(57)【要約】【課題】検査体の特徴を視覚的に確認でき、特徴に基づいた分類の自由度の制限を比較的少なくすることのできる特徴解析装置を提供するものである。【解決手段】検査体の検査体情報を取得する手段（Ｓ１）と、前記検査情報を解析して、複数の階層のそれぞれにおける特徴パラメータの値を決定し（Ｓ２〜Ｓ５）、複数の階層のそれぞれに対して、複数の特徴パラメータそれぞれの値と対応する方向とに基づいて単一のパラメータベクトルを生成し（Ｓ２〜Ｓ５）、前記パラメータベクトルを所定の３次元空間における３次元ベクトルである階層ベクトルに変換し（Ｓ２〜Ｓ５）、前記複数の階層に対して得られた複数の階層ベクトルを当該階層の順番に連結して得られる複数の節の前記３次元空間における座標値の組を前記検査体の特徴情報として生成する（Ｓ６）構成となる。【選択図】図５
2009072458.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定形式の検査体情報にて定義される検査体の特徴を表す複数のカテゴリが複数の階層として設定されるとともに、前記複数のカテゴリのそれぞれに属する複数の特徴パラメータが設定され、該複数の特徴パラメータのそれぞれに対して同一平面上での方向が割当てられ、
解析対象となる検査体の検査体情報を取得する手段と、
取得された前記検査体情報を解析して、前記複数の階層のそれぞれにおける特徴パラメータの値を決定するパラメータ値決定手段と、
前記複数の階層のそれぞれに対して、前記複数の特徴パラメータそれぞれの値と対応する方向とに基づいて単一のパラメータベクトルを生成するパラメータベクトル生成手段と、
前記複数の階層のそれぞれに対して得られるパラメータベクトルを所定の３次元空間における３次元ベクトルである階層ベクトルに変換するベクトル変換手段と、
前記複数の階層に対して得られた複数の階層ベクトルを当該階層の順番に連結して得られる複数の節の前記３次元空間における座標値の組を解析対象となる前記検査体の特徴を表す特徴情報として生成する特徴情報生成手段とを有する特徴解析装置。
【請求項２】
前記ベクトル変換手段は、所定長であって、前記パラメータベクトルの方向の成分が当該パラメータベクトルの大きさに一致する階層ベクトルを生成する請求項１記載の特徴解析装置。
【請求項３】
前記特徴情報に基づいて、連結された前記複数の階層ベクトルに対応する節と腕との連結体を表示ユニットに表示させる特徴表示制御手段を有する請求項１記載の特徴解析装置。
【請求項４】
第１の特徴情報に含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節と、第２の特徴情報に含まれる座標値の組の対応する座標値にて特定される節との位置関係に基づいて、前記第１の特徴情報及び前記第２の特徴情報の類似している程度を表す類似度情報を生成する類似度生成手段を有する請求項１記載の特徴解析装置。
【請求項５】
前記類似度情報を前記表示ユニットに表示させる類似度情報表示制御手段を有する請求項１記載の特徴解析装置。
【請求項６】
複数の検査体のそれぞれについて前記特徴情報を教師情報として保持し、該複数の検査体についての教師情報の分布状態に基づいて、各検査体が分類されるべき複数のグループを設定するグループ設定手段を有する請求項１記載の特徴解析装置。
【請求項７】
前記検査体の特徴情報を、指定されたグループの教師情報として登録する特徴登録手段を有する請求項６記載の特徴解析装置。
【請求項８】
解析対象となる検査体について得られた特徴情報に含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節と、グループに含まれる少なくとも一つの教師情報に含まれる座標値の組の対応する座標値にて特定される節との位置関係に基づいて、前記解析対象となる検査体が前記グループに属するか否かを判定する手段を有する請求項６記載の特徴解析装置。
【請求項９】
第１のグループに対応するものとして定められた複数の教師情報のそれぞれに含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節の分布範囲と、第２のグループに対応するものとして登録された複数の教師情報のそれぞれに含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節の分布範囲とに基づいて前記第１のグループ及び前記第２のグループによる教師情報の分類が適正であるか否かの評価を行う分類評価手段を有する請求項６記載の特徴解析装置。
【請求項１０】
前記検査体は、表面の状態を検査すべき物体の当該表面の撮影画像の少なくとも一部である請求項１記載の特徴解析装置。
【請求項１１】
前記複数の階層として設定される複数のカテゴリは、画像の色に関する特徴を表すカテゴリ、画像の周波数特性に関する特徴を表すカテゴリ、画像の濃度あるいは輝度の分布状態に関する特徴を表すカテゴリ、及び画像内の特徴部位の形状、大きさ及び明るさを含む物理量に関する特徴を表すカテゴリを有する請求項１０記載の特徴解析装置。
【請求項１２】
前記画像の色に関する特徴を表すカテゴリが最下の階層（第１層）として設定され、前記画像の周波数特性に関する特徴を表すカテゴリが第２階層として設定され、前記画像の濃度あるいは輝度の分布状態に関する特徴を表すカテゴリが第３階層として設定され、画像内の特徴部位の形状、大きさ及び明るさを含む物理量に関する特徴を表すカテゴリが第４階層として設定された請求項１１記載の特徴解析装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体ウエーハの表面を撮影して検査する際に用いられる撮影画像等の検査体の特徴を解析する特徴解析装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、半導体ウエーハにおける欠陥部の種類をその画像により分類する装置が提案されている（特許文献１参照）。この装置では、半導体ウエーハ（検査対象物）を撮影して得られる画像を解析して、その画像に表れている半導体ウエーハの欠陥等を分類するものである。具体的には、画像に表れている欠陥部の形状、色、画像輝度等の特徴を表す複数のパラメータを数値化し、それら複数のパラメータの組にて定義されるベクトルを当該欠陥部の特徴を表す特徴量ベクトルとして生成している。そして、特徴量空間においてその特徴量ベクトルに対応した点（特徴点）の位置に基づいてその画像に含まれる欠陥部を分類している。【０００３】
このように画像（検査体）を表す画像データ（検査体情報：例えば、画素単位の輝度値）を解析して、その画像の特徴を表す特徴量ベクトルを得るようにした特徴解析装置によれば、その特徴量ベクトルに基づいて、その画像が表す、例えば、半導体ウエーハの欠陥等の検査対象を分類することができるようになる。
【特許文献１】特開２００１−２５６４８０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前記従来の特徴解析装置では、解析精度を向上させるために多くの特徴パラメータを用いると、それら多くの特徴パラメータによって構成される特徴量ベクトルが３次元以上の多次元ベクトルとなる。このため、検査体の特徴や分布状態を視覚的に確認できるような適当なユーザインタフェースを提供することが難しい。【０００５】
また、検査体の特徴を特徴量空間内の１点に対応づけることから、その分類の自由度が制限されてしまう。【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、検査体の特徴を視覚的に確認できるようなユーザインタフェースを容易に提供でき、特徴に基づいた分類の自由度の制限を比較的少なくすることのできる特徴解析装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る特徴解析装置は、所定形式の検査体情報にて定義される検査体の特徴を表す複数のカテゴリが複数の階層として設定されるとともに、前記複数のカテゴリのそれぞれに属する複数の特徴パラメータが設定され、該複数の特徴パラメータのそれぞれに対して同一平面上での方向が割当てられ、解析対象となる検査体の検査体情報を取得する手段と、取得された前記検査情報を解析して、前記複数の階層のそれぞれにおける特徴パラメータの値を決定するパラメータ値決定手段と、前記複数の階層のそれぞれに対して、前記複数の特徴パラメータそれぞれの値と対応する方向とに基づいて単一のパラメータベクトルを生成するパラメータベクトル生成手段と、前記複数の階層のそれぞれに対して得られるパラメータベクトルを所定の３次元空間における３次元ベクトルである階層ベクトルに変換するベクトル変換手段と、前記複数の階層に対して得られた複数の階層ベクトルを当該階層の順番に連結して得られる複数の節の前記３次元空間における座標値の組を解析対象となる前記検査体の特徴を表す特徴情報として生成する特徴情報生成手段とを有する構成となる。【０００８】
このような構成により、検査体の特徴が３次元空間の複数の階層のそれぞれに対応した３次元ベクトルとなる階層ベクトルを当該階層の順番に連結して得られる複数の節の座標点の組にて表すことができるようになる。【０００９】
また、本発明に係る特徴解析装置において、前記ベクトル変換手段は、所定長であって、前記パラメータベクトルの方向の成分が当該パラメータベクトルの大きさに一致する階層ベクトルを生成する構成とすることができる。【００１０】
このような構成により、長さの同じ複数の階層ベクトルを生成することができ、特徴情報として生成される複数の階層ベクトルを連結して得られる複数の節の間隔が一定のものとなる。【００１１】
また、本発明に係る特徴解析装置は、前記特徴情報に基づいて、連結された前記複数の階層ベクトルに対応する節と腕との連結体を表示ユニットに表示させる特徴表示制御手段を有する構成とすることができる。【００１２】
このような構成により、検査体の特徴を節と腕との連結体にて視覚化することができる。【００１３】
更に、本発明に係る特徴解析装置は、第１の特徴情報に含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節と、第２の特徴情報に含まれる座標値の組の対応する座標値にて特定される節との位置関係に基づいて、前記第１の特徴情報及び前記第２の特徴情報の類似している程度を表す類似度情報を生成する類似度生成手段を有する構成とすることができる。【００１４】
このような構成により、第１の特徴情報に含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節と、第２の特徴情報に含まれる座標値の組の対応する座標値にて特定される節とを３次元空間内に表示させたときに、第１の特徴情報に対応する節群と、第２の特徴情報に対応する節群との位置関係に基づいて、前記第１の特徴情報及び前記第２の特徴情報にてその特徴が表される２つの検査体の類似の程度を判断することができるようになる。【００１５】
また、本発明に係る特徴解析装置は、前記類似度情報を前記表示ユニットに表示させる類似度情報表示制御手段を有する構成とすることができる。【００１６】
このような構成により、前記第１の特徴情報及び前記第２の特徴情報にてその特徴が表される２つの検査体の類似の程度を定量的に知ることができる。【００１７】
また、本発明に係る特徴解析装置は、複数の検査体のそれぞれについて前記特徴情報を教師情報として保持し、該複数の検査体についての教師情報の分布状態に基づいて、各検査体が分類されるべき複数のグループを設定するグループ設定手段を有する構成とすることができる。【００１８】
このような構成により、実際の検査体の特徴情報を教師情報とし、その教師情報の分布状態に基づいて検査体が分類されるべきグループが設定されるようになるので、検査体が有する特徴の実情にあった分類が可能となる。【００１９】
また、本発明に係る特徴解析装置は、前記検査体の特徴情報を、指定されたグループの教師情報として登録する特徴登録手段を有する構成とすることができる。【００２０】
このような構成により、指定したグループに検査体の特徴情報を教師情報として登録することができるようになる。【００２１】
更に、本発明係る特徴解析装置は、解析対象となる検査体について得られた特徴情報に含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節と、グループに含まれる少なくとも一つの教師情報に含まれる座標値の組の対応する座標値にて特定される節との位置関係に基づいて、前記解析対象となる検査体が前記グループに属するか否かを判定する手段を有する構成とすることができる。【００２２】
このような構成により、グループに含まれる少なくとも１つの教師情報に含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節により近い節を特定する座標値の組を含む特徴情報に対応する検査体を、前記グループに属するものと判定することができるようになる。【００２３】
前記教師情報は、前記グループに含まれる任意の単一の教師情報であっても、複数の教師情報であってもよい。複数の教師情報の場合、個々の教師情報との位置関係に基づいて前記グループに属するか否かを判定するようにしても、複数の教師情報から生成される代表的な教師情報との位置関係に基づいて前記グループに属するか否かを判定するようにしてもよい。【００２４】
また、本発明に係る特徴解析装置は、第１のグループに対応するものとして定められた複数の教師情報のそれぞれに含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節の分布範囲と、第２のグループに対応するものとして登録された複数の教師情報のそれぞれに含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節の分布範囲とに基づいて前記第１のグループ及び前記第２のグループによる教師情報の分類が適正であるか否かの評価を行う分類評価手段を有する構成とすることができる。【００２５】
このような構成により、第１のグループに対応するものとして定められた複数の教師情報のそれぞれに含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節の分布範囲と、第２のグループに対応するものとして登録された複数の教師情報のそれぞれに含まれる座標値の組の各座標値にて特定される節の分布範囲とが３次元空間内で明確に分離する場合に、それら第１のグループ及び第２のグループによる教師情報の分類が適正であるものと判断することができる。【００２６】
更に、本発明に係る特徴解析装置において、前記検査体は、表面の状態を検査すべき物体の当該表面の撮影画像の少なくとも一部であるように構成することができる。【００２７】
このような構成により、半導体ウエーハの表面に形成される欠陥等の特徴をその撮影画像に基づいて解析することができる。【００２８】
また、本発明に係る特徴解析装置において、前記複数の階層として設定される複数のカテゴリは、画像の色に関する特徴を表すカテゴリ、画像の周波数特性に関する特徴を表すカテゴリ、画像の濃度あるいは輝度の分布状態に関する特徴を表すカテゴリ、及び画像内の特徴部位の形状、大きさ及び明るさを含む物理量に関する特徴を表すカテゴリを有することが好ましい。【００２９】
また、本発明に係る特徴解析装置において、前記画像の色に関する特徴を表すカテゴリが最下の階層（第１層）として設定され、前記画像の周波数特性に関する特徴を表すカテゴリが第２階層として設定され、前記画像の濃度あるいは輝度の分布状態に関する特徴を表すカテゴリが第３階層として設定され、画像内の特徴部位の形状、大きさ及び明るさを含む物理量に関する特徴を表すカテゴリが第４階層として設定されるようにすることが好ましい。
【発明の効果】
【００３０】
本発明に係る特徴解析装置によれば、検査体の特徴が３次元空間の複数の階層のそれぞれに対応した３次元ベクトルとなる階層ベクトルを当該階層の順番に連結して得られる複数の節の座標点の組にて表すことができるようになるので、検査体の特徴を視覚的に確認できるようなユーザインタフェースを容易に提供できる。また、検査体の特徴が従来のように特徴量空間の１点にて表されるのではなく、３次元空間における複数の節の座標点の組として表されるので、その特徴に基づいた分類の自由度の制限を比較的少なくすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の実施の一形態に係る特徴解析装置が適用される半導体ウエーハの表面検査装置の機構系の基本的な構成を示す図である。
【図２】本発明の実施の一形態に係る特徴解析装置が適用される半導体ウエーハの表面検査装置の処理系の基本的な構成を示すブロック図である。
【図３】特徴解析装置において設定される階層構造のカテゴリと、各カテゴリに対応して設定される特徴パラメータとを示す図である。
【図４】特徴パラメータｐ１〜ｐｎから生成されるパラメータベクトルＰＶ↑を示す図である。
【図５】特徴解析に係る処理の手順を示すフローチャートである。
【図６Ａ】パラメータベクトルＰＶ１↑から生成される階層ベクトルＬＶ↑を示す図である。
【図６Ｂ】パラメータベクトルＰＶ２↑から生成される階層ベクトルＬＶ２↑を示す図である。
【図７】２つの隣接する階層についての階層ベクトルＬＶ１↑とＬＶ２↑とを連結した状態を示す図である。
【図８】４つの階層についての階層ベクトルＬＶ１↑〜ＬＶ４↑を連結した状態を示す図である。
【図９】４つの階層ベクトルを連結してできる節と腕の連結体を示す図である。
【図１０Ａ】２つの特性データにて表される２つの連結体の第１の位置関係を示す図である。
【図１０Ｂ】２つの特性データにて表される２つの連結体の第２の位置関係を示す図である。
【図１０Ｃ】２つの特性データにて表される２つの連結体の第３の位置関係を示す図である。
【図１０Ｄ】２つの特性データにて表される２つの連結体の第４の位置関係を示す図である。
【図１１】図１０Ａ〜図１０Ｄに示す２つの連結体の位置関係を一覧的に示す図である。
【図１２】類似度を生成する処理の手順を示すフローチャートである。
【図１３】ユーザインタフェースとしての表示画面（ＧＵＩ画面）の一例を示す図である。
【図１４】特徴データを４階層の連結体として表示する表示画面の一例を示す図である。
【図１５】グループに分けられた教師データの状態を示す図である。
【図１６】グループによる教師データの分類が適正であるか否かを判定する処理の原理を示す図である。
【図１７】グループによる教師データの分類が適正であるか否かを判定する際におけるユーザインタフェースとしての表示画面（ＧＵＩ画面）の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００３２】
１０  ウエーハ（半導体ウエーハ）
１００ステージ
１１０  回転駆動モータ
１３０  カメラユニット
２００  処理ユニット
２１０  操作ユニット
２２０  表示ユニット
２２０ａ、２２０ｂ、２２０ｃ  画面（ＧＵＩ画面）
２２１  全体表示ウィンドウ
２２２  指定領域表示ウィンドウ
２２３  選択画像表示ウィンドウ
２２４  登録欠陥画像表示ウィンドウ
２２５  データ表示ウィンドウ
２２６  連結体表示ボタン
２２７  検索ボタン
２２８  登録ボタン
２３０  欠陥種類入力部
２３１  選択スイッチ部
２３２  適正条件設定部
２３３  第１の評価基礎表示部
２３４  第１の評価表示部
２３５  第２の評価基礎表示部
２３６  第２の評価表示部
２３７  パラメータ表示部
２３８  更新ボタン
２３９  ＯＫボタン
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。【００３４】
本発明の実施の一形態に係る特徴解析装置が適用される半導体ウエーハの検査装置は、図１に示すように構成される。【００３５】
図１において、ステージ１００が回転駆動モータ１１０の回転軸１１０ａに保持され、一方向に回転可能となっている。ステージ１００に円盤状基板となる半導体ウエーハ（以下、単にウエーハという）１０が水平状態にセットされる。なお、ステージ１００にはアライメント機構（図示略）が設けられており、ウエーハ１０の中心がステージ１００の回転中心（回転軸１１０ａの軸芯）に極力合致するように当該ウエーハ１０がステージ１００にセットされるようになっている。【００３６】
ステージ１００の略中央部の上方所定位置にはウエーハ１０の表面を撮影するカメラユニット１３０が設置されている。カメラユニット１３０は、例えば、停止状態となるステージ１００に載置されたウエーハ１０の表面の略全域をその撮影視野範囲に含むように撮像素子（エリアセンサ）及び光学系が構成され、ウエーハ１０の表面を撮影して画像信号を出力する。なお、図示はされてはいないが、ステージ１００に載置されるウエーハ１０の表面に対して光を照射する照明装置が設置されている。また、ステージ１００を回転駆動モータ１１０によって回転させることにより、カメラユニット１３０は、任意の回転位置にてウエーハ１０の表面を撮影することができる。【００３７】
前述した構成の機構系を有する検査装置の処理系は、図２に示すように構成されている。【００３８】
図２において、カメラユニット１３０の画像信号が処理ユニット２００に入力される。処理ユニット２００は、操作ユニット２１０からの所定の操作信号に従ってステージ１００を回転させるように回転駆動モータ１１０の駆動制御を行なうと共にカメラユニット１３０からの画像信号を後述するように処理する。また、処理ユニット２００は、その処理の過程で得られた情報を表示ユニット２２０に表示させることができる。【００３９】
この検査装置は、ウエーハ１０の表面を撮影して得られた撮影画像（検査体）を解析対象とした特徴解析装置を含んでいる。この特徴解析装置は、撮影画像を表す画像データ（例えば、画素単位の輝度値）から、その撮影画像の特徴を解析するもので、その機能は、処理ユニット２００にて実現されている。このような撮影画像の特徴を解析することにより、その撮影画像に写り込んでいるウエーハ１０の表面にある傷や欠陥等の解析、分類が可能となる。【００４０】
この特徴解析装置（処理ユニット２００）において、カメラユニット１３０が撮影して出力する画像信号に基づいた画像データ（例えば、画素単位の輝度値）にて表される（定義される）撮影画像の特徴を表す複数のカテゴリが複数の階層として設定される。具体的には、図３に示すように、画像の色に関する特徴（色調特性的特徴量）を表すカテゴリが第１階層（第１条件層：最下位層）として、画像の周波数特性に関する特徴（周波数特性的特徴量）を表すカテゴリが第２階層（第２条件層）として、画像の輝度の分布状態（輝度値に対する画素数の関係を表したヒストグラム）に関する特徴（ヒストグラム的特徴量）を表すカテゴリが第３階層（第３条件層）として、また、画像内の特徴部分（傷や欠陥とみなし得る）の形状、大きさ及び明るさ、画素密度等を含む物理量に関する特徴（単位量的特徴量）を表すカテゴリが第４階層（第４条件層：最上位層）としてそれぞれ設定されている。【００４１】
各カテゴリ（階層）に対して、それに属する複数の特徴パラメータが設定されている。具体的には、第１階層（色調特性的特徴量のカテゴリ）に対して、赤〜紫の色味や、ＲＧＢ、ＨＳＶ等の色成分を表す複数の特徴パラメータｐ１〜ｐｈが設定されている。第２階層（周波数特性的特徴量のカテゴリ）に対して、画像の２次元高速フーリエ変換（Fast Fourier Transform）データ等を含む複数の特徴パラメータｐ１〜ｐｉが設定されている。第３階層（ヒストグラム的特徴量のカテゴリ）に対して、輝度値に対する画素数の関係を表したヒストグラムのピーク値、ボトム値やその数など、ヒストグラムの形状的特徴を数値化して表す複数の特徴パラメータｐ１〜ｐｊが設定されている。更に、第４階層（単位量的特徴量のカテゴリ）に対して、画像内の特徴部分（傷や欠陥とみなし得る）の形状（点状、線状、面状）、大きさ（面積、長さ）等を表す複数の特徴パラメータｐ１〜ｐｋが設定されている。【００４２】
更に、図４に示すように、各階層において設定される複数の特徴パラメータｐ１〜ｐｎに対して、同一平面上での方向が割当てられる。この方向の割当ては、ユーザが操作ユニット２１０を操作することによって行うことができる。【００４３】
処理ユニット２００内に構築される特徴解析装置は、図５に示す処理に従って、特徴解析に係る処理を実行する。なお、処理ユニット２００は、ウエーハ１０を撮影して得られた撮影画像から傷や欠陥とみなし得る部位の画像（以下、解析対象画像という）を抽出して、登録している。この状態で、処理ユニット２００が前記特徴解析に係る処理を実行する。【００４４】
図５において、処理ユニット２００は、ユーザによる操作ユニット２１０での操作に従って、登録された複数の解析対象画像から処理すべき１つの解析対象画像（画素単位の輝度値にて表される）を選択する（Ｓ１）。そして、処理ユニット２００は、その選択された解析対象画像を解析して、各階層に対応した階層ベクトル（レイヤベクトル）を生成する（Ｓ２〜Ｓ５参照）。具体的には、各階層における特徴パラメータの値（例えば、色調特性的特徴量のカテゴリであれば、ＲＧＢ成分の値等）を決定し、その値（大きさ）と図４に示すように各特徴パラメータに対して設定された方向とで定義されるベクトルＰ１↑〜Ｐｎ↑（↑はベクトルを表す。以下、同様）を合成（例えば、ベクトル和）して単一のパラメータベクトルＰＶ↑（２次元ベクトル）を生成する。【００４５】
各階層について単一のパラメータベクトルＰＶ↑が生成されると、この２次元ベクトルとなるパラメータベクトルＰＶ↑を３次元空間における３次元ベクトルである階層ベクトルＬＶ↑に変換する。具体的には、図６Ａ及び図６Ｂに示すように、長さが所定値Ｒであって、パラメータベクトルＰＶ１↑、ＰＶ２↑の方向の成分が当該パラメータベクトルＰＶ１↑、ＰＶ２↑そのものの大きさに一致するような階層ベクトルＬＶ１↑、ＬＶ２↑が生成される。即ち、階層ベクトルＬＶ↑は、長さがＲで一定となり、対応するパラメータベクトルＰＶ↑が大きいほど、Ｚ成分（図６Ａ、図６ＢにおけるＨ１、Ｈ２参照）が小さくなり、対応するパラメータベクトルＰＶ↑が小さいほど、そのＺ成分（図６Ａ、図６ＢにおけるＨ１、Ｈ２参照）が大きくなる。【００４６】
このようにして（Ｓ２〜Ｓ５）、第１階層に対して、第１パラメータベクトルＰＶ１↑に基づいた第１階層ベクトルＬＶ１↑が生成され、第２階層に対応して、第２パラメータベクトルＰＶ２↑に基づいた第２階層ベクトルＬＶ２↑が生成され、第３階層に対して、第３パラメータベクトルＰＶ３↑に基づいた第３階層ベクトルＬＶ３↑が生成され、また、第４階層に対して、第４パラメータベクトルＰＶ４↑に基づいた第４階層ベクトルＬＶ４↑が生成される。【００４７】
次に、処理ユニット２００は、各階層に対して得られた４つの（複数の）階層ベクトルＬＶ１↑〜ＬＶ４↑をその階層の順番に連結してその連結の節Ｑ１〜Ｑ４の３次元空間での座標値を、解析対象画像の特徴を表す特徴データとして生成する（Ｓ６）。具体的には、まず、図７に示すように、第１階層に対して生成された第１階層ベクトルＬＶ１↑の先端に第２階層に対して生成された第２階層ベクトルＬＶ２↑が連結される。そして、図８に示すように、第２階層ベクトルＬＶ２↑の先端に第３階層に対して生成された第３階層ベクトルＬＶ３↑が連結され、更に、第３階層ベクトルＬＶ３↑の先端に第４階層に対して生成された第４階層ベクトルＬＶ４↑が連結される。このようにして連結された４つの階層ベクトルＬＶ１↑〜ＬＶ４↑の節Ｑ１、Ｑ２、Ｑ３、Ｑ４の所定の座標系（例えば、第１階層ベクトルＬＶ１を生成した座標系Ｘ１−Ｙ１−Ｚ１と同じ座標系Ｘ−Ｙ−Ｚ）での座標値（ｘ１，ｙ１，ｚ１）、（ｘ２，ｚ２，ｚ２）、（ｘ３，ｙ３，ｙ３）、（ｘ４，ｙ４，ｙ４）の組が前記解析対象画像の特徴、即ち、当該解析対象画像に写り込んでいる欠陥等とみなし得る部分の特徴を表す特徴データとして生成される。【００４８】
処理ユニット２００は、前記４つの節Ｑ１〜Ｑ４の座標値の組にて構成される特徴データに基づいて、図９に示すような、連結された前記４つの階層ベクトルＬＶ１↑〜ＬＶ４↑に対応する節Ｑ１〜Ｑ４と一定長Ｒの腕Ａ１〜Ａ４との連結体ＣＢを表示ユニット２２０に表示させることができる。この連結体ＣＢによって、解析対象画像（欠陥部分）の特徴を視覚的に表すことができる。【００４９】
例えば、２つの解析対象画像に対して得られた２つの連結体ＣＢ１、ＣＢ２（連結された階層ベクトルＬＶ１↑〜ＬＶ４↑）が、例えば、図１０Ａ、図１０Ｂ、図１０Ｃ、図１０Ｄに示すようになる場合、対応する節対Ｑ１１−Ｑ２１、Ｑ１２−Ｑ２２、Ｑ１３−Ｑ２３、Ｑ１４−Ｑ２４の位置的関係（距離）ｆ１、ｆ２、ｆ３、ｆ４は、図１１に示すようになる。なお図１１において、F1〜F4は、２つの連結体CB１、CB２の対応する節対の距離に基づく類似性を各階層別に評価するための閾値である。このような場合、図１０Ｂに示すような位置関係となる連結体ＣＢ１、ＣＢ２にて表される２つの解析対象画像（図１１におけるＢの場合）は、対応する節対の距離がすべてにおいて近いので、明らかに類似しているものと判断することができる。また、図１０Ｄに示すような位置関係となる連結体ＣＢ１、ＣＢ２にて表される２つの解析対象画像（図１１におけるＤの場合）は、対応する節対の距離がすべてにおいて遠いので、明らかに類似していないものと判断することができる。【００５０】
更に、図１０Ａに示すような位置関係となる連結体ＣＢ１、ＣＢ２にて表される２つの解析対象画像（図１１におけるＡの場合）は、第１階層から第４階層の特徴パラメータ（連結したベクトル全体）を総合的に判断すると類似するものといい得る（先端節Ｑ１４と先端節Ｑ２４が近い）が、第１階層から第２階層（節Ｑ１２と節Ｑ２２の位置関係）まで、第１階層から第３階層（節Ｑ１３と節Ｑ２３の位置関係）までにて判断すると、必ずしも類似しているものとはいえない（類似しているが属性が異なると判断することができる）。また、図１０Ｃに示すような位置関係となる連結体ＣＢ１、ＣＢ２にて表される２つの解析対象画像（図１１におけるＣの場合）は、反対に、第１階層から第４階層の特徴パラメータを総合的に判断すると類似するものとはいえない（先端節Ｑ１４と先端節Ｑ２４が遠い）が、第１階層から第２階層（節Ｑ１２と節Ｑ２２の位置関係）まで、第１階層から第３階層（節Ｑ１３と節Ｑ２３の位置関係）までにて判断すると、必ずしも類似していないとはいえない（類似していないが属性が類似していると判断することができる）。【００５１】
解析対象画像の特徴が、３次元ベクトルとなる４つの階層ベクトルＬＶ１↑〜ＬＶ４↑を連結して得られる節の座標値の組となる特徴データにて表されるので、前述したように（図１０Ａ〜１０Ｄ、図１１参照）、比較的高い自由度をもってその特徴に基づいた分類を行うことができるようになる。【００５２】
なお、図５に示す処理において、得られた特徴データ｛Ｑ１（ｘ１，ｙ１，ｚ１）、Ｑ２（ｘ２，ｙ２，ｚ２）、Ｑ３（ｘ３，ｙ３，ｚ３）、Ｑ４（ｘ４，ｙ４，ｚ４）｝を、操作ユニット２１０での所定の操作によって、対応する画像（解析対象画像）とともに、分類のグループを評価するための教師データ｛Ｑｔ１（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｑｔ２（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｑｔ３（Ｘ，Ｙ，Ｚ）、Ｑｔ４（Ｘ，Ｙ，Ｚ）｝として登録することができる（Ｓ７）。【００５３】
次に、前述した特徴解析装置の運用例について説明する。【００５４】
処理ユニット２００は、図１２に示す手順に従って、２つの解析対象画像の類似の程度を表す類似度を生成することができる。図１２に示す処理では、２つの解析対象画像として、選択された登録画像と教師データ（特徴データ）の元になる画像との２つの画像が用いられている。即ち、登録画像の特徴データ（Ｓ１１、Ｓ１２）と、教師データ（Ｓ１３）とに基づいてそれら２つの画像の類似度が演算され（Ｓ１４）、その類似度が表示ユニット２１０に表示される（Ｓ１５）。【００５５】
例えば、２つの解析対象画像の特徴を表す特徴データ｛Ｑ１ａ（ｘ１ａ，ｙ１ａ，ｚ１ａ）、Ｑ２ａ（ｘ２ａ，ｙ２ａ，ｚ２ａ）、Ｑ３ａ（ｘ３ａ，ｙ３ａ，ｚ３ａ）、Ｑ４ａ（ｘ４ａ，ｙ４ａ，ｚ４ａ）と、｛Ｑ１ｂ（ｘ１ｂ，ｙ１ｂ，ｚ１ｂ）、Ｑ２ｂ（ｘ２ｂ，ｙ２ｂ，ｚ２ｂ）、Ｑ３ｂ（ｘ３ｂ，ｙ３ｂ，ｚ３ｂ）、Ｑ４ｂ（ｘ４ｂ，ｙ４ｂ，ｚ４ｂ）｝を用い、対応する節の距離に基づいて類似度が演算される。具体的には、各節の距離が、
α＝｛（ｘｎａ−ｘｎｂ）2＋（ｙｎａ−ｙｎｂ）2＋（ｚｎａ−ｚｎｂ）2｝1/2
ｎは、１、２、３、４のいずれか
に従って演算される。そして、４組の節間の距離の平均値αAVEが最終的な類似度として演算される。【００５６】
また、例えば、解析対象画像の特徴を表す特徴データを生成するときに各階層について生成されたパラメータベクトル（図５のＳ２〜Ｓ５での処理参照）を用いて類似度を生成することもできる。具体的には、２つの解析対象画像の各階層において対応する２つのパラメータベクトルの始点を合わせたときの終点間の距離と、その終点間の距離の最大値との割合で表わすことができる。前記終点間の距離は、対応する２つのパラメータベクトルの大きさが階層ベクトルの所定長Ｒで、対応する２つのパラメータベクトルが相反する方向となるとき、最大の２Ｒ（最大値）になる。【００５７】
各階層において対応するパラメータベクトルをＰＶｎａ↑、ＰＶｎｂ↑と表わし、その成分を（ｐｘｎａ，ｐｙｎａ）、（ｐｘｎｂ，ｐｙｎｂ）とすると、各階層についての類似度αｎは、
αｎ＝１００−｛対応する２つのパラメータベクトルの終点間距離／最大値｝＊１００
＝１００−［｛（ｐｘｎａ−ｐｘｎｂ）2＋（ｐｙｎａ−ｐｙｎｂ）2｝1/2／２Ｒ］
＊１００
となる。この類似度αｎは、対応する２つのパラメータベクトルが類似していれば１００に近い値となり、類似していなければ０に近い値となる。そして、各階層について得られた類似度の平均値αAVEを最終的な類似度として用いることができる。【００５８】
前述したように得られる類似度αAVEは、類似度の高い解析対象画像（写り込んでいる半導体ウエーハ１０の欠陥等）を同じグループに分類するなど、分類のための基礎情報として用いることができる。【００５９】
また、例えば、半導体ウエーハ１０の欠陥を含む画像を解析対象画像とし、その画像をその欠陥の種類（傷、スクラッチ等）に対応付けることにより、半導体１０の欠陥の種類に応じてその画像（解析対象画像）から得られた特徴データ（４つの階層ベクトルにて構成される３次元ベクトルにて表される）を分類することができる。即ち、半導体ウエーハ１０の欠陥を特徴データに応じて分類することができる。更にいえば、その特徴データから画像に写っている欠陥を特定することができる。【００６０】
例えば、処理ユニット２００の制御のもと、図１３に示すようなユーザインタフェースとしての画面２２０ａ（ＧＵＩ画面）が表示ユニット２２０に表示される。この画面２２０ａは、撮影した半導体ウエーハ１０全体を表示する全体表示ウィンドウ２２１、操作ユニット２１０の操作によって全体表示ウィンドウ２２１内で指定された矩形領域を拡大表示する指定領域表示ウィンドウ２２２、指定領域表示ウィンドウ２２２内の画像から操作ユニット２１０の操作によって選択された画像を表示するとともに、その画像から得られる特徴パラメータ（輝度値のヒストグラム図、周波数特性（ＦＦＴデータ）等）を表示する選択画像表示ウィンドウ２２３、指定されたグループに登録されている欠陥画像のサムネール画像を一覧表示する登録欠陥画像表示ウィンドウ２２４、及び各種データを表示するデータ表示ウィンドウ２２５を有している。なお、選択画像表示ウィンドウ２２３には、欠陥の名称（分類名）を入力するための領域が設けられている。また、画面２２０ａには、特徴データを４つの階層（Ｌａｙｅｒ）に対応した節の連結体（図９参照）として表示させるための連結体表示ボタン２２６、検索処理を指示するための検索ボタン２２７、及び特徴データを教師データとして登録するための登録ボタン２２８を有している。【００６１】
このような画面２２０ａにおいて、指定領域表示ウィンドウ２２２に拡大表示された半導体ウエーハ１０の部分画像から欠陥部分（傷、スクラッチ等）として選択された画像が選択画像表示ウィンドウ２２３に表示される。このように半導体ウエーハ１０の部分画像から欠陥部分としての画像が選択されると、処理ユニット２００は、その選択された画像についての特徴データを生成し（図５におけるＳ２〜Ｓ６参照）、その特徴データの生成の過程で得られた特徴パラメータ（輝度値のヒストグラム図、周波数特性（ＦＦＴデータ）等）を選択画像表示ウィンドウ２２３に追加的に表示させる。【００６２】
この状態で、例えば、検索ボタン２２７が操作されると、処理ユニット２００は、選択画像表示ウィンドウ２２３に表示された画像についての特徴データと、既に欠陥画像として蓄積されている複数の画像の特徴データとの類似度を演算し（図１２参照）、選択画像表示ウィンドウ２２３に表示された画像の特徴データに対して所定類似度範囲内となる特徴データに対応付けられた欠陥画像（欠陥を表す画像）のＩＤをその類似度とともにデータ表示ウィンドウ２２５に表示させる。これにより、ユーザは、選択した画像に類似する欠陥画像、即ち、指定した半導体ウエーハ１０の欠陥（傷、スクラッチ等）に類似する欠陥が既に蓄積されていることを知ることができる。【００６３】
また、選択画像表示ウィンドウ２２３に欠陥の名称（傷、スクラッチ等）が入力された状態で登録ボタン２２８が操作されると、処理ユニット２００は、選択画像表示ウィンドウ２２３に表示された画像を前記入力された欠陥の名称にて特定されるグループの欠陥画像として登録するとともに、その特徴データを当該グループの教師データとして登録する。そして、処理ユニット２００は、その欠陥の名称にて特定されるグループに既に登録されている欠陥画像を、新たに登録された欠陥画像（選択画像表示ウィンドウ２２３に表示されている画像）とともにサムネール画像として登録欠陥画像表示ウィンドウ２２４に表示させる。これにより、ユーザは、選択した欠陥の画像が同種の欠陥画像のグループに登録されたことを確認することができる。なお、例えば、操作ユニット２１０によってこのサムネール画像のいずれかを選択して削除操作がなされると、その選択されたサムネール画像に対応する欠陥画像及びその特徴データ（教師データ）が、当該欠陥画像のグループから除去される（ただし、その欠陥画像と特徴データとは関連付けられた状態で処理ユニット２００内に蓄積され続ける）。【００６４】
この状態で、更に、連結体表示ボタン２２６が操作されると、処理ユニット２００は、図１３に示す画面２２０ａを図１４に示すような画面２２０ｂに切換える。そして、処理ユニット２００は、当該欠陥の名称にて特定されるグループに登録されている教師データに基づいて、連結された４つの階層ベクトルＬＶ１↑〜ＬＶ４↑に対応する節Ｑ１〜Ｑ４と一定長Ｒの腕との連結体ＣＢをその画面２２０ｂに表示させる。この画面２２０ｂ上において、既に登録されている教師データに対応した連結体ＣＢ１、ＣＢ２（簡単のために２つの連結対ＣＢ１、ＣＢ２しか表していない）と、今回登録した教師データ（特徴データ）に対応する連結体ＣＢNとが視覚的に区別（節の色、腕線の種類等により）された状態で表示される。ユーザは、今回登録した教師データに対応する連結体ＣＢNと既に登録されている教師データに対応した連結体ＣＢ１、ＣＢ２との画面２２０ｂ上での離れ具合、あるいは、近づき具合によって、今回の教師データの登録が適正であったか否かを判断することができる。【００６５】
欠陥画像（解析対象画像）の特徴を表す連結体（特徴データ、教師データ）が図１５に示すように、3つのグループＧ１、Ｇ２、Ｇ３に分かれている場合、各節の分布範囲の状態に基づいて、２つのグループによる教師データ（特徴データ）の分類が適正であるか否かを評価することができる。【００６６】
例えば、グループＧ１とグループＧ２についてみると、図１６に例示的に第４階層に対応した節の分布範囲（以下、節分布範囲という）Ｅ４G1、Ｅ４G2について示されるように、節分布範囲Ｅ４G1、Ｅ４G2（例えば、球形状の範囲）の中心点間の距離Ｄ４、両節分布範囲Ｅ４G1、Ｅ４G2の縁間距離Ｄ３、及び各節分布範囲Ｅ４G1、Ｅ４G2の直径Ｄ１、Ｄ２の関係に基づいて、それらの節分布範囲Ｅ４G1とＥ４G2とが近づきすぎていると判断された場合には、その２つのグループによる教師データ（特徴データ）の分類が適正ではないと評価することができる。一方、両節分布範囲Ｅ４G1とＥ４G2とが十分離れていると判断された場合には、その２つのグループによる教師データ（特徴データ）の分類が適正であると評価することができる。【００６７】
このような教師データ分類の評価に関し、処理ユニット２００は、図１７に示すようなユーザインタフェースとしての画面２２０ｃ（ＧＵＩ画面）を表示ユニット２２０に表示させることができる。この画面２２０ｃは、グループを特定する欠陥の種類（名称）を入力するための欠陥種類入力部２３０及びその特定された欠陥の種類（例えば、スクラッチ）に対応したグループ（以下、指定グループという）の比較対象となるグループ（比較対象グループ）を切換え選択するための選択スイッチ部２３１を有している。選択スイッチ部２３１の番号「１」、「２」、「３」は、指定グループに対する比較対象グループの距離の順番を表しており、「１」が指定されると、指定グループに最も近いグループが比較対象グループとして選択される。なお、２つのグループ間の距離は、各節間の距離の平均値であっても、また、その最小値または最大値であって、更に、特徴の全体が反映される第４階層の先端節間の距離であってもよい。【００６８】
画面２２０ｃは、更に、適正条件設定部２３２、第１の評価基礎表示部２３３、第１の評価表示部２３４、第２の評価基礎表示部２３５、第２の評価表示部２３６及びパラメータ表示部２３７を有している。パラメータ表示部２３７は、指定グループと比較対象グループとによる教師データの分類が適正であるか否かを判定するために必要なパラメータ（図１６に示す場合と同様に、２つの節分布範囲の中心点間の距離Ｄ４、両節分布範囲の縁間距離Ｄ３、及び各節分布範囲の直径Ｄ１、Ｄ２）を表示する。適正条件設定部２３２には、操作ユニット２１０によって設定された２つのグループによる教師データの分類が適正であるための条件（Ｗｉｓｅ条件）が表示される。なお、Ｄ１は、指定グループ内における連結体の各階層の節分布範囲の直径を表し、Ｄ２は、比較対象グループ内における連結体の各階層の節分布範囲の直径を表している。【００６９】
この場合、
第２階層（Ｌａｙｅｒ２）及び第３階層（Ｌａｙｅｒ３）について、
Ｄ４／Ｄ１  ＞１
（両節分布範囲の中心点間距離Ｄ４が指定グループの節分布範囲の直径Ｄ１より大きい）
Ｄ４／Ｄ２  ＞１
（両節分布範囲の中心点間距離Ｄ４が比較対象グループの節分布範囲の直径Ｄ２より大きい）
Ｄ３／Ｄ４  ＞０
（両節分布範囲の縁間距離Ｄ３が「０」ではない：両節分布範囲が重なっていない）
第４階層（Ｌａｙｅｒ）について、
Ｄ４／Ｄ１  ＞１．５
（両節分布範囲の中心点間距離Ｄ４が指定グループの節分布範囲の直径Ｄ１の１．５倍より大きい）
Ｄ４／Ｄ２  ＞１．５
（両節分布範囲の中心点間距離Ｄ４が比較対象グループの節分布範囲の直径Ｄ２の１．５倍より大きい）
Ｄ３／Ｄ４  ＞０．２
（両節分布範囲の縁間距離Ｄ３が両節分布範囲の中心点間距離Ｄ４の２０％より大きい）
という条件が、２つのグループによる教師データの分類が適正（Ｗｉｓｅ）であるための条件として設定されている。なお、第1階層については、条件が設定されていない。【００７０】
第1の評価基礎表示部２３３には、指定グループ内における連結体の各階層の節分布範囲に対して設定されているパラメータＤ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４の値及び、それらから演算される条件パラメータＤ４／Ｄ１、Ｄ４／Ｄ２、Ｄ３／Ｄ４の値が評価の基礎情報として各階層について表示される。なお、この場合、第1階層については、条件が設定されていないので（適正条件設定部２３２参照）、各パラメータ及び条件パラメータの値は表示されない。また、第1の評価表示部２３４には、各階層について、評価結果が表示される。適正であれば「Ｗｉｓｅ」、適正でなければ「Ｐｏｏｒ」が表示される。【００７１】
第２の評価基礎表示部２３５には、前回の評価において設定されたパラメータ（Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ３）の値及び条件パラメータ（Ｄ４／Ｄ１、Ｄ４／Ｄ２、Ｄ３／Ｄ４）の値が表示されるとともに、第２の評価表示部２３６には、前回の評価結果が表示される。【００７２】
図１７に示す画面２２０ｃには、更に、今回登録の教師データを今後に反映させるための更新ボタン２３８及び適正条件設定部２３２の内容を確定するためのOKボタン２３９が形成されている。【００７３】
処理ユニット２００は、欠陥種類入力部２３０に欠陥の種類が入力されると、その指定グループと、選択スイッチ部２３１で選択されたグループ（デフォルトは「１」）を比較対象グループとして指定し、指定グループに属する全ての教師データから各階層の節分布範囲の直径Ｄ１の値と、選択された比較対象グループに属する全ての教師データから各階層の節分布範囲の直径Ｄ２の値とを算出するとともに、他のパラメータＤ３、Ｄ４の値及び各条件パラメータＤ４／Ｄ１、Ｄ４／Ｄ２、Ｄ３／Ｄ４の値を演算する。そして、処理ユニット２００は、画面２２０ｃの第１の評価基礎表示部２３３にそれらの値を表示させる。そして、今まで保持していた前回得られたパラメータＤ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４の値、及び前回得られた条件パラメータＤ４／Ｄ１、Ｄ４／Ｄ２、Ｄ３／Ｄ４の値がそれぞれ、第２の評価基礎表示部２３５の対応する領域に移される。このとき、今まで第１の評価表示部２３４に表示されていた評価結果（適正（Ｗｉｚｅ）、不適正（Ｐｏｏｒ））もまた第２の評価表示部２３６の対応する領域に移される。【００７４】
この状態で、処理ユニット２００は、第１の評価基礎表示部２３３に表示された各条件パラメータＤ４／Ｄ１、Ｄ４／Ｄ２、Ｄ３／Ｄ４の値と、適性条件設定部２３２に設定された条件を表す閾値とを比較し、その条件を満たす階層については適正（Ｗｉｓｅ）を、その条件を満たさない階層については不適正（Ｐｏｏｒ）を第１の評価表示部２３４に表示させる。図１７に示す画面２２０ｃの例では、前回、指定グループ（欠陥種類がスクラッチ）と比較対象グループによる教師データの分類は、各階層において適正（Ｗｉｓｅ）であった（第２の評価表示部２３６参照）が、今回、その指定グループと比較対象グループによる教師データの分類は、第４階層の先端節の分布範囲が近くなりすぎている（Ｄ３／Ｄ４＝０．０３＜０．２）ことから、適正ではなく（Ｐｏｏｒ）なっている。【００７５】
例えば、前述したように（図１３参照）、教師データを登録する際に、追加登録される指定グループと比較対象グループとによる教師データの分類が適正であるか否かを判定することができる。教師データが追加される前（前回）の評価結果が適正（Ｗｉｓｅ）であったにも関わらず、その教師データが追加された後（今回）の評価結果が不適正（Ｐｏｏｒ）になった場合、追加された教師データが、教師データとして不適切であると判断することができる。また、教師データを順次登録する過程で、評価結果が徐々に不適正（Ｐｏｏｒ）に近づいていく（節分布領域が徐々に近づいていく）傾向がある場合、同じ種類（例えば、傷、スクラッチ）の欠陥の傾向が変わっているものと判断することもできる。この判断に基づいて半導体ウエーハ１０の製造プロセスを点検することもできる。【００７６】
評価結果が不適正（Ｐｏｏｒ）となった場合、特徴パラメータ（図３参照）や、その特徴パラメータに割り当てられる方向や階層が不適切であったとして、それらの適正化を図ることも可能である。【００７７】
なお、図１７に示す画面２２０ｃにおいて、更新ボタン２３８が操作されると、今回の教師データが確定され登録され、次回からの分類に関する教師データとなる。また、OKボタン２３９が操作されると、適正条件設定部２３２に表示されている値が新しいＷｉｓｅ条件として確定して処理ユニット２００に記憶され、第１の評価基礎表示部２３３、第２の評価基礎表示部２３５の新たな表示条件として反映される。【００７８】
上述したようにして、教師データのグループ分けが適正であると判定された状態において、処理ユニット２００は、任意の欠陥を表す画像（欠陥画像）について得られた特徴データ（図５に示す処理参照）と、各グループに含まれる少なくとも一つの教師データとに基づいて、その欠陥の種類を判定することができる。具体的には、対象となる欠陥画像の特徴データと、各グループに含まれる教師データとの類似度（図１２の処理参照）が演算され、最も類似度の高い教師データが属するグループの欠陥として判断することができる。また、対象となる欠陥画像の特徴データから得られた連結体の各節が教師データの連結体の対応する節分布範囲に含まれるグループの欠陥として判断することができる。【００７９】
上述した例では、半導体ウエーハの撮影画像を検査体としたが、検査体はこれに限られず、他の物体の撮影画像を検査体とすることができ、また、所定形式の検査体情報によって定義されるものであれば、撮影画像に限らずどのような物であっても検査体とすることができる。
【産業上の利用範囲】
【００８０】
本発明は、検査体の特徴を視覚的に確認できるようなユーザインタフェースを容易に提供でき、また、特徴に基づいた分類の自由度の制限を比較的少なくすることのできるようになるので、半導体ウエーハの表面を撮影して検査する際に用いられる撮影画像等の検査体の特徴を解析する特徴解析装置として有用である。
【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６Ａ】
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【図６Ｂ】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
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【図１０Ｄ】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【国際調査報告】
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