(57)【要約】【課題】半導体デバイスの複雑な構造のばらつきを直感的かつ定量的に評価することができる外観検査装置を提供する。【解決手段】被検査物の像を検出する画像検出部６、検出した画像を処理する画像処理部９１、被検査物をスキャンするビーム制御系９２およびステージ制御系９３を有するスキャン制御部を備えた画像検出部１０と、検出した画像から外観を検査する外観検査処理部２０とを備えた外観検査装置において、外観検査処理部１０が、取得した複数の像を重ね合わせ、像の各点（ｘ，ｙ）における代表的な値（代表値データμ(ｘ，ｙ)）を求める代表値データ作成処理機能２１２と、複数の像の各点（ｘ、ｙ）における許容範囲の値（ばらつきデータσ(ｘ，ｙ)）とを求めるばらつきデータ作成処理機能２１３と、代表的値データとばらつきデータとを元に、検査対象物の良否を判定する判定処理機能２１４を有する。【選択図】図２
2010025836.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査物の像を取得する外観検査装置を用いた外観検査方法において、
複数の像を重ね合わせ、像の各点における代表的な値とばらつきの大きさとを求める
ことを特徴とする外観検査方法。
【請求項２】
請求項１記載の外観検査方法において、
前記代表的な値とばらつきの大きさの値とを元に、検査対象物の良否を判定する
ことを特徴とする外観検査方法。
【請求項３】
請求項１記載の外観検査方法において、
前記代表的な値とばらつきの大きさの値とを、画像に変換して表示する
ことを特徴とする外観検査方法。
【請求項４】
請求項３記載の外観検査方法において、
前記代表的な値とばらつきの大きさの値とを、現に検査対象から得られた像に重ね合わせて表示する
ことを特徴とする外観検査方法。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれか１項記載の外観検査方法において、
前記代表的な値は、平均値、最頻値、中央値のうちいずれかひとつである
ことを特徴とする外観検査方法。
【請求項６】
請求項１乃至請求項５のいずれか１項記載の外観検査方法において、
前記ばらつきの大きさの値は、標準偏差に任意の定数を乗じた値、最大値と最小値、最大値と最小値から演算される値のうちいずれかひとつとする
ことを特徴とする外観検査方法。
【請求項７】
被検査物の像を検出する画像検出部および画像検出部が検出した画像を処理する画像処理部ならびに被検査物をスキャンするスキャン制御部を備えた画像検出部と、検出した画像から外観を検査する外観検査処理部とを備えた外観検査装置において、
前記外観検査処理部が、取得した複数の像を重ね合わせ、像の各点における代表的な値を求める代表値データ作成処理機能と、複数の像の各点におけるばらつきの大きさの値とを求めるばらつきデータ作成処理機能を有する
ことを特徴とする外観検査装置。
【請求項８】
請求項７記載の外観検査装置において、
前記外観検査処理部が、代表的な値とばらつきの大きさの値とを元に、検査対象物の良否を判定する判定処理機能を有する
ことを特徴とする外観検査装置。
【請求項９】
請求項７記載の外観検査装置において、
前記外観検査処理部が、前記代表的な値とばらつきの大きさの値とを、画像に変換して表示する機能を有する
ことを特徴とする外観検査装置。
【請求項１０】
請求項７記載の外観検査装置において、
前記外観検査処理部が、代表的な値とばらつきの大きさの値とを、現に検査対象から得られた像に重ね合わせて表示する機能を有する
ことを特徴とする外観検査装置。
【請求項１１】
請求項７乃至請求項１０のいずれか１項記載の外観検査装置において、
前記代表的な値は、平均値、最頻値、中央値のうちいずれかひとつである
ことを特徴とする外観検査装置。
【請求項１２】
請求項７乃至請求項１１のいずれか１項記載の外観検査装置において、
前記ばらつきの大きさの値は、標準偏差に正数を乗じた値、最大値と最小値、最大値と最小値から演算される値のうちいずれかひとつとする
ことを特徴とする外観検査装置。
【請求項１３】
請求項７に記載した外観検査装置を用いる
ことを特徴とする半導体検査装置。
【請求項１４】
請求項７に記載した外観検査装置を用いる
ことを特徴とする半導体ウェハの断面検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、外観検査装置に関わり、特に電子ビームを利用した半導体素子の外観検査方法および外観検査装置、半導体検査装置ならびに半導体ウェハの断面検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の量産ラインにおいては、被検査物の検査を自動的に行うさまざまな外観検査装置が使用されている。これら外観検査装置には、可視光や赤外線、Ｘ線などの電磁波や、電子線、原子間力などを使用して外観を観察し、画像化して表示するものが多い。さらに検査を自動化するために、これらの画像から特徴的な部分を計算機などに認識させ、被検査物におけるその部分のさまざまな寸法を測定したり、あるいは異物が混入していたりしないか確認したり、混入している元素の分布を測定したりする。
【０００３】
例として半導体ウェハ表面に電子線を照射して検査する場合を述べると、反射電子や透過電子、Ｘ線などを検出することで、プラズマエッチングなどの加工後の形状を判定したり、あるいはイオン注入などで埋め込まれた元素の濃度や分布を測定したりする。このとき、例えばトランジスタのゲート幅、穴の直径、配線間の間隙などの特徴的な長さを測定したり、特定の元素の濃度や分布などを計測したりして、あらかじめ定められた管理値と比較することで、半導体ウェハの加工結果の良否を判定する。あるいは、典型的な良品の画像をあらかじめ用意し、この画像と、現に観測されている半導体ウェハから取得された画像との比較を行うことで、異物や傷など欠陥の有無を判定し、半導体ウェハの良否を判定する。
【０００４】
以上に示したような方法で半導体ウェハの加工結果を検査するのが、一般的な手法である。しかしながら、半導体ウェハの断面形状のように、複雑な形状の良否を判定する方法は、いまだに十分ではない。例えばトランジスタのゲート電極の断面形状の検査においては、ウェハ表面に多量に形成されたゲート電極のうち、１つを選んでその断面画像を取得し、その断面形状の良否を熟練した技術者が判定することが一般的である。しかし、１つの画像からでは、選ばれたゲート電極の断面形状がたまたま良品であったのか否か、判別がつかない。もちろん、この問題に対処するために、熟練した技術者がいくつかのゲート電極の断面を比較して、もっとも平均に近そうな断面形状を選択することはあるが、結局のところ断面形状のばらつきの程度を評価することは容易ではない。特に近年、プラズマエッチングなどの微細加工の加工特性を、計算機を用いたシミュレーションにより再現しようという試みがなされているが、シミュレーションと実験の結果とを対比するにあたり、実験結果として取得された断面形状の平均やばらつきの程度が明瞭でないと、精巧なシミュレーターを作成することが難しくなる。
【０００５】
さらに、半導体の微細化と高機能化がさらに進むにつれて、ゲート電極にもＦｉｎ−ＦＥＴと呼ばれる立体の複雑な形状などが採用されることが見込まれており、複雑化したゲート電極形状を評価することは、さらにいっそう困難になる。
【０００６】
複雑な概観を検査するための技術として、各種の提案がなされている。例えば、半導体チップの外観検査装置として、半導体チップの擬似欠陥を取り除き、欠陥の認識率を向上させることを目的として、１枚のウェハをダイシングすることによって得られる複数の半導体チップの濃淡情報を順次一時的に記憶する第１の画像メモリと、第１の画像メモリの濃淡情報と比較判定を行なうための基準の濃淡情報を記憶する第２の画像メモリと、第１の画像メモリと第２の画像メモリの濃淡情報を比較し良品の半導体チップを検出する良品検出部と、良品検出が良品と判断したときに第１の画像メモリと第２の画像メモリの濃淡情報の演算を行い、演算結果で第２の画像メモリを書替え、新たな基準の濃淡情報となるようにする画像平均化処理部を具備することが提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【０００７】
また、固体撮像素子の固定パターンノイズを容易に検出可能な検出方法として、検査用の証明項の所凹者によって固体撮像素子が生成した画像信号を取得するステップと、画像信号が示す画像である全体画像を用い、全体画像に対する複数の部分画像をそれぞれ同じサイズで生成する抽出ステップと、少なくともいずれかの部分画像に対し、画像サイズが変わらないように、上下反転、左右反転、回転の少ないともいずれかの処理を施す反転ステップと、反転ステップの後、複数の部分画像を合成し、部分画像と同じサイズの基準画像を生成するステップと、複数の部分画像に対し、基準画像との差分に相当する検査画像をそれぞれ生成するステップと、検査画像に基づいて、固体撮像素子が良品か否かを判定するステップとを有する個体撮像素子の検査方法が提案されている（例えば、特許文献２参照）。
【０００８】
プリント基板撮像して外観検査を行なう外観検査装置において、ピクセル配置がＸ軸方向に沿う１次元イメージセンサおよびＸ軸に直交するＹテーブルを備え、基板あるいは１次元イメージセンサを相対的にＹ軸に移動して基板全面画像を獲得する撮像手段と、基板画像を保存する保存手段と、複数基板全面画像の同一出力値を加算平均して平均化画像を作成する画像平均化手段と、保存手段に保存した平均化基準画像と検体画像の同一画素出力値の差分処理を行ない、差分を生じた画素を異同画素として検出する差分処理アルゴリズムを備えた画像処理手段と、表示手段とからなる外観検査装置が提案されている（例えば、特許文献３参照）。
【０００９】
これらの技術は、複数の類似画像を取得して、その類似画像を重ね合わせ、平均的な画像を作成することで、良品を不良品と誤判定することを避ける方法を提案している。
【特許文献１】特開平５−２１８１６０号公報
【特許文献２】特開２００６−２２２５１４号公報
【特許文献３】特開２００６−２４２８７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかしながら、量産設備における製品の良否判定でのもっとも重要な要因は、製品形状の平均値ではなく、ばらつきである。平均が良品に近かったとしても、ばらつきが大きい場合には製品の規格からはずれたものが多いということであり、結局のところばらつきを管理しない限りは検査の意味を成さない。前記の特許文献に示された技術は、その観点を全く欠いており、効率的な検査を行うには十分とは言いがたい。また、従来の外観検査装置では、被検査物の定められた箇所の寸法を測るなどの単純な評価しか行うことができず、とりわけ複雑な形状のばらつきを定量的に評価することが難しかった。
【００１１】
本発明の目的は、半導体装置の外観検査において、複雑な形状を有した被検査物に対しても、誤差などの統計量を適切に評価し、さらに、適切に不良検知を行えるように、検査者に直感的に理解しやすい方法でかつ定量的に、複雑な形状のばらつきの評価基準を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
そこで本発明は、いくつかの類似の画像から、その平均的な画像と、平均からのばらつきを意味する画像とを構成することにより、形状の良否を判定しやすくする方法により、上記課題を解決する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、半導体における製品形状の良否の判定を容易に行うことができるとともに、形状の良否判定の自動化も容易となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に、本願発明の実施例を、図面を用いて説明する。なお、以下の各実施例において、第１実施例と同様の機能を有するものは第１実施例と同一の符号を付してその詳細な説明を省略する。まず、本発明を適用する対象である外観検査装置の例として、代表的な走査線電子顕微鏡を用いた外観検査装置の概略構成を、図２を用いて説明する。
【００１５】
画像取得部を構成する被検査物の画像を取得する走査線電子顕微鏡１０は、電子源１と、コンデンサレンズ２と、ビームセパレータ３と、対物レンズ４と、結像レンズ５と、画像結像部６と、負電源７と、予備電源装置８と、画像処理部９１と、ビーム制御系９２と、ステージ制御系９３を有して構成され、図示を省略したステージ上には、半導体ウェハや半導体ウェハから切り出した切片などの被検査物Ｗが載置される。
【００１６】
上記走査線電子顕微鏡を用いた外観検査装置は、例えば上記走査線電子顕微鏡からなる画像取得部１０と、外観検査処理部２０を備えている。外観検査処理部２０は、演算処理２１部と、記憶部２２と、表示部２３とを少なくとも有している。
【００１７】
演算処理部２１は、外観検査装置における通常の処理機能のほかに、テンプレート画像（基準となる画像）を作成するテンプレート画像作成処理機能２１１と、前記画像取得部１０で取得した複数の画像データを用いて代表値データ（例えば、取得した複数の画像データの平均値、最頻値、中央値など）を作成する代表値データ作成処理機能２１２と、前記画像取得部１０で取得した複数の画像データを用いてばらつきデータ（例えば、取得した複数の画像データの標準偏差、分散、最大値と最小値の差など、またはこれらを任意定数倍したデータ）を作成するばらつきデータ作成処理機能２１３と、テンプレート画像と取得した画像を比較したり検査処理における一連の手順の終了を判定したりする比較判定処理機能２１４を少なくとも備えている。
【００１８】
記憶部２２は、外観検査装置における通常の記憶部の記憶機能（領域）のほかに、テンプレート画像データを格納するテンプレートデータ格納領域２２１と、代表値データを格納する代表値データ格納領域２２２と、ばらつきデータを格納するばらつきデータ格納領域２２３を少なくとも備えている。
【００１９】
表示部２３は、代表値データを画像として、ばらつきデータを画像として表示するとともに、被検査物から取得した画像をこれら代表値画像やばらつき画像に重ねて表示する表示手段である。
【００２０】
外観検査処理部は、上記の各機能に加え、代表値データ（例えば代表的な値）とばらつきデータ（例えば許容範囲の値）とを、画像に変換して表示する機能と、代表値データとばらつきデータとを、現に検査対象から得られた像に重ね合わせて表示する機能を有している。
【００２１】
電子源１より放出された電子ビームは、コンデンサレンズ２により収束されビームセパレータ３の周辺で、かつ対物レンズの前焦点面にクロスオーバを形成する。電子ビームは、ビームセパレータ３により被検査物Ｗに垂直な光軸に偏向される。ビームセパレータ３は上方からの電子ビームに対してのみ偏向作用を持つ。例えば、電場と磁場を直行させたＥ×Ｂ偏向器を用いる。ビームセパレータ３により偏向された電子ビームは、対物レンズ４により被検査物Ｗ表面に垂直な方向にそろった面状の電子ビームが形成される。
【００２２】
被検査物Ｗには、電子ビームの加速電圧とほぼ等しいか、わずかに高い負の電位が電源７によって印加されており、被検査物Ｗの表面には形成された半導体パターン形状や帯電の状態を反映した電界が形成されている。この電界によって面状電子ビームの大部分が被検査物Ｗに衝突する直前で引き戻され、被検査物Ｗのパターン情報を反映した方向や強度を持って上がってくる。
【００２３】
引き戻された電子ビームは、対物レンズ４により収束作用を受け、ビームセパレータ３は下方から進行した電子ビームに対しては偏向作用を持たないのでそのまま垂直に上昇し、結像レンズ５により画像検出部６上に被検査物Ｗ表面の画像を結像させる。これにより、被検査物Ｗ表面の局部的な帯電電位の変化や凹凸等の構造の違いが画像として形成される。この画像は電気信号に変換され画像処理部９１に送られる。
【００２４】
被検査物Ｗはステージに載置されており、ステージはステージ制御系９３により連続的に移動される。ステージ制御系９３とビーム制御系９２は連動しており、ステージの移動に伴って電子ビームの位置を偏向器（図示せず）により微調整しながら画像取得領域を連続的に移動させていく。
【００２５】
被検査物Ｗの表面に絶縁物が存在する場合には、電源７だけでは被検査物Ｗの表面電位を決定できない。そのために、被検査物Ｗ表面の電位を所望の電位に帯電させるための機能として予備帯電制御装置８を備えている。予備帯電制御装置８は、被検査物Ｗ表面に近接したグリッド電極へ電圧を印加しつつ電子ビームを被検査物Ｗに照射することで被検査物Ｗの表面の帯電電位を制御する装置である。その動作原理と構造については後述する。被検査物Ｗの表面を検査前にあらかじめ帯電させる場合には、この予備帯電制御装置８の下を通過させて検査領域を所望の帯電電圧に設定した後に対物レンズ４の直下を通過させて画像を取得するようにする。以上に述べた走査型電子顕微鏡は、外観検査処理部２０とともに外観検査装置を構成する。
【００２６】
［実施例１］この走査型電子顕微鏡（外観検査処理部）とからなる外観検査装置を用いて外観検査を行う際の第１の実施例を、図１を用いて簡単に説明する。図１において、走査型電子顕微鏡で得られた像１０１には、被検査物Ｗの断面１０２が写っている。例えば半導体ウェハの場合には、断面１０２上には概略同形のゲート電極１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃ、１０３ｄ、１０３ｅ、１０３ｆが形成されている。ここでは例としてゲート電極を挙げたが、配線ホールやトレンチなどであっても以下の議論は同じである。
【００２７】
画像処理部９１は、これらゲート電極１０３ａ、１０３ｂ、１０３ｃ、１０３ｄ、１０３ｅ、１０３ｆの像を個別に取得し、それぞれのゲート電極の輝度分布ｐａ（ｘ，ｙ）、ｐｂ（ｘ，ｙ）、ｐｃ（ｘ，ｙ）、ｐｄ（ｘ，ｙ）、ｐｅ（ｘ，ｙ）、ｐｆ（ｘ，ｙ）とする。ここで、輝度分布ｐｋ（ｘ，ｙ）は、画像内の任意の位置（ｘ，ｙ）における、輝度を表現している。外観検査処理部２０は、画像処理部９１において得られた輝度分布ｐａ（ｘ，ｙ）、ｐｂ（ｘ，ｙ）、ｐｃ（ｘ，ｙ）、ｐｄ（ｘ，ｙ）、ｐｅ（ｘ，ｙ）、ｐｆ（ｘ，ｙ）のそれぞれについて、ゲート電極の部分がほぼ重なるように回転や平行移動などの適切なアフィン変換を行い、輝度分布ｐａ´（ｘ，ｙ）、ｐｂ´（ｘ，ｙ）、ｐｃ´（ｘ，ｙ）、ｐｄ´（ｘ，ｙ）、ｐｅ´（ｘ，ｙ）、ｐｆ´（ｘ，ｙ）を得る。代表値データ作成処理機能２１２は、これらの画像から、代表値データμ(ｘ，ｙ)１０４を作成する。ばらつきデータ作成処理機能２１３は、これらの画像からばらつきデータσ(ｘ，ｙ)１０５を構成する。
【００２８】
代表値画像１０４の輝度分布を代表値データμ（ｘ，ｙ）、ばらつき画像１０５の輝度分布をばらつきデータσ（ｘ，ｙ）とすると、画像の平均値を表す代表値データμ（ｘ，ｙ）と画像の分散の程度を表すばらつきデータσ（ｘ，ｙ）は、例えば下記式（１）と式（２）で計算される。下記式で、Ｎは、合成する画像の数を意味しており、この場合は、ゲート電極１０３ａ〜１０３ｆの６つ画像があるから、Ｎ＝６である。Ａの値は、検査者が任意に決定することができる定数であり、例えば標準偏差の３倍の値、いわゆる３σを許容値とする場合にはＡ＝３とすればよい。
【数１】
2010025836.tif 000003
【００２９】
すなわち、代表値データμ（ｘ，ｙ）は、取得した画像の輝度データを処理して重ね合わせた画像データである。また、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）は、取得した画像の輝度データを重ね合わせた画像データであり、輪郭部分の分散の程度が輝度で示される。
【００３０】
代表値画像１０４は、ゲート電極画像１０３ａ〜１０３ｆ全ての画像の平均値なので、それぞれのゲート電極構造の個体差に影響されず、概略どのようなゲート電極形状が得られたかを示している。例えば、画像１０１に表示された６つのゲート電極画像１０３ａ〜１０３ｆはそれぞれ真ん中でくびれた形をしているが、これら６つの画像を漫然と見比べただけでは、どの高さにくびれができているのかが判然としない。熟練した技術者ならば、６つの画像に示されるゲート電極のうちどれが平均的な形状に近いのかおおよそ判断できるが、例えばこれが５０個、１００個と増えていくと、熟練した技術者でも容易には平均的な形状に近いものがどれなのか決めがたい。しかし、代表値画像１０４を見れば、くびれの位置が平均してどのくらいの高さにあるのかがはっきりと分かり、ゲート電極構造がいくつあっても平均的な形状を一目瞭然に知ることができる。
【００３１】
しかし、代表値画像１０４から平均的な形状がわかっても、前記画像に示されたゲート電極１０３ａ〜１０３ｆにどのくらいのばらつきがあるのかは依然として判然としない。一方でばらつき画像１０５は、画像１０３ａ〜１０３ｆ全ての画像の標準偏差を示しているので、それぞれの電極形状の個体差がどのくらいあるのかを示しており、標準偏差が小さい部分ほど黒く、大きい部分ほど白く表示される。前述と同様に、画像１０３〜１０３ｆを漫然と見比べただけでは、くびれの高さがどの程度ばらついているのかが判然としないが、ばらつき画像１０５からはどのくらいの高さに分布しているのかが一目瞭然である。さらには、ゲート電極の頭頂部にある方形の部分はほとんどばらつきがないのが分かるのと同時に、ゲート電極のくびれ前後におおきなばらつきがあることが一目瞭然である。
【００３２】
このような状況を踏まえて、さらに本発明の効果を、走査型電子顕微鏡で得られた被検査物Ｗの断面１５１が写っている図３を用いて説明する。図３（ａ）では、６つの画像に示されるゲート構造１５３ａ、１５３ｂ、１５３ｃ、１５３ｄ、１５３ｅ、１５３ｆのうち、ゲート構造１５３ｃの下部にノッチ形状（くびれ）が発生している。これらのばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を画像化したものがばらつき画像１５５であるが、ノッチ形状になったゲート構造が１５３ｃだけであるので、ばらつき画像１５５に写ったノッチ形状も薄く表示されるだけである。図３（ａ）のように、非常に少数の個体の中に異常が発生しているだけならば、このような異常は偶発的で確率の低いものであり、生産には大きな影響を与えないということが視覚的に判断できる。一方、図３（ｂ）のように、６つの画像のゲート構造１５４ａ、１５４ｂ、１５４ｃ、１５４ｄ、１５４ｅ、１５４ｆのうち、ゲート構造１５４ａ、１５３ｃ、１５４ｄの下部にノッチ形状（くびれ）が発生してノッチ形状が多くなってくると、そのばらつき画像１５６にははっきりとノッチ形状が写り、ノッチが形成される異常が頻発していることを一目瞭然に知ることができる。
【００３３】
このように、本発明の第１の実施例によれば、検査者は、類似画像の標準偏差から作成された画像（ばらつき画像）を見ることで、異常の発生具合とその種類とを、直感的かつ定量的に把握することができるようになる。
【００３４】
以上の説明では、代表値データμ（ｘ，ｙ）を画像中の任意の点（ｘ，ｙ）における平均値として定義したが、例えば任意の点（ｘ，ｙ）における中央値や最頻値などの、適切な統計指標を代わりに使用してもよい。ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）も同様に、以上の説明では任意の点（ｘ，ｙ）における標準偏差として定義したが、例えば任意の点（ｘ，ｙ）における分散や最大値と最小値の差を２で割ったものなど、適切な統計指標を代わりに使用してもよい。また、これらの統計量を計算する前に、適当な画像処理を行って、例えば輝度やコントラストの調整などを行ってから演算を行っても良い。
【００３５】
また、説明を簡単にするため、画像ｐｋ（ｘ，ｙ）をモノクロームの輝度を例として説明したが、グレースケールではなくＲＧＢで指定されたカラー画像の場合は、例えば赤の輝度をｒｋ（ｘ，ｙ）、緑の輝度をｇｋ（ｘ，ｙ）、青の輝度をｂｋ（ｘ，ｙ）として、（ｒｋ（ｘ，ｙ）、ｇｋ（ｘ，ｙ）、ｂｋ（ｘ，ｙ））などのベクトルで表現してもよい。他にもカラー画像の場合は、シアン・イエロー・マゼンタを使用したＣＹＭ表示や、さらにカラー座標を変換したＸＹＺ表示があるが、いずれを使用してもよい。
【００３６】
また、ばらつき画像１０５を構成する際に、ばらつきの大きい場所ほど輝度を高く、ばらつきの小さい場所ほど輝度を小さくすると述べたが、輝度とばらつきの関係がこの逆であっても本発明の実施にはなんら支障はない。また、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）の値と画像の輝度が線形に対応する必要もなく、強調したいばらつきデータσ（ｘ，ｙ）の範囲が目立つようにばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を画像化した後、輝度やコントラスト、色調などを調整しても良い。
【００３７】
以上、この実施例によれば、複雑な構造をもつ被検査物を対象としてもその形状の統計量を適切に評価することができるようになる。
【００３８】
［変形例］上記第１の実施例では、検査者がばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を視認することで被検査物の良否を判断する方法を述べたが、自動的に良否を判断する方法について変形例１として説明する。式（１）、式（２）で説明したとおり、選択された良品の画像の群について、代表値データμ（ｘ，ｙ）は平均値、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）は標準偏差をＡ倍したものとする。すると、ほかの良品についても、取得した画像はμ（ｘ，ｙ）±σ（ｘ，ｙ）の範囲に収まるはずである。つまり、新たに検査した被検査物の画像をｐｋ（ｘ，ｙ）とすると、ｐｋ（ｘ，ｙ）は任意の点（ｘ，ｙ）において下記式（３）を満たすと期待される。下記式（３）のように、代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）とを用いることで、被検査物の良否を自動的に判断できるようになる。
【数２】
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【００３９】
かかる手法で大量の被検査物の良否を判断するには、まず代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を構成しなくてはならない。その手順の一例を、図４を用いて説明する。まず、検査したい対象を自動的に見つけ出すには、検査対象の典型となるような代表画像が必要になる。これをテンプレート画像と呼ぶことにする。手順２０１において、このテンプレート画像がまだない場合には手順２０２に進み、テンプレート画像をひとつ取得し、テンプレート画像格納部２２１に格納する。このテンプレート画像を作成する操作は自動的に行うことができないので、検査者が外観検査装置を手動で操作してテンプレート画像処理機能２１１を用いてテンプレート画像を取得する必要がある。テンプレート画像の取得手法として、例えば、検査者がある被検査物の複数の画像を観察して代表となる画像を選択して取得する方法、検査者が複数の画像を重ね合わせて平均的な画像を作成する方法などによる。手順２０２が終了した状態、あるいは手順２０１においてすでにテンプレート画像が取得されている状態になると、手順２０３に進む。手順２０３では、テンプレート画像と類似の画像を外観検査装置の比較判定処理機能２１４が自動的に探す。このとき、類似の形状が見つかりやすくなるよう、観察する場所をあらかじめ指定できるとなお良い。
【００４０】
類似の画像がみつかった場合は手順２０４に進み、演算処置部２１は表示部２３に類似画像を表示する。次に手順２０５に進み、見つかった類似画像を良品としてよいかを判断する。画像の良否の判断を比較判定処理機能２１４が自動的に行う方法の一例は後述するが、検査者に良否を問う形で良品と不良品の判断を下してもよい。もしも不良品、あるいは検査対象ではないということがわかれば、手順２０６に進み、検査者または比較判定処理機能２１４がこれを不良品として認識させる。検査対象であり、かつ良品であると判断されれば手順２０７に進み、検査者または比較判定処理機能２１４がこれを良品として認識させる。
【００４１】
このとき得られた画像と、良品・不良品の判断とを対にして手順２０８において記憶部２２に保存する。さらに手順２０９に進み、比較判定処理機能２１４がこれでテンプレート画像作成処理を終了してよいか否かを判断する。終了の条件が整っていれば手順２１１に進み、代表値データ作成処理機能２１２とばらつきデータ作成処理機能２１３がそれぞれ代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を計算する。しかし、終了の条件が整っていない場合、たとえば、良品の画像の数があらかじめ設定された数だけそろっていない場合などには、手順２１０に移行し、演算処理部２１がステージ制御系９３に指示して被検査物を移動して検査箇所を変更し、あるいは被検査物を交換するなどの操作を行ってから手順２０３に戻る。
【００４２】
以上の手順により、良品についての代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を得ることができる。しかし、検査する対象が増えると、手動で手順２０５を行うことが検査者の負担になる。この部分を自動化する方法として、例えば図５に示した手順を採用することもできる。
【００４３】
図５においては、手順２０１〜手順２０４、手順２０９、手順２１０までが図４と同じであるが、手順２０５、手順２０６、手順２０７、手順２０８が無く、テンプレート画像作成処理機能２１１が、良品・不良品の区別無しにいったん大量の類似画像を取得してしまう。続いて、手順２０９において比較判定処理機能２１４が、終了条件が満たされたことを確認した後、手順２１２において代表値データ作成処理機能２１２が取得した全ての画像を元に代表値データμ（ｘ，ｙ）を、ばらつきデータ作成処理機能２１３がばらつきデータσ（ｘ，ｙ）とを計算する。続いて、手順２１３により比較判定処理機能２１４が取得した画像データｐ１（ｘ，ｙ）と代表値データμ（ｘ，ｙ）を重ねてみて、比較判定処理機能２１４が手順２１４において両者が一致することを確認する。ここで、比較判定処理機能２１４が取得した画像ｐ１（ｘ，ｙ）と代表値データμ（ｘ，ｙ）が一致することを確認するには、すでに知られているどのような方法を用いてもよいが、例えばあらかじめ定められたばらつきデータσ０（ｘ，ｙ）の値に対して、｜ｐ１（ｘ，ｙ）−μ（ｘ，ｙ）｜≦σ０（ｘ，ｙ）が満たされるか（平均との差が予め定めたばらつきデータσ０（ｘ，ｙ）の範囲以内か）を確認しても良い。あるいは比較判定処理機能２１４が内積∫ｄｘ  ｄｙ  ｐ１（ｘ，ｙ）μ（ｘ，ｙ）が、あらかじめ定められたＩ０以上になることを確認しても良いし、画像間のユークリッド距離やマハラノビス汎距離などが、あらかじめ定められたＤ０以下になることを確認しても良い。
【００４４】
以上に示した例などによって取得した画像ｐ１（ｘ，ｙ）と代表値データμ（ｘ，ｙ）が不一致であることが確認されたら、手順２１５に移り、テンプレート画面作成処理機能２１１が取得した画像ｐ１（ｘ，ｙ）を破棄して残りの画像ｐｋ（ｘ，ｙ）（ｋ≧２）を元に、代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を再構築する。その後、手順２１３に戻り、比較判定処理機能２１４が今度は新たに取得した画像ｐ２（ｘ，ｙ）と代表値データμ（ｘ，ｙ）を重ねてみる。これをｋ＝１，２，３，…の順番に繰り返すことで、最終的には不良品の画像は手順２１５で破棄され、良品だけの画像が選別される。良品だけの画像で代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）とを構築すると、手順２１４において画像は一致し、手順２１６でも比較判定機能２１４が重ならない画像が存在しないことを判定するので、手順２１７に移行し、代表値データ作成処理機能２１２とばらつきデータ作成処理機能２１３が良品だけで構成された代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を取得する。
【００４５】
これら一連の処理において、得られたテンプレート画像は記憶部２２のテンプレート格納領域２２１に、代表値データμ（ｘ，ｙ）は代表値データ格納領域２２２に、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）はばらつきデータ格納領域２２３に格納される。
【００４６】
この概念を図６に示す。まず、図６（ａ）に示したように、手順２１２において、代表値データ作成処理機能２１２が良品・不良品を問わず、画像２５１に写っているゲート電極構造を、良品・不良品を問わず重ね合わせて代表値データμ（ｘ，ｙ）を構築し、画像化した結果が代表値画像２５２である。この代表値データμ（ｘ，ｙ）とこの連続した処理において取得したゲート電極構造の画像との内積を、図６（ｂ）のグラフ２５３に示した。ノッチ形状になっているゲート電極のみが、低い内積の値を持っている。すなわち、この内積よりも大きな値を基準値２５４として設定しておけば、このノッチ形状になっているゲート電極の画像は不良品として認識され、すなわち手順２１４において代表値データμ（ｘ，ｙ）と不一致であることが示され、手順２１５において破棄される。
【００４７】
以上、図４あるいは図５に述べられた手順で、良品のみで構成された代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を自動的に得ることができる。すなわち、これ以降に取得された画像ｐｋ（ｘ，ｙ）が式（３）を満たさなければ、取得した画像ｐｋ（ｘ，ｙ）として認識された被検査物は不良品ということがすぐに分かる。このことを検査手順として示したのが図７である。
【００４８】
まず手順３０１において、演算処理部２１は、図５の手順２１７で得た検査に必要な代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を代表値データ格納領域２２２およびばらつきデータ格納領域２２３から読み込む。続いて手順３０２において、比較判定処理機能２１４が代表値データμ（ｘ，ｙ）と類似の取得した画像ｐｋ（ｘ，ｙ）を持つ箇所を被検査対象から見つけ出す。さらに演算処理部２１が手順３０３にて新たな画像ｐｋ（ｘ，ｙ）を取得し、手順３０４にて比較判定処理機能２１４が取得した画像ｐｋ（ｘ，ｙ）と代表値データμ（ｘ，ｙ）を重ねる。その後、手順３０５において比較判定処理機能２１４がｐｋ（ｘ，ｙ）−μ（ｘ，ｙ）すなわち検査対象箇所の画像と代表値画像の差分を計算し、手順３０６において比較判定処理機能２１４が｜ｐｋ（ｘ，ｙ）−μ（ｘ，ｙ）｜≦σ（ｘ，ｙ）すなわちその差分がばらつきデータσ（ｘ，ｙ）の範囲内であることが満たされるか否かを判断する。満たされていれば手順３１０に移行し、もしも満たされなければ、手順３０７に移行し、比較判定処理機能２１４が画像ｐｋ（ｘ，ｙ）を取得した位置で不良が発生していると判断する。その後手順３０８に移行し、演算処理部２１が指定された必要な処理を行う。必要な処理とは、例えば検査者に音声、文字情報、電子メールなどで不良の発生を伝達した上で検査者が外観検査装置を操作するまで処理を待機しても良いし、あるいは不良があったということを電子ファイルや紙媒体などに出力した上で手順３１０へ移行しても良い。
【００４９】
手順３１０では、演算処理部２１は外観検査が終了したか否かを判断する。例えば、被検査物表面であらかじめ指定された箇所の外観検査が全て終了しているなどの条件が満たされていれば、手順３１２に移行して演算処理部２１が検査処理を終了する。満たされていなければ、手順３１１に移行し、演算処理部２１がステージ制御系９３に対し指令を発して被検査物の検査箇所を移動したり、あるいは被検査物そのものを交換したり、必要な処理を行ってから手順３０２に戻り、外観検査処理を繰り返す。
【００５０】
なお、ゲート電極構造など半導体ウェハ上の構築物を観察するにあたっては、半導体ウェハ表面を基準にしてそこからの高さなどが検査対象となることが多い。したがって、単に画像を重ねるだけではなく、半導体ウェハの表面を基準にして画像を重ねると本発明の実施に好ましい。そのためには、ハフ変換やクラス分類などの良く知られた手法を用いて、半導体ウェハの表面を認識させ、ここに大きな重みをつけて画像の重ねあわせを行うとよい。
【００５１】
以上が本発明の第１の実施例である。まとめると、本発明により、複数の類似画像から代表値データμ（ｘ，ｙ）（例えば平均値、最頻値、中央値など）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）（例えば標準偏差、分散、最大値と最小値の差、などを正数倍したデータ）とを計算することで、複雑な形状であっても良品・不良品の判断を容易に行えるようになる。特に、代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を画像化することにより、複数の被検査対象のばらつきの状況が、検査者にとって一目瞭然になる。
【００５２】
ところで、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）の計算にあたって、以下に述べる処理を行うと本発明の実施がさらに容易になる。図８（ａ）は、複数の画像３５１ａ、３５１ｂ、３５１ｃ、３５１ｄ、３５１ｅからばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を構築するところを模式的にあらわしている。画像３５１ａ〜３５１ｅを重ね合わせた結果が画像３５２であるが、この画像のｘ＝ｘｃにおける、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）の値を示した結果がグラフ３５３である。画像３５１ａ〜３５１ｅにおいて、輝度の低い部分と輝度の高い部分の輪郭が大きくばらついているため、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）の値は、それぞれの輪郭を境界に離散的に変化するような挙動を示している。このような場合、画像３５１ａ〜３５１ｅから計算したばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を元に、他の被検査対象を検査しても、正確に良品・不良品の判断ができないことがある。なぜならば、通常のばらつきを考えると輝度の低い部分の幅はガウス分布などの連続的な分布に従うためである。グラフ３５３に示されたような離散化されたばらつきデータσ（ｘ，ｙ）では、このような連続的な分布には十分に対応できない。
【００５３】
そこでこの問題の解決方法を図８（ｂ）に示した。同じ被検査対象に対し、意図的にフォーカスなどの合っていない（フォーカスアウトの）状態で画像３５４ａ、３５４ｂ、３５４ｃ、３５４ｄ、３５４ｅを取得するか、あるいは図８（ａ）の画像３５１ａ〜３５１ｅに平滑化処理などを行って輪郭がぼやけた状態にして画像３５４ａ〜３５４ｅを取得する。画像３５４ａ〜３５４ｅを重ね合わせた結果が画像３５５である。画像３５５は、画像３５２に比べて、元の画像の輪郭が露になっていない。したがって、画像３５５のｘ＝ｘｃにおけるばらつきデータσ（ｘ，ｙ）は、グラフ３５６に表したように、グラフ３５３よりも滑らかでより連続に近いばらつきデータσ（ｘ，ｙ）として得られることになる。
【００５４】
このように、少ない画像から代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を構築するにあたっては、検査対象の画像を取得する段階でフォーカスをはずすなどしてぼやけた画像を取得するか、あるいは画像を取得した後で輪郭をぼやかす処理を行ってから代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を作成すると、良品・不良品の判断がより正確になる。
【００５５】
［実施例２］次に、第２の実施例として、被検査物の表面に対して垂直な方向から被検査物を検査する場合について、図９および図１０を用いて説明する。図９の（ａ）は、例えばＣＤ−ＳＥＭと呼ばれる電子顕微鏡を用いて、半導体ウェハの表面を表面から垂直な方向から観察した写真であり、（ｂ）は本発明を使用したＣＤ−ＳＥＭでの検査の様子の写真である。図１０の（ａ）（ｂ）は図９の（ａ）（ｂ）をそれぞれ模式的に図示した図である。従来のＣＤ−ＳＥＭでは、図９（ａ）、図１０（ａ）、に示されたような画像について、ライン４０１の幅４０４を計測したり、ホール４０２の直径４０５を計測したり、あるいは何らかの構造物４０３に対するライン４０１やホール４０２との距離４０６、４０９などを計測していた。検査項目が少ない場合は、これらの正常値とその許容幅を検査者が指定することで検査を行うことができた。しかし、構造物４０３などの複雑な形状を検査する場合や、あるいはライン４０１やホール４０２などの数が増えて全体的に複雑な構造を呈した場合には、さらに長さ４０７、４０８を測定するなど、検査項目が飛躍的に増えていくことになり、これらを設定することが検査者にとって負担になってくる。
【００５６】
これに対し、図９（ｂ）、図１０（ｂ）は、本発明を使用したＣＤ−ＳＥＭでの検査の様子であり、観測されたライン４０１、ホール４０２、構造物４０３に対して、代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を重ねた様子を概念的に示している。輪郭４１０、４１２、４１４（最も輝度の高い部分）は、画像化した代表値データμ（ｘ，ｙ）におけるライン４０１、ホール４０２、構造物４０３の輪郭であり、ハロー４１１、４１３、４１５（元のライン４０１、ホール４０２、構造物４０３に比べて輝度を高くしてある部分）は、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を示している。この図からは、ライン４０１、ホール４０２、構造物４０３の輪郭やその位置が、輪郭４１０、４１２、４１４を中心にハロー４１１、４１３、４１５の範囲に収まっていることがわかる。したがって、図９（ｂ）に示された画像は、式（３）を満たすことが容易にわかり、したがって良品であることがわかる。また、検査者にとっても、このような画像から、良品か不良品かを一目瞭然に知ることができる。
【００５７】
なお、図９の写真が印刷される場合を考えて、図１０に模式図で示したが、輪郭４１０、４１２、４１４を最も輝度の高い部分、ハロー４１１、４１３、４１５を、元のライン４０１、ホール４０２、構造物４０３に比べて輝度を高くしてある部分とした画像として示すことができる。さらに、実際の外観検査装置では、例えば輪郭４１０、４１２、４１４を赤、ハロー４１１、４１３、４１５を半透明表示にした赤で示すなどの表示方法を採用すると、検査者に対してさらに理解しやすい画像になる。
【００５８】
以上、本発明の第２の実施例に依れば、良品の画像から代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を構築するので、これらを用いて検査している視野全体が良品か不良品かを一括で判断することができる。さらに、代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）のうち、少なくともばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を画像化することで、検査者にとっても検査状況を直感的に理解しやすくなる。
【００５９】
ところで、第１の実施例および第２の実施例では、検査対象を画像として認識したうえで評価を行っているが、外観検査装置の中には、取得した画像から３次元構造を認識して評価を行うものもある。このような３次元構造は、通常ボクセル（ｖｏｘｃｅｌ）などで表現される。第１の実施例および第２の実施例では、検査対象から得られた画像をｐｋ（ｘ，ｙ）とし、ここから代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を計算するとして説明したが、このことをボクセルｖｋ（ｘ，ｙ，ｚ）に対する、代表値データμ（ｘ，ｙ，ｚ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ，ｚ）に拡張することは上記の説明から非常に容易になすことができる。この様子を示したのが図１１である。
【００６０】
この例は、被検査対象から得られたボクセル４５１ａ、４５１ｂ、４５１ｃに対して、代表値データμ（ｘ，ｙ，ｚ）をボクセル化したものを平均ボクセル４５２、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ，ｚ）をボクセル化したものをばらつきボクセル４５３として示した。ばらつきボクセル４５３は、一見すると元の立体物と変わらないように見えるが、この理由は、元の立体物の表面の荒れをばらつきとして表示しているためである。稜線の部分はさらに荒れの程度が大きいので、元のボクセルよりも輝度が高く表示されている。
【００６１】
以上のようにして、本発明は立体物にも適用することができる。しかし、電子顕微鏡でボクセルなどの立体構造を構築するには、半導体ウェハから被検査部分をイオンビームなどで切り出したりする必要がある。このような破壊検査を行うと、その部分は結局のところ製品にならなくなってしまうので、量産ラインではあまり好まれない。
【００６２】
［実施例３］このような状況にかんがみて、非破壊検査で立体構造を検査する方法を第３の実施例として説明する。第３の実施例では、図１２に示したように、被検査物の表面に対して斜めの方向から観察を行い、鳥瞰図を取得する。鳥瞰図では、各部分の長さを測ることが困難になるが、本発明の第２の実施例で述べたとおり、本発明では長さを直接測定する必要が無いので、このような困難に直面することがない。
【００６３】
まず、３つの被検査対象から鳥瞰図５０１ａ、５０１ｂ、５０１ｃを取得する。後はこの鳥瞰図を画像ｐｋ（ｘ，ｙ）として、第１の実施例または第２の実施例と同様、代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を計算すれば、第１の実施例および第２の実施例と全く同じ手順で検査を行うことができる。また、鳥瞰図５０１ａ、５０１ｂ、５０１ｃの代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）をそれぞれ画像化したものを代表値画像５０２、ばらつき画像５０３に示した。
【００６４】
ところで、この鳥瞰図５０１ａ、５０１ｂ、５０１ｃは、Ｆｉｎ−ＦＥＴと呼ばれる３次元構造をもったトランジスタのものであるが、鳥瞰図の左下から右上に走る、輝度が低く写った構造物と、鳥瞰図の左上から右下に走る、輝度が高く写った構造物とが接触する部分の付近が、Ｆｉｎ−ＦＥＴ型のトランジスタの電気特性に重要な部分である。したがって検査においては、この部分のばらつきの管理を厳しく行うことが望ましい。ばらつき画像５０３では、その交点付近の輝度が低く表示されており、この部分はばらつきデータσ（ｘ，ｙ）が小さい部分である。つまり、このようなばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を用いることで、検査者が望んだような検査を実施することが可能になる。また、すでに撮影された画像から得られたばらつきデータσ（ｘ，ｙ）よりも、さらに厳しく管理したい場合は、例えばパソコンなどに備えられた画像編集ソフトを用いて、ばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を手動で編集できるようにするとさらに好適である。
【００６５】
このような鳥瞰図を取得するには、被検査物を載置するステージを傾けるか、あるいは観測に用いる電子ビームなどを、被検査物の表面に対して角度をつけて入射させるなどの構造を、外観検査装置に設ければよい。しかしながら鳥瞰図では、立体構造の影になっている部分見ることができない。陰になっている部分と、見えている部分とでは概略同じような構造になっていることが多いので、見ることのできない影の部分があっても大きな問題にはならないが、このような場合に対処するために、ステージを回転させるか、あるいは観測に用いる電子ビームなどの方向を可変にできるとさらに好適である。
【００６６】
また、図７のような手順で検査を始める前に、図４か図５のような方法で代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を構築しておく必要があると述べたが、検査を行ううちに良品と認定された画像で徐々に代表値データμ（ｘ，ｙ）とばらつきデータσ（ｘ，ｙ）を構築してもよい。このようにすることで、外観検査装置が平均的な良品の外見とそのばらつきを徐々に学習していくことができる。
【００６７】
上記の説明では、外観検査装置について説明したが、本発明の外観検査装置を半導体検査装置および半導体ウェハの断面検査装置に適用することが可能である。
【００６８】
また、以上の説明では外観の物理的な構造を評価する方法について述べたが、検査対象中の元素の分布や、応力などの任意の物理量の測定に応用することもできる。たとえば、以上の実施例で述べている電子顕微鏡には、電子線を対象に照射することにより発生する蛍光Ｘ線のスペクトルから、検査対象中の元素量を分析することができるものがある。この蛍光Ｘ線スペクトルを元に検査対象中の元素分布を測定する際に本願発明を適用すれば、検査対象ごとの平均的な元素の分布に対する分布のばらつきを視覚的に分析することができるようになる。
【００６９】
また、応力の測定には、たとえば測定対象に入射したＸ線の回折像を測定する方法がある。回折像は物体を構成する結晶の格子サイズに依存するが、検査対象内に応力が存在すると結晶格子が変形するため、Ｘ線回折像も変形する。これを元に検査対象内に存在する応力分布を測定することができるが、これに本願発明を適用すると、検査対象語との平均的な応力分布に対する分布のばらつきを視覚的に分析することができるようになる。
【００７０】
以上の実施例では、電子線やＸ線を用いた検査装置について述べたが、たとえばＦＴＩＲ（フーリエ変換赤外線吸収スペクトル）の分析装置などに本願発明を適用すると、赤外線吸収スペクトルのばらつきから、検査対象を構成する化学組成のばらつきを視覚的に評価することができるようになる。このように、本願発明は様々な検査手法・検査対象に対して、そのばらつきを視覚的に評価することができ、膨大な情報量を検査者にわかりやすい形で提供できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００７１】
【図１】本発明の概念図であり、類似画像を重ね合わせて代表値画像とばらつき画像を生成する様子を説明する図。
【図２】本発明を適用する対象の一例として示した、走査型電子顕微鏡を用いた外観検査装置の概念図。
【図３】異常形状が少ない場合と多い場合とで、ばらつき画像が異なることを、ゲート形状の根元の“ノッチ形状”が少ない場合（ａ）と、ゲート形状の根元の“ノッチ形状”が多い場合（ｂ）で示した図。
【図４】代表値画像とばらつき画像の構成手順の一例を示すフローチャート。
【図５】代表値画像とばらつき画像の構築手順の一例を示すフローチャート。
【図６】代表値画像とばらつき画像の自動構築の様子を表した模式図（a）、および取得した画像と代表値画像との一致度を説明するグラフ（ｂ）。
【図７】検査の実施手順を示すフローチャート。
【図８】輪郭が大きくばらつく場合に、画像をデフォーカスすることで対処できることを示した図。
【図９】ウェハ表面の画像を用いた検査方法を、従来の検査方法（ａ）と本発明での検査方法（ｂ）で説明する写真。
【図１０】図９の画像を従来の検査方法（ａ）と本発明での検査方法（ｂ）での写真を線画で示す図。
【図１１】立体物に対する本発明の適用結果。
【図１２】立体物における本発明の２つめの検査方法。
【符号の説明】
【００７２】
１：電子源、２：コンデンサレンズ、３：ビームセパレータ、４：対物レンズ、５：結像レンズ、６：画像検出部、７：負電源、８：予備電源装置、１０：走査線電子顕微鏡（画像取得部）、２０：外観検査処理部、２１：演算処理部、２１１：テンプレート作成処理機能、２１２：代表値データ作成処理機能、２１３：ばらつきデータ作成処理機能、２１４：比較判定処理機能、２２：記憶部、２２１：テンプレート画像格納領域、２２２：代表値データ格納領域、２２３：ばらつきデータ格納領域、２３：表示部、９１：画像処理部、９２：ビーム制御系、９３：スキャン制御系、１０１：画像、１０２：被検査物の断面、１０３：ゲート電極、１０４：代表値画像、１０５：ばらつき画像、１５１：被検査物の断面、１５２：被検査物の断面、１５３：ゲート構造、１５４：ゲート構造、１５５：ばらつき画像、１５６：ばらつき画像、２５１：画像、２５２：代表値画像、２５３：グラフ、２５４：基準値、３５１：画像、３５２：重ね合わせ画像、３５３：ばらつき画像σ（ｘｃ，ｙ）、３５４：デフォーカス画像、３５５：重ね合わせ画像、３５６：ばらつき画像σ（ｘｃ，ｙ）、４０１：ライン、４０２：ホール、４０３：構造物、４０４：ラインの幅、４０５：ホールの直径、４０６：距離、４０７：構造物の長さ、４０８：構造物の長さ、４０９：距離、４１０：ラインの輪郭、４１１：ラインのハロー、４１２：ホールの輪郭、４１３：ホールのハロー、４１４：構造物の輪郭、４１５：構造物のハロー、４５１：ボクセル、４５２：平均ボクセル、４５３：ばらつきボクセル、５０１：鳥瞰図、５０２：代表値画像、５０３：ばらつき画像、Ｗ：被検査物。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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