(57)【要約】【課題】非破壊で検査対象の欠陥検査を高速に行うことが可能なＸ線検査方法及びＸ線検査装置を提供すること。【解決手段】検査対象のＸ線画像を取得するＸ線画像取得ステップと、前記検査対象の形状が異なる複数のシミュレーションＸ線画像から、前記検査対象の形状が最も近いシミュレーションＸ線画像を取得するシミュレーションＸ線画像取得ステップと、前記Ｘ線画像と前記Ｘ線画像取得ステップにより取得された前記シミュレーションＸ線画像との差分に基づき、前記検査対象の欠陥を検出する欠陥検出ステップとを有するＸ線検査方法。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象のＸ線画像を取得するＸ線画像取得ステップと、
前記検査対象の形状が異なる複数のシミュレーションＸ線画像から、前記検査対象の形状が最も近いシミュレーションＸ線画像を取得するシミュレーションＸ線画像取得ステップと、
前記Ｘ線画像と前記Ｘ線画像取得ステップにより取得された前記シミュレーションＸ線画像との差分に基づき、前記検査対象の欠陥を検出する欠陥検出ステップとを有する
ことを特徴とするＸ線検査方法。
【請求項２】
前記欠陥検出ステップは、輝度調整及び前記検査対象の位置合わせが行われた前記Ｘ線画像と前記Ｘ線画像取得ステップにより取得された前記シミュレーションＸ線画像との輝度の差分に基づき、前記欠陥を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査方法。
【請求項３】
前記欠陥検出ステップにより検出された前記欠陥の特徴量を抽出する特徴量抽出ステップを有する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のＸ線検査方法。
【請求項４】
前記特徴量抽出ステップにより抽出された前記欠陥の特徴量に基づき、前記欠陥を分類する欠陥分類ステップを有する
ことを特徴とする請求項３に記載のＸ線検査方法。
【請求項５】
前記欠陥検出ステップにより検出された前記欠陥の特徴量及び前記欠陥分類ステップによる分類結果に基づき、前記検査対象の良否を判定する良否判定ステップを有する
ことを特徴とする請求項４に記載のＸ線検査方法。
【請求項６】
前記シミュレーションＸ線画像は、前記検査対象の形状に応じて形成される、Ｘ線の透過率が異なるボクセルの集合体に、前記Ｘ線を照射した時に前記透過率に基づいて前記ボクセルの集合体を透過する前記Ｘ線の透過量を算出することにより作成された画像である
ことを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載のＸ線検査方法。
【請求項７】
検査対象のＸ線画像を取得するＸ線画像取得手段と、
前記検査対象の形状が異なる複数のシミュレーションＸ線画像から、前記検査対象の形状が最も近いシミュレーションＸ線画像を取得するシミュレーションＸ線画像取得手段と、
前記Ｘ線画像と前記Ｘ線画像取得手段により取得された前記シミュレーションＸ線画像との差分に基づき、前記検査対象の欠陥を検出する欠陥検出手段とを有する
ことを特徴とするＸ線検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線画像に基づいて検査を行うＸ線検査方法及びＸ線検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の半導体プロセスの進化に伴い、シリコンウェハ等に形成される各種パターンの微細化、高密度化が進んでいる。この様に微細に形成される各種パターンの形状を計測して検査を行うために、様々な方法が提案されている。
【０００３】
この様な方法として、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて迅速且つ正確に半導体セルのカウントを行う半導体検査方法が知られている（例えば特許文献１参照）。また、３次元Ｘ線ＣＴ装置を用いて、検査対象の欠陥部位を特定する方法が知られている（例えば特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１７１０２２号公報
【特許文献２】特開２００６−３００６９７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、例えばＳＥＭを用いてシリコンウェハの検査を行う場合には、ＦＩＢ（Focused Ion Beam）等によりシリコンウェハを切削する必要があり、切断面と検査対象の中心位置とのずれ等により、計測する形状の寸法に誤差が生じる可能性がある。また、ＳＥＭ観察時には切断面でエッジのチャージアップ効果等により輝度が誇張されることで計測誤差が生じる虞がある。さらに、ＳＥＭ像を取得するためにシリコンウェハの切削等の作業を要するため、多数の検査対象を計測するのは困難な場合がある。
【０００６】
また、例えばＸ線ＣＴ装置を用いてシリコンウェハの検査を行う場合には、撮像可能な大きさにシリコンウェハを切削する必要があり、ＳＥＭを用いて検査する場合と同様に煩雑な作業を要し、多数の検査対象の計測には多大な時間が必要となる。また、ＣＴ像の再現には、高度且つ膨大な画像処理アルゴリズムを必要とし、検査対象の形状測定に多大な時間を要すると共に、アプリケーションソフトウェアや処理を行うコンピュータ等のコストが増大する虞がある。
【０００７】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、非破壊で検査対象の欠陥検査を高速に行うことが可能なＸ線検査方法及びＸ線検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様のＸ線検査方法によれば、検査対象のＸ線画像を取得するＸ線画像取得ステップと、前記検査対象の形状が異なる複数のシミュレーションＸ線画像から、前記検査対象の形状が最も近いシミュレーションＸ線画像を取得するシミュレーションＸ線画像取得ステップと、前記Ｘ線画像と前記Ｘ線画像取得ステップにより取得された前記シミュレーションＸ線画像との差分に基づき、前記検査対象の欠陥を検出する欠陥検出ステップとを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の実施形態によれば、非破壊で検査対象の欠陥検査を高速に行うことが可能なＸ線検査方法及びＸ線検査装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係るＸ線検査装置の概略構成を例示する図である。
【図２】実施形態に係るＸ線撮像装置によって撮像されたＸ線画像を例示する図である。
【図３】実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を例示する図である。
【図４】実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータを例示する図である。
【図５】実施形態において形状パラメータに基づいて生成されるシミュレーションＸ線画像を例示する図である。
【図６】実施形態におけるシミュレーションＸ線画像の生成方法を説明する図である。
【図７】実施形態における画像生成部によるシミュレーションＸ線画像生成処理のフローチャートを例示する図である。
【図８】実施形態に係るＸ線検査装置による欠陥検出処理のフローチャートを例示する図である。
【図９】実施形態に係るＸ線検査装置による欠陥検出結果を例示する図（１）である。
【図１０】実施形態に係るＸ線検査装置による欠陥検出結果を例示する図（２）である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。なお、本実施形態では、検査対象としてシリコンウェハに形成されているＣｕが充填されたシリコン貫通電極（through-silicon via、以下「ＴＳＶ」という）の欠陥を検出する方法について説明するが、検査対象はこれに限るものではない。また、検査対象に含まれる異物等を検出することも可能である。
【００１２】
＜Ｘ線検査装置の構成＞
本実施形態に係るＸ線検査装置１００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係るＸ線検査装置１００の概略構成を例示する図である。
【００１３】
図１に示す様に、Ｘ線検査装置１００は、画像処理装置１１０とＸ線撮像装置１２０とを有し、Ｘ線撮像装置１２０が検査対象のＸ線画像を撮像し、撮像された検査対象のＸ線画像に基づいて、画像処理装置１１０が検査対象の欠陥を検出する。
【００１４】
画像処理装置１１０は、撮像制御部１１１、画像処理部１１２、画像データベース１１３、シミュレーションＸ線画像取得部１１４、欠陥検出部１１５、欠陥分類データベース１１６を有する。
【００１５】
撮像制御部１１１は、検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像装置１２０の全体の動作を制御し、Ｘ線撮像装置１２０が撮像する検査対象のＸ線画像を取得する。
【００１６】
画像処理部１１２は、Ｘ線撮像装置１２０によって取得されたＸ線画像に対して、例えば輝度の調整等の画像処理を実施する。
【００１７】
画像データベース１１３には、異なる形状パラメータに基づいてシミュレーションにより生成された、検査対象となるＴＳＶの複数のシミュレーションＸ線画像が登録されている。シミュレーションＸ線画像の生成方法については後述する。
【００１８】
シミュレーションＸ線画像取得部１１４は、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されたＴＳＶのＸ線画像に、ＴＳＶの形状が最も近いシミュレーションＸ線画像を画像データベース１１３から取得する。
【００１９】
欠陥検出部１１５は、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されたＴＳＶのＸ線画像及びシミュレーションＸ線画像取得部１１４によって取得されたシミュレーションＸ線画像から、Ｃｕが充填されたＴＳＶの欠陥を検出する。また、欠陥検出部１１５は、ＴＳＶに欠陥が検出された場合には、例えば欠陥の大きさ、位置等の特徴量を求める。さらに、欠陥検出部１１５は、求めた特徴量に基づいて欠陥を分類し、欠陥分類データベース１１６に登録し、検査対象であるＴＳＶの良否判定を行う。
【００２０】
欠陥分類データベース１１６は、欠陥検出部１１５により検出された欠陥が分類されて登録されている。
【００２１】
Ｘ線撮像装置１２０は、フォーク１２１、ノッチアライナ１２２、光学顕微鏡１２３、厚さ測定器１２４、Ｘ線源１２５、ステージ１２６、Ｘ線カメラ１２７等を備え、画像処理装置１１０に接続されている。図中に示すＸ方向はステージ１２６の表面に平行な図中左右方向で、Ｙ方向は、ステージ１２６の表面に平行且つＸ方向に直交する方向、Ｚ方向はステージ１２６の表面に対する垂直方向である。
【００２２】
Ｘ線撮像装置１２０では、ＴＳＶが形成されたシリコンウェハをフォーク１２１が保持し、ノッチアライナ１２２がノッチ位置の調整を行う。光学顕微鏡１２３は、ステージ１２６上に載置されるシリコンウェハの外観観察等を行うことができる。また、厚さ測定器１２４は、例えば分光干渉式の厚さ測定器であり、シリコンウェハの厚さを測定できる。
【００２３】
Ｘ線源１２５は、ステージ１２６上に載置されるシリコンウェハに対してＸ線を照射し、Ｘ線源１２５に対してステージ１２６を挟んで反対側に設けられているＸ線カメラ１２７が、シリコンウェハのＸ線画像を取得する。
【００２４】
Ｘ線カメラ１２７は、例えばイメージインテンシファイア、ＣＣＤイメージセンサ等を備えて構成され、イメージインテンシファイアが検査対象を透過したＸ線を可視光に変換し、ＣＣＤイメージセンサが入射される可視光を電気信号に変換する。Ｘ線カメラ１２７の出力は画像処理装置１１０の撮像制御部１１１に入力され、検査対象のＸ線画像として取得される。
【００２５】
Ｘ線カメラ１２７は、図中ＸＹ方向に移動可能に設けられており、ＸＹ方向に移動することで、ステージ１２６に載置される検査対象のＸ線画像を、例えばＺ方向に対して角度α傾斜した方向から撮像し、傾斜像を得ることができる。
【００２６】
図２に、本実施形態に係るＸ線撮像装置１２０によって撮像されたＸ線画像を例示する。
【００２７】
図２は、Ｘ線カメラ１２７によってＺ方向に対して９．５度傾斜した方向から撮像されたシリコンウェハのＸ線画像であり、黒く見える部分がＴＳＶである。本実施形態に係るＸ線検査装置１００は、この様なＸ線画像に基づいてシリコンウェハに形成されたＴＳＶの欠陥検出を行う。なお、Ｘ線検査装置１００が欠陥検出に用いるＸ線画像の傾斜角は上記例に限るものではなく、適宜設定可能である。また、傾斜していないＸ線画像に基づいて欠陥検出を行うことも可能である。
【００２８】
＜画像処理装置のハードウェア構成＞
図３は、本実施形態に係る画像処理装置１１０のハードウェア構成を例示する図である。
【００２９】
図３に示す様に、画像処理装置１１０は、ＣＰＵ１０１、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０２、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０３、ＲＡＭ（Read and Memory）１０４、入力装置１０５、表示装置１０６、記録媒体Ｉ／Ｆ部１０７、撮像装置Ｉ／Ｆ部１０８等を備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。
【００３０】
ＣＰＵ１０１は、ＨＤＤ１０２やＲＯＭ１０３等の記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ１０４上に読み出し、処理を実行することで、Ｘ線撮像装置１２０の制御や、画像処理装置１１０が備える各機能を実現する演算装置である。ＣＰＵ１０１は、例えば撮像制御部１１１、画像処理部１１２、シミュレーションＸ線画像取得部１１４、欠陥検出部１１５等として機能する。
【００３１】
ＨＤＤ１０２は、プログラムやデータを格納する不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、画像処理装置１１０全体を制御する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）、及びＯＳ上において各種機能を提供するアプリケーションソフトウェアなどがある。また、ＨＤＤ１０２は、例えば画像データベース１１３、欠陥分類データベース１１６として機能する。
【００３２】
ＲＯＭ１０３は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０３には、画像処理装置１１０の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）、ＯＳ設定、及びネットワーク設定などのプログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ１０４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。
【００３３】
入力装置１０５は、例えばキーボードやマウス等を含み、画像処理装置１１０に各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置１０６は、例えばディスプレイ等を含み、Ｘ線撮像装置１２０により撮像された検査対象のＸ線画像や、シミュレーションＸ線画像、欠陥検出結果等を表示する。
【００３４】
記録媒体Ｉ／Ｆ部１０７は、記録媒体１０９とのインタフェースである。画像処理装置１１０は、記録媒体Ｉ／Ｆ部１０７を介して記録媒体１０９の読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体１０９にはフレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（SD Memory card）、ＵＳＢメモリ（Universal Serial Bus memory）等がある。
【００３５】
撮像装置Ｉ／Ｆ部１０８は、Ｘ線撮像装置１２０に接続するインタフェースである。画像処理装置１１０は、撮像装置Ｉ／Ｆ部１０８を介してＸ線撮像装置１２０との間でデータの通信を行うことができる。
【００３６】
また、画像処理装置１１０にネットワークに接続するインタフェースとしてネットワークＩ／Ｆ部等を設け、他の機器との間でデータ通信を行う様に構成しても良い。
【００３７】
＜シミュレーションＸ線画像の生成＞
次に、画像処理装置１１０の画像データベース１１３に記憶されるシミュレーションＸ線画像の生成方法について説明する。シミュレーションＸ線画像は、検査対象となるＴＳＶの複数の形状パラメータに基づいて生成される。
【００３８】
図４は、本実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータを例示する図である。
【００３９】
本実施形態では、シリコンウェハに形成されているＴＳＶの形状を表す形状パラメータとして、図４（ａ）に例示する６種類のパラメータを用い、さらにＸ線画像の傾斜角度αを決定するためのＸ線カメラ１２７のＸ方向位置及びＹ方向位置をパラメータとして用いている。本実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータは、図４（ａ）に示す様に、開口部半径ｒ１、ホール中間部最大半径ｒ２、底部半径ｒ３、底部に半球状にエッチングされた部分の半径ｒ４、最大半径部分までの深さｈ１、最大半径部から底部までの深さｈ２である。なお、シミュレーションＸ線画像の生成に用いるパラメータの種類、数等は上記例に限るものではなく、例えば図４（ｂ）に示す様にＴＳＶの形状に対応させてパラメータを設定しても良く、検査対象の形状、Ｘ線撮像装置１２０の構成等に応じて適宜設定することが可能である。この様に設定されるＴＳＶの形状パラメータに基づいて、図５に例示する様なシミュレーションＸ線画像が設定された複数の形状パラメータに基づいて複数生成され、画像データベース１１３に登録される。
【００４０】
図６は、本実施形態におけるシミュレーションＸ線画像の生成方法を説明する図である。シミュレーションＸ線画像は、例えば画像処理装置１１０の画像処理部１１２によって生成され、画像データベース１１３に登録される。
【００４１】
画像処理部１１２は、シミュレーションＸ線画像の生成に際して、まず形状パラメータに応じてＸ線の透過率が異なるボクセル（Voxel)５１の集合体を作成する。次に、ボクセル５１の集合体に、点光源として定義されるＸ線源５０からＸ線を照射した時に、各ボクセル５１の透過率に基づいてＸ線の透過量を算出し、検出器５２に到達する量を画像として再現することにより、シミュレーションＸ線画像を生成する。
【００４２】
ボクセル５１としては、図６に示す様に、例えばAir、Cu、Si等の材料を定義し、それぞれの材料について個別に測定される透過率を用いて各ボクセル５１を透過して検出器５２に到達するＸ線量を算出する。ボクセル５１は、例えば０．１μｍの立方体とし、各ボクセル５１の透過率を、例えばAir：１、Cu：０．９８１／１μｍ、Si：０．９９９／１μｍと設定することでシミュレーションＸ線画像を生成できる。なお、ボクセルの種類、大きさ、透過率等の各値はこれらに限るものではなく、適宜設定することができる。
【００４３】
画像処理部１１２は、作成したボクセル５１の集合体に対して、Ｘ線源５０に近い方から順に各ボクセル５１の下面でのＸ線の透過量を算出し、検出器５２に到達するＸ線量を求めることで、図５に例示する様な、形状パラメータに対応するシミュレーションＸ線画像を生成する。
【００４４】
図７に、本実施形態における画像処理部１１２によるシミュレーションＸ線画像の生成処理のフローチャートの一例を示す。
【００４５】
画像処理部１１２では、まずステップＳ１にて、ＴＳＶの設計値を中心として、各形状パラメータｒ１、ｒ２、ｒ３、ｒ４、ｈ１、ｈ２及び検査対象を撮像する傾斜角度（Ｘ線カメラ１２７の位置）等のシミュレーションＸ線画像生成条件を複数設定する。例えば、形状パラメータｒ１を、設計値である２０μｍを中心に１９μｍから２１μｍまで、０．１μｍ間隔で画像生成条件を設定し、各形状パラメータが異なる多数の画像生成条件を設定する。
【００４６】
次に、ステップＳ２にて、画像処理部１１２が、設定された複数の画像生成条件に基づいて、上記した方法により複数のシミュレーションＸ線画像を生成する。
【００４７】
ステップＳ３では、画像処理部１１２が、生成されたシミュレーションＸ線画像に対して、例えば歪補正等の画像補正処理を行う。
【００４８】
続いて、ステップＳ４にて、生成した複数のシミュレーションＸ線画像と、形状パラメータ及び検査対象を撮像する傾斜角度等とをライブラリ化し、ステップＳ５にて、画像データベース１１３にライブラリ化したデータを登録してシミュレーションＸ線画像の生成処理を終了する。
【００４９】
画像処理装置１１０の画像処理部１１２は、上記した処理によって、形状パラメータが異なる多数のシミュレーションＸ線画像を予め生成し、画像データベース１１３に登録する。なお、画像データベース１１３のシミュレーションＸ線画像は、他の装置によって生成されたものをダウンロード等して登録されたものでも良い。また、本実施形態では、シミュレーションＸ線画像として欠陥を含まないＴＳＶのシミュレーション画像を生成して登録するが、欠陥を有するＴＳＶのシミュレーション画像を生成することも可能である。
【００５０】
＜欠陥検出方法＞
図８は、本実施形態に係るＸ線検査装置１００における欠陥検出処理のフローチャートを例示する図である。
【００５１】
Ｘ線検査装置１００における欠陥検出では、まずステップＳ１１にて、Ｘ線撮像装置１２０がシリコンウェハに形成されているＴＳＶのＸ線画像を撮像する。次に、ステップＳ１２にて、画像処理装置１１０の画像処理部１１２が、撮像されたＸ線画像に対して例えば輝度の調整等の画像処理を施す。
【００５２】
次に、画像処理装置１１０のシミュレーションＸ線画像取得部１１４が、撮像されたＸ線画像の検査対象であるＴＳＶの形状パラメータを推定し、ＴＳＶの形状が最も近いシミュレーションＸ線画像を画像データベース１１３から取得する。まず、ステップＳ１３にて、シミュレーションＸ線画像取得部１１４が、ＴＳＶの形状パラメータの推定を行うための初期形状パラメータを入力する。初期形状パラメータとしては、例えばＴＳＶの設計値等を用いることができる。次に、ステップＳ１４にて、画像データベース１１３から入力された形状パラメータのシミュレーションＸ線画像を取得する。続いて、ステップＳ１５にて、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されたＸ線画像と、取得したシミュレーションＸ線画像との間の類似性を表す評価値としてのマッチングスコアの算出を行う。マッチングスコアの算出には、例えば正規化相関、幾何学相関、オリエンテーションコード変換等を用いることができる。
【００５３】
ステップＳ１６にて、算出したマッチングスコアと基準値（例えば０．９５）との比較を行う。マッチングスコアが基準値以下の場合には、シミュレーションＸ線画像取得部１１４が、ステップＳ１７にて形状パラメータの最適化を行う。その後、再びステップＳ１４にて最適化された形状パラメータのシミュレーションＸ線画像を画像データベース１１３から取得し、ステップＳ１５にてマッチングスコアを算出する。
【００５４】
マッチングスコアが基準値を超えるまで、ステップＳ１４からステップＳ１７の処理を繰り返し行い、形状パラメータの最適化を行う。ステップＳ１７における形状パラメータの最適化には、例えば遺伝的アルゴリズム、勾配法等の最適化アルゴリズムを用いることができる。
【００５５】
ステップＳ１６にてマッチングスコアが基準値を超えた場合には、ステップＳ１８にて、シミュレーションＸ線画像取得部１１４が、画像データベース１１３から最適化された形状パラメータのシミュレーションＸ線画像を取得する。
【００５６】
次に、ステップＳ１９にて、欠陥検出部１１５が、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されたＸ線画像と、シミュレーションＸ線画像取得部１１４によって取得されたシミュレーションＸ線画像とのＴＳＶの位置合わせを行い、輝度の調整を行った後に輝度の差分を算出することで欠陥検出を行う。
【００５７】
図９及び図１０は、本実施形態に係るＸ線検査装置１００によるＴＳＶの欠陥検出結果を例示する図である。図９は、傾斜角０度の（ａ）Ｘ線画像、（ｂ）シミュレーションＸ線画像、（Ｃ）Ｘ線画像とシミュレーション画像との差分像である。また、図１０は、傾斜角１５度の（ａ）Ｘ線画像、（ｂ）シミュレーションＸ線画像、（ｃ）Ｘ線画像とシミュレーション画像との差分像である。
【００５８】
図９（ｃ）及び図１０（ｃ）に例示する差分像は、Ｘ線画像とシミュレーションＸ線画像との輝度の差を示す画像であり、輝度の差が大きくなるにつれて白く表示されている。例えばＣｕが充填されているＴＳＶに欠陥が存在する場合には、図９（ｃ）及び図１０（ｃ）の白く抜けた部分に示される様に、差分像に輝度の差として欠陥が表れる。
【００５９】
ステップＳ１９にて欠陥検出を行った後、ステップＳ２０にて、欠陥検出部１１５が欠陥の特徴量の抽出を行う。特徴量としては、例えば欠陥を楕円近似した時の座標、面積、重心、座標等のパラメータを抽出する。次に、ステップＳ２１にて、欠陥検出部１１５は、抽出した特徴量に基づいて検出した欠陥を分類して欠陥分類データベース１１６に登録する。欠陥の分類には、例えば部分空間法、k近傍法、ニューラルネットの一種である多層パーセプトロン法等を用いることができる。
【００６０】
欠陥分類データベース１１６への登録を行った後、ステップＳ２２にて、欠陥検出部１１５が検出された欠陥の特徴量及び欠陥の分類結果に基づいて、検査対象であるＴＳＶの良否判定を実施して処理を終了する。良否判定は、例えば欠陥の大きさと所定の閾値との比較、或いは欠陥がＴＳＶの所定領域に存在するか否か等に基づいて判定する。
【００６１】
以上で説明した様に、本実施形態に係るＸ線検査装置１００によれば、非破壊で検査対象の欠陥検査を行うことが可能である。また、例えばＸ線ＣＴ装置においてＣＴ像を再現する場合に比べて簡便な処理で欠陥を検出できるため、高速な欠陥検査を実現できる。さらに、同様にＸ線画像とシミュレーションＸ線画像との差分像から、検査対象に含まれる異物を検出することも可能である。したがって、本実施形態に係るＸ線検査装置１００は、検査対象の欠陥又は異物検出を高速に行い、切削等することなく検査することが可能であるため、例えば半導体製造プロセスにおけるインライン検査に用いることができる。
【００６２】
なお、半導体製造プロセス等においてインライン検査を行う場合には、複数のＸ線検査装置１００の画像処理装置１１０にネットワーク等を介して接続するサーバ装置を設け、サーバ装置において欠陥又は異物等の検出を行う様に構成することも可能である。この場合には、例えばサーバ装置に画像処理部１１２、画像データベース１１３、シミュレーションＸ線画像取得部１１４、欠陥検出部１１５、欠陥分類データベース１１６等を設け、サーバ装置において検査を一括して行い、検査結果を集約して管理することが可能になる。
【００６３】
以上、実施形態に係るＸ線検査方法及びＸ線検査装置について説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能である。
【符号の説明】
【００６４】
１００  Ｘ線検査装置
１１０  画像処理装置
１１２  画像処理部
１１４  シミュレーションＸ線画像取得部
１１５  欠陥検出部
１２０  Ｘ線撮像装置（Ｘ線画像取得手段）
【図１】
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【図３】
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【図４】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図２】
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【図５】
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【図９】
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【図１０】
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