KR20190093618A - 결함 품질을 판단하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

결함 품질을 판단하기 위한 방법은 다층 투명 박막들(1, 2, 3, 4, 5, 6)을 포함하는 검사 대상(10)에 대해 광학 이미지 수단(22)에 의해 높이 방향으로 미리 결정된 단차(step)로 복수의 이미지들을 취득하는 단계; 복수의 이미지들의 각각의 화소에 대해, 인접한 화소들과의 휘도 차이들로부터 부분 이미지들의 선명도를 계산하는 단계; 동일한 화소 포지션에서의 선명도의 계산 결과가 복수의 이미지들의 모든 이미지들에서 최대인 이미지 번호로부터 부분 이미지들의 높이 정보를 계산하는 단계; 높이 정보를 계산하는 것으로부터 모든 이미지들의 3차원 정보를 획득하는 단계; 및 3차원 정보에 기반하여 검사 대상의 결함 품질을 판단하는 단계를 포함한다.

Description

결함 품질을 판단하기 위한 방법 및 장치
[0001]
본 발명은 광학 이미지 수단에 의해 제조 시에, 다층 박막들이 사용되는 검사 대상, 이를테면 반도체 웨이퍼 및 박막 트랜지스터 디스플레이 디바이스에서 발생하는 결함 높이 정보를 측정하고, 그리고 결함 발생 포지션 및 결함 발생 층의 높이 정보를 특정함으로써 결함 품질을 판단하기 위한 결함 품질 판단을 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
[0002]
다층 박막들이 사용되는 반도체 웨이퍼, 박막 트랜지스터 디스플레이 디바이스 등을 제조할 때, 미세 패턴은 포토리소그래피를 사용하여 형성된다. 이들 제조 프로세스들에서, 결함, 이를테면 패턴 이상 및 핀홀(pinhole)은 다양한 요인들에 의해 발생되고, 수율의 감소를 야기한다. 이들 제조 프로세스들을 관리하고 수율 감소의 요인을 제거함으로써 제조 효율성을 개선시키기 위해, 발생하는 결함을 검사하고 요인을 특정하는 작업이 수행된다.
[0003]
그런 제조 프로세스들에서 복수의 층들을 연속으로 형성하는 프로세스들에서, 패턴 이상, 핀홀 등이 검사될 수 없는 경우가 존재한다. 따라서, 유일한 수단으로서, 최종 층을 형성한 이후 결함을 검사하고 결함이 발생한 프로세스를 결함 높이 포지션 정보로부터 특정하는 것이 필요하다. 예컨대, 가요성 EL(organic electroluminescence)의 밀봉 프로세스에서, 무기 박막들, 이를테면 실리콘 질화물 및 유기 박막들, 이를테면 폴리이미드를 다중-라미네이팅(laminating)함으로써 분위기의 산소 및 습기가 장치에 진입하는 것을 방지하는 기술이 사용된다. 그러나, 층들 각각에서 발생하는 미세한 핀홀들의 존재는 장치의 수명에 대해 중대하다. 특히, 상이한 층들에서 발생된 핀홀들이 인접하여 존재하는 포지션들을 정확하게 측정하고, 제품의 품질을 판단하는 것이 필요하다. 그러나, 이들 층들의 형성은 진공 또는 질소 분위기에서 짧은 시간 수행될 필요가 있고, 대상은 프로세스들의 중간에서 정지함으로써 검사될 수 없다.
[0004]
도 1은 통상적인 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스의 단면 구조를 도시하고, 유기 EL은 전기 회로 패턴(1)에 의해 광을 방출한다. 전기 회로 패턴(1)은 제1 베이스 재료(5) 및 제2 베이스 재료(6)를 포함하는 베이스 재료 상에 형성되고, 그리고 제1 밀봉 층(무기 막)(2), 제2 밀봉 층(유기 막)(3) 및 제3 밀봉 층(무기 막)(4)을 포함하는 투명 막에 의해 밀봉된다. 보통, 제1 밀봉 층(2) 및 제3 밀봉 층(4)은 무기 재료이고, CVD(chemical vapor deposition)에 의해 형성된 실리콘 질화물 막이다. 유기 재료인 폴리이미드는 제2 밀봉 층(3)에 사용되고, 그리고 제2 밀봉 층(3)은 예컨대 잉크젯 프린팅 장치를 사용하여 형성된다. 제1 베이스 재료(5)는 투명 기판이다. 예컨대, 수지 기판, 이를테면 PET(polyethylene-terephthalate) 또는 Pc(polycarbonate)가 제1 베이스 재료(5)에 사용된다.
[0005]
도 2는, 2개의 핀홀들(7A 및 7B)이 밀봉 층을 형성하는 프로세스에서 밀봉 층(4)(예컨대, 유기 재료 또는 무기 재료인 밀봉 투명 막)에 발생되는 상태를 도시한다. 핀홀들(7A 및 7B)은 실리콘 질화물 막의 제3 밀봉 층(4)에 존재한다. 공기 중의 산소(O2) 및 물(H2O)이 폴리이미드 막을 침투하더라도, 공기 중의 산소(O2) 및 물(H2O)은 제1 밀봉 층(2)(실리콘 질화물 막)에 의해 차단된다. 이서, 핀홀들(7A 및 7B) 바로 아래 EL 디바이스는 바로 파괴되지 않고, 그리고 핀홀들(7A 및 7B)은 유기 EL 디스플레이 디바이스에 중대한 결함들이 아니다.
[0006]
다른 한편, 도 3은, 결함들인 핀홀들(8A 및 8B)이 유사하게 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스의 형성 프로세스에서, 제1 밀봉 층(2) 및 제3 밀봉 층(4)의 개별 실리콘 질화물 막들의 인접한 부분에 (수직 방향의 축으로서) 존재하는 상태를 도시한다. 이 경우, 산소 및 물은 공기에 접촉하는 밀봉 층(4)의 핀홀(8A)로부터 진입하고, 그리고 시간이 진행됨에 따라 폴리이미드 막(밀봉 층(3))에 침투한다. 최종적으로, 산소 및 물은 밀봉 층(2)의 핀홀(8B)에 도달하고, 그리고 핀홀(8B) 바로 아래의 EL 디바이스는 파괴된다. 이런 방식으로 EL 디바이스를 파괴함으로써 유기 EL 디스플레이 디바이스의 수명이 짧아지는 것은 디스플레이 디바이스에게 중대하다.
[0007]
유기 EL 예로 설명되었지만, 디스플레이 디바이스의 밀봉 층에 대한 결함들(예컨대, 핀홀들 및 이물질들)은, 결함들이 도 3에 도시된 바와 같이 디스플레이 디바이스에 대해 중대한지 여부가 판단될 필요가 있다. 그러나, 밀봉 층의 두께가 몇㎛이기 때문에, 서브-㎛ 정도의 분해능에 의해 결함들의 높이를 측정하는 것이 필요하다. 레이저를 사용한 삼각 측량 방법에 의한 거리 측정 장치, 및 백색 광 간섭계(일본 미심사 특허 공개 번호 제 No.2013-19767 A호(특허 문헌 1)) 같은 그런 정밀한 측정 정밀도를 만족시키는 기술로서, 공 초점 현미경(일본 미심사 특허 공개 번호 제 2012-237647 A호(특허 문헌 2)) 등이 알려졌다.
[0008]
일본 미심사 특허 공개 번호 제 2014-148735 A호(특허 문헌 3)에서, 레이저 관찰 광학계를 사용하여 샘플로부터 라만 산란 광을 관측하는 레이저 다초점 공 초점 분광 현미경이 개시된다. 게다가, 3차원 프로파일 맵을 만들 때, 카메라 장치, 이를테면 광학 현미경에 의해 초점 길이에 의존하여 입체 샘플에 대한 복수의 이미지들을 획득하고, 이들 이미지들을 결합하고, 그리고 광 강도 및 밝기 대비가 최대인 포커스 매칭 정도를 평가함으로써 샘플의 3차원 프로파일 맵(높이 맵)을 생성하는 기술은 일본 미심사 특허 공개 번호 제 2012-220490 A호(특허 문헌 4)에 개시된다. 게다가, 스캐닝 공 초점 현미경에서, Z-리볼버(revolver)를 이동 피치(pitch)(ΔZ)로 이동시키고 Z-상대적 포지션들 각각에서 이미지들을 획득함으로써 공 초점 이미지들의 최대 강도 포인트에 기반하여 샘플에 관한 휘도 및 높이 정보(3차원 정보)를 생성하는 기술은 일본 미심사 특허 공개 번호 제 2005-172805 A호(특허 문헌 5)에 개시된다.
[0009] 특허 문헌 1: 일본 미심사 특허 공개 번호 제 2013-19767 A호 특허 문헌 2: 일본 미심사 특허 공개 번호 제 2012-237647 A호 특허 문헌 3: 일본 미심사 특허 공개 번호 제 2014-148735 A호 특허 문헌 4: 일본 미심사 특허 공개 번호 제 2012-220490 A호 특허 문헌 5: 일본 미심사 특허 공개 번호 제 2005-172805 A호 특허 문헌 6: 일본 미심사 특허 공개 번호 제 H11-337313 A호
[0010]
레이저, 백색 광 간섭계 및 공 초점 현미경을 사용한 삼각 측량 방법에 의한 높이 측정 기술, 이를테면 거리 측정 장치는 10㎛ 이상을 가진 평평한 패턴 결함 높이를 측정할 수 있다. 그러나, 위의 기술은 수㎛를 가진 결함(예컨대, 핀홀 및 이물질) 및 평평한 형상이 아닌 이물질의 높이 정보를 정확하게 측정할 수 없다. 특히, 1㎛ 이하를 가진 결함은 위의 기술에 의해 측정될 수 없다.
[0011]
공 초점 광학 시스템을 사용하여 대상으로부터 반사된 광과 기준 광 사이의 간섭을 측청하는 방법 또는 대상으로부터 반사된 광을 집광하는 검출 방법은 1㎛ 이하를 가진 결함을 검출할 수 없다. 대상의 크기가 1㎛ 이하이고 측정을 사용하기 위한 조명 광이 정반사가 아니고 표면의 불균질로 인해 산란하는 경우들에서, 반사 광이 관찰될 수 없기 때문에, 장치는 결함을 검출할 수 없다. 이어서, 종래의 높이 측정 장치들에서, 1㎛ 이하의 결함은 검출될 수 없다.
[0012]
특허 문헌 3에 개시된 레이저 관찰 광학 시스템은, 대상, 이를테면 반도체 웨이퍼, 박막 트랜지스터 및 특히 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스의 밀봉 층(밀봉 투명 막)의 결함을 검사하는 기능을 가지지 않고, 그리고 결함의 높이 정보를 계산한다.
[0013]
게다가, 휘도가 급격하게 변화되는 부분에서 휘도 변화량에 기반하여 포커스 포지션을 변화시킬 때의 이미지들을 취득하고 대상의 높이 정보를 추출하는 DFD(depth from defocus) 또는 DFF(depth from focus)가 알려졌다(일본 미심사 특허 공개 번호 제 H11-337313 A호(특허 문헌 6)). 그러나, 특허 문헌 6에 도시된 바와 같이 종래의 DFD 프로세스에서, 이미징 화소가 거의 1 화소, 이를테면 1㎛ 이하를 가진 패턴 결함인 대상, 및 층 상의 미세 결함(핀홀 및 이물질)은 위치적 변위 또는 이미지의 화소 노이즈의 에러로 인해 높이 정보가 정확하게 측정될 수 없다. DFD 또는 DFF를 사용하여 높이 정보를 측정할 때, 높이 방향의 절대적 포지션은 기판과 현미경 사이를 연결하는 기계의 정밀도에 의존한다.
[0014]
현재, EL 디바이스를 사용하는 디스플레이 디바이스에서, 제조 효율성을 개선하기 위해, G6-크기(1500mm x 1850mm)의 유리 기판이 사용된다. 검사 장치 내에 제공된 기판이 배치된 스테이지가 G6-크기에 따라 너무 크기 때문에, 기판 표면의 높이 방향의 절대적 포지션을 1㎛ 내에서 조정하는 것은 현실적이지 않다. 따라서, 유리 기판 상에 형성된 패턴에서 발생하는 결함 높이 정보(높이 방향의 절대 포지션)를 1㎛ 내에서 측정하는 것은 매우 어렵다.
[0015]
특허 문헌 4 및 특허 문헌 5에 개시된 기술은 샘플의 3차원 프로파일 맵(높이 맵)을 생성하고, 그리고 1㎛ 이하의 분해능으로 밀봉 투명 막, 이를테면 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스의 결함 높이 정보를 계산하는 기능을 가지지 않는다.
[0016]
본 발명은 위에서 설명된 상황들을 고려하여 개발되었고, 그리고 본 발명의 목적은, 결함, 이를테면 막(층)의 패턴 결함 및 미세 핀홀 ― 그 크기는 1㎛ 미만임 ―에 대해서도 3차원 구조의 높이 방향의 발생된 포지션을 정확하게 측정하고, 그리고 배경 패턴에 대해서 상대적 높이를 판단함으로써 발생된 결함의 품질을 정확하게 판단하기 위해 결함 품질을 판단하기 위한 방법 및 장치를 제공하는 것이다.
[0017]
본 발명의 위에서 설명된 목적은: 다층 투명 박막들에 사용된 검사 대상에 대해 광학 이미지 수단에 의해 높이 방향으로 미리 결정된 단차(step)로 복수의 이미지들을 취득하는 단계; 복수의 이미지들의 각각의 화소에 대해, 인접한 화소들과의 휘도 차이들로부터 부분 이미지들의 선명도를 계산하는 단계; 동일한 화소 포지션에서의 선명도의 계산 결과가 복수의 이미지들의 모든 이미지들에서 최대인 이미지 번호로부터 부분 이미지들의 높이 정보를 계산하는 단계; 높이 정보를 계산하는 것으로부터 모든 이미지들의 3차원 정보를 획득하는 단계; 및 3차원 정보에 기반하여 검사 대상의 결함 품질을 판단하는 단계를 포함함에 의해 달성된다.
[0018]
본 발명의 위에서 설명된 목적은: 선명도가 가장 높은 이미지의 패턴 결함을 검출하는 단계; 복수의 이미지들에서 높은 선명도를 가진 부분 이미지들의 최대 밀도를 갖는 이미지를 추출하는 단계; 그 이미지를 3차원 패턴 구조의 높이 방향의 기준 포지션(1)으로 세팅하는 단계; 및 패턴 결함의 높이 정보와 기준 포지션(1) 사이의 관계로부터 발생된 패턴 결함의 3차원 패턴 구조의 높이를 측정하는 단계를 더 포함하거나, 또는 선명도가 가장 높은 이미지의 패턴 결함을 검출하는 단계; 복수의 이미지들에서 투명 박막의 에지 부분들에서 생성된 간섭 무늬들의 간섭 이미지가 가장 높은 선명도를 갖는 이미지를 추출하는 단계; 그 이미지를 3차원 패턴 구조의 높이 방향의 기준 포지션(2)으로 세팅하는 단계; 및 패턴 결함의 높이 정보와 기준 포지션(2) 사이의 관계로부터 발생된 패턴 결함의 3차원 패턴 구조의 높이를 측정하는 단계를 더 포함하거나, 또는 패턴 결함의 높이 정보를 사용함으로써 패턴 결함을 수리하는 단계를 더 포함함으로써 효율적으로 달성된다.
[0019]
본 발명의 위에서 설명된 목적은: 미리 결정된 단차로 상향 및 하향으로 이동하는 광학 이미징 수단에 의해, 이미지 번호들을 사용하여 다층 투명 박막들을 가진 검사 대상의 복수의 이미지 데이터를 취득하는 이미징 수단; 이미지 데이터의 피처(feature)를 추출하기 위한 추출 섹션;
피처에 기반하여 평가 값을 계산하기 위한 평가 값 계산 섹션; 평가 값을 평가 값에 대해 포지션 관계가 일치하는 이전 평가 값과 비교하고, 그리고 비교 결과를 생성하기 위한 평가 값 비교 섹션; 비교 결과에 기반하여 평가 값을 저장하기 위한 평가 값 저장 섹션;
비교 결과에 기반하여 이미지 번호를 저장하기 위한 이미지 번호 저장 섹션; 이미지 번호 저장 섹션에 저장된 이미지 번호에 기반하여 검사 대상의 3차원 정보를 추출하기 위한 3차원 정보 추출 섹션; 3차원 정보에 기반하여 검사 대상에 존재하는 결함의 높이 정보를 추출하기 위한 3차원 정보 추출 섹션; 및 복수의 결함들이 존재하는 경우 결함들 사이의 높이 정보의 차이들에 기반하여 검사 대상의 품질을 판단하기 위한 품질 판단 섹션을 포함함으로써 달성된다.
[0020]
본 발명의 위에서 설명된 목적은 추출 값이 가장 높은 이미지 번호에 기반하여 3차원 정보 추출 섹션이 3차원 정보를 추출하거나; 또는 평가 값이, 관심 화소와 관심 화소에 인접한 인접 화소 사이의 휘도 차이에 기반하여 계산되거나; 또는 3차원 정보 추출 섹션이, 검사 대상의 전극 패턴들, 및 검사 대상의 밀봉 층의 간섭 무늬들이 이미징된 이미지 데이터의 평가 값들에 기반하여 높이 정보의 기준을 결정하거나; 또는 결함이 패턴 결함, 핀홀 또는 이물질이거나; 또는 평가 값이 인접한 화소의 휘도 값에 대한 관심 화소의 휘도 값의 차이에 기반하여 계산된 선명도이거나; 또는 검사 대상이 유기 EL(electroluminescence) 디스플레이 디바이스이거나; 또는 검사 대상이 가요성 기판 상에 형성된 가요성 유기 EL(electroluminescence) 디스플레이 디바이스이거나; 또는 3차원 정보 추출 섹션이 계산한 높이 정보에 기반하여 결함을 수리하기 위한 적어도 하나의 기능을 더 포함하거나; 또는 높이 정보에 의존하여 적어도 하나의 기능을 선택하기 위한 기능을 더 포함함으로써 효율적으로 달성된다.
[0021]
본 발명에 따라, 미세 패턴 및 이물질의 높이는, 미세 패턴 및 이물질로부터의 반사 광으로 제한되지 않고, 패턴들의 에지 부분들 및 이물질의 인접부를 통과시킴으로써 관찰 광을 감소시킴으로써 관찰된다. 이에 의해, 종래의 기술에 의해 측정될 수 없는 약 1㎛의 직경을 가진 핀홀 및 이물질 같은 높이 정보를 정확하게 측정하는 것이 가능하다.
[0022]
본 발명에서, 복수의 이미지들을 취득 및 프로세싱하는 프로세스에서, 취득된 이미지들 사이에서 수평 방향으로의 포지션 에러가 장치 자체 또는 바닥의 진동에 의해 발생되더라도, 이미지들 사이의 패턴 에지 및 이물질의 이미지 선명도를 비교할 때 이미지들 사이에서 수평 방향 진동의 진폭을 고려하고, 관심 화소 포지션의 이웃하는 화소 포지션들 사이의 선명도의 값들을 비교하고, 그리고 인근에 저장된 이미지 번호들을 가장 높은 선명도를 갖는 이미지 번호로 대체함으로써 에러 없이, 미세 결함이 발생된 높이 정보를 정확하게 측정하는 것이 가능하다. 이어서, 전체 장치의 진동 저항 특징은 확장될 수 있고, 그리고 위에서 설명된 프로세스는 검사 장치의 비용 감소에 크게 기여된다.
[0023]
본 발명에 따라, 박막 다층들의 디바이스들을 제조할 때, 장치가 종래의 기술에 의해 측정될 수 없는 약 1㎛의 직경을 가진 핀홀에서 발생된 층을 특정할 수 있기 때문에, 층을 형성하는 막의 재료에 따라 최적 수리 수단을 선택하는 것이 가능하다.
[0024]
도 1은 일반적인 가요성 유기 EL(electroluminescence) 디스플레이 디바이스의 구조 예를 예시하는 단면도이다.
도 2는 핀홀들이 가요성 EL 디스플레이 디바이스의 밀봉 층들에서 동일한 층에 형성된 상태를 예시하는 단면도이다.
도 3은 핀홀들이 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스의 제1 밀봉 층 및 제3 밀봉 층에 형성된 상태를 예시하는 단면도이다.
도 4(도 4a 및 도 4b로 이루어짐)는 본 발명에 따른 결함 품질 판단 장치의 구성 예를 예시하는 블록 다이어그램이다.
도 5는 본 발명의 동작 예를 예시하는 흐름도이다.
도 6은, 2개의 미세 이물질들이 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스의 하나의 화소에서 발생한 상태를 에시하는 사시도이다.
도 7은 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스의 발광 부분의 형상을 예시하는 단면도이다.
도 8은 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스의 수직 방향으로부터 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스에 도시된 상태를 예시하는 평면도이다.
도 9는 이미징의 상세한 동작 예를 예시하는 흐름도이다.
도 10은 이미지들의 패턴 에지들을 추출하는 상세한 동작 예를 예시하는 흐름도이다.
도 11은 이미지들의 미세 이물질 이미지를 추출하는 상세한 동작 예를 예시하는 흐름도이다.
도 12는 이미지들의 3차원 정보를 추출하는 상세한 동작 예를 예시하는 흐름도이다.
도 13은, 취득된 40개의 이미지들에서 제1 이미지, 제10 이미지, 제30 이미지 및 제40 이미지가 높이 방향으로 배치된 상태를 예시하는 분해 사시도이다.
도 14는 제1 이미지의 휘도 값들(그레이(gray) 값들)의 어레이 데이터를 예시하는 다이어그램이다.
도 15는 제10 이미지의 휘도 값들(그레이 값들)의 어레이 데이터를 예시하는 다이어그램이다.
도 16은 제30 이미지의 휘도 값들(그레이 값들)의 어레이 데이터를 예시하는 다이어그램이다.
도 17은 제40 이미지의 휘도 값들(그레이 값들)의 어레이 데이터를 예시하는 다이어그램이다.
도 18은 제1 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))을 예시하는 다이어그램이다.
도 19는 제10 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))을 예시하는 다이어그램이다.
도 20은 제30 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))을 예시하는 다이어그램이다.
도 21은 제40 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))을 예시하는 다이어그램이다.
도 22는, 에지 평가 저장 값(EM(i, j))이 제1 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 23은, 에지 평가 저장 값(EM(i, j))이 제10 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 24는, 에지 평가 저장 값(EM(i, j))이 제30 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 25는, 에지 평가 저장 값(EM(i, j))이 제40 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 26은, 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))이 제30 이미지의 이물질 평가 값(F(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 27은, 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))이 제40 이미지의 이물질 평가 값(F(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 28은, 에지 이미지 번호 저장 섹션의 이미지 번호들이 제1 이미지의 평가 값 업데이트를 완료한 이후 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 29는, 에지 이미지 번호 저장 섹션의 이미지 번호들이 제10 이미지의 평가 값 업데이트를 완료한 이후 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 30은, 에지 이미지 번호 저장 섹션의 이미지 번호들이 제30 이미지의 평가 값 업데이트를 완료한 이후 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 31은, 에지 이미지 번호 저장 섹션의 이미지 번호들이 제40 이미지의 평가 값 업데이트를 완료한 이후 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 32는, 이물질 이미지 번호 저장 섹션의 이미지 번호들이 제30 이미지의 평가 값 업데이트를 완료한 이후 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 33은, 이물질 이미지 번호 저장 섹션의 이미지 번호들이 제40 이미지의 평가 값 업데이트를 완료한 이후 업데이트되는 상태를 예시하는 다이어그램이다.
도 34는 샘플(가요성 유기 EL 디바이스)의 윤곽 디스플레이에 의한 3차원 정보를 예시하는 다이어그램이다.
도 35는 본 발명의 실시예에 따른, 샘플의 피처들을 매핑하기 위한 장치의 개략 측면도이다.
도 36은 본 발명의 실시예에 따른, 도 35의 장치에서 측정된 진동들을 개략적으로 예시하는 플롯(plot)이다.
도 37은 본 발명의 실시예에 따른, 도 35의 장치에서 이루어진 초점 품질의 측정들을 개략적으로 예시하는 플롯이다.
도 38은 본 발명의 실시예에 따른, 샘플의 피처들을 매핑하기 위한 방법을 개략적으로 예시하는 흐름도이다.
[0025]
본 발명에 따라, 다층 투명 박막들이 사용되는 반도체, 디스플레이 디바이스 등을 제조할 때, 막 형성 시 발생된 미세한 패턴 결함의 높이 정보는 광학 검사 수단에 의해 측정된다. 결함 발생 포지션의 높이 정보 및 결함 발생 막 종류는 특정되고, 결함 품질이 판단된다. 특히, 포커스 포지션이 기계적으로 높이 방향으로 스캔하는 메커니즘을 가진 현미경 이미지 장치는 높이 방향으로 스캐닝함으로써 복수의 이미지들을 연속으로 이미징 및 저장하고, 그리고 수치 값들의 평가 값들로서 이미지 정보의 인접한 화소들 사이의 콘트래스트(contrast) 차이들을 계산한다. 이미지들의 화소들 각각 사이에서 크기면에서 획득된 평가 값들을 비교함으로써, 장치는 패턴 에지 이미지들에서 가장 높은 선명도를 갖는 이미지 번호를 선택하고, 그리고 이미지 번호를, 이미지를 취득하는 수직 방향의 높이 포지션으로 변환함으로써 이미지 부분의 수직 방향의 높이로서 측정한다. 높이의 기준 포지션은 투명 막의 에지 부분들에서 발생하는 콘트래스트 또는 간섭 무늬 이미지의 최대 평가 값 밀도에 의해 획득된다. 미세한 이미지 포인트, 이를테면 패턴 이상, 핀홀 및 이물질로서 추출된 결함 포인트들의 이미지들을 참조하여, 평가 값들은 유사한 방법에 의해 계산된다. 결함 포인트들의 높이들은 기준 높이에 대한 상대적 포지션 관계에 의해 측정된다. 결함 포인트들에서 발생된 층은 결함들에서 발생된 수직 방향의 높이들로부터 특정되고 결함 품질은 판단된다.
[0026]
본 발명에 따른 실시예는 도면들을 참조하여 설명될 것이다.
[0027]
처음에, 본 발명에 따른 실시예의 구성 예는 도 4를 참조하여 설명된다.
[0028]
본 실시예에서, 가요성 유기 EL(electroluminescence) 디스플레이 디바이스(10)는 검사 대상이다. 디스플레이 디바이스(10)는 미리 결정된 스테이지(도시되지 않음) 상에 장착되고, 그리고 현미경(20) 아래에 배치된다. 대물 렌즈는 현미경(20)의 렌즈통 섹션의 검사 대상 측에 부착되고, 그리고 이미지 카메라(22)는 대향 측에 부착된다. 시퀀스 제어 섹션(30)은 높이 방향 구동 모터(23) 및 이미지 취득 섹션(31)을 제어한다. 높이 방향 구동 모터(23)는 랙(rack) 및 피니언(pinion) 등을 통해 현미경(20)에 커플링된다. 현미경(20)은 시퀀스 제어 섹션(30)의 모터(23)를 구동함으로써 상향 및 하향으로 이동한다. 카메라(22)는 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스(10)를 연속으로 이미징하고, 이미지 취득 섹션(31)은 시퀀스 제어 섹션(30)의 명령들에 대한 응답으로 카메라(22)로부터 이미지 데이터를 취득한다. 이미지 메모리(32)는 이미지 취득 섹션(31)으로부터 송신된 이미지를 저장한다. 시퀀스 제어 섹션(30)은 높이 방향 구동 모터(23)를 통해 미리 결정된 단차(상한 양 또는 하한 양)로 현미경(20)의 높이를 제어하고, 대물 렌즈(21)의 포커스 포지션을 조정하고, 그리고 검사 대상인 디스플레이 디바이스(10)를 이미징할 수 있다. 미리 결정된 단차가 높이 방향의 분해능이기 때문에, 미리 결정된 단차가 작을수록, 측정 범위에서 높이 방향으로 더 많은 이미지들이 취득될 수 있다. 반대로, 미리 결정된 단차가 더 길수록, 측정 범위에서 높이 방향으로 더 적은 이미지들이 취득될 수 있다. 미리 결정된 단차를 조정함으로써, 높이 방향의 분해능이 조정될 수 있다. 이어서, 현미경(20)이 측정 범위의 높이로 이동할 때, 미리 결정된 단차에 대응하는 이미지들 모두가 이미지 메모리(32)에 저장된다. 현미경(20)의 광학 시스템이 무한-수정 광학 시스템을 포함하는 경우, 모터(23)는 모터(23)를 사용하여 현미경(20)을 상향 및 하향으로 구동하는 대신 대물 렌즈(21)만을 상향 및 하향으로 구동할 수 있다.
[0029]
이미지 메모리(32)에 저장된 데이터는 아래에 설명된 바와 같이 판단 프로세스 섹션에 의해 프로세싱된다. 판단 프로세스 섹션은 에지 프로세스 섹션(40)으로부터의 3개의 치수 정보(ED) 및 이물질 프로세스 섹션(50)으로부터의 이물질 3개의 치수 정보(FM)에 기반하여 패턴 에지들을 추출하기 위한 에지 프로세스 섹션(40), 미세 이물질을 추출 및 프로세싱하기 위한 이물질 프로세스 섹션(50) 및 결함들의 품질을 판단하기 위한 품질 판단 섹션(60)을 포함한다.
[0030]
에지 프로세스 섹션(40)은 패턴의 에지들을 추출하기 위한 패턴 에지 추출 섹션(41), 에지 평가 값들을 계산하기 위한 에지 평가 값 계산 섹션(42), 에지 평가 값들을 비교하기 위한 에지 평가 값 비교 섹션(43), 에지 평가 값들을 저장하기 위한 에지 평가 값 저장 섹션(44), (심벌 등을 포함하는) 에지 이미지들의 번호들을 저장하기 위한 에지 이미지 번호 저장 섹션(45) 및 에지 평가 값 저장 섹션(44) 및 에지 이미지 번호 저장 섹션(45)의 정보에 기반하여 에지 3차원 정보(ED)를 추출하기 위한 에지 3차원 정보 추출 섹션(46)을 포함한다. 이물질 프로세스 섹션(50)은 미세 이물질 추출 섹션(51), 이물질 평가 값들을 계산하기 위한 이물질 평가 값 계산 섹션(52), 이물질 평가 값들을 비교하기 위한 이물질 평가 값 비교 섹션(53), 이물질 평가 값들을 저장하기 위한 이물질 평가 값 저장 섹션(54), 이물질 이미지들의 번호들(심벌 등을 포함함)을 저장하기 위한 이물질 이미지 번호 저장 섹션(55) 및 이물질 평가 값 저장 섹션(54) 및 이물질 이미지 번호 저장 섹션(55)의 정보에 기반하여 이물질 3차원 정보(FM)를 추출하기 위한 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)을 포함한다.
[0031]
그런 구성에서, 동작 예는 도 5의 흐름도에 도시된다. 처음에, 검사 대상인 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스(10)의 이미지들은 시퀀스 제어 섹션(30)을 구동함으로써 현미경(20)을 사용하여 이미징된다(단계 S100). 다음으로, 이미지들의 패턴 에지들은 에지 프로세스 섹션(40)에서 추출되고(단계 S200) 이미지들의 미세 이물질들은 이물질 프로세스 섹션(50)에서 추출된다(단계 S300). 에지 추출 프로세스 및 이물질 추출 프로세스의 순서는 변경 가능할 수 있다. 에지 프로세스 섹션(40)에서 에지 3차원 정보 추출 섹션(46) 및 이물질 프로세스 섹션(50)에서 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)은 3차원 정보의 추출 프로세스를 수행한다(단계 S400). 에지 3차원 정보 추출 섹션(46)으로부터의 3차원 정보(ED) 및 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)으로부터의 이물질 3차원 정보(FM)는 품질 판단 섹션(60)에 입력되고 결함들의 품질이 판단된다(단계 S500).
[0032]
처음에, 측정 범위에서 취득된 이미지들을 참조하여 에지 화소, 이를테면 패턴 및 결함들을 추출하는 방법이 설명될 것이다.
[0033]
원칙적으로, 이미지 정보에서, 관심 화소를 평가한 평가 값은 관심 화소와 관심 화소에 인접한 인접 화소 사이의 휘도 차이에 기반하여 계산된다. 평가 값을 미리 결정된 기준 임계치와 비교하여, 관심 화소 주위의 부분 이미지를 참조하여 디포커스(defocus) 정도가 판단된다. 디포커스 정도의 판단 결과에 기반하여, 장치는, 관심 화소가 에지 화소, 이를테면 패턴 및 결함인지 여부를 판단한다. 부분 이미지가 디포커스되지 않은 경우, 부분 이미지는 높은 선명도를 가진다. 부분 이미지가 디포커스된 경우, 부분 이미지는 낮은 선명도를 가진다. 아래에 설명된 바와 같이, 미세 이물질 화소를 추출하는 경우에서도, 이물질 가능성이 존재하는 화소에서 디포커스 정도는 유사한 방법을 사용하여 판단된다.
[0034]
추출 대상, 이를테면 이미지 정보로서 이미지에 존재하는 패턴 및 결함으로서, 예컨대 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스(10)의 전극 패턴, 유기 막, 무기 막 등의 패턴들 및 결함들, 이를테면 핀홀들 등이 고려될 수 있다. 관심 화소를 평가하기 위해, 화소를 나타내는 변수들은 다음과 같이 정의된다. 즉, 이미지를 구성하는 화소들 각각의 포지션이 횡방향 포지션(i) 및 종방향 포지션(j)으로 가정될 때, 이미지에서 임의의 화소의 그레이 값(휘도 값)은 G(i, j)에 의해 나타내진다.
[0035]
다음으로, 함수들을 사용하여 에지 평가 값(E(i, j))을 계산하는 방법이 설명될 것이다. 사용된 함수들은 X를 Y와 비교하고 더 큰 값을 출력하는 함수(MAX(X, Y)), 및 X의 절대 값을 출력하는 함수(ABS(X))이다. 이들 함수를 사용하여, 에지 평가 값(E(i, j))이 계산될 수 있다. 이어서, 에지 평가 값(E(i, j))을 에지 임계 값과 비교하여, 패턴의 에지 화소(에지 부분 이미지)가 추출될 수 있다. 계산된 에지 평가 값(E(i, j))이 에지 임계 값보다 더 클 때, G(i, j)를 가진 화소가 에지 화소인 것이 고려된다. 계산된 에지 평가 값(E(i, j))이 에지 임계 값보다 더 크지 않을 때, G(i, j)를 가진 화소가 에지 화소가 아닌 것이 고려된다. 특히, 에지 평가 값(E(i, j))은 수학식 1에 의해 주어진다. 수학식 2를 사용하여, G(i, j)를 가진 화소가 에지 화소인지 여부가 결정된다.
[수학식 1]
에지 평가 값(E(i, j))
= MAX(MAX(ABS(G(i, j) - G(i+1, j)), ABS(G(i, j) - G(i, j+1))),
MAX(ABS(G(i, j) - G(i-1, j)), ABS(G(i, j) - G(i, j-1))))
[수학식 2]
에지 평가 값(E(i, j)) > 에지 임계 값
에지 화소, 이를테면 패턴 및 결함을 추출하는 에지 프로세스 섹션(40)의 프로세스는 다음과 같이 수행된다.
[0036]
처음에, 패턴 에지 추출 섹션(41)은 이미지(G(i, j))에서 임의의 화소의 그레이 값을 취득하고, 이미지 메모리(32)로부터 그레이 값들은 이미지((G(i-1, j) 및 G(i+1, j))에서 종방향으로 임의의 화소에 인접하고 그리고 그레이 값들은 이미지(G(i, j-1) 및 G(i, j+1))에서 종방향으로 임의의 화소에 인접한다. 에지 평가 값 계산 섹션(42)은 수학식 1에 도시된 바와 같은 계산 방법을 사용하여 에지 평가 값(E(i, j))을 계산하고, 그리고 에지 평가 값(E(i, j))을 에지 임계 값과 비교한다. 비교의 결과로서, 에지 평가 값(E(i, j))이 에지 임계 값보다 더 클 때, G(i, j)를 가진 화소가 에지 화소인 것이 고려된다. 에지 평가 값(E(i, j))이 에지 임계 값보다 더 크지 않을 때, G(i, j)를 가진 화소가 에지 화소인 것이 고려되지 않는다.
[0037]
에지 평가 값 비교 섹션(43)은 후속하여 취득된 에지 평가 값(E(i, j))을 에지 평가 값 저장 섹션(44)에 저장된 대응하는 포지션(횡방향 포지션(i), 종방향 포지션(j))의 에지 평가 저장 값(EM(i, j))과 비교한다. 에지 평가 저장 값(EM(i, j))은 후속하여 취득된 에지 평가 값(E(i, j)) 전에 이전에 취득된 에지 평가 값(E(i, j))이다. 비교의 결과로서, 에지 평가 값(E(i, j))이 에지 평가 저장 값(EM(i, j))보다 더 클 때, 에지 평가 값 저장 섹션(44)은 에지 평가 저장 값(EM(i, j))을 에지 평가 값(E(i, j))으로 재기입한다. 에지 평가 저장 값(EM(i, j))을 재기입하는 경우, 에지 이미지 번호 저장 섹션(45)은 대응하는 포지션의 엘리먼트인 에지 이미지 번호(EN(i, j))를 현재 프로세싱 중인 이미지 번호로 업데이트하고, 그리고 에지 평가 값(E(i, j))을 이미지 번호와 연관시킨다. 번호는 반드시 수치 번호가 아니고, 그리고 다른 것들을 구별할 수 있는 심벌일 수 있다. 따라서, 장치는, 순차적으로, 현재 프로세싱 중인 이미지 번호를 가진 화소들 모두가 에지 화소인지 여부를 판단한다. 판단에 의존하여, 에지 평가 저장 값(EM(i, j)) 및 에지 이미지 번호(EN(i, j))는 현재 프로세싱 중인 에지 평가 값(E(i, j)) 및 이미지 번호(N)로 재기입된다.
[0038]
현재 프로세싱 중인 이미지 번호(N)를 가진 화소들 모두에 대해 위의 프로세스를 완료하면, 다음 이미지 번호를 갖는 이미지에 대해 유사한 프로세스가 수행된다. 이미지들의 모든 이미지 번호들에 대해 위의 프로세스를 완료하면, 에지 3차원 정보 추출 섹션(46)은, 에지 이미지 번호 저장 섹션(45)에 저장된 이미지 번호(EN(i, j))에 기반하여, 에지 이미지들, 이를테면 패턴 및 결함의 높이 정보를 생성한다.
[0039]
다음으로, 미세 이물질을 추출하고 미세 이물질의 3차원 정보를 추출하는 이물질 프로세스 섹션(50)이 설명될 것이다. 미세 이물질의 이미지의 프로세스는 패턴 에지 높이 정보를 생성하는 프로세스 이후 수행될 수 있거나, 패턴 에지 높이 정보를 생성하는 프로세스 전에 수행될 수 있거나, 또는 패턴 에지 높이 정보와 동시에 수행될 수 있다.
[0040]
에지 화소들, 이를테면 패턴 및 결함을 추출하는 프로세스와 유사하게, 이미지를 구성하는 화소들 각각의 포지션이 횡방향 포지션(i) 및 종방향 포지션(j)으로 가정될 때, 이미지에서 임의의 화소의 그레이 값(휘도 값)은 G(i, j)에 의해 나타내진다. 이물질 평가 값(F(i, j))의 계산에 사용되는 함수는 X를 Y와 비교하고 더 작은 값을 출력하는 함수(MIN(X, Y))이다. 이 함수를 사용하여, 이물질 평가 값(F(i, j))이 계산될 수 있다.
[0041]
이물질 평가 값(F(i, j))을 미세 이물질 임계 값과 비교하여, 패턴의 미세 이물질 화소(미세 이물질 부분 이미지)가 추출될 수 있다. 계산된 이물질 평가 값(F(i, j))이 미세 이물질 임계 값보다 더 클 때, G(i, j)를 가진 화소가 미세 이물질 화소인 것이 고려된다. 계산된 이물질 평가 값(F(i, j))이 미세 이물질 임계 값보다 더 크지 않다면, G(i, j)를 가진 화소가 미세 이물질 화소가 아니라는 점이 고려된다. 특히, 이물질 평가 값(F(i, j))은 수학식 3에 의해 주어진다. 수학식 4를 사용하여, G(i, j)를 가진 화소가 미세 이물질 화소인지 여부가 결정된다.
[수학식 3]
이물질 평가 값(F(i, j))
= MIN(G(i-1, j) + G(i+1, j) - G(i, j)*2, G(i, j-1) +
G(i, j+1) - G(i, j)*2)
[수학식 4]
이물질 평가 값(F(i, j)) > 미세 이물질 임계 값
수학식 4를 사용하여, 횡방향 및 종방향 둘 모두에서 인접한 화소들보다 더 낮은 휘도 화소를 가진 화소, 즉 약 1 화소의 크기를 가진 암점(scotoma)을 추출하는 것이 가능하다.
[0042]
미세 이물질 화소를 추출하는 이물질 프로세스 섹션(50)의 프로세스가 다음과 같이 수행된다.
[0043]
처음에, 미세 이물질 추출 섹션(51)은 이미지(G(i, j))에서 임의의 화소의 그레이 값을 취득하고, 이미지 메모리(32)로부터 그레이 값들은 이미지((G(i-1, j) 및 G(i+1, j))에서 종방향으로 임의의 화소에 인접하고 그리고 그레이 값들은 이미지(G(i, j-1) 및 G(i, j+1))에서 종방향으로 임의의 화소에 인접한다. 이물질 평가 값 계산 섹션(52)은 수학식 3에 도시된 바와 같은 계산 방법을 사용하여 이물질 평가 값(F(i, j))을 계산하고, 그리고 이물질 평가 값(F(i, j))을 미세 이물질 임계 값과 비교한다. 비교의 결과로서, 이물질 평가 값(F(i, j))이 미세 이물질 임계 값보다 더 크면, G(i, j)를 가진 화소가 미세 이물질 화소인 것이 고려된다. 이물질 평가 값(F(i, j))이 미세 이물질 임계 값보다 더 크지 않으면, G(i, j)를 가진 화소가 미세 이물질 화소인 것이 고려되지 않는다.
[0044]
이물질 평가 값 비교 섹션(53)은 후속하여 취득된 이물질 평가 값(F(i, j))을 이물질 평가 값 저장 섹션(54)에 저장된 대응하는 포지션(횡방향 포지션(i), 종방향 포지션(j))의 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))과 비교한다. 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))은 후속하여 취득된 이물질 평가 값(F(i, j)) 전에 이전에 취득된 이물질 평가 값(F(i, j))이다. 비교의 결과로서, 이물질 평가 값(F(i, j))이 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))보다 더 클 때, 이물질 평가 값 저장 섹션(54)은 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))을 이물질 평가 값(F(i, j))으로 재기입한다. 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))을 재기입하는 경우, 이물질 이미지 번호 저장 섹션(55)은 대응하는 포지션의 엘리먼트인 이물질 이미지 번호(FN(i, j))를 현재 프로세싱 중인 이미지 번호(N)로 업데이트하고, 그리고 이물질 평가 값(F(i, j))을 이미지 번호(N)와 연관시킨다.
[0045]
화소가 이물질 화소인지 여부를 판단하는 것은 현재 프로세싱 중인 이미지 번호(N)의 화소들 모두에 순차적으로 수행된다. 판단에 의존하여, 이물질 평가 저장 값(FM(i, j)) 및 이물질 이미지 번호(FN(i, j))는 현재 프로세싱 중인 이물질 평가 값(F(i, j)) 및 이미지 번호(N)로 각각 재기입된다. 현재 프로세싱 중인 이미지 번호(N)를 가진 화소들 모두에 대해 위의 프로세스를 완료하면, 다음 이미지 번호(N+1)를 갖는 이미지에 대해 유사한 프로세스가 수행된다.
[0046]
이미지들의 모든 이미지 번호들에 대해 위의 프로세스를 완료하면, 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)은, 이물질 이미지 번호 저장 섹션(55)에 저장된 이물질 이미지 번호(EN(i, j))에 기반하여, 미세 이물질의 높이 정보를 생성한다.
[0047]
품질 판단 섹션(60)은, 에지 3차원 정보 추출 섹션(46)으로부터의 에지 3차원 정보(ED)(패턴의 에지 화소의 높이 정보) 및 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)으로부터의 이물질 3차원 정보(FM)(미세 이물질의 높이 정보)의 상대적 높이들에 기반하여, 샘플인 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스(10)에 관한 품질 판단을 수행하고, 그리고 판단 결과를 출력한다.
[0048]
처음에, 검사 대상(샘플)의 예로서, 2개의 미세 이물질들(101 및 102)이 가요성 유기 EL 디스플레이 디바이스(10)의 하나의 화소에서 발생된 상태가 도 6에 도시된다. 아래에 설명된 바와 같이, 제1 미세 이물질(101)은, 제30 이미지가 포커스 포지션인 평면(10-30)에 배치되고 그리고 제2 미세 이물질(102)은, 제40 이미지가 포커스 포지션인 평면(10-40)에 각각 배치된다. 높이의 기준 평면은 전극 패턴(103)이다. 이미지들이 본 실시예에서 0.1㎛당 취득되기 때문에, 미세 이물질(101)이 패턴 위 2.0㎛인 포지션 상에 배치되고 미세 이물질(102)이 패턴 위 3.0㎛인 포지션 상에 배치되는 것이 검출된다.
[0049]
다음으로, 3차원 정보(구조)의 높이 기준이 설명될 것이다. 가요성 유기 EL의 회로의 패턴 에지를 검출하기 어려운 구조로서, 발광 층(107)의 형상이 도 7에 도시된 바와 같이 캐소드 전극(104)을 커버하는 유기 막(105)에 의해 형성된 직사각형 형상(윈도우)인 경우가 존재한다. 아래에 설명된 바와 같이, 발광 부분은 윈도우로서 설명된다. 조명 광은 유기 막(105)과 투명 막(106) 사이의 계면 표면 상에서 반사된다. 동축 수직 조명을 사용하는 조명 광에 의해, 링 형상을 가진 간섭 무늬는 윈도우 주위에 생성된다. 간섭 무늬는 이미지 프로세싱을 사용하여 관찰될 수 있다. 최내부 포지션에 존재하는 간섭 무늬(107A)는 유기 막(105)의 윈도우(107)의 에지 부분(에지)이다. 결과적으로, 이 에지에 존재하는 구역에서 검출된 에지 평가 값(E(i, j))은 높이의 기준에 적합하다. 가요성 유기 EL 기판의 회로의 패턴 에지는 구조로 인해 검출하기 어렵다. 그러나, 유기 막(105)의 윈도우(107)의 에지 부분(에지)은 3차원 정보(구조)의 높이의 기준에 적합하다. 게다가, (예컨대, 현미경을 사용하여) 가요성 유기 EL 기판의 수직 방향으로부터 가요성 유기 EL 기판을 관찰할 때, 캐소드 전극(104)은 미러(mirror) 표면처럼 작용하고, 그리고 링 형상을 가진 강한 간섭 무늬는 윈도우를 형성하는 유기 막(105)과 투명 막(106) 사이의 계면 표면에서 역방향으로 반사되는 조명 광에 의해 윈도우 주위에서 관찰된다. 위에서 설명된 상태는 도 8에 도시된다. 도 8에서, 캐소드 전극(104)의 에지 이미지(104A), 유기 EL 발광 층(107)의 에지 이미지(107A) 및 윈도우를 형성하는 유기 막(105)의 에지 부분에서 생성되는 간섭 이미지(107B)가 예시된다.
[0050]
위에서 설명된 바와 같은 개별 동작들의 세부사항들은 흐름도들을 참조하여 설명될 것이다.
[0051]
이미징의 상세 동작 예(도 5의 단계 S100)는 도 9의 흐름도를 참조하여 설명될 것이다. 처음에, 시퀀스 제어 섹션(30)은 이미지 번호를 초기화하고(단계 S101) 그리고 높이 방향 구동 모터(23)에 의해 현미경(20)의 높이를 측정 시작 포인트로 조정한다(단계 S102). 이 상태에서, 대물 렌즈(21) 및 카메라(22)는 포커스 포지션의 관계이고, 디스플레이 디바이스(10)의 이미지는 이미지 판독 섹션(31)을 통해 이미징되고(단계 S103) 그리고 이미지 데이터는 이미지 메모리(32)에 저장된다(단계 S104). 다음으로, 현미경(20)은 높이 방향으로 미리 결정된 단차로 이동하고(단계 S105), 그리고 장치는, 현미경(20)의 높이가 측정 범위 내에 있는지 여부를 판단한다(단계 S106). 현미경(20)의 높이가 측정 범위 내에 있는 경우, 디스플레이 디바이스(10)의 이미지가 반복적으로 이미징되고, 그리고 이미지 데이터가 순차적으로 저장된다. 현미경(20)의 높이가 측정 범위 밖일 때, 현재 프로세싱 중인 이미지 번호(N)는 이미지 번호 최대 값(Nmax)으로 세팅되고 이미지 메모리(32)에 저장되고(단계 S107), 그리고 이미징이 완료된다.
[0052]
다음으로, 디스플레이 디바이스(10)의 패턴 에지 추출 동작의 세부사항(도 5의 단계 S200)은 도 10의 흐름도를 참조하여 설명될 것이다. 처음에, 이미지 번호(N)를 표시하는 값들, 현미경(20)의 렌즈통 섹션의 높이, 횡방향 포지션(i), 종방향 포지션(j) 및 에지 화소 번호(EC(N))가 초기화된다(단계 S201). 다음으로, 에지 평가 값 계산 섹션(42)은 이미지 메모리(32)로부터 현재 프로세싱 중인 이미지 번호(N)의 그레이 값들(G(i, j), G(i+1, j), G(i, j+1), G(i-1, j) 및 G(i, j-1))을 취득하고, 그리고 수학식 1에 기반하여 그레이 값들로부터 에지 평가 값(E(i, j))을 계산한다(단계 S202). 에지 평가 값 비교 섹션(43)은 에지 평가 값(E(i, j))을 에지 임계 값과 비교한다(단계 S204). 에지 평가 값(E(i, j))이 에지 임계 값보다 더 큰 경우, 에지 평가 값 비교 섹션(43)은 에지 평가 값 저장 섹션(44)의 에지 평가 저장 값(EM(i, j))을 계산된 에지 평가 값(E(i, j))으로 재기입하고(단계 S205), 그리고 에지 이미지 번호 저장 섹션(45)의 에지 이미지 번호(EN(i, j))를 현재 프로세싱 중인 이미지 번호(N)로 재기입한다(단계 S206). 게다가, 이미지 번호(N)의 화소들이 에지 화소로 판단된 화소 번호를 표시하는 에지 화소 번호(EC(N))는 1씩("+1") 증분되고(단계 S207), 그리고 화소의 횡방향 포지션(i)은 1씩("+1) 증분된다(단계 S208). 위의 단계 S204에서, 에지 평가 값(E(i, j))이 임계 값 이하인 경우, 화소의 횡방향 포지션(i)만이 1씩("+1") 증분된다(단계 S208).
[0053]
화소의 횡방향 포지션(i)을 최대 횡방향 포지션(imax)(횡방향 포지션은 이미지의 에지의 포지션임)과 비교하여(단계 S209), 화소의 횡방향 포지션(i)이 최대 횡방향 포지션(imax) 이상인 경우, 종방향 포지션(j)은 1씩("+1") 증분되고(단계 S210), 그리고 횡방향 포지션(i)은 초기화된다(단계 S210). 화소의 횡방향 포지션(i)이 최대 횡방향 포지션 미만인 경우, 프로세스는 위의 단계 S202로 리턴되고, 화소의 그레이 값들(G(i, j), G(i+1, j), G(i, j+1), G(i-1, j) 및 G(i, j-1))이 다시 취득되고, 그리고 패턴의 에지 화소들을 추출하는 프로세스가 수행된다.
[0054]
다음으로, 화소의 종방향 포지션(j)을 최대 종방향 포지션(jmax)과 비교하여(단계 S211), 화소의 종방향 포지션(j)이 최대 종방향 포지션(jmax) 이상인 경우, 이미지 번호(N)는 1씩("+1") 증분되고, 그리고 종방향 포지션(j)은 초기화된다(단계 S212). 화소의 종방향 포지션(j)이 최대 종방향 포지션(jmax) 미만인 경우, 프로세스는 위의 단계 S202로 리턴되고, 화소의 그레이 값들(G(i, j), G(i+1, j), G(i, j+1), G(i-1, j) 및 G(i, j-1))이 유사하게 취득되고, 그리고 패턴의 에지 화소들을 추출하는 프로세스가 수행된다.
[0055]
이어서, 이미지 번호(N)를 이미지 번호 최대 값(Nmax)과 비교하여(단계 S213), 이미지 번호(N)가 이미지 번호 최대 값(Nmax) 이상인 경우, 패턴의 에지 화소들을 추출하는 프로세스가 완료된다. 이미지 번호(N)가 이미지 번호 최대 값(Nmax) 미만인 경우, 프로세스는 위의 단계 S202로 리턴되고, 그리고 패턴의 에지 화소들을 추출하는 프로세스가 수행된다.
[0056]
다음으로, 디스플레이 디바이스(10)의 미세 이물질 이미지 추출 동작의 세부사항(도 5의 단계 S300)은 도 11의 흐름도를 참조하여 설명될 것이다. 처음에, 이미지 번호(N)를 표시하는 값들, 현미경의 높이, 횡방향 포지션(i), 종방향 포지션(j) 및 이물질 화소 번호(EC(N))가 초기화된다(단계 S301). 다음으로, 이물질 평가 값 계산 섹션(52)은 이미지의 그레이 값들(G(i, j), G(i+1, j), G(i, j+1), G(i-1, j) 및 G(i, j-1))을 취득하고(단계 S302), 그리고 수학식 3에 따라 이물질 평가 값(F(i, j))을 계산한다(단계 S303). 이물질 평가 값 비교 섹션(53)은 이물질 평가 값(F(i, j))을 미세 이물질 임계 값과 비교한다(단계 S304). 이물질 평가 값(F(i, j))이 미세 이물질 임계 값보다 더 큰 경우, 이물질 값 비교 섹션(53)은 이물질 평가 값 저장 섹션(54)의 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))을 이물질 평가 값(F(i, j))으로 재기입하고(단계 S305), 그리고 이물질 이미지 번호 저장 섹션(55)의 이물질 이미지 번호(FN(i, j))를 현재 프로세싱 중인 이미지 번호(N)로 재기입한다(단계 S306). 이미지 번호(N)의 화소들이 이물질로 판단된 번호를 표시하는 이물질 화소 번호(FC(N))는 1씩("+1") 증분되고(단계 S307), 그리고 화소의 횡방향 포지션(i)은 1씩("+1") 증분된다(단계 S308). 이물질 평가 값(F(i, j))이 미세 이물질 임계 값 이하인 경우, 화소의 횡방향 포지션(i)만이 1씩("+1") 증분된다(단계 S308).
[0057]
다음으로, 화소의 횡방향 포지션(i)을 최대 횡방향 포지션(imax)(횡방향 포지션은 이미지의 에지의 포지션임)과 비교하여(단계 S309), 화소의 횡방향 포지션(i)이 최대 횡방향 포지션(imax) 이상인 경우, 종방향 포지션(j)은 1씩("+1") 증분되고, 그리고 횡방향 포지션(i)은 초기화된다(단계 S310). 화소의 횡방향 포지션(i)이 최대 횡방향 포지션 미만인 경우, 프로세스는 위의 단계 S302로 리턴되고, 화소의 그레이 값들(G(i, j), G(i+1, j), G(i, j+1), G(i-1, j) 및 G(i, j-1))이 다시 취득되고, 그리고 미세 이물질 이미지를 추출하는 프로세스가 수행된다. 이어서, 화소의 종방향 포지션(j)을 최대 종방향 포지션(jmax)과 비교하여(단계 S311), 화소의 종방향 포지션(j)이 최대 종방향 포지션(jmax) 이상인 경우, 이미지 번호(N)는 1씩("+1") 증분되고, 그리고 종방향 포지션(j)은 초기화된다(단계 S312). 화소의 종방향 포지션(j)이 최대 종방향 포지션(jmax) 미만인 경우, 프로세스는 위의 단계 S302로 리턴되고, 화소의 그레이 값들(G(i, j), G(i+1, j), G(i, j+1), G(i-1, j) 및 G(i, j-1))이 유사하게 취득되고, 그리고 미세 이물질 이미지를 추출하는 프로세스가 수행된다. 이미지 번호(N)를 이미지 번호 최대 값(Nmax)과 비교하여(단계 S313), 이미지 번호(N)가 이미지 번호 최대 값(Nmax) 이상인 경우, 미세 이물질 이미지를 추출하는 프로세스가 완료된다. 이미지 번호(N)가 이미지 번호 최대 값(Nmax) 미만인 경우, 프로세스는 위의 단계 S302로 리턴되고, 그리고 미세 이물질 이미지를 추출하는 프로세스가 수행된다.
[0058]
다음으로, 에지 3차원 정보 추출 섹션(46) 및 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)에서 3차원 정보 추출 동작(도 5의 단계 S400)의 세부사항이 도 12의 흐름도를 참조하여 설명될 것이다. 여기서, 에지의 프로세스가 처음으로 수행되고 이물질의 프로세스가 후속하여 수행되는 예가 설명된다. 프로세스들의 순서는 변경 가능할 수 있다. 둘 모두의 프로세스들은 병렬로 수행될 수 있다.
[0059]
처음에, 에지 화소 번호가 가장 큰 이미지 번호를 검출하는 것이 수행된다. 처음에, 이미지 번호(N) 및 에지 화소 번호 최대 값(ECmax)이 초기화되고(단계 S401), 그리고 에지 화소 번호(EC(N))가 취득된다(단계 S402). 다음으로, 장치는, 에지 화소 번호(EC(N))가 에지 화소 번호 최대 값(ECmax)보다 큰지 여부를 판단한다(단계 S403). 에지 화소 번호(EC(N))가 에지 화소 번호 최대 값(ECmax)보다 더 큰 경우, 장치는 에지 화소 번호 최대 값 이미지 번호(ECNmax)를 이미지 번호(N)로 대체하고(단계 S404), 그리고 이미지 번호(N)는 1씩("+1") 증분된다(단계 S405). 에지 화소 번호(EC(N))가 에지 화소 번호 최대 값(ECmax) 이하인 경우, 이미지 번호(N)만이 1씩("+1") 증분된다(단계 S405). 이어서, 장치는, 이미지 번호(N)가 이미지 번호 최대 값(Nmax) 이상인지 여부를 판단한다(단계 S406). 이미지 번호(N)가 이미지 번호 최대 값(Nmax) 미만인 경우, 프로세스는 위의 단계 S403로 리턴되고 그리고 위의 프로세스들은 반복적으로 수행된다. 이런 방식으로, 장치는, 이미지 화소 번호가 가장 큰 이미지 번호를 검출하고, 그리고 디스플레이 디바이스(10)의 전극 패턴이 포커싱된 이미지 번호를 검출한다.
[0060]
다음 단계에서, 이물질 화소 번호가 가장 큰 이미지 번호(N)를 검출하는 것이 수행된다. 처음에, 이미지 번호(N), 제1 이물질 화소 번호 최대 값(FCN1max) 및 제2 이물질 화소 번호 최대 값(FCN2max)이 초기화되고(단계 S407), 그리고 이물질 화소 번호(FC(N))가 취득된다(단계 S408). 다음으로, 장치는, 이물질 화소 번호(FC(N))가 제1 이물질 화소 번호 최대 값(FCN1max)보다 더 큰지 여부를 판단한다(단계 S409). 이물질 화소 번호(FC(N))가 제1 이물질 화소 번호 최대 값(FCN1max)보다 더 큰 경우, 장치는 제1 이물질 화소 번호 이미지 번호(FCN1max)의 값을 제2 이물질 화소 번호 이미지 번호(FCN2max)의 값으로 재기입하고, 그리고 제1 이물질 화소 번호 이미지 번호의 값을 이미지 번호(N)로 재기입한다(단계 S410). 이미지 번호(N)는 1씩("+1") 증분된다(단계 S411). 이물질 화소 번호(FC(N))가 제1 이물질 화소 번호 최대 값(FCN1max) 이하라고 판단된 경우, 이미지 번호(N)만이 1씩("+1") 증분된다(단계 S411). 이어서, 장치는, 이미지 번호(N)가 이미지 번호 최대 값(Nmax) 이상인지 여부를 판단한다(단계 S412). 이미지 번호(N)가 이미지 번호 최대 값(Nmax) 미만인 경우, 프로세스는 위의 단계 S409로 리턴되고 그리고 위의 동작은 반복적으로 수행된다. 따라서, 가장 큰 이물질 화소 번호를 갖는 이미지 번호, 즉 제1 이물질 화소 번호 이미지 번호(FCN1max)가 검출되고, 그리고 가장 큰 이물질 재기입 화소 번호를 갖는 이미지 번호 또는 두 번째로 가장 큰 이물질 화소 번호를 갖는 이미지 번호, 즉 제2 이물질 화소 번호 이미지 번호(FCN2max)가 검출된다. 이물질이 포커싱된 이미지 번호가 검출된다.
[0061]
마지막으로, 제1 이물질 화소 번호 이미지 번호(FCN1max)와 에지 화소 번호 최대 이미지 번호(ECNmax) 사이의 제1 차이, 및 제2 이물질 화소 번호 이미지 번호(FCN2max)와 에지 화소 번호 최대 이미지 번호(ECNmax) 사이의 제2 차이가 계산된다. 이어서, 이물질의 높이 정보는 제1 차이 및 제2 차이에 기반하여 추출된다(단계 S413).
[0062]
다음으로, 실제로 가요성 유기 EL의 샘플이 이미징된 이미지(1 화소 크기)에 기반하여, 샘플의 에지 및 미세 이물질의 3차원 정보(높이 정보)를 추출하는 프로세스는 순차적으로 설명된다.
[0063]
처음에, 동일한 간격(미리 결정된 단차, 예컨대 0.1㎛)의 높이 방향으로 현미경의 높이를 변경함으로써, 검사 대상인 가요성 유기 EL의 40개의 이미지들(1 화소 크기)이 취득된다. 이어서, 취득된 40개의 이미지들에서 제1 이미지, 제10 이미지, 제30 이미지 및 제40 이미지는 도 13에 도시된 바와 같이 높이 방향으로 배열된다. 도 13에 도시된 바와 같이, 제1 이미지(10-1)는 전극 패턴 아래 1㎛인 높이로부터 취득된 이미지이다. 이미지들은 전극 패턴 1㎛ 아래인 높이로부터 0.1㎛당 상부 방향으로 취득된다. 전극 패턴(103)이 완전히 포커싱된 이미지(10-10)는 제10 이미지에서 취득된다. 제1 이물질(101)이 포커싱된 이미지(10-30)는 제30 이미지에서 취득된다. 제2 이물질(102)이 포커싱된 이미지(10-40)는 제40 이미지에서 취득된다. 포커싱 이미지는, 관심 화소와 인접 화소들 사이의 휘도 차이가 크고 이미지의 선명도가 높은 피처를 가진다. 예컨대, 포커싱 이미지에서 샘플의 간섭 이미지, 막의 결함 등은 이미지, 즉 주위에 대해 큰 밝기 차이(휘도 차이)를 가진 얇은 라인들 또는 점들, 즉 높은 선명도(디포커싱되지 않음)를 가진 부분 이미지로서 존재한다.
[0064]
여기서, 가요성 유기 EL(1 화소 크기)은 종방향으로 20개의 화소들 및 횡방향으로 20개의 화소들이 배열된 영역 상에 이미징된다. 휘도 값들의 어레이 데이터로 변환된 상태들은 도 14 내지 도 17에 도시된다. 도 14 내지 도 17에서, 제1 이미지(36)의 휘도 값(그레이 값)의 어레이 데이터, 제10 이미지(37)의 휘도 값(그레이 값)의 어레이 데이터, 제30 이미지(38)의 휘도 값(그레이 값)의 어레이 데이터 및 제40 이미지(39)의 휘도 값(그레이 값)의 어레이 데이터가 도시된다. 도 14 내지 도 17에서, 횡방향의 포지션은 횡방향 포지션(i)에 대응하고, 그리고 종방향의 포지션은 종방향 포지션(j)에 대응한다. 이미지의 포지션과 어레이 데이터 사이의 포지션 관계는 또한 아래에 설명된 바와 같이 휘도 값의 어레이 데이터에 적용가능하다.
[0065]
다음으로, 이미지들 각각의 에지 평가 값(E(i, j))은 수학식 1을 사용하여 계산된다. 검사 대상의 가요성 유기 EL(1 화소 크기)가 종방향으로 20개의 화소들 및 횡방향으로 20개의 화소들로 배열되는 영역에서, 에지 평가 값(E(i, j))의 분포들은 도 18 내지 도 21에 도시된다. 도 18 내지 도 21에서, 제1 이미지(36)의 에지 평가 값(E(i, j)), 제10 이미지(37)의 에지 평가 값(E(i, j)), 제30 이미지(38)의 에지 평가 값(E(i, j)) 및 제40 이미지(39)의 에지 평가 값(E(i, j))이 도시된다. 유사하게, 이미지들 각각의 이물질 평가 값(F(i, j))은 수학식 3을 사용하여 계산될 수 있다.
[0066]
제1 이미지로부터 제40 이미지까지인 이미지 번호(N = 1 내지 40) 모두에 대응하는 에지 평가 값(E(i, j))을 계산한 이후, 평가 값 저장 섹션(44)은 도 22 내지 도 25에 도시된 바와 같이 에지 평가 저장 값(EM(i, j))을 업데이트한다. 도 22 내지 도 25에서, 에지 평가 저장 값(EM(i, j))이 제1 이미지(36)의 에지 평가 값(E(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태, 에지 평가 저장 값(EM(i, j))이 제10 이미지(37)의 에지 평가 값(E(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태, 에지 평가 저장 값(EM(i, j))이 제30 이미지(38)의 에지 평가 값(E(i, j)) 및 이물질 평가 값(F(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태 및 에지 평가 저장 값(EM(i, j))이 제40 이미지(39)의 에지 평가 값(E(i, j)) 및 이물질 평가 값(F(i, j))을 사용하여 마지막으로 업데이트되는 상태가 도시된다.
[0067]
이런 방식으로, 에지 평가 값(E(i, j))을 사용하여 에지 평가 저장 값(EM(i, j))의 업데이트(이후 "평가 값 업데이트"라 지칭됨)를 완료한 이후, 이미지 번호(N)가 에지 이미지 번호 저장 섹션(45)에서 업데이트된 상태들은 도 28 내지 도 31에 도시된다.
[0068]
이물질을 검출하는 프로세스에서, 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))이 제30 이미지의 이물질 평가 값(F(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태가 도 26에 도시된다. 이물질 평가 저장 값(FM(i, j))이 제40 이미지의 이물질 평가 값(F(i, j))을 사용하여 업데이트되는 상태가 도 27에 도시된다. 제1 이미지 및 제10 이미지의 이물질 평가 값(F(i, j))이 이물질 임계 값 이하이기 때문에, 제1 이미지 및 제10 이미지의 이물질 평가 값(F(i, j))은 제로로 세팅된다.
[0069]
다음으로, 에지를 검출하는 프로세스에서, 이미지 번호(N)가 제1 이미지에 관한 평가 값 업데이트를 완료한 이후 이미지 번호 저장 섹션(45)에서 업데이트된 상태, 유사하게, 이미지 번호(N)가 제10 이미지에 관한 평가 값 업데이트를 완료한 이후 이미지 번호 저장 섹션(45)에서 업데이트된 상태, 이미지 번호(N)가 제30 이미지에 관한 평가 값 업데이트를 완료한 이후 이미지 번호 저장 섹션(45)에서 업데이트된 상태 및 이미지 번호(N)가 제40 이미지에 관한 평가 값 업데이트를 완료한 이후 이미지 번호 저장 섹션(45)에 업데이트된 상태가 도 28 내지 도 31에 도시된다.
[0070]
다음으로, 이물질을 검출하는 프로세스에서, 이미지 번호가 제30 이미지에 관한 평가 값 업데이트를 완료한 이후 이물질 이미지 번호 저장 섹션(55)에서 업데이트된 상태는 도 32에 도시된다. 이미지 번호가 제40 이미지에 관한 평가 값 업데이트를 완료한 이후 이물질 이미지 번호 저장 섹션(55)에서 업데이트된 상태는 도 33에 도시된다. 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)은, 이물질이 나타내진 화소들이 이미지 번호(30)(제30 이미지)의 포지션(5, 14) 및 이미지 번호(40)(제40 이미지)의 포지션(15, 4)에 존재하는 것을 판단한다. 제1 이미지 및 제10 이미지의 이물질 평가 값(F(i, j))이 제1 이미지 및 제10 이미지에서 이물질 임계값 이하이거나 제로로 세팅되기 때문에, 평가 값 업데이트는 수행되지 않고 그리고 이물질이 나타내진 화소는 검출되지 않는다.
[0071]
이런 방식으로, 에지 및 이물질이 검출된 이미지 번호를 업데이트하는 프로세스를 완료한 이후, 마지막으로, 장치는 도 31에 도시된 이미지 번호의 어레이 데이터에 기반하여 검사 대상에 관한 윤곽 그래프를 생성한다. 도 34에 도시된 바와 같이, 샘플의 3차원 정보(높이 정보)는 윤곽 그래프로부터 분석될 수 있다. 도 34에 기반하여, 검사 대상에 관한 3차원 정보가 특히 판단된다.
[0072]
도 19에 도시된 바와 같이 제10 이미지의 에지 평가 값(E(i, j))의 어레이가 가장 높은 밀도를 가지기 때문에, 제10 이미지는 검사 대상의 3차원 정보(구조)의 기준인 검사 대상의 가장 낮은 부분으로 존재하는 TFT(thin film transistor) 회로 부분 상에 포커싱된 이미지인 것이 판단될 수 있다. 따라서, 제10 이미지의 높이는 기준 높이(0㎛)로서 세팅된다. 3차원 정보의 기준 높이에 대응하는 이미지 번호는 10이다. 제10 이미지의 높이가 기준으로서 세팅될 수 있다.
[0073]
제1 미세 이물질(101) 상에 포커싱된 이미지의 이미지 번호가 제30 이기 때문에, 장치는, 제1 미세 이물질(101)이 기준의 2.0㎛ 위인 높이 상에 존재하는 것을 판단할 수 있다. 제2 미세 이물질(102) 상에 포커싱된 이미지의 이미지 번호가 제40 이기 때문에, 장치는, 제2 미세 이물질(102)이 기준의 3.0㎛ 위인 높이 상에 존재하는 것을 판단할 수 있다. 이어서, 장치는, 제1 미세 이물질(101)이 전극 패턴의 2.0㎛ 위인 높이 상에 존재하는 것을 판단할 수 있다. 게다가, 장치는, 제2 미세 이물질(102)이 전극 패턴의 5.0㎛ 위인 제1 이물질 위 3.0㎛인 높이 상에 존재하는 것을 판단할 수 있다. 도 34에 도시된 바와 같은 윤곽 그래프의 피크들의 높이들은 검사 대상의 미세 이물질들의 3차원 정보를 표시한다.
[0074]
결함들, 이를테면 미세 이물질들 또는 핀홀들이 검출되는 경우, 품질 판단 섹션(60)은 결함들의 3차원 정보를 분석한다. 분석 결과로부터, 장치는, 결함들이 동일한 밀봉 층 상에 존재하는지 여부를 판단한다. 결함들이 동일한 밀봉 층 상에 존재하는 경우, 유기 EL 디스플레이 디바이스인 대상은 비-결함 제품으로 판단된다. 이어서, 장치는, 복수의 결함들이 상이한 높이들(두께 방향) 상에 존재하는지 여부를 판단한다. 복수의 결함들이 상이한 높이들(두께 방향) 상에 존재하는 경우, 대상은 결함 제품으로 판단된다. 위에서 설명된 바와 같이, 시간이 진행됨에 따라, 유기 막 상에 존재하는 결함으로부터 진입하는 산소 및 물은 유기 막을 침투한다. 게다가, 산소 및 물이 유기 막 아래에 존재하는 결함에 도달하고, 그리고 이어서 결함 바로 아래에 존재하는 측정 대상(예컨대, EL 디스플레이 디바이스)은 파괴된다. 결과적으로, 측정 대상의 수명은 짧아진다.
[0075]
게다가, 결함을 수리하기 위한 수단은 본 발명의 결함 품질을 판단하기 위한 장치에 부가될 수 있다. 예컨대, 박막 다층들의 디바이스들, 이를테면 유기 EL 디스플레이 디바이스를 제조할 때, 본 발명의 결함 품질을 판단하기 위한 장치는 종래의 기술에 의해 판단될 수 없는 1㎛ 이하의 직경을 가진 결함(예컨대 핀홀 또는 이물질)을 가진 층을 특정할 수 있다. 이어서, 결함이 존재하는 층을 형성하는 밀봉 막의 재료에 의존하는 최적 수리 수단은 본 발명의 결함 품질을 판단하기 위한 장치를 사용하여 선택될 수 있다. 결함이 유기 막의 이물질인 경우, 이물질은 레이저를 사용하여 제거되고, 그리고 막은 수리될 수 있다. 게다가, 최적 수리는 레이저 광의 파장[nm] 및 에너지 밀도[J/cm2]를 선택함으로써 수행될 수 있다. 레이저 광이 사용될 수 없는 경우, 이물질이 하향으로 밀려나는 수리 방법이 선택될 수 있다. 결함이 핀홀인 경우, 다음 방법이 채택될 수 있다. 방법은, 미세 팁(tip) 프로세싱 튜브(마이크로 디스펜서(dispenser))가 부착된 카트리지(cartridge)를 사용하여, 결함인 핀홀에 미량의 막 재료를 적용하고, 이어서 막을 소성 또는 자외선 방사에 의해 경화시키는 것이다.
[0076]
본 실시예에서, 패턴의 가장 큰 값의 에지 화소 번호인 하나의 이미지 번호가 검출되고, 그리고 가장 큰 값의 이물질 화소 번호인 이미지 번호 및 (두 번째로 가장 큰 값의 이물질 화소 번호가 가장 큰 화소 번호와 동일한 경우를 포함하여) 두 번째로 가장 큰 값의 이물질 화소 번호인 이미지 번호가 검출되는 것이 설명된다. 그러나, 본 실시예는 상기 실시예로 제한되지 않는다. 예컨대, 샘플을 구성하는 유기 막, 무기 막 및 전극 패턴에 의존하여, 또는 이물질 및 결함의 크기, 밀도, 발생 포지션 등에 의존하여, 수정이 적절하게 부가될 수 있다.
[0077]
에지 평가 값(E(i, j)) 및 이물질 평가 값(F(i, j))은 에지 평가 값 저장 값(EM(i, j))에 저장될 수 있다. 장치는 에지 평가 값(E(i, j))을 우선시하는지 또는 이물질 평가 값(F(i, j))을 우선시하는지 여부는 예컨대, 에지 평가 값(E(i, j)) 및 이물질 평가 값(F(i, j))의 부분 이미지의 크기 및 선명도에 기반하여 결정될 수 있다.
[0078]
결함 품질을 판단하기 위한 방법 및 장치에서, 이미징 프로세스 시, 취득된 이미지들 사이의 수평 방향의 포지션 에러는 장치 자체 또는 바닥의 진동에 의해 발생된다. 가장 높은 선명도인 이미지 번호를 검출함으로써, 수평 방향의 포지션 에러에 영향을 주지 않고, 미세한 결함이 발생된 높이 정보가 에러 없이 정확하게 측정된다. 이어서, 전체 장치의 진동 저항 특징은 확장될 수 있고, 그리고 위에서 설명된 프로세스는 장치의 비용 감소에 크게 기여된다.
[0079]
위에서 설명된 실시예에서, 패턴의 에지 화소들의 높이 측정 및 미세 이물질의 높이 측정이 독립적으로 수행되는 예가 설명된다. 패턴의 에지 평가 값 및 미세 이물질 평가 값이 동일한 크기 정도의 값들로 변환되는 경우, 에지 평가 값 비교 섹션(43)으로부터 에지 3차원 정보 추출 섹션(46)으로의 프로세스 및 이물질 평가 값 비교 섹션(53)으로부터 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)으로의 프로세스는 공통 프로세스로서 처리될 수 있다. 그런 프로세스 섹션들을 공유함으로써, 본 발명의 결함 품질을 판단하기 위한 장치는 단순화될 수 있다. 그런 예로서, 장치는 패턴 에지 추출 섹션(41) 및 미세 이물질 추출 섹션(51)이 통합된 피처 추출 섹션, 에지 평가 값 계산 섹션(42) 및 이물질 평가 값 계산 섹션(52)이 통합된 평가 값 계산 섹션, 에지 평가 값 비교 섹션(43) 및 이물질 평가 값 비교 섹션(53)이 통합된 평가 값 비교 섹션, 에지 평가 값 저장 섹션(44) 및 이물질 평가 값 저장 섹션(54)이 통합된 평가 값 저장 섹션, 에지 이미지 번호 저장 섹션(45) 및 이물질 이미지 번호 저장 섹션(55)이 통합된 이미지 번호 저장 섹션, 및 에지 3차원 정보 추출 섹션(46) 및 이물질 3차원 정보 추출 섹션(56)이 통합된 3차원 정보 추출 섹션을 포함하고, 이어서 본 발명의 결함 품질을 판단하기 위한 장치의 구성은 단순화될 수 있다. 소프트웨어 프로세싱은 저장 섹션들을 제외하고 에지 프로세스 섹션(40), 이물질 프로세스 섹션(50) 및 품질 판단 섹션(60)에서 수행될 수 있다.
대안적인 실시예
[0080]
도 35는 본 발명의 실시예에 따른, 샘플(502)의 피처들을 매핑하기 위한 검사 장치(500)의 개략 측면도이다. 장치(500)는 아래에 설명된 부가들 및 변동들과 함께, 위에서 설명된 실시예들과 유사한 원리들로 동작한다. 선행 실시예들에 설명되고 예컨대 도 1-도 3에 도시된 바와 같이, 샘플(502)은 샘플의 표면 상에 오버레이(overlay)된 통상적으로 투명 층들을 포함하는 다수의 박막 층들을 포함한다.
[0081]
장치(500)는 렌즈(508), 통상적으로 고배율, 높은 개구수, 및 얕은 포커스 깊이를 가진 현미경 렌즈를 통해 샘플(502)의 전자 이미지들을 캡처하는 비디오 카메라(506)를 포함한다. 조명 소스(504)는, 카메라(506)가 이미지들을 캡처하는 동안, 샘플(502)을 조명한다. 본 실시예에서, 조명 소스(504)는 단일 컬러의 광, 즉 40 nm 이하의 대역폭(반치전폭(full width at half maximum))을 가진 광을 방출한다. 그런 단일-컬러 조명은 카메라(506)에 의해 캡처된 이미지들에서 색수차의 효과를 제거하는 데 유리하다. 이미지 피처들의 향상된 콘트래스트를 위해, 조명 소스(504)가 암시야(dark field) 모드에서 샘플(502)을 조명하는 것이 또한 유리하다. 그러나, 대안으로, 조명 소스(504)는 백색 또는 다른 광대역 광을 방출할 수 있고, 그리고 명시야(bright field) 조명을 제공할 수 있다.
[0082]
모터(510)는 샘플(502)의 표면에 수직인 방향으로 카메라(506)의 전면 초점 평면을 스캔한다. 스캔은 연속적이거나 계단식일 수 있다. 도시된 실시예에서, 모터(510)는 카메라(506) 및 렌즈(508)를 상향 및 하향 병진시킨다. 대안으로 또는 부가적으로, 모터는 샘플(502)의 수직 포지션을 시프트할 수 있거나 초점 평면을 스캔하기 위해 렌즈(508)의 초점 세팅을 조정할 수 있다. 스캔 동안, 카메라(506)는 샘플의 상이한, 개별 초점 깊이들에서 샘플(502) 상의 박막 층들의 이미지들의 시퀀스를 캡처한다. 결과적으로, 샘플 내의 상이한 깊이들에 위치된 피처들은 시퀀스의 상이한 이미지들에 포커싱될 것이고, 가장 선명한 포커스는, 카메라의 전면 초점 평면이 피처의 포지션과 일치할 때 발생한다. 깊이 차원(즉, 샘플(502)의 표면에 수직인 차원)의 범위에 걸쳐 연장되는 피처들에 대해, 피처의 상단 단부는 하나의 이미지에 선명하게 포커싱되고 하단 단부는 다른 이미지에 선명하게 포커싱될 수 있다.
[0083]
프로세서(512)는 이미지들에서 관심 피처들을 식별하기 위해 모터(510)의 스캔 동안에 걸쳐 카메라(506)에 의해 캡처된 이미지들의 시퀀스를 프로세싱한다. 그런 피처들은 예컨대, 위에서 설명된 바와 같이, 박막 층들 내의 결함들을 포함할 수 있다. 프로세서(512)는 통상적으로 카메라(506)로부터의 전자 이미지들 및 장치(500)의 다른 컴포넌트들로부터의 신호들을 수신하기에 적합한 인터페이스들을 가진 범용 컴퓨터 프로세서를 포함하고, 그리고 본원에 설명된 기능들을 수행하기 위해 소프트웨어로 프로그래밍된다. 대안으로 또는 부가적으로, 프로세서(512)의 기능들 중 적어도 일부는 프로그램가능 또는 하드-와이어드(hard-wired) 로직으로 구현될 수 있다. 관심 피처를 식별할 때, 프로세서(512)는 이미지들의 시퀀스 내의 피처들의 최적 포커스 깊이를 컴퓨팅하고, 따라서 박막 층들 내에서 피처의 위치 ― 및 구체적으로 깊이(수직) 차원의 위치 ―를 추정한다. 이 목적을 위해, 위에서 상세히 설명된 바와 같이, 프로세서(512)는 이미지들에서 피처들의 에지들의 선명도의 측정치를 컴퓨팅하고, 그리고 선명도를 최대화하는 깊이를 찾는다.
[0084]
본 실시예에서, 장치(500)는 카메라(506)와 샘플(502) 사이의 거리를 측정하는 레이저(514) 및 검출기(516)를 포함하는 거리계를 포함한다. 도시된 거리계는, 카메라와 샘플 사이의 거리가 변화함에 따라 샘플(502)로부터 검출기(516) 상으로 반사되는 레이저 스폿(spot)의 위치의 시프트들을 감지하여 동작한다. 대안으로, 종래 기술에서 알려진 다른 종류의 거리계들, 이를테면 초음파 또는 간섭 거리계들이 사용될 수 있다. 프로세서(512)는 관심 피처들의 위치들을 추정할 때, 그리고 특히 예컨대 샘플의 진동으로 인해 발생할 수 있는 샘플(502) 상의 박막 층들 내의 카메라(506)의 전면 초점 평면의 위치 변동들을 수정할 때 거리계에 의해 측정된 거리를 적용한다. 프로세서(512)는 시간에 따라 거리계에 의해 측정된 거리의 주기적 변화들에 기반하여 이 진동을 검출할 수 있고, 이어서 이 진동을 보상하기 위해 캡처된 이미지들의 깊이 측정들을 수정하고 따라서 더 큰 정확도로 샘플(502)의 피처들의 포지션들을 추정할 수 있다.
[0085]
도 36은 본 발명의 실시예에 따른, 장치(500)에서 측정된 진동들을 개략적으로 예시하는 플롯이다. 플롯에서 데이터 포인트들(520)은 시간(초 단위)의 함수로서, 진동의 부재 시 예상될 베이스라인 높이에 관한 샘플(502) 위 카메라(506)의 높이(미크론)를 표시한다. 각각의 데이터 포인트(520)는 거리계 검출기(516)에 의해 이루어진 판독치에 대응한다. 프로세서(512)는 주기 함수를 데이터 포인트들(520)에 맞추고 따라서 임의의 시점에서 진동의 추정된 진폭을 제공하는 곡선(522)을 생성한다. 카메라(506)는 곡선(522) 상의 마크(mark)들(524)에 의해 표시된 시간들에서 이미지들을 캡처한다. 각각의 그런 시간에서, 프로세서(512)는 곡선(522)의 값을 판독하여 높이 보정을 제공하고 보정된 초점 깊이를 컴퓨팅하기 위해, 모터(510)의 스캔에 의해 제공된 공칭 깊이에 이 수정 값을 부가(또는 감산)한다. 따라서, 프로세서(512)는 샘플(502)의 진동을 보상하고 이미지들에 나타나는 피처들의 위치들을 더 정확하게 추정할 수 있다.
[0086]
도 37은 본 발명의 실시예에 따른, 장치(500)에 의해 이루어진 초점 품질의 측정들을 개략적으로 예시하는 플롯이다. 데이터 포인트들(530)은 샘플(502) 상의 박막 층들 내의 카메라(506)의 초점 깊이의 함수로서 주어진 피처에 대해 컴퓨팅된 초점 스코어(score)들에 대응한다. 공칭 초점 깊이들은 위에서 설명된 바와 같이 샘플의 진동이 보정될 수 있다. 초점 스코어들은 예컨대 이미지 도함수에 기반하여, 관심 피처의 에지들의 선명도를 측정한다. 데이터 포인트들(530)의 Z 위치들은 측정된 진동이 보정되고 그러므로 플롯에서 불균일하게 이격될 수 있다. 카메라(506)의 전면 초점 평면의 깊이의 함수로서 초점 스코어는 반전된 포물선 형태를 가진다. 따라서, 프로세서(512)는 적합한 곡선(532)을 데이터 포인트들(530)에 맞추고 샘플(502) 내의 피처의 깊이를 표시하는 곡선(532)의 피크를 찾는다.
[0087]
도 38은 본 발명의 실시예에 따른, 샘플의 피처들을 매핑하기 위한 방법을 개략적으로 예시하는 흐름도이다. 방법은 이후 편의성 및 명확성을 위해, 장치(500)의 피처들을 참조하여 설명된다(도 35). 대안으로, 이 방법은 본 발명의 설명을 읽은 후 당업자들에게 명백할 바와 같이, 선행 실시예들의 장치를 사용하거나 임의의 다른 적합한 검사 시스템을 사용하여 준용하여 적용될 수 있다.
[0088]
프로세서(512)는 거리 측정 단계(540)에서, 거리계, 이를테면 레이저(514) 및 센서(516)를 사용하여 샘플(502)로부터의 카메라(506) 및 렌즈(508)의 거리를 측정한다. 통상적으로, 장치(500)는, 스캐닝 단계(542)에서, 모터(510)가 샘플(502) 상의 박막 층들을 통해 카메라의 전면 초점 평면의 깊이를 스캔하는 동안 이 거리가 실질적으로 일정하게(진동으로 인한 작은 움직임들 외에) 있도록 구성된다. 대안으로, 거리계는 이 단계에서 모터(510)의 동작에 의해 유도된 시프트를 측정할 수 있다. 프로세서(512)는, 모터(510)가 깊이 차원에서 카메라의 포커스를 스캔할 때 카메라(506)로부터 샘플(502)의 이미지들을 취득한다.
[0089]
단계(540)에서 이루어진 거리계 측정들에 기반하여, 프로세서(512)는 도 36에 예시된 바와 같이, 예컨대 진동 재구성 단계(544)에서 샘플(502)의 진동 패턴을 재구성한다. 이어서, 프로세서(512)는 깊이 보정 단계(546)에서, 진동에 의해 유도된 에러를 보상하기 위해 단계(542)에서 취득된 이미지들의 공칭 초점 깊이들을 보정할 수 있다. 프로세서(512)는 포커스 스코어링 단계(548)에서, 이미지들에서 관심있는 하나 이상의 피처들, 예컨대 잠재적 결함들을 식별하고 그리고 보정된 깊이의 함수로서 이들 피처들에 대한 포커스 스코어들을 계산한다. 각각의 그런 피처에 대해, 프로세서(512)는 포지션 계산 단계(550)에서, 곡선을 계산된 포커스 스코어들에 맞추고, 따라서 3차원들에서 피처의 좌표들을 찾는다.
[0090]
위에서 설명된 실시예들이 예로써 인용되고, 그리고 본 발명이 위에서 특히 도시되고 설명된 것으로 제한되지 않는 것이 인식될 것이다. 오히려, 본 발명의 범위는 위에서 설명된 다양한 피처들의 조합들 및 서브조합들 둘 모두뿐 아니라, 전술한 설명을 읽은 당업자들에게 발생하고 종래 기술에 개시되지 않은 이의 변동들 및 수정들을 포함한다.
[0080]
1 전기 회로 패턴
2 제1 밀봉 층
3 제2 밀봉 층
4 제3 밀봉 층
5 제1 베이스 재료
6 제2 베이스 재료
10 가요성 유기 EL(electroluminescence) 디스플레이 디바이스
20 현미경(렌즈통 섹션)
21 대물 렌즈
22 카메라
23 높이 방향 구동 모터
30 시퀀스 제어 섹션
31 이미지 취득 섹션
32 이미지 메모리
40 에지 프로세스 섹션
41 패턴 에지 추출 섹션
42 에지 평가 값 계산 섹션
43 에지 평가 값 비교 섹션
44 에지 평가 값 저장 섹션
45 에지 이미지 번호 저장 섹션
46 에지 3차원 정보 추출 섹션
50 이물질 프로세스 섹션
51 미세 이물질 추출 섹션
52 이물질 값 계산 섹션
53 이물질 값 비교 섹션
54 이물질 값 저장 섹션
55 이물질 이미지 번호 저장 섹션
56 이물질 3차원 정보 추출 섹션
60 품질 판단 섹션
101 제1 미세 이물질
102 제2 미세 이물질
103 전극 패턴
104 캐소드 전극
105 유기 막
106 투명 막
107 발광 층
500 검사 장치
502 샘플
504 조명 소스
506 카메라
508 현미경 렌즈
510 포커스 조정 모터
512 프로세서
514 거리계 레이저
516 거리계 검출기

Claims (27)

  1. 다층 투명 박막들을 포함하는 검사 대상에 대해 광학 이미지 수단에 의해 높이 방향으로 미리 결정된 단차(step)로 복수의 이미지들을 취득하는 단계;
    상기 복수의 이미지들의 각각의 화소에 대해 인접 화소들과의 휘도 차이들로부터 부분 이미지들의 선명도를 계산하는 단계;
    동일한 화소 포지션에서의 상기 선명도의 계산 결과가 상기 복수의 이미지들의 모든 이미지들에 걸쳐 최대인 이미지 번호로부터 상기 부분 이미지들의 높이 정보를 계산하는 단계;
    상기 높이 정보를 계산하는 단계로부터 상기 모든 이미지들의 3차원 정보를 획득하는 단계; 및
    상기 3차원 정보에 기반하여 상기 검사 대상의 결함 품질을 판단하는 단계
    를 포함하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 선명도가 가장 높은 상기 이미지의 패턴 결함을 검출하는 단계;
    상기 복수의 이미지들에서 상기 높은 선명도를 가진 부분 이미지들의 최대 밀도를 갖는 이미지를 추출하는 단계;
    상기 이미지를 3차원 패턴 구조의 높이 방향의 기준 포지션(1)으로서 세팅하는 단계; 및
    상기 패턴 결함의 상기 높이 정보와 상기 기준 포지션(1) 사이의 관계로부터 상기 발생된 패턴 결함의 상기 3차원 패턴 구조의 높이를 측정하는 단계
    를 더 포함하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 방법.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 선명도가 가장 높은 상기 이미지의 패턴 결함을 검출하는 단계;
    상기 복수의 이미지들에서 상기 투명 박막의 에지 부분들에서 생성된 간섭 무늬들의 간섭 이미지가 가장 높은 선명도를 갖는 이미지를 추출하는 단계;
    상기 이미지를 3차원 패턴 구조의 높이 방향의 기준 포지션(2)으로서 세팅하는 단계; 및
    상기 패턴 결함의 상기 높이 정보와 상기 기준 포지션(2) 사이의 관계로부터 상기 발생된 패턴 결함의 상기 3차원 패턴 구조의 높이를 측정하는 단계
    를 더 포함하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 방법.
  4. 제2항 또는 제3 항에 있어서,
    상기 패턴 결함의 상기 높이 정보를 사용함으로써 상기 패턴 결함을 수리하는 단계를 더 포함하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 방법.
  5. 미리 결정된 단차로 상향 및 하향으로 이동하는 광학 이미징 수단에 의해, 이미지 번호들을 사용하여, 다층 투명 박막들을 가진 검사 대상의 복수의 이미지 데이터를 취득하는 이미징 수단;
    상기 이미지 데이터의 피처(feature)를 추출하기 위한 추출 섹션;
    상기 피처에 기반하여 평가 값을 계산하기 위한 평가 값 계산 섹션;
    상기 평가 값을 상기 평가 값에 대해 포지션 관계가 일치하는 이전 평가 값과 비교하고, 그리고 비교 결과를 생성하기 위한 평가 값 비교 섹션;
    상기 비교 결과에 기반하여 상기 평가 값을 저장하기 위한 평가 값 저장 섹션;
    상기 비교 결과에 기반하여 상기 이미지 번호를 저장하기 위한 이미지 번호 저장 섹션;
    상기 이미지 번호 저장 섹션에 저장된 상기 이미지 번호에 기반하여 상기 검사 대상의 3차원 정보를 추출하기 위한 3차원 정보 추출 섹션;
    상기 3차원 정보에 기반하여 상기 검사 대상에 존재하는 결함의 높이 정보를 추출하기 위한 3차원 정보 추출 섹션; 및
    상기 복수의 결함들이 존재하는 경우 상기 결함들 사이의 상기 높이 정보의 차이들에 기반하여 상기 검사 대상의 품질을 판단하기 위한 품질 판단 섹션
    을 포함하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  6. 제5 항에 있어서,
    상기 3차원 정보 추출 섹션은 상기 평가 값이 가장 높은 상기 이미지 번호에 기반하여 상기 3차원 정보를 추출하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  7. 제5 항 또는 제6 항에 있어서,
    상기 평가 값은 관심 화소와 상기 관심 화소에 인접한 인접 화소 사이의 휘도 차이에 기반하여 계산되는,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  8. 제5 항 내지 제7 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 3차원 정보 추출 섹션은 상기 검사 대상의 전극 패턴들, 및 상기 검사 대상의 밀봉 층의 간섭 무늬들이 이미징된 상기 이미지 데이터의 상기 평가 값들에 기반하여 상기 높이 정보의 기준을 결정하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  9. 제5 항 내지 제8 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 결함은 패턴 결함, 핀홀(pinhole) 또는 이물질인,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  10. 제7 항 내지 제9 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 평가 값은 상기 인접한 화소의 휘도 값에 대한 상기 관심 화소의 휘도 값의 차이에 기반하여 계산된 선명도인,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  11. 제5 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 검사 대상은 유기 EL(electroluminescence) 디스플레이 디바이스인,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  12. 제5 항 내지 제10 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 검사 대상은 가요성 기판 상에 형성된 가요성 유기 EL(electroluminescence) 디스플레이 디바이스인,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  13. 제5 항 내지 제12 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 3차원 정보 추출 섹션이 계산한 상기 높이 정보에 기반하여 상기 결함을 수리하기 위한 적어도 하나의 기능을 더 포함하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  14. 제13 항에 있어서,
    상기 높이 정보에 의존하여 상기 적어도 하나의 기능을 선택하기 위한 기능을 더 포함하는,
    결함 품질을 판단하기 위한 장치.
  15. 샘플의 표면 상에 오버레이(overlay)된 다수의 박막 층들을 포함하는 상기 샘플의 이미지를 캡처하도록 구성된 카메라;
    상기 샘플의 표면에 수직 방향으로 상기 카메라의 전면 초점 평면을 스캔하도록 커플링된 모터 ― 이에 의해 상기 카메라는 상기 샘플 내의 상이한 개별 초점 깊이들에서 상기 박막 층들의 이미지들의 시퀀스를 캡처함 ―; 및
    상기 이미지들에서 관심 피처를 식별하기 위해 상기 시퀀스의 이미지들을 프로세싱하고, 상기 이미지들의 시퀀스 내의 상기 피처의 최적 포커스 깊이를 컴퓨팅(compute)하고, 그리고 상기 최적 포커스 깊이에 기반하여 상기 박막 층들 내의 상기 피처의 위치를 추정하도록 구성된 프로세서
    를 포함하는,
    검사용 장치.
  16. 제15 항에 있어서,
    상기 카메라가 상기 이미지들을 캡처하는 동안 단일 컬러의 광으로 상기 샘플을 조명하도록 구성된 조명 소스를 포함하는,
    검사용 장치.
  17. 제16 항에 있어서,
    상기 조명 소스는 암시야 모드에서 상기 샘플을 조명하도록 구성되는,
    검사용 장치.
  18. 제15 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 이미지들에서 상기 피처의 에지들의 선명도를 컴퓨팅하고, 그리고 상기 선명도를 최대화하는 깊이를 찾도록 구성되는,
    검사용 장치.
  19. 제15 항에 있어서,
    상기 카메라와 상기 샘플 사이의 거리를 측정하도록 구성된 거리계(rangefinder)를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 피처의 위치를 추정할 때 측정된 거리를 적용하도록 구성되는,
    검사용 장치.
  20. 제19 항에 있어서,
    상기 프로세서는 시간에 따라 측정된 거리의 주기적 변화들에 기반하여 상기 카메라에 대한 상기 샘플의 진동을 검출하고, 그리고 검출된 진동을 보상하기 위해 캡처된 이미지들의 초점 깊이들을 보정하도록 구성되는,
    검사용 장치.
  21. 샘플 내의 상이한 개별 초점 깊이들에서, 상기 샘플의 표면 상에 오버레이된 다수의 박막 층들을 포함하는 상기 샘플의 이미지들의 시퀀스를 캡처하는 단계;
    상기 이미지들에서 관심 피처를 식별하는 단계;
    상기 이미지들의 시퀀스 내의 상기 피처의 최적 포커스 깊이를 컴퓨팅하는 단계; 및
    상기 최적 포커스 깊이에 기반하여 상기 박막 층들 내의 상기 피처의 위치를 추정하는 단계를 포함하는,
    검사를 위한 방법.
  22. 제21 항에 있어서,
    상기 이미지들의 시퀀스를 캡처하는 단계는, 상기 이미지들이 캡처되는 동안 단일 컬러의 광으로 상기 샘플을 조명하는 단계를 포함하는,
    검사를 위한 방법.
  23. 제22 항에 있어서,
    상기 샘플을 조명하는 단계는 암시야 모드에서 상기 샘플을 향해 광을 지향시키는 단계를 포함하는,
    검사를 위한 방법.
  24. 제21 항에 있어서,
    상기 최적 포커스 깊이를 컴퓨팅하는 단계는 상기 이미지들에서 상기 피처의 에지들의 선명도를 계산하는 단계, 및 상기 선명도를 최대화하는 깊이를 찾는 단계를 포함하는,
    검사를 위한 방법.
  25. 제21 항에 있어서,
    상기 이미지들의 시퀀스를 캡처하는 단계는 상기 샘플의 표면에 수직 방향으로 카메라의 전면 초점 평면을 스캔하는 단계를 포함하고, 이에 의해 상기 카메라는 상기 상이한 초점 깊이들에서 상기 박막 층들의 이미지들의 시퀀스를 캡처하는,
    검사를 위한 방법.
  26. 제25 항에 있어서,
    상기 최적 포커스 깊이를 컴퓨팅하는 단계는 상기 카메라와 상기 샘플 사이의 거리를 측정하는 단계, 및 상기 피처의 위치를 추정할 때 측정된 거리를 적용하는 단계를 포함하는,
    검사를 위한 방법.
  27. 제26 항에 있어서,
    상기 측정된 거리를 적용하는 단계는 시간에 따라 상기 측정된 거리의 주기적 변화들에 기반하여 상기 카메라에 대한 상기 샘플의 진동을 검출하는 단계, 및 검출된 진동을 보상하기 위해 캡처된 이미지들의 초점 깊이들을 보정하는 단계를 포함하는,
    검사를 위한 방법.
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