KR20080042255A - 패턴 결함 검출 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

결함 검출 방법 및 장치는 반도체 기판 상의 검사 영역의 제1 이미지를 획득하고, 제1 이미지를 퓨리에 변환 및 로우 패스 필터링하여 제2 이미지를 획득한 후, 제2 이미지를 기 설정된 기준 이미지와 비교하여 검사 영역의 결함을 검출한다. 제2 이미지와 기준 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨의 상관도를 이용하여 결함 유무를 판단한다. 결함이 존재시, 가로 픽셀 및 세로 픽셀에서 상관도 값이 최소인 위치를 조합하여 결함의 위치를 확인한다.

Description

패턴 결함 검출 방법 및 장치{Method and apparatus for detecting defects of patterns}

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 결함 검출 장치를 설명하기 위한 블록도이다.

도 2 내지 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 패턴 결함 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 7 내지 도 11은 본 발명의 패턴 결함 검출 방법에 따른 실험예를 설명하기 위한 도면들이다.

* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *

100 : 패턴 결함 검출 장치 110 : 제1 획득 유닛

120 : 제2 획득 유닛 122 : 변환부

124 : 필터부 130 : 저장 유닛

140 : 검출 유닛 142 : 판단부

144 : 설정부 150 : 표시 유닛

본 발명은 패턴 결함 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이미지를 비교하여 패턴의 결함을 검출하는 패턴 결함 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.

반도체 소자의 디자인 룰이 작아짐에 따라 반도체 기판 상에 형성되는 패턴의 결함에 대한 검사 요구 수준도 점점 높아진다. 일반적으로, 상기 패턴의 결함 검출에는 광 또는 전자빔을 이용한 이미지 검사 기술이 사용된다. 상기 기술은 상기 광 또는 전자빔을 이용하여 얻어진 이미지를 비교하여 결함을 검사한다. 구체적으로, 이웃하는 이미지들을 비교를 통해 서로 차이가 있는 부분을 감지하여 상기 패턴의 결함을 검사하는 방법이다.

상기 방법을 사용하기 위해서는 이웃하는 이미지들에 대한 정보 저장이 필요하므로, 상기 이미지들 간이 차이를 감지하기 위해 적어도 세 개의 이미지의 비교가 필요하다. 그러므로, 상기 이미지들을 저장하기 위한 저장 공간이 많이 필요하다.

또한, 상기 이웃하는 이미지들은 패턴이 동일하더라도 색깔이 서로 다를 수 있다. 상기 패턴의 결함 검출시 상기 이미지들의 색깔 차이를 결함으로 인식하는 오류가 발생할 수도 있다.

그리고, 상기 패턴의 결함 검출을 위해 상기 이미지들을 비교할 때, 상기 이미지들 간의 정확한 정렬(align)이 필요하다. 그러므로, 상기 이미지들이 정확하게 정렬되지 않으면, 상기 패턴의 결함을 정확하게 검출할 수 없다.

본 발명의 실시예들은 반도체 기판 상에 형성된 패턴의 결함을 검출하기 위한 패턴 결함 검출 방법을 제공한다.

본 발명의 실시예들은 상기 패턴 결함 검출 방법을 수행하기 위한 패턴 결함 검출 장치를 제공한다.

상기 본 발명의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 결함 검출 방법은 반도체 기판 상의 검사 영역의 제1 이미지를 획득한다. 상기 제1 이미지에 대해 공간적 영역을 주파수 영역으로 변환하는 퓨리에 변환 및 상기 주파수 영역 중 저주파 영역을 보존하면서 고주파 영역을 약화시키기 위해 로우 패스 필터링을 수행하여 제2 이미지를 획득한다. 상기 제2 이미지를 기 설정된 기준 이미지와 비교하여 상기 검사 영역의 결함을 검출한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 검사 영역은 주기적인 형태의 패턴을 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 제1 이미지를 획득하기 전에 상기 기준 이미지를 설정할 수 있다. 상기 기준 이미지 설정은 주기적 형태를 가지며 결함이 없는 패턴의 제3 이미지를 획득하고, 상기 제3 이미지에 대해 퓨리에 변환 및 로우 패스 필터링을 수행하여 제4 이미지를 획득한 후, 상기 제4 이미지를 상기 기준 이미지로 저장하여 이루어진다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 검사 영역의 결함을 검출은 상기 제2 이미지의 결함 유무를 판단하고, 상기 제2 이미지에 결함이 있는 경우, 상기 결함 의 위치를 선정하여 이루어진다. 상기 제2 이미지의 결함 유무에 대한 판단은 상기 제2 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨과 상기 기준 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨의 상관도를 가로 픽셀과 세로 픽셀에 따라 산출한 후, 가로 픽셀의 상관도 값들 및 세로 픽셀의 상관도 값들이 기 설정된 상관도 값 이상인 경우 상기 제2 이미지에 결함이 존재하지 않는 것으로 판단하고, 상기 가로 픽셀의 상관도 값들 및 상기 세로 픽셀의 상관도 값들 중 적어도 하나가 상기 기 설정된 상관도 값 미만인 경우 상기 제2 이미지에 결함이 존재하는 것으로 판단한다. 상기 결함의 좌표에 대한 설정은 상기 상관도 값이 상기 기 설정된 상관도 값 미만이면서 최소인 가로 픽셀 위치 및 세로 픽셀의 위치를 각각 구하고, 상기 가로 픽셀들의 위치와 상기 세로 픽셀들의 위치를 조합하여 이루어진다.

상기 본 발명의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 결함 검출 장치는 저장 유닛, 제1 획득 유닛, 제2 획득 유닛 및 검출 유닛을 포함한다. 상기 저장 유닛은 기준 이미지를 저장한다. 상기 제1 획득 유닛은 반도체 기판 상에 검사 영역의 제1 이미지를 획득한다. 상기 제2 획득 유닛은 상기 제1 이미지를 필터링하여 제2 이미지를 획득한다. 상기 검출 유닛은 상기 제2 이미지를 상기 기준 이미지와 비교하여 상기 검사 영역의 결함을 검출한다.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 검사 영역은 주기적인 형태의 패턴을 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 제2 획득유닛은 상기 제1 이미지에 대해 퓨리에 변환을 수행하여 공간적 영역을 주파수 영역으로 변환하는 변환부 및 상기 주파수 영역 중 저주파 영역을 보존하면서 고주파 영역을 약화시키기 위해 로우 패스 필터링(low pass filtering)을 수행하는 필터부를 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 결함 검출 장치는 상기 기준 이미지를 저장하기 위한 저장유닛을 더 포함할 수 있다.

본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 검출유닛은 상기 제2 이미지의 결함 유무를 판단하는 판단부 및 상기 제2 이미지에 결함이 있는 경우, 상기 결함의 위치를 선정하는 설정부를 포함할 수 있다.

이와 같이 구성된 본 발명에 따르면, 주기적인 형태의 패턴 이미지에 대해 퓨리에 변환 및 로우 패스 필터링을 수행하여 기준 이미지와 비교하여 상기 패턴의 결함을 검출한다. 상기 기준 이미지와 상기 검사 이미지의 비교시 각 픽셀의 그레이 레벨에 대한 상관도를 이용한다. 그러므로, 상기 기준 이미지와 상기 검사 이미지의 정렬이 필요없다. 상기 패턴의 결함 검출시 오류를 발생하는 상기 패턴의 색깔 차이와 같은 요소가 상기 필터링에 의해 제거된다.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 결함 검출 방법 및 장치에 대해 상세히 설명한다. 본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유 사한 구성요소에 대해 사용하였다. 첨부된 도면에 있어서, 구조물들의 치수는 본 발명의 명확성을 기하기 위하여 실제보다 확대하여 도시한 것이다.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 결함 검출 장치를 설명하기 위한 블록도이다.

도 1을 참조하면, 결함 검출 장치(100)는 제1 획득 유닛(110), 제2 획득 유닛(120), 저장 유닛(140), 검출 유닛(130) 및 표시 유닛(150)을 포함한다.

상기 제1 획득 유닛(110)은 반도체 기판 상에 배치되며, 상기 반도체 기판 상에 형성된 패턴의 제1 이미지를 획득한다. 예를 들면, 상기 패턴은 상기 반도체 기판 상의 셀 영역에 형성되며, 주기적인 형태를 갖는다. 상기 제1 획득 유닛(110)의 예로는 CCD 촬상 소자 또는 전자 주사 현미경을 들 수 있다. 상기 제1 획득 유닛(110)은 광 또는 전자빔을 이용하여 상기 제1 이미지를 획득한다.

상기 제2 획득 유닛(120)은 상기 제1 획득 유닛(120)과 연결되며, 상기 제1 이미지를 처리하여 제2 이미지를 획득한다. 상기 제2 획득 유닛(120)은 변환부(122)와 필터부(124)를 포함한다. 상기 변환부(122)는 마이크로프로세서를 포함하며, 상기 제1 이미지에 대해 퓨리에 변환(fourier transform)을 수행하여 공간적 영역을 주파수 영역으로 변환한다. 상기 필터부(124)는 로우 패스 필터를 포함하며, 상기 제1 이미지의 주파수 영역 중 고주파 영역은 약화시키며 저주파 영역을 보존하여 제2 이미지를 형성한다. 상기 필터부(124)는 주기적인 패턴으로 인해 나타나는 특정 주파수 영역까지 필터링하므로, 상기 패턴의 결함 검출시 상기 패턴의 색깔 차이로 인해 발생하는 에러 요소를 제거할 수 있다.

상기 저장 유닛(130)은 상기 제2 획득 유닛(120)과 연결되며, 기준 이미지를 저장한다. 결함이 없는 정상 패턴에 대해 상기 제1 획득 유닛(110)에서 제1 이미지 를 획득하고, 상기 제2 획득 유닛(120)에서 상기 제1 이미지를 처리하여 얻어진 제2 이미지가 상기 기준 이미지이다. 예를 들면, 상기 기준 이미지는 상기 패턴의 결함을 검출하기 위한 대상이 되는 대상 웨이퍼의 패턴으로부터 획득될 수 있다. 다른 예로, 상기 기준 이미지는 상기 대상 웨이퍼의 패턴과 동일한 패턴을 갖는 다른 웨이퍼로부터 획득될 수 있다.

상기 검출 유닛(140)은 상기 제2 획득 유닛(120)과 상기 저장 유닛(130)과 각각 연결되며, 상기 대상 웨이퍼의 패턴으로부터 획득되는 제2 이미지와 상기 기준 이미지를 비교하여 상기 패턴의 결함을 검출한다. 상기 검출 유닛(140)은 판단부(142)와 설정부(144)를 포함한다.

상기 판단부(142)는 상기 제2 이미지와 상기 기준 이미지를 비교하여 결함을 판단한다. 상기 판단부(142)는 연산기와 비교기를 포함한다.

상기 연산기는 상기 제2 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨과 상기 기준 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨의 상관도를 연산한다. 이때, 상기 상관도는 가로 픽셀의 위치에 따른 상관도와 세로 픽셀의 위치에 따른 상관도로 구분된다. 상기 상관도는 비교되는 두 픽셀의 그레이 레벨이 유사한 정도에 따라 그 값이 달라진다. 상기 두 픽셀의 그레이 레벨이 유사하면 1에 가까운 값을 가지며 상기 픽셀의 그레이 레벨 차이가 클수록 0에 가까운 값을 갖는다. 상기 비교기는 가로 픽셀의 위치에 따른 상관도 값들 및 세로 픽셀의 위치에 따른 상관도 값들이 기 설정된 상관도 값 이상인 경우 상기 제2 이미지에 결함이 존재하지 않는 것으로 판단하고, 상기 가로 픽셀의 상관도 값들 및 상기 세로 픽셀의 상관도 값들 중 적어도 하나가 상기 기 설정된 상관도 값 미만인 경우 상기 제2 이미지에 결함이 존재하는 것으로 판단한다. 상기 기 설정된 상관도 값은 0과 1 사이의 값을 갖는다. 상기 패턴의 결함을 정밀하게 검출하기 위해서는 상기 기 설정 상관도를 1과 가깝도록 설정하고, 상기 패턴의 결함을 간략하게 검출하기 위해서는 상기 기 설정 상관도를 1과 멀도록 설정한다.

상기 판단부(142)에서 상기 제2 이미지에 결함이 있는 것으로 판단하는 경우, 상기 설정부(144)는 상기 결함의 위치를 설정한다. 상기 설정부(144)는 상기 가로 픽셀의 위치 중에서 상기 상관도 값이 상기 기 설정된 상관도 값 미만이면서 최소일 때의 상기 가로 픽셀 위치를 구한다. 또한, 상기 설정부(144)는 상기 세로 픽셀의 위치 중에서 상기 상관도 값이 상기 기 설정된 상관도 값 미만이면서 최소일 때의 상기 세로 픽셀 위치를 구한다. 상기 가로 픽셀 좌표 및 세로 픽셀 위치는 복수일 수 있다. 상기 설정부(144)는 상기 가로 픽셀들의 위치와 상기 세로 픽셀들의 위치를 조합하여 상기 제2 이미지에서 결함의 좌표를 설정한다.

상기 표시 유닛(150)은 상기 검출 유닛(140)과 연결되며, 상기 검출 유닛(140)에서 검출된 결함을 표시한다. 이때, 상기 결함 위치는 상기 반도체 기판의 형태를 갖는 맵 상에 표시된다.

한편, 상기 표시 유닛(150)은 제1 획득 유닛(110), 제2 획득 유닛(120), 저장 유닛(130)과도 각각 연결되며, 각 유닛들의 결과를 표시할 수도 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 결함 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 2를 참조하면, 결함 검출 방법은 기준 이미지를 획득한다(S100).

구체적으로, 상기 기준 이미지는 반도체 기판 상에 정상적으로 형성된 패턴의 이미지를 퓨리에 변환 및 로우 패스 필터링을 수행하여 획득된다. 상기 패턴은 주기적 형태를 가지고, 셀 영역에 포함된다. 상기 패턴에 결함이 없으면, 상기 퓨리에 변환 및 로우 패스 필터링을 통해 상기 패턴 이미지는 항상 상기 기준 이미지와 동일한 이미지로 필터링된다. 예를 들면, 상기 기준 이미지는 상기 패턴의 결함을 검출하기 위한 대상이 되는 대상 웨이퍼의 패턴으로부터 획득될 수 있다. 다른 예로, 상기 기준 이미지는 상기 대상 웨이퍼의 패턴과 동일한 패턴을 갖는 다른 웨이퍼로부터 획득될 수 있다.

다음으로, 결함 검출의 대상이 되는 반도체 기판 상에 형성된 패턴의 제1 이미지를 획득한다(S200).

구체적으로, 상기 대상 웨이퍼의 패턴의 제1 이미지를 획득한다. 예를 들면, 주사 전자 현미경 또는 CCD 촬상 소자를 사용하여 상기 제1 이미지를 획득할 수 있다. 상기 패턴이 주기적인 형태를 갖지 않을 경우에는 상기 제1 이미지는 상기 퓨리에 변환을 용이하게 적용할 수 없다. 따라서, 상기 상기 패턴은 주기적인 형태를 갖는 것이 바람직하다. 상기 주기적인 형태를 갖는 패턴의 예로서는 일정한 간격을 갖는 라인 형상의 패턴 또는 규칙적인 리세스(recess)를 갖는 패턴 등을 들 수 있다. 예를 들면, 반도체 장치에서 상기 일정한 간격을 갖는 라인 형상의 패턴은 금속 배선 또는 게이트 전극 라인 등이 해당되고, 상기 규칙적인 리세스를 갖는 패턴은 콘택홀 또는 비아홀 등을 갖는 패턴이 해당될 수 있다. 따라서, 상기 제1 이미 지의 예로 반도체 기판 상에 형성되고 주기적인 형태의 패턴을 갖는 셀 영역의 이미지를 들 수 있다.

상기 제1 이미지를 필터링하여 제2 이미지를 획득한다(S300).

도 3은 도 2의 제2 이미지 획득 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 3을 참조하면, 상기 제1 이미지에 대해 퓨리에 변환을 수행한다(S310). 상기 퓨리에 변환은 시간적 영역(domain)을 주파수 영역으로 변환하는 방법이다. 특히, 이미지 등과 같은 영상 신호의 경우에는 상기 퓨리에 변환은 공간적 영역을 주파수 영역으로 변환한다. 따라서, 본 발명에서는 상기 제1 이미지의 공간적 영역을 상기 퓨리에 변환을 통하여 상기 주파수 영역으로 변환한다. 따라서, 상기 퓨리에 변환을 통하여 상기 제1 이미지를 주파수를 갖는 데이터로 생성할 수 있다. 여기서, 상기 퓨리에 변환은 이미지와 같은 공간적 영역을 그 대상으로 하기 때문에 2차원으로 이루어진다. 즉, 가로축 방향 및 세로축 방향 각각에 대하여 상기 퓨리에 변환을 실시하는 것이다. 이때, 퓨리에 변환은 상기 이미지를 적어도 2 개의 화소 단위로 정의한 후, 상기 화소 단위에 대하여 실시하는 것이 바람직하다.

상기 주파수를 갖는 데이터를 필터링한다(S320). 상기 주파수를 갖는 데이터를 로우 패스 필터링하면 상기 데이터 중 고주파 영역은 약화되며, 저주파 영역을 보존된다. 여기서, 상기 퓨리에 변환은 2차원으로 이루어지므로, 상기 로우 패스 필터링도 이차원으로 이루어지므로 이미지와 같은 공간적 영역을 형성할 수 있다. 즉, 고주파 영역에 포함되는 주기적인 패턴에 대한 이미지는 사라지고, 저주파 영역에 포함되는 이미지만 나타난다. 따라서, 상기 제1 이미지와는 다른 필터링된 제 2 이미지를 획득할 수 있다.

상기 제2 이미지를 상기 기준 이미지와 비교하여 상기 패턴의 결함을 검출한다(S400).

도 4는 도 2의 결함 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 4를 참조하면, 상기 검사 대상인 패턴에 결함이 존재하는 경우, 상기 제1 이미지는 상기 결함으로 인해 퓨리에 변환시 왜곡(distortion)이 발생하고, 이로 인해 로우 패스 필터링을 통해 획득된 제2 이미지는 상기 기준 이미지와 다르다. 그러므로, 상기 제2 이미지와 상기 기준 이미지를 비교하여 상기 패턴의 결함 유무를 판단한다(S410).

도 5는 도 4의 결함 유무 판단 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 상기 제2 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨과 상기 기준 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨의 상관도를 연산한다(S412). 이때, 상기 상관도는 가로 픽셀의 위치에 따른 상관도와 세로 픽셀의 위치에 따른 상관도로 구분된다. 상기 상관도는 비교되는 두 픽셀의 그레이 레벨이 유사한 정도에 따라 그 값이 달라진다. 상기 두 픽셀의 그레이 레벨이 유사하면 1에 가까운 값을 가지며 상기 픽셀의 그레이 레벨 차이가 클수록 0에 가까운 값을 갖는다. 상기 가로 픽셀의 위치에 따른 상관도 값들 및 세로 픽셀의 위치에 따른 상관도 값들이 기 설정된 상관도 값 이상인 경우 상기 제2 이미지는 결함을 갖지 않는 것으로 판단하고, 상기 가로 픽셀의 상관도 값들 및 상기 세로 픽셀의 상관도 값들 중 적어도 하나가 상기 기 설정된 상관도 값 미만인 경우 상기 제2 이미지는 결함을 갖는 것으로 판단한 다(S414). 상기 기 설정된 상관도 값은 0과 1 사이의 값을 갖는다. 상기 패턴의 결함을 정밀하게 검출하기 위해서는 상기 기 설정 상관도를 1과 가깝도록 설정하고, 상기 패턴의 결함을 간략하게 검출하기 위해서는 상기 기 설정 상관도를 1과 멀도록 설정한다.

상기 제2 이미지에 결함이 있는 경우, 상기 결함의 위치를 설정한다(S420).

도 6은 도 4의 결함 위치 설정 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 6을 참조하면, 상기 가로 픽셀의 위치 중에서 상기 상관도 값 중에서 상기 기 설정된 상관도 값 미만이면서 최소일 때의 상기 가로 픽셀 위치를 구한다. 또한, 상기 세로 픽셀의 위치 중에서 상기 상관도 값 중에서 상기 기 설정된 상관도 값 미만이면서 최소일 때의 상기 세로 픽셀 위치를 구한다(S422). 상기 가로 픽셀 위치 및 세로 픽셀 위치는 복수일 수 있다. 상기 가로 픽셀들의 위치와 상기 세로 픽셀들의 위치를 조합하여 상기 제2 이미지에서 결함의 좌표를 설정한다(S424).

이후, 상기 검출된 결함의 위치를 표시한다(S500). 상기 결함의 위치는 반도체 기판 형태의 맵 상에 표시된다.

이하에서는 결함 검출 장치에서 나타나는 TDI 이미지를 이용하여 결함 검출을 수행하였다. 결함이 없는 이미지를 필터링하여 기준 이미지를 설정하였고, 결함이 있는 이미지와 결함이 없는 이미지를 각각 필터링하여 상기 기준 이미지와 비교하였다.

도 7은 결함이 없는 이미지 및 상기 이미지를 필터링한 기준 이미지이다. 도 8은 검사 결과 획득된 결함이 없는 이미지 및 상기 이미지를 필터링한 정상 이미지 이다. 도 9는 검사 결과 획득된 결함이 있는 이미지 및 상기 이미지를 필터링한 비정상 이미지이다.

도 8에 도시된 정상 이미지와 도 9에 도시된 비정상 이미지 사이에 큰 차이가 있음을 알 수 있다. 도 7에 도시된 기준 이미지와 상기 정상 및 비정상 이미지들 사이의 그레이 레벨의 상관도를 각각 분석하였다. 상기 상관도 분석은 비교하고자 하는 두 이미지의 픽셀들을 직접 비교하였다.

도 10은 세로 픽에 대한 상관도를 나타낸 그래프이다. 도 10에서, 가로축은 세로 픽의 위치이며, 세로축은 상관도 값을 나타낸다. 또한, 도 10에서, A는 도 7의 기준 이미지와 도 8의 정상 이미지 사이의 상관도를 나타내고, B는 도 7의 기준 이미지와 도 9의 비정상 이미지 사이의 상관도를 나타내며, C는 기준 상관도 값을 나타낸다.

도 10에 도시된 바와 같이, A는 C보다 높은 상관도 값을 갖는 것으로 나타났다. 따라서, 도 7의 기준 이미지와 도 8의 정상 이미지는 상관도가 높으므로, 상기 정상 이미지는 상기 기준 이미지와 유사하여 결함이 없는 것으로 판단한다. B는 C보나 낮은 상관도 값을 갖는 부분이 있는 것으로 나타났다. 따라서, 도 7의 기준 이미지와 도 9의 비정상 이미지는 상관도가 낮으므로, 상기 비정상 이미지는 상기 기준 이미지와 달라 결함이 있는 것으로 판단한다.

도 11은 세로 픽셀 및 가로 픽셀에 대한 상관도를 나타낸 그래프이다. 도 11에서, 가로축은 세로 픽셀 및 가로 픽셀의 위치이며, 세로축은 상관도 값을 나타낸다. 또한, 도 11에서, D는 도 7의 기준 이미지와 도 9의 비정상 이미지 사이의 세 로 픽에 따른 상관도를 나타내고, E는 도 7의 기준 이미지와 도 9의 비정상 이미지 사이의 가로 픽셀에 따른 상관도를 나타낸다.

도 11에 도시된 바와 같이, D 및 E에는 상관도 값이 최소가 되는 지점이 각각 존재한다. 상기 D에서 상관도 값이 최소가 되는 세로 픽의 위치를 선정하고, 상기 E에서 상관도 값이 최소가 되는 가로 픽셀의 위치를 선정한다. 상기 세로 픽의 위치와 가로 픽셀의 위치로 이루어진 좌표가 상기 비정상 이미지에서 결함의 위치이다.

따라서, 상기 기준 이미지와 상기 정상 이미지 또는 비정상 이미지를 비교하여 결함을 검출할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 셀 영역과 같은 주기적인 패턴의 이미지를 퓨리에 변환하고, 상기 퓨리어 변환을 통해 얻어진 주파수 영역을 로우 패스 필터링하면 주기적인 패턴으로 인한 주파수 영역이 제거된 이미지를 얻을 수 있다. 상기 이미지와 결함을 검출하려는 영역의 이미지를 비교하여 상기 영역의 결함을 검출할 수 있다. 상기와 같은 본 발명에 따르면, 이미지를 저장하기 위한 공간이 거의 필요없으며, 종래 기술과 달리 세 개의 이미지를 비교하는 것이 필요없게 되며, 검사 영역의 이미지만을 사용하여 결함을 검출하게 되므로 세 이미지의 비교 시 서로 이미지를 정확헤게 정렬할 필요도 없다. 또한, 상기 필터링시 상기 패턴의 색깔 차이로 인해 결함을 유발할 수 있는 요소도 제거할 수 있다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (12)

1. 반도체 기판 상의 검사 영역의 제1 이미지를 획득하는 단계;

   상기 제1 이미지에 대해 공간적 영역을 주파수 영역으로 변환하는 퓨리에 변환 및 상기 주파수 영역 중 저주파 영역을 보존하면서 고주파 영역을 약화시키기 위해 로우 패스 필터링을 수행하여 제2 이미지를 획득하는 단계; 및

   상기 제2 이미지를 기 설정된 기준 이미지와 비교하여 상기 검사 영역의 결함을 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
2. 제1항에 있어서, 상기 검사 영역은 주기적인 형태의 패턴을 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
3. 제1항에 있어서, 상기 제1 이미지를 획득하기 전에 상기 기준 이미지를 설정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
4. 제3항에 있어서, 상기 기준 이미지 설정 단계는,

   주기적 형태를 가지며 결함이 없는 패턴의 제3 이미지를 획득하는 단계;

   상기 제3 이미지에 대해 퓨리에 변환 및 로우 패스 필터링을 수행하여 제4 이미지를 획득하는 단계; 및

   상기 제4 이미지를 상기 기준 이미지로 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징 으로 하는 결함 검출 방법.
5. 제1항에 있어서, 상기 검사 영역의 결함을 검출하는 단계는,

   상기 제2 이미지의 결함 유무를 판단하는 단계; 및

   상기 제2 이미지에 결함이 있는 경우, 상기 결함의 위치를 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
6. 제5항에 있어서, 상기 제2 이미지의 결함 유무를 판단하는 단계는,

   상기 제2 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨과 상기 기준 이미지의 각 픽셀별 그레이 레벨의 상관도를 가로 픽셀과 세로 픽셀에 따라 산출하는 단계; 및

   가로 픽셀의 상관도 값들 및 세로 픽셀의 상관도 값들이 기 설정된 상관도 값 이상인 경우 상기 제2 이미지에 결함이 존재하지 않는 것으로 판단하고, 상기 가로 픽셀의 상관도 값들 및 상기 세로 픽셀의 상관도 값들 중 적어도 하나가 상기 기 설정된 상관도 값 미만인 경우 상기 제2 이미지에 결함이 존재하는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
7. 제6항에 있어서, 상기 결함의 위치를 설정하는 단계는,

   상기 상관도 값이 상기 기 설정된 상관도 값 미만이면서 최소인 가로 픽셀 위치 및 세로 픽셀의 위치를 각각 구하는 단계; 및

   상기 가로 픽셀들의 위치와 상기 세로 픽셀들의 위치를 조합하는 단계를 포 함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
8. 기준 이미지를 저장하기 위한 저장유닛;

   반도체 기판 상에 검사 영역의 제1 이미지를 획득하는 제1 획득유닛;

   상기 제1 이미지를 필터링하여 제2 이미지를 획득하는 제2 획득유닛; 및

   상기 제2 이미지를 상기 기준 이미지와 비교하여 상기 검사 영역의 결함을 검출하는 검출유닛을 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 장치.
9. 제8항에 있어서, 상기 검사 영역은 주기적인 형태의 패턴을 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 방법.
10. 제8항에 있어서, 상기 제2 획득유닛은 상기 제1 이미지에 대해 퓨리에 변환을 수행하여 공간적 영역을 주파수 영역으로 변환하는 변환부; 및

    상기 주파수 영역 중 저주파 영역을 보존하면서 고주파 영역을 약화시키기 위해 로우 패스 필터링을 수행하는 필터부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 장치.
11. 제8항에 있어서, 상기 기준 이미지를 저장하기 위한 저장유닛을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 장치.
12. 제8항에 있어서, 상기 검출유닛은 상기 제2 이미지의 결함 유무를 판단하는 판단부; 및

    상기 제2 이미지에 결함이 있는 경우, 상기 결함의 위치를 선정하는 설정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 결함 검출 장치.

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