KR20080011635A - 결함 검출을 위한 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 결함 검출을 위한 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품에 관한 것으로서, 결함 검출 방법은 (i) 대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -; (ii) 상기 제 2 픽셀의 주변부(neighborhood)가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 상기 제 2 이미지의 제 3 픽셀을 검색하는 단계; 상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하는 단계; 및 상기 테스트 픽셀과 상기 제 4 픽셀을 비교하는 단계를 포함한다.

Description

결함 검출을 위한 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DEFECT DETECTION}
본 출원은 2006년 7월 31일자로 출원된 미국 분할특허출원 60/820,924호를 우선권으로 주장한다.
본 발명은 대체로 반도체 웨이퍼, 인쇄회로기판 및 레티클(마스크로도 불림과 같은 패터닝된 물품의 자동 광학 검사 분야에 관한 것이다.
현대 마이크로전자 소자들은 공통적으로 포토리소그래픽 프로세스를 이용하여 제조된다. 이러한 프로세스에서, 반도체 웨이퍼는 먼저 포토레지스트의 층으로 코팅된다. 다음에 이러한 포토레지스트 층은 마스크를 이용하여 조명광에 노광되고 그 후에 현상된다. 현상 후에, 노광되지 않은 포토레지스트는 제거되고, 노광된 포토레지스트는 웨이퍼 상에 마스크의 이미지를 형성한다. 그 후에, 웨이퍼의 최상위층은 에칭된다. 그 후에, 나머지 포토레지스트는 스트립핑된다. 다층 웨이퍼의 경우에는 이후에 상기 처리는 후속 패터닝된 층들을 형성하기 위해 반복된다.
상기 포토리소그래픽 프로세스를 이용하여 형성된 마이크로전자 회로의 부품 갯수가 증가함에 따라 포토레지스트 노광에서 매우 높은 해상도 이미지의 사용을 요구한다.
당업자는 동작중인 마이크로전자 회로를 제조하기 위해 마스크는 가능한 결함이 없고, 바람직하게는 완전히 결함이 없어야 한다는 것을 안다. 따라서, 마스크 검사 도구는 마이크로전자 회로 제조 수율을 잠재적으로 감소시킬 수 있는 마스크의 여러 결함들을 검출하는데 필요하다.
(잉여 패턴, 누락 패턴 또는 입자와 같은) 임의 종류의 마스크 결함이 여러 검사 방법에 의해 검출될 수 있다. 잘 알려진 결함 검사 기술은 다이 대 다이 비교로 알려져 있다. 다이 대 다이 비교는 다이의 이미지를 또 다른 다이의 이미지에 비교하는 것을 포함한다. 다이 대 다이 비교는 단일 다이 마스크들 또는 마스크의 다이가 아닌 영역에서는 효과적이지 않다.
결함 검출을 위한, 특히 마스크의 결함 검출을 위한 방법과 시스템을 제공할 필요가 있다.
결함 검출용 방법, 컴퓨터 판독가능 매체 및 시스템이 제공된다. 통상적으로 하나 이상의 "테스트되는(tested)" 픽셀들이 선택된 다음 하나 이상의 상응하는 "기준(reference)" 픽셀들이 발견된다. 하나 이상의 "테스트되는" 픽셀들은 결함 가능성을 찾기 위해 하나 이상의 "참조" 픽셀들과 비교된다. 테스트되는 픽셀과 "기준" 픽셀 간의 불일치(mismatch)는 결함 존재를 나타낸다.
방법이 제공된다. 상기 방법은 대상물(object)의 제 1 이미지의 테스트되는 픽셀을 선택하는 단계; 테스트되는 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계(retrieving) - 상기 제 1 및 제 2 이미지들은 상이한 획득(acquisition) 방법을 이용하여 얻어짐 - ; 제 2 픽셀의 주변부(neighborhood)가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 제 2 이미지의 제 3 픽셀을 검색하는 단계(searching); 제 3 픽셀에 해당하는 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하는 단계; 및 테스트되는 픽셀과 제 4 픽셀 간을 비교하는 단계를 포함한다.
내부에 결함 검출을 위한 컴퓨터-판독가능 코드가 내장된 컴퓨터 판독가능 매체는, 대상물(object)의 제 1 이미지의 테스트되는 픽셀을 선택하고; 테스트되는 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하고(retrieving) - 상기 제 1 및 제 2 이미지들은 상이한 획득(acquisition) 방법을 이용하여 얻어짐 - ; 제 2 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 제 2 이미지의 제 3 픽셀을 검색하고(searching); 제 3 픽셀에 해당하는 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하고; 테스트되는 픽셀과 제 4 픽셀 간을 비교하는, 명령들을 포함한다.
결함 검출 시스템이 제공되며, 상기 시스템은 대상물의 제 1 이미지 및 대상물의 제 2 이미지내에서 픽셀들의 주변부를 나타내는 정보를 저장하도록 구성된 메모리 유닛, 및 메모리 유닛에 결합된 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는 대상물(object)의 제 1 이미지의 테스트되는 픽셀을 선택하고; 테스트되는 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하고 - 상기 제 1 및 제 2 이미지들은 상이한 획득(acquisition) 방법을 이용하여 얻어짐 - ; 제 2 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사하도록 제 2 이미지의 제 3 픽셀을 검색하고; 제 3 픽셀에 해당하는 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하고; 테스트되는 픽셀과 제 4 픽셀 간을 비교하도록, 구성된다.
방법이 제공되며, 상기 방법은, 대상물의 제 1 이미지의 테스트되는 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지들은 상이한 획득 방법을 이용하여 얻어짐 -; 제 2 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사하도록 대상물의 다수의 이미지들 내에서 제 3 픽셀을 탐색하는 단계; 제 3 픽셀에 해당하는 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하는 단계; 및 테스트되는 픽셀과 제 4 픽셀 간을 비교하는 단계를 포함한다.
결함 검출 방법이 제공되며, 상기 방법은 대상물의 제 1 이미지의 제 1 피쳐(feature)에 해당하는 제 2 이미지의 피쳐를 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지들은 상이한 획득 방법을 이용하여 얻어짐 -; 제 2 피쳐의 주변부가 제 3 피쳐의 주변부와 유사하도록 제 2 이미지의 제 3 피쳐를 탐색하는 단계; 제 3 피쳐에 해당하는 제 1 이미지의 제 4 피쳐를 검색하는 단계; 및 제 1 피쳐와 제 4 피쳐 간 을 비교하는 단계를 포함한다.
결함 검출 방법이 제공되며, 상기 방법은, 대상물의 제 1 이미지의 테스트되는 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지들은 상이한 획득 방법을 이용하여 얻어짐 -; 골든 매칭(golden matching) 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 제 2 골든 이미지의 골든 매칭 픽셀을 검색하는 단계; 골든 매칭 픽셀에 해당하는 제 1 골든 이미지에 해당하는 골든 픽셀을 검색하는 단계; 및 테스트되는 픽셀과 해당하는 골든 픽셀 간을 비교하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 방법은 제 2 픽셀의 주변부와 매칭되는 주변부들을 갖는 제 2 이미지의 다수의 픽셀들을 탐색하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 본 방법은 다중 테스트 픽셀들에 대한 검색을 반복하는 단계 및 검색동안 발견된 픽셀들의 수를 나타내는 통계를 생성하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 본 방법은 테스트 픽셀들을 기준 픽셀들로 대체함으로서 합성 이미지를 생성하는 단계를 포함한다.
바람직하게는, 컴퓨터-판독가능한 코드는 대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -; 상기 제 2 픽셀의 주변부가 상기 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 대상물의 다중 이미지내의 제 3 픽셀을 검색하는 단계; 상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하는 단계; 및 상기 테스트 픽셀과 상기 제 4 픽셀을 비교하는 단계를 위한 명령어들을 포함한 다.
바람직하게는, 컴퓨터-판독가능한 코드는 대상물의 제 1 이미지의 제 1 피쳐(feature)에 해당하는 제 2 이미지의 피쳐를 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -; 상기 제 2 피쳐의 주변부가 제 3 피쳐의 주변부와 유사한 상기 제 2 이미지의 제 3 피쳐를 검색하는 단계; 상기 제 3 피쳐에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 피쳐를 검색하는 단계; 및 상기 제 1 피쳐와 상기 제 4 피쳐를 비교하는 단계를 위한 명령어들을 포함한다.
바람직하게는, 컴퓨터-판독가능한 코드는 대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -; 골든 매칭(golden matching) 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 제 2 골든 이미지의 골든 매칭 픽셀을 검색하는 단계; 상기 골든 매칭 픽셀에 해당하는 제 1 골든 이미지의 해당 골든 픽셀을 검색하는 단계; 및 상기 테스트 픽셀과 상기 해당 골든 픽셀을 비교하는 단계를 위한 명령어들을 포함한다.
바람직하게는, 컴퓨터-판독가능한 코드는 상기 제 2 픽셀의 주변부에 매칭되는 주변부들을 갖는 상기 제 2 이미지의 다중 픽셀들을 검색하는 단계를 더 포함한다.
바람직하게는, 컴퓨터-판독가능한 코드는 다수의 테스트 픽셀들에 대한 검색을 반복하고, 상기 검색 동안 발견된 픽셀 들의 수를 나타내는 통계치들을 생성하기 위한 명령어들을 포함한다.
바람직하게는, 컴퓨터-판독가능한 코드는 테스트 픽셀들을 기준 픽셀들로 대체함으로써 합성 이미지를 생성하기 위한 명령어들을 포함한다.
결함 검출을 위한 시스템은, 대상물의 제 1 이미지 및 대상물의 제 2 이미지 내에서 픽셀들의 주변부들을 나타내는 정보를 저장하도록 조정되는 메모리 유닛; 및 상기 대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하고 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법을 이용하여 획득됨 - , 골든 매칭 픽셀(a golden matching pixel)의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 제 2 골든 이미지의 골든 매칭 픽셀을 검색하며, 상기 골든 매칭 픽셀에 해당하는 제 1 골든 이미지의 해당 골든 픽셀을 검색하고, 상기 테스트 픽셀과 상기 해당 골든 픽셀을 비교하도록 조정되는 프로세서를 포함한다.
바람직하게는, 상기 프로세서는 상기 제 2 픽셀의 주변부와 매칭하는 주변부들을 가지는 상기 제 2 이미지의 다중 픽셀들을 검색하도록 조정된다.
바람직하게는, 상기 프로세서는 다수의 테스트 픽셀들을 검색하는 것을 반복하 검색 동안 발견된 픽셀들의 수를 나타내는 통계치들을 생성하도록 조정된다.
바람직하게는, 상기 프로세서는 테스트 픽셀들을 기준 픽셀들로 대체함으로써 합성 이미지를 생성하도록 추가로 조정된다.
결함 검출 시스템은, 대상물의 제 1 이미지 내에 픽셀들의 주변부들을 나타내는 정보를 저장하도록 조정된 메모리 유닛; 및 상기 메모리 유니트에 결합되어 상기 대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하고 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법을 이용하여 획득됨 - , 상기 제 2 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 대상물의 다수의 이미지 내의 제 3 픽셀을 검색하며, 상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하고, 상기 테스트 픽셀과 상기 제 4 픽셀을 비교하도록 조정되는 프로세서를 포함한다.
결함 검출 시스템은, 대상물의 제 1 이미지 내에 픽셀들의 주변부들을 나타내는 정보를 저장하도록 조정된 메모리 유닛; 및 상기 메모리 유니트에 결합되어 상기 대상물의 제 1 이미지의 제 1 피쳐에 해당하는 제 2 이미지의 피쳐를 검색하고 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법을 이용하여 획득됨 - , 상기 제 2 피쳐의 주변부가 제 3 피쳐의 주변부와 유사한 상기 제 2 이미지의 제 3 피쳐를 검색하며, 상기 제 3 피쳐에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 피쳐를 검색하고, 상기 제 1 피쳐와 상기 제 4 피쳐를 비교하도록 조정되는 프로세서를 포함한다.
시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품이 제공된다. 서로 다른 취득 방법을 이용하여 취득된 동일한 대상물의 두 이미지를 분석함으로써 결함이 발견될 수 있다. 두 이미지는 동일한 대상물의 반사 이미지 및 투과 이미지를 포함할 수 있다.
마스크의 비-다이(non-die) 영역 상에서 소프트 결함을 찾기 위해 상기 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품이 사용될 수 있다.
상기 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품은 두 이미지 중 하나에서만 볼 수 있는 결함을 검출할 수 있다.
상기 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품은 결함이 없는 대상물에 대해, 한 이미지에서 비슷한 두 위치가 또 다른 이미지에서도 비슷하다는 가정을 이용한다. 한 이미지에서 결함이 나타나면, 위치의 유사성이 어지러워진다.
설명의 간소화를 위해, 다음 설명은 동일한 대상물의 투과 이미지와 반사 이미지의 분석과 관련된다. 당업자들은 상기 방법, 시스템 및 컴퓨터 프로그램 제품이 필요한 변경을 가하여 서로 상이한 다른 이미지 취득 방법에 적용될 수 있는 것으로 인식할 것이다.
도 1은 2개의 이미지를 나타낸다. 각 이미지는 상당수의 픽셀을 포함하지만, 이들 중 단지 몇 개의 픽셀만 도시된다. 이 도면뿐 아니라 다른 도면들도 비율이 맞지 않는다.
제 1 이미지 Ⅰ1(21)은 이에 한정되는 것은 아니지만 검사 픽셀(1), 제 4 픽셀(4), 제 6 픽셀(6) 및 제 7 픽셀(7)과 같은 다수의 픽셀을 포함한다. 제 2 이미지 Ⅱ2(22)는 이에 한정되는 것은 아니지만 제 2 픽셀(2), 제 3 픽셀(3), 제 5 픽셀(5) 및 제 8 픽셀(8)과 같은 다수의 픽셀을 포함한다.
제 1 내지 제 8 픽셀(1-8)은 다수의 주변 픽셀들로 둘러싸여 다수의 주변부들(1-18)을 형성한다. 정사각형 주변부가 도시되지만, 다른 모양의 주변부가 사용될 수 있다는 점에 유의한다.
픽셀에 관련하여 사용되는 "제 2", "제 3", "제 4", "제 5", "제 6", "제 7" 및 "제 8"이라는 용어는 편의를 위한 것일 뿐이라는 점에 유의한다. 이들 용어들은 우선순위 레벨, 위치 관련 정보 및 등등 같은 메타데이터를 나타내지 않는다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 픽셀(1)의 몇몇 주변부들(11, 11' 및 11")을 도시한다.
주변부(11")는 9개의 고해상도(fine resolution) 픽셀들을 포함하고 검사되는 픽셀(1) 중심에 있다. 주변부(11')는 9개의 저해상도(coarse resolution) 픽셀들을 포함하고 검사되는 픽셀(1) 중심에 있다. 주변부(11)는 주변부(11')의 9개의 저해상도 픽셀들 및 주변부(11")의 9개의 고해상도 픽셀들의 결합이다.
바람직하게는, 주변부들(11 및 11')은 9개의 엘리먼트들을 포함하는 벡터에 의해 표현된다 - 픽셀 당 하나의 엘리먼트임. 주변부(11)는 18 엘리먼트들을 포함하는 벡터로 표현된다 - 픽셀당 하나의 엘레먼트임. 각각의 벡터 엘리먼트는 단일 픽셀의 명암(intensity) 값일 수 있지만, 필수적으로 그렇지는 않다. 모양 및 선택적으로 또는 부가적으로 주변부들(11 및 11') 내의 픽셀들의 수는 서로 다를 수 있다는 것이 추가로 주의된다.
고해상도 픽셀들을 사용하는 것은 저해상도 픽셀들과 관련하여 보다 작은 영역의 보다 우수한 묘사를 제공한다. 저해상도 픽셀들 및 고해상도 픽셀들에 으해 주변부를 표현하는 것은 픽셀 주변부와 관련하여 보다 상세한 정보를 제공하면서 픽셀 주변부 보다 큰 영역을 표현하게 한다.
고해상도는 미리 정의된 팩터에 의해 저해상도와 다를 수 있다. 약 2개 내지 4개의 팩터들은 선택될 수 있지만, 이것은 필수적인 것은 아니다.
비록 도 2가 9 또는 18개의 픽셀 주변부를 도시하지만 보다 큰(또는 보다 작은) 주변부들이 선택될 수 있다는 것이 추가로 주의된다.
제 1 및 제 2 이미지들이 다이 대 다이 또는 셀 대 셀 분석을 적용함으로써 분석될 수 없는 스크라이브(scribe) 라인들 또는 다른 영역들을 포함하는 마스크 영역의 이미지들일 수 있다는 것이 주의된다. 추가로 마스크의 다른 위치들이 다이 대 다이 비교, 셀 대 셀 비교 및 등등 같은 다른 결함 검출 방법들에 의해 분석할 수 있다는 것이 주의된다.
마스크의 다양한 영역이 클리어 영역, 라인, 접속부 등과 같은 특정 마스크 영역에 대해 설계된 단순 검색 방법을 적용함으로써 분석될 수 있음을 또한 이해해야 한다. 이러한 조합은 해결 방안의 전체 시간 복잡성을 감소시킨다.
도3a는 본 발명의 실시예에 따라 제1 및 제2 이미지 데이터 구조를 생성하는 방법(400)의 흐름도이다.
방법(400)은 상이한 이미지 획득 방법들을 이용함으로써 획득된 동일한 대상물의 제1 및 제2 이미지를 수신하는 단계(410)에 의해 시작된다.
예를 들어, 소정의 이미지는 높은 NA 광학기를 사용하여 획득될 수 있는 반면, 다른 이미지는 낮은 NA 옵틱을 이용하여 획득될 수 있으며, 소정의 이미지는 명시야 조명을 이용하여 획득될 수 있고, 다른 이미지는 암시야 이미지를 이용하여 획득될 수 있으며, 제1 및 다른 이미지들은 상이한 픽셀 크기를 가질 수 있고, 상이한 해상도로 특성화될 수 있으며, 다른 이미지가 골든 이미지, (히스토리로부터) 선택된 이미지 데이터베이스 표현 등일 수 있는 동안 소정의 이미지가 획득될 수 있다.
단계(410)에 이어 제1 이미지 및 제2 이미지 내에서 선택된 픽셀들을 선택하 는 단계(420)가 진행된다.
선택된 픽셀들은 제1 이미지에서 나타날 것으로 예상되는 특성를 표현하도록 선택될 수 있다. 선택은 (사용자 특성 정의 또는 사용자 픽셀 선택에 응답하여) 자동, 수동 또는 반자동으로 실행될 수 있다. 선택은 메모리 크기 제한, 프로세서 제한, 데이터 구조 검색의 속도, 관심 특성의 수 및 복잡성 등과 같은 다양한 파라미터에 응답할 수 있다. 제2 이미지의 다중 픽셀이 또한 선택되고, 그 이웃(또는 그 이웃의 낮은 디멘존 표현)이 제2 이미지 데이터 구조에 저장되는 것에 주의해야 한다.
선택은 다양한 결함을 검색하기 위해 적용되는 결함 검색 방법에 응답할 수 있다. 결함 검색 방법들 사이의 선택은 결함을 검색하기 위해 결함 검색 방법의 적합성 및 결함 검색 방법의 리소스 소비 레벨에 기초할 수 있다. 예를 들어, 마스크의 소정의 영역은 클리어 영역, 라인, 접촉부 등과 같은 특정 마스크 영역에 대해 설계된 단순 검색 방법을 이용하여 분석될 수 있다. 이러한 경우 상기 영역들에 속하는 픽셀들(소위 다른 픽셀들)은 단계(340)에 의해 설명된 바와 같이 다른 검색 방식을 이용하여 분석된다.
단계(420)에 이어 선택된 픽셀들의 이웃의 표현을 생성하는 단계(430)가 진행된다. 이는 N 차원 표현에 대해 이웃을 표현하는 M 엘리먼트 벡터를 변환시키는 압축 방식을 적용하는 단계를 포함할 수 있다. N은 M보다 작다.
단계(430)에 이어 제1 이미지 데이터 구조에서 그리고 제2 이미지 데이터 구조에서 이러한 이웃을 배열하는 단계(440)가 진행한다. 제1 이미지 데이터 구조 및 제2 이미지 데이터 구조는 고속 검색 시간에 의해 특성화될 수 있음을 이해해야 한다. 예를 들어, 이러한 데이터 구조는 고속 최근접 이웃 탐색을 지원하는 다차원 KD 트리일 수 있다.
도3B는 본 발명의 실시예에 따라 제2 이미지 데이터 구조를 발생시키는 방법(401)의 흐름도이다.
방법(401)은 제2 이미지 데이터 구조만을 발생시킴으로써 방법(400)과는 상이하다. 방법(401)은 제1 이미지의 검색 평가 동안 적용될 수 있다.
방법(401)은 대상물의 제2 이미지를 수신하는 단계(411)에 의해 시작한다.
바람직하게는, 평가된 제1 이미지(특히 제1 이미지 내의 결함이 검색 및 평가됨)가 또한 존재한다. 동일 대상물의 제1 및 제2 이미지는 상이한 이미지 획득 방법을 이용함으로써 획득된다.
단계(411)에 이어 제2 이미지 내에서 선택된 픽셀들을 선택하는 단계(421)가 진행한다.
단계(421)에 이어 선택된 픽셀들의 이웃의 표현을 생성하는 단계(431)가 진행한다.
단계(431) 다음에 제 2 이미지 데이터 구조에서 이러한 주변부(neighborhood)들(또는 이러한 주변부들의 더 낮은 차원의 상(representation)들)을 정렬하는 단계(441)가 이어진다. 상기 제 2 이미지 데이터 구조는 신속한 검색 시간에 특징이 있을 수 있음을 고려하여야 한다. 예를 들어, 이러한 데이터 구조들은 고속 최근접-주변 검색(nearest-neighbor searching)을 지원하는 다-차원 KD-트리(tree)들일 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른, 결점 검출(defect detection)을 위한 방법(300)의 순서도이다. 도 5-6은 본 발명의 실시예에 따라 결점들을 검출하기 위한 방법들(100 및 200)을 나타낸다. 도 5는 제 1 이미지의 테스트된 픽셀에 관하여 실행되는 단계들(250-280)을 나타낸다. 도 6은 제 2 이미지의 제 5 픽셀에 대해 실행된느 단계들(250-280)을 나타낸다.
도 4를 참조하면, 방법(300)은 단계들(310 및 320) 중 어느 하나에 의해 시작된다.
단계(310)는 제 1 이미지 및 제 2 이미지 데이터 구조들의 발생을 나타내는 반면 단계(320)는 이러한 데이터 구조들의 수신을 나타낸다. 단계(310)는 방법(400)의 다양한 단계들을 적용하는 단계를 포함할 수 있다. 단계(320)는 방법(400)의 다양한 단계들을 적용함으로써 발생되는 데이터 구조들을 수신하는 단계를 포함할 수 있다.
단계들(310 및 320)이 완료된 후 분석이 시작된다. 상기 분석은 단계들(310 및 320)에 이어지는 단계(330)에 도시된 바와 같이, 픽셀 대 픽셀 기반으로 수행된다.
단계(330)는 평가하기 위해 픽셀을 선택하는 것 - "새로운" 테스트 된 픽셀을 선택하는 것을 포함한다.
단계(330) 이후에 유사성(similarity) 기반 결함 검출 방식을 적용함으로써 상기 "새로운" 테스트 된 픽셀을 분석하는 단계(340)가 이어진다. 단계(340)는 (도 5의) 방법(100)의 단계들을 적용하는 것과, 추가적으로 또는 대안적으로, (도 6의) 방법(200)의 단계들을 적용하는 것을 포함할 수 있다.
단계(340)에 이어 더 이상의 픽셀들이 조사되어야 하는지를 점검하는 단계(350)가 이어진다 - "유사성 기반 결함 검출 방식을 적용함으로써 평가할 더 이상의 픽셀들이 있는가?".
응답이 긍정적이라면, 그 후, 단계(350)가 새로 테스트된 픽셀을 선택하는 단계(330)에 수반된다. 또한 단계(350)는 제1 이미지 예측 결함들의 맵 및 제2 이미지 예측 결함들의 맵을 제공하는 단계(360)를 수반한다. 방법(300)은 제1 및 제2 이미지에서 나오는 단일 이미지에서 결함들을 발견하기 위하여 적용될 수 있으며, 이러한 경우 단계(360)의 결과물은 단일 이미지 예측 결함 맵이라는 것에 유의하라.
본 기술 분야의 당업자들은 유사성 기반 결함 검출 설계의 결과가 다른 방식으로 제공될 수 있으며, 맵이 단지 샘플로서 제공된다는 것을 이해할 것이다. 상기 맵은 다중 맵 픽셀들을 포함할 수 있으며, 상기 각각의 픽셀들은 동일한 이미지의 픽셀들간의 차이를 나타내는 값을 갖는다.
도 5의 방법(100)은 제2 이미지 내에서 제1 이미지 내의 테스트된 픽셀에 대응하는 제2 픽셀을 검색하는 단계(150)로 시작된다.
본 발명의 일실시예에 따라, 테스트된 픽셀은 사용자 또는 자동적인 공정 등에 의해 선택될 수 있다. 테스트된 픽셀은 마스크의 예측된 구조의 관점에서, 잠재적으로는 결함 경향(defect prone) 영역들에서 선택될 수 있다. 테스트된 픽셀 은 또한 제1 이미지 내의 임의 픽셀을 나타낼 수 있다. 예를 들어, 제1 이미지 내의 모든 픽셀들이 분석된다면, 테스트된 픽셀은 제1 이미지 내의 임의의 픽셀을 나타낼 수 있다.
제1 및 제2 픽셀들은 물체 내에 동일한 위치를 나타내야만 한다. 단계(150)는 제1 및 제2 이미지들의 등록(registration)에 의해 진행될 수 있다.
단계(150)는 제2 픽셀 주변부(neighborhood)가 제3 픽셀 주변부와 유사하도록 제2 이미지의 제3 픽셀을 검색하는 단계(160)를 수반한다. 그러한 제3 픽셀이 발견되지 않는다면, 방법(100)은 종료될 수 있고, 또는 "새로운" 테스트된 픽셀이 선택될 수 있으며, 단계(160-180)가 이러한 새로운 픽셀에 대해 반복될 수 있다. 그러한 제3 픽셀이 발견되지 않는다면, 결함 비교 결과값이 생성되어 저장될 수 있다. 도 1을 참조로 하여, 주변부(13)를 갖는 제3 픽셀(3)이 발견되는 것으로 추정된다. 제3 픽셀(3)의 주변부(13)는 테스트된 픽셀(1)의 주변부(11)의 대략적으로 가장 가까운 주변부일 수 있다.
단계(160)는 단계들(162 및 164)을 포함하는 것이 바람직하다. 단계(162)는 제2 픽셀의 주변부의 N-차원 표시를 생성하는 단계를 포함한다. 단계(164)는 제2 픽셀의 주변부의 대략적으로 가장 가까운 주변부인 제3 픽셀의 주변부에 대한 n-차원적 KD-트리를 검색하는 단계를 포함한다.
N-차원적 KD-트리들이 아닌 다른 데이터 구조 및 대략적으로 가장 가까운 주변부들이 적용될 수 있는 다른 알고리즘이 검색될 수 있음에 유념하라.
그러한 제3 픽셀이 발견되면, 그 후, 단계(160)는 제3 픽셀에 대응하는 제1 이미지의 제4 픽셀을 검색하는 단계(170)를 수반한다. 제3 및 제4 픽셀은 상기 물체 내에 동일한 위치를 나타내야만 한다.
단계(170)는 테스트된 픽셀과 제4 픽셀간의 비교 단계(180)를 수반한다. 이러한 픽셀들이 서로 유사하다면, 그 후, 결함이 존재하지 않는 것으로 추정되거나, 그렇지 않으면(이러한 픽셀들이 유사하지 않다면), 결함이 발견된 것으로 추정된다. 단계(180)는 테스트된 픽셀과 제4 픽셀의 주변부들간의 비교 단계, 이러한 주변부들의 몇몇 픽셀들간의 비교 단계 등을 더 포함할 수 있다. 상기 비교는 각각의 픽셀의 집중도(intensity), 각각의 픽셀의 에너지 등을 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
이상적으로 유사한 피쳐들을 나타내는 두 개 이상의 픽셀들을 비교함으로써 결함이 나타날 수 있음에 유념하라.
바람직하게는, 상기 비교는 제1 픽셀과 제4 픽셀의 주변부들 사이의 서브-픽셀 등록을 포함하고(또는 이를 앞세우고), 상기 주변부는 노이즈, 인위적 영상(visual artifacts) 등을 제거하기 위하여 더 처리될 수 있다.
동일한 공정이 제2 이미지의 픽셀들에 적용될 수 있음을 유념하라. 또한, 많은 경우에, 제1 및 제2 이미지의 픽셀들이 평가될 수 있으나, 이는 필수적이지 않음에 유념하라.
도 6의 방법(200)은 방법(100)의 단계들(150-180)과 유사한 단계들(250-280)을 포함한다.
단계(200)는 제1 이미지의 제4 픽셀에 대응하는 제1 이미지의 제6 픽셀을 검 색하는 단계(250)로 시작된다.
단계(250)에 이어서 제1 이미지의 제7 픽셀을 검색하는 단계(260)가 뒤따르고, 결과적으로 제7 픽셀의 주변부는 제6 픽셀의 주변부와 유사하다. 이러한 제7 픽셀이 발견되지 않으면, 방법(200)은 종료되거나 또는, "새로운" 제5 픽셀이 선택될 수 있고 단계들(260-280)이 새로운 제5 픽셀에 대해 반복될 수 있다. 이러한 제7 픽셀이 발견되지 않으면, 디폴트 비교 결과가 생성되어 저장될 수 있다.
이러한 제7 픽셀이 발견되면, 단계(260)에 이어서 제2 이미지 내에서 상기 제7 픽셀에 대응하는 제8 픽셀을 검색하는 단계(270)가 뒤따른다. 제7 및 제8 픽셀들은 물체 내의 동일한 위치를 나타내야만 한다.
단계(270)에 이어서 제5 픽셀의 주변부 및 제8 픽셀의 주변부 사이의 비교를 수행하는 단계(280)가 뒤따른다. 이러한 주변부들이 서로 유사하면, 어떠한 결함(defect)도 없는 것으로 간주되고, 그렇지 않으면(이러한 주변부들이 유사하지 않으면), 결함이 발견된 것으로 간주된다.
당업자는 단계들(250-280)이 도4의 방법과 유사한 결함 검출 방법 동안 적용될 수 있음을 잘 이해할 수 있을 것이다. 이러한 경우, 제1 이미지 내의 테스트된 픽셀들을 찾는 대신에, 테스트된 픽셀들이 제2 이미지에서 검색될 것이다.
도7은 마스크의 투과 이미지(410), 의심스러운 결함들을 에워싸는 원들 및 반사 이미지(420), 그리고 반사 이미지(420)의 실질적으로 모든 픽셀들 상에서 방법(100)의 적용을 나타내는 맵(430)을 보여준다.
도8은 본 발명의 일 실시예에 따른 시스템(60)을 보여준다. 시스템(60)은 마스크(66)에 대한 투과 및 반사 이미지들을 획득할 수 있고, 방법(100,200,또는 300)과 같은 유사성 기반 검출 방식을 적용함으로써 이미지들을 처리할 수 있다.
이러한 시스템의 일부가 아닌 프로세서는 마스크의 반사 및 투과 이미지들을 수신한 후에 유사성 기반 검출 방식을 적용할 수 있음을 유의하여야 한다.
시스템(60)은 반사 광원(74), 전도성 광원(72), 대물 렌즈(82), 빔 분리기(84), 광학계(optics)(86), 검출기 유닛(detector unit)(88), 처리기(90) 및 메모리 유닛(92)을 포함한다. 추가적 또는 대안적으로, 단일 광원 및 복수의 검출기들(마스크(60)의 위와 아래의)이 이용될 수 있다.
반사 광원(74)으로부터의 빛은 빔 분리기(84)를 통해 마스크(60)로 지향된다. 전도성 광원(72)으로부터의 빛은 마스크(60)를 통과하여 진행한다. 빛(반사 또는 전도되는 것 - 활성화되는 상기 광원에 좌우됨)은 대물 렌즈(82), 빔 분리기(84) 및 광학계(86)를 통과하여 검출기 유닛(88)에 의해 검출된다. 검출 유닛(88)은 마스크(60)의 부분들을 나타내는 프레임들을 제공할 수 있다. 마스크(60)의 이미지 또는 마스크(60)의 일부는 프레임의 적어도 일부로부터 형성될 수 있다.
메모리 유닛(92)은 이미지들을 저장하고, 추가적 또는 대안적으로, 물체의 제 1 이미지 내부에 그리고 물체의 제 2 이미지 내부에 픽셀들의 주위(neighborhood)들을 나타내는 정보를 저장할 수 있다.
프로세서(90)는 메모리 유닛(92)에 접속된다. 프로세서(90)는: (i) 상기 물체의 제 1 이미지의 테스트된 픽셀에 대응하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하 고; 여기서 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법을 이용하여 획득됨; (ii) 제 2 이미지의 주변부(neighborhood)가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 제 2 이미지의 제 3 픽셀을 검색하고; (iii) 상기 제 3 픽셀에 대응하는 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하고; 그리고 상기 테스트된 픽셀과 제 4 픽셀 간을 비교하도록 적응된다.
광학계(86)는 조리개(aperture), 포커싱 렌즈(focusing lens)(튜브 렌즈와 같은), 줌 확대 렌즈(zoom magnification lens), 그리고 다른 빔 분리기(예컨대, 여기에 참조로써 통합된 미국 특허 7133548에 나타난 바와 같이, 검출 유닛(88)이 복수의 이격으로 분리된 카메라들을 포함한다면)를 포함할 수 있다.
상기 언급된 다양한 방법들 각각은 컴퓨터로 읽을 수 있는 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 실행하는 컴퓨터에 의해 실행될 수 있다.
상기 언급한 기술사항은 테스트된 픽셀들의 선택 및 기준 픽셀에 대비 테스트된 픽셀의 비교를 참조한다. 본 발명은 특징들에 필요한 변경을 가하여 적용될 수 있음을 유의하여야 한다.
따라서, 임의의 테스트 피쳐가 선택될 수 있고, 해당되는 피쳐가 상기 대상물의 또 다른 이미지로부터 검색되고(retrieved), 유사 피쳐가 다른 이미지에서 탐색(search)되어 검색되면 기준 피쳐가 검색되어 상기 테스트 피쳐와 비교될 수 있다.
상기 언급된 설명은 제1 및 제2 이미지 내에서 픽셀들의 비교에 관한 것이었다. 본 발명의 한 실시예에 따르면, 각 이미지는 마스크(mask)의 일부분을 나타내 고, 상기 유사성 기반 검색은 제2 이미지에 속박되기보다는 레티클(reticle)의 다중 이미지들의 상이한 일부분들 내에서 주변부들과 유사한 임의의 픽셀을 찾아내는 것으로 확장될 수 있다. 따라서, 다중 이미지들의 데이터 구조가 생성될 수 있다.
상기 언급된 설명은 제1 및 제2 이미지 내에서 픽셀들의 비교에 관한 것이었다. 본 발명의 한 실시예에 따르면, 데이터베이스 또는 "골든" 이미지들이 결함들을 찾는데 사용된다. 제1 "골든" 이미지는 제1 이미지를 얻기 위해 적용되는 포착 방법이 수행되는 동안에 이미징된 것으로 결점 없는(이상적) 레티클을 나타낸다. 제2 "골든" 이미지는 제2 이미지를 얻기 위해 적용되는 포착 방법이 수행되는 동안에 이미징된 것으로 결점 없는(이상적) 레티클을 나타낸다. 상기 제2 이미지 내에서 상기 유사성 기반 탐색을 적용하는 것 대신에, 상기 유사성 기반 탐색은 제2 이미지 내에 위치된 제2 픽셀의 이웃과 유사한 이웃을 갖는 제2 "골든" 이미지 내에서 매칭 픽셀(골든 매칭 픽셀)을 탐색한다. 상기 골든 매칭 픽셀이 발견된 후, (제1 "골든" 이미지 내에서) 해당되는 골든 픽셀이 검색된다. 상기 골든 매칭 픽셀의 위치는 해당되는 골든 픽셀의 위치와 동일하다. 그런 다음 상기 해당되는 골든 픽셀은 상기 검사되는 픽셀과 비교된다. 상기 픽셀들이 서로 상이하다면(임계치 기반 결정이 적용될 수 있다면), 상기 검사되는 픽셀은 결점을 나타낼 수 있다. 이 경우, 상기 검사되는 픽셀이 검사된 픽셀이고, 해당되는 골든 픽셀이 기준 픽셀이다. 제2 이미지의 픽셀들이 평가될 때 유사한 과정이 적용될 수 있다.
도 9는 제1 골든 이미지(G1 21'), 제2 골든 이미지(G2 22), 제1 및 제2 픽셀들(1, 2) 그리고 그들의 이웃들(11, 12), 골든 매칭 픽셀(3') 및 그 이웃(13'), 해 당되는 골든 픽셀(4') 및 그 이웃(14')을 도시한다. 검사되는 픽셀(1)이 임의의 검사되는 픽셀로서 선택된다. 제2 픽셀(2)이 제1 이미지(I1 21) 내에서 검사되는 픽셀(1)과 (제2 이미지(I2 22)에서) 동일한 위치에 있는 것으로 검색된다. (제2 골든 이미지(G2 22') 내에서) 골든 매칭 픽셀(3')이 제2 픽셀(2)의 이웃과 유사한 이웃을 갖는 임의의 픽셀을 (제2 골든 이미지 내에서) 탐색한 후에 발견된다. 해당되는 골든 픽셀(4')이 검색되고, 골든 매칭 픽셀(3')의 위치와 (제1 골든 이미지(G1 21') 내에서) 동일한 위치를 갖는다. 해당되는 골든 픽셀(4')은 검사되는 픽셀(1)의 기준 픽셀이고 결점을 검출하기 위해 상기 검사되는 픽셀과 비교된다.
본 발명의 한 실시예에 따르면, 상기 유사성 기반 탐색은 타겟 픽셀당 다수의 유사 픽셀들을 배치하려 시도할 수 있다. 상기 과정은 픽셀들과 상기 개수의(또는 다른 속성의) 유사(기준) 픽셀들 사이의 관계를 나타내는 통계들을 생성함으로써 지속될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 합성 이미지가 생성된다. 상기 합성 이미지에서는, 기준 픽셀들이 상기 타겟 픽셀들을 대체하고 그 반대일 수도 있다. 유사 픽셀들을 갖지 않는 타겟 픽셀들이 필터링될 수 있다.
첨부되는 청구항들 내에서 그리고 상기 청구항들에 의해 정의되는 범위로부터 벗어나지 않는 범위에서 상기 상세한 설명에 기술된 바와 같은 본 발명의 실시예들에는 다양한 변경들 및 수정들이 적용될 수 있음이 당업자에게 명백할 것이다.
발명을 이해하고 실제로 어떻게 실행될 수 있는지를 이해하기 위해, 한정이 아닌 단지 예시로 첨부 도면을 참조하여 실시예를 설명한다.
도 1은 발명의 실시예에 따른 2개의 이미지, 소수의 픽셀 및 이들 소수의 픽셀의 소수의 주변부를 나타낸다.
도 2는 발명의 실시예에 따른 한 픽셀의 소수의 주변부를 나타낸다.
도 3a는 발명의 일 실시예에 따라 제 1 이미지 데이터 구조를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 3b는 발명의 일 실시예에 따라 제 1 이미지 데이터 구조를 생성하는 방법의 흐름도이다.
도 4는 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 방법의 흐름도이다.
도 5-6은 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 방법의 흐름도이다.
도 7은 발명의 일 실시예에 따른 마스크의 반사 이미지, 마스크의 투과 이미지 및 결함 맵을 나타낸다.
도 8은 발명의 일 실시예에 따른 결함 검출 시스템을 나타낸다.
도 9는 발명의 다른 실시예에 따른 4개의 이미지, 소수의 픽셀 및 이들 소수의 픽셀의 소수의 주변부를 나타낸다.

Claims (51)

  1. 결함 검출을 위한 방법으로서,
    대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -;
    상기 제 2 픽셀의 주변부(neighborhood)가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 상기 제 2 이미지의 제 3 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하는 단계; 및
    상기 테스트 픽셀과 상기 제 4 픽셀을 비교하는 단계
    를 포함하는 결함 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지의 제 5 픽셀에 해당하는 상기 제 2 이미지의 제 6 픽셀을 검색하는 단계;
    제 7 픽셀의 주변부가 상기 제 6 픽셀의 주변부와 유사한 상기 제 1 이미지의 제 7 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 제 7 픽셀에 해당하는 상기 제 2 이미지의 8개의 제 8 픽셀을 검색하는 단계; 및
    상기 제 5 픽셀의 주변부와 상기 제 8 픽셀의 주변부를 비교하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 상이한 획득 방법들은 전송(transmission) 획득 방법 및 반사(reflective) 획득 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 검색하는 단계는 상기 제 3 픽셀의 주변부가 상기 제 2 픽셀의 주변부의 대략적으로 가장 인접한 주변부가 되도록 제 3 픽셀을 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 픽셀의 주변부는 M 엘리멘트들을 포함하고, 상기 제 3 픽셀을 검색하는 단계는 상기 제 2 픽셀의 주변부의 N-차원 표현(representation)을 사용하는 단계를 포함하며, 여기서 M > N인 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 검색하는 단계는 상기 제 2 픽셀의 주변부의 N-차원 표현을 생성하기 위해, 이론적 컴포넌트 분석(principal component analysis)을 적용하는 단계를 포 함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 검색하는 단계는 N-차원 KD-트리를 검색하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 결함 검출 방법의 리소스 소모 레벨 및 상기 결함 검출 방법의 적합도(suitableness)에 응답하여 결함 검출 방법을 선택하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  9. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 픽셀의 주변부는 다중 저해상도(coarse resolution) 픽셀들 및 다중 고해상도(fine resolution) 픽셀들을 포함하고, 상기 다중 정밀 픽셀들은 상기 주변부의 일부분을 나타내는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 4 픽셀 및 테스트 픽셀들을 비교하기 이전에 서브-픽셀 등록을 수행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지 내에서 픽셀들을 선택하고 상기 선택된 픽셀들의 주변부들의 표현들을 생성함으로써, 요청을 수신하는 단계가 선행되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  12. 결함 검출을 위한 시스템으로서,
    대상물의 제 1 이미지 및 대상물의 제 2 이미지 내에서 픽셀들의 주변부들을 나타내는 정보를 저장하도록 조정되는(adapted) 메모리 유닛; 및
    상기 메모리 유닛에 결합된 프로세서
    - 상기 프로세서는,
    상기 대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하고 - 여기서, 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법을 이용하여 획득됨 -,
    상기 제 2 픽셀의 주변부가 상기 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 상기 제 2 이미지의 제 3 픽셀을 검색하며,
    상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하고,
    상기 테스트 픽셀 및 상기 제 4 픽셀을 비교하도록 조정됨 -
    를 포함하는 결함 검출 시스템.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세서는,
    상기 제 1 이미지의 제 5 픽셀에 해당하는 상기 제 2 이미지의 제 6 픽셀을 검색하고,
    제 7 픽셀의 주변부가 상기 제 6 픽셀의 주변부와 유사한 상기 제 1 이미지의 제 7 픽셀을 검색하며,
    상기 제 7 픽셀에 해당하는 상기 제 2 이미지의 8개의 제 8 픽셀을 검색하고,
    상기 제 5 픽셀의 주변부와 상기 제 8 픽셀의 주변부를 비교하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 상이한 획득 방법들은 전송 획득 방법 및 반사 획득 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  15. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세서는 제 3 픽셀의 주변부가 상기 제 2 픽셀의 주변부의 대략적으로 가장 인접한 주변부가 되는 상기 제 3 픽셀을 검색하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 제 2 픽셀의 주변부는 M 엘리먼트들을 포함하고, 상기 프로세서는 상기 제 2 픽셀의 주변부의 N-차원 표현을 사용하도록 조정되며, 여기서 M > N인 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제 2 픽셀의 주변부의 N-차원 표현을 생성하기 위해 이론적 컴포넌트 분석을 적용하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  18. 제 16 항에 있어서,
    상기 프로세서는 N-차원 KD-트리를 검색하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  19. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 결함 검출 방법의 리소스 소모 레벨 및 상기 결함 검출 방법의 적합도에 응답하여 결함 검출 방법을 선택하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  20. 제 12 항에 있어서,
    상기 제 2 픽셀의 주변부는 다중 저해상도 픽셀들 및 다중 고해상도 픽셀들을 포함하고, 상기 다중 정밀 픽셀들은 상기 주변부의 일부분을 나타내는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  21. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제 4 픽셀 및 상기 테스트 픽셀을 비교하기 이전에 서브-픽셀 등록을 수행하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  22. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지 내에서 픽셀들을 선택하도록 조정되고, 상기 선택된 픽셀들의 주변부들의 표현들을 생성하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  23. 결함 검출을 위해 내장되는 컴퓨터-판독가능한 코드를 갖는 컴퓨터 판독가능한 매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능한 코드는,
    대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -;
    상기 제 2 픽셀의 주변부가 상기 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 상기 제 2 이미지의 제 3 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 테스트 픽셀과 상기 제 4 픽셀을 비교하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 매체.
  24. 제 23 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는,
    상기 제 1 이미지의 제 5 픽셀에 해당하는 상기 제 2 이미지의 제 6 픽셀을 검색하는 단계;
    제 7 픽셀의 주변부가 상기 제 6 픽셀의 주변부와 유사한 상기 제 1 이미지의 제 7 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 제 7 픽셀에 해당하는 상기 제 2 이미지의 8개의 제 8 픽셀을 검색하는 단계; 및
    상기 제 5 픽셀의 주변부와 상기 제 8 픽셀의 주변부를 비교하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  25. 제 23 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 제 3 픽셀의 주변부가 상기 제 2 픽셀의 주변부의 대략적으로 가장 인접한 주변부가 되는 상기 제 3 픽셀을 검색하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  26. 제 23 항에 있어서,
    상기 제 2 픽셀의 주변부는 M 엘리먼트들을 포함하고, 상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 상기 제 2 픽셀의 주변부의 N-차원 표현을 사용하는 단계를 위한 명령어들을 포함하며, 여기서 M > N인 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  27. 제 26 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 상기 제 2 픽셀의 주변부의 N-차원 표현을 생성하기 위해, 이론적 컴포넌트 분석을 적용하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  28. 제 26 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 N-차원 KD-트리를 검색하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  29. 제 23 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 결함 검출 방법의 리소스 소모 레벨 및 상기 결함 검출 방법의 적합도에 응답하여, 결함 검출 방법을 선택하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  30. 제 23 항에 있어서,
    상기 제 2 픽셀의 주변부는 다중 저해상도 픽셀들 및 다중 고해상도 픽셀들을 포함하고, 상기 다중 정밀 픽셀들은 상기 주변부의 일부분을 나타내는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  31. 제 23 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 상기 제 4 픽셀과 상기 테스트 픽셀을 비교하기 이전에 서브-픽셀 등록을 수행하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  32. 제 23 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 상기 제 1 이미지 및 상기 제 2 이미지 내에서 픽셀들을 선택하고 상기 선택된 픽셀들의 주변부들의 표현들을 생성하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  33. 제 23 항에 있어서,
    상기 상이한 획득 방법들은 전송 획득 방법 및 반사 획득 방법을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  34. 결함 검출을 위한 방법으로서,
    대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -;
    상기 제 2 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 상기 대상물의 다중 이미지들 내의 제 3 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하는 단계; 및
    상기 테스트 픽셀과 상기 제 4 픽셀을 비교하는 단계
    를 포함하는 결함 검출 방법.
  35. 결함 검출을 위한 방법으로서,
    대상물의 제 1 이미지의 제 1 피쳐(feature)에 해당하는 제 2 이미지의 피쳐를 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -;
    상기 제 2 피쳐의 주변부가 제 3 피쳐의 주변부와 유사한 상기 제 2 이미지의 제 3 피쳐를 검색하는 단계;
    상기 제 3 피쳐에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 피쳐를 검색하는 단계; 및
    상기 제 1 피쳐와 상기 제 4 피쳐를 비교하는 단계
    를 포함하는 결함 검출 방법.
  36. 결함 검출을 위한 방법으로서,
    대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -;
    골든 매칭(golden matching) 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 제 2 골든 이미지의 골든 매칭 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 골든 매칭 픽셀에 해당하는 제 1 골든 이미지의 해당 골든 픽셀을 검색하는 단계; 및
    상기 테스트 픽셀과 상기 해당 골든 픽셀을 비교하는 단계
    를 포함하는 결함 검출 방법.
  37. 제 1 항에 있어서,
    상기 제 2 픽셀의 주변부에 매칭되는 주변부들을 갖는 상기 제 2 이미지의 다중 픽셀들을 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  38. 제 37 항에 있어서,
    다중 테스트 픽셀들을 검색하고 검색 동안 검색된 픽셀들의 수를 나타내는 통계들을 생성하는 것을 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  39. 제 1 항에 있어서,
    테스트 픽셀들을 기준(reference) 픽셀들로 대체함으로써 합성 이미지를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
  40. 결함 검출을 위해 내장된 컴퓨터-판독가능한 코드를 갖는 컴퓨터 판독가능한 매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능한 코드는,
    대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -;
    상기 제 2 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 상기 대상물의 다중 이미지들 내의 제 3 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하는 단계; 및
    상기 테스트 픽셀과 상기 제 4 픽셀을 비교하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 매체.
  41. 결함 검출을 위해 내장된 컴퓨터-판독가능한 코드를 갖는 컴퓨터 판독가능한 매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능한 코드는,
    대상물의 제 1 이미지의 제 1 피쳐에 해당하는 제 2 이미지의 피쳐를 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -;
    상기 제 2 피쳐의 주변부가 제 3 피쳐의 주변부와 유사한, 상기 제 2 이미지의 제 3 피쳐를 검색하는 단계;
    상기 제 3 피쳐에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 피쳐를 검색하는 단계; 및
    상기 제 1 피쳐와 상기 제 4 피쳐를 비교하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 매체.
  42. 결함 검출을 위해 내장된 컴퓨터-판독가능한 코드를 갖는 컴퓨터 판독가능한 매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능한 코드는,
    대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하는 단계 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -;
    골든 매칭 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한, 제 2 골든 이미지의 골든 매칭 픽셀을 검색하는 단계;
    상기 골든 매칭 픽셀에 해당하는 제 1 골든 이미지의 해당 골든 픽셀을 검색하는 단계; 및
    상기 테스트 픽셀과 상기 해당 골든 픽셀을 비교하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는, 컴퓨터 판독가능한 매체.
  43. 제 42 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 상기 제 2 픽셀의 주변부와 매칭되는 주변부들을 갖는 상기 제 2 이미지의 다중 픽셀들을 검색하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  44. 제 43 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 다중 테스트 픽셀들을 검색하고 검색 동안 픽셀들의 수를 나타내는 통계들을 생성하는 것을 반복하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  45. 제 42 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독가능한 코드는 기준 픽셀들로 테스트 픽셀들을 대체함으로써 합성 이미지를 생성하는 단계를 위한 명령어들을 포함하는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 매체.
  46. 결함 검출을 위한 시스템으로서,
    대상물의 제 1 이미지 및 대상물의 제 2 이미지 내의 픽셀들의 주변부들을 나타내는 정보를 저장하도록 조정되는 메모리 유닛; 및
    상기 대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하고, 골든 매칭 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 제 2 골든 이미지의 골든 매칭 픽셀을 검색하며, 상기 골든 매칭 픽셀에 해당하는 제 1 골든 이미지의 해당 골든 픽셀을 검색하고, 상기 테스트 픽셀과 상기 해당 골든 픽셀을 비교하도록 조정되는 프로세서 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -
    를 포함하는 결함 검출 시스템.
  47. 제 46 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 제 2 픽셀의 주변부와 매칭되는 주변부들을 갖는 상기 제 2 이미지의 다중 픽셀들을 검색하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  48. 제 47 항에 있어서,
    상기 프로세서는 다중 테스트 픽셀들을 검색하고 검색 동안 검색된 픽셀들의 수를 나타내는 통계들을 생성하는 것을 반복하도록 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  49. 제 12 항에 있어서,
    상기 프로세서는 기준 픽셀들로 테스트 픽셀들을 대체함으로써 합성 이미지를 생성하도록 추가로 조정되는 것을 특징으로 하는 결함 검출 시스템.
  50. 결함 검출을 위한 시스템으로서,
    대상물의 제 1 이미지내의 픽셀들의 주변부들을 나타내는 정보를 저장하도록 조정되는 메모리 유닛; 및
    상기 메모리 유닛에 결합된 프로세서
    - 상기 프로세서는,
    상기 대상물의 제 1 이미지의 테스트 픽셀에 해당하는 제 2 이미지의 제 2 픽셀을 검색하고 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -,
    상기 제 2 픽셀의 주변부가 제 3 픽셀의 주변부와 유사한 대상물의 다중 이미지들내의 제 3 픽셀을 검색하며,
    상기 제 3 픽셀에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 픽셀을 검색하고,
    상기 테스트 픽셀과 상기 제 4 픽셀을 비교하도록 조정됨 -
    를 포함하는 결함 검출 시스템.
  51. 결함 검출을 위한 시스템으로서,
    대상물의 제 1 이미지내의 픽셀들의 주변부들을 나타내는 정보를 저장하도록 조정되는 메모리 유닛; 및
    상기 메모리 유닛에 결합된 프로세서
    - 상기 프로세서는,
    상기 대상물의 제 1 이미지의 제 1 피쳐에 해당하는 제 2 이미지의 피 쳐를 검색하고 - 상기 제 1 및 제 2 이미지는 상이한 획득 방법들을 이용하여 획득됨 -,
    상기 제 2 피쳐의 주변부가 제 3 피쳐의 주변부와 유사한, 상기 제 2 이미지의 제 3 피쳐를 검색하며,
    상기 제 3 피쳐에 해당하는 상기 제 1 이미지의 제 4 피쳐를 검색하고,
    상기 제 1 피쳐와 상기 제 4 피쳐를 비교하도록 조정됨 -
    를 포함하는 결함 검출 시스템.
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