된 제1 이미지 및 상기 이진화된 제2 이미지의 평균, 분산, 표준편차, 표준 오차를 서로 비교하여 평균과 표준오차 범위가 5%를 초과하면 상기 제1 및 제2 이미지의 유사도가 동일하지 않다고 판단되면, 현재 타겟 위치로부터 다시 새로운 타겟 위치로 포커싱을 이동하여 새로운 타겟 위치에서 다시 이미지 영역을 스캔하여 다시 획득한 새로운 제1 이미지(오버레이 타겟의 0° 이미지)와 새로운 제2 이미지(오버레이 타겟의 0° 이미지를 180° 회전한 이미지)의 특성값에 따라 산출된 비교값을 비교하도록 새로운 타겟 위치의 새로운 제1 이미지와 새로운 제2 이미지가 동일하게 될 때까지 반복 실행하여 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 것을 특징으로 하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 단계 (f)는
    상기 제1 이미지 및 상기 제2 이미지의 유사도가 동일하다고 판단되면, 상기 제1 이미지와 상기 제2 이미지의 좌우 대칭되는 위치에서 기준 좌표를 기준으로 상기 제1 이미지의 위치 벡터의 x축 길이와 y축의 길이의 산술 평균 값을 계산하여 오버레이 타겟 이미지의 중심점을 결정하는 것을 특징으로 하는 오버레이 마크 이미지의 중심점을 찾는 방법.
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220168828A (ko) 2021-06-17 2022-12-26 (주)오로스 테크놀로지 변위 벡터를 이용한 오버레이 측정 방법
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KR20230112261A (ko) 2022-01-20 2023-07-27 (주) 오로스테크놀로지 모아레 패턴을 형성하는 오버레이 마크, 이를 이용한 오버레이 측정방법, 및 반도체 소자의 제조방법
KR102560241B1 (ko) 2022-11-14 2023-07-28 (주)오로스테크놀로지 딥러닝 기반 오버레이 키 센터링 시스템 및 그 방법
KR20240008074A (ko) 2022-07-11 2024-01-18 (주) 오로스테크놀로지 모아레 패턴을 형성하는 오버레이 마크, 이를 이용한 오버레이 측정 방법, 및 반도체 소자의 제조방법
KR20240084773A (ko) 2022-12-07 2024-06-14 (주) 오로스테크놀로지 업샘플링을 이용한 오버레이 측정 방법 및 장치와, 이를 이용한 반도체 소자의 제조 방법

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102440758B1 (ko) * 2021-08-17 2022-09-06 (주)오로스 테크놀로지 오버레이 마크 및 이를 이용한 오버레이 측정방법 및 반도체 소자의 제조방법
KR102460132B1 (ko) * 2022-07-19 2022-10-31 (주)오로스 테크놀로지 오버레이 마크 및 이를 이용한 오버레이 측정방법 및 반도체 소자의 제조방법
WO2024138520A1 (zh) * 2022-12-29 2024-07-04 中国科学院光电技术研究所 标记对准方法
KR102554833B1 (ko) * 2023-02-14 2023-07-13 (주)오로스 테크놀로지 오버레이 계측 장치 및 오버레이 계측 방법
KR102617147B1 (ko) * 2023-07-14 2023-12-27 (주)오로스 테크놀로지 오버레이 계측 장치 및 오버레이 계측 장치의 교정방법
CN117130232B (zh) * 2023-08-04 2024-03-19 魅杰光电科技(上海)有限公司 叠对误差的检测方法、装置、系统及存储介质

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20220168828A (ko) 2021-06-17 2022-12-26 (주)오로스 테크놀로지 변위 벡터를 이용한 오버레이 측정 방법
KR20230032478A (ko) 2021-08-31 2023-03-07 (주)오로스 테크놀로지 모아레 패턴을 형성하는 오버레이 마크 및 이를 이용한 오버레이 측정 방법
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US12021040B2 (en) 2022-01-20 2024-06-25 Auros Technology, Inc. Overlay mark forming Moire pattern, overlay measurement method using same, and manufacturing method of semiconductor device using same
KR20240008074A (ko) 2022-07-11 2024-01-18 (주) 오로스테크놀로지 모아레 패턴을 형성하는 오버레이 마크, 이를 이용한 오버레이 측정 방법, 및 반도체 소자의 제조방법
KR102545517B1 (ko) 2022-10-17 2023-06-20 (주)오로스 테크놀로지 모아레 패턴을 형성하는 오버레이 마크, 이를 이용한 오버레이 측정 방법, 오버레이 측정 장치, 및 반도체 소자의 제조 방법
US12107052B2 (en) 2022-10-17 2024-10-01 Auros Technology, Inc. Overlay mark forming Moire pattern, overlay measurement method using same, overlay measurement apparatus using same, and manufacturing method of semiconductor device using same
KR102541500B1 (ko) 2022-11-14 2023-06-13 (주)오로스테크놀로지 상관관계 기반 오버레이 키 센터링 시스템 및 그 방법
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US11847777B1 (en) 2022-11-14 2023-12-19 Auros Technology, Inc. Correlation-based overlay key centering system and method thereof
US12002249B1 (en) 2022-11-14 2024-06-04 Auros Technology, Inc. Deep learning-based overlay key centering system and method thereof
KR20240084773A (ko) 2022-12-07 2024-06-14 (주) 오로스테크놀로지 업샘플링을 이용한 오버레이 측정 방법 및 장치와, 이를 이용한 반도체 소자의 제조 방법

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