(57)【要約】【課題】発生する欠陥をできるだけ早期にかつ確実に、ディスク状対象物上の欠陥の位置に依存しないで識別することのできる方法を提案する。【解決手段】実質的に同じ画像内容を有する複数の画像において欠陥を検出する方法が開示される。比較演算は、実質的に同じ画像内容を有する、比較するのに十全な値の比較画像が３つバッファメモリに存在している場合に実行される。記憶された個別画像へのアクセスは任意に行われる。３つの差分画像間で比較演算がペアで実行される。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
実質的に同じ画像内容を有する複数の画像における欠陥を検出する方法において、
・ディスク状対象物の表面から複数の個別画像を撮像し、
・該個別画像をバッファメモリに記録し、
・実質的に同じ画像内容を有する、３つの比較に十分（vollwertige）な画像がバッファメモリに存在する場合に比較演算を実行し、このとき記憶された個別画像へのアクセスを任意ないしランダム（wahlfrei）に行い、個別画像の撮像を前記比較演算に平行して実行し、
・第１記録個別画像と第２記録個別画像から第１差分（画像）を、第２記録個別画像と第３記録個別画像から第２差分（画像）を、第３記録個別画像と第１記録個別画像から第３差分（画像）を形成し、
・第３差分（画像）と第１差分（画像）との比較によって、第１差分（画像）と第２差分（画像）との比較によって、および第２差分（画像）と第３差分（画像）との比較によって、記録された個別画像における欠陥の存在を検出する、ことを特徴とする検出方法。
【請求項２】
請求項１記載の方法であって、記録された個別画像に任意にアクセスできることにより、縁部の切断された画像の分析およびディスク状対象物上の除外領域の分析も可能とする方法。
【請求項３】
請求項２記載の方法であって、縁部の切断された個別画像および除外領域を分析するために、別の３つのグループですでに分析されたかまたはさらに分析すべきパートナー画像を用いる方法。
【請求項４】
請求項１から３までのいずれか一項記載の方法であって、記録された３つの個別画像間の比較演算は、ただ１つの走査ラインの記録個別画像に制限されないものとする方法。
【請求項５】
請求項１から４までのいずれか一項記載の方法であって、記録された３つの個別画像をアライメントするために、まず記録された３つの個別画像に存在する相互変位をサブピクセルの精度で測定し、これらのデータから記録個別画像の各々に対して最適に実行すべきシフトを計算し、該最適に実行すべきシフトにより、記録され、比較すべき３つの個別画像の内容が引き続きサブピクセルの精度でそれらの画像内で同じ位置を取るようにする方法。
【請求項６】
請求項１から５までのいずれか一項記載の方法であって、個別画像に発見された欠陥に対し誤った多数決判定の存在について検査し、誤った多数決判定が存在する場合には別の比較パートナーにより検出を繰り返す方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像内の欠陥を検出する方法に関するものであり、ここではディスク状対象物の表面の部分画像である複数の個別画像が撮像される。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造では、ウェハが製造プロセス中に多数のプロセスステップでシーケンシャルに処理され、このときウェハには同じ、反復出現する多数の構造素子、いわゆるダイが作製される。集積密度が増大すると共に、ウェハ上に形成される構造体の品質に対する要求も高まる。形成された構造体の品質を検査し、場合により存在する欠陥を見つけ出すためには、ウェハを取り扱う構成部材およびプロセスステップの品質、精度および再現性への要求が相応に高くなる。このことは、多数のプロセスステップと、フォト塗料（Fotolack）等の被覆すべき多数の層によるウェハの製造では、個々の構造体ないし構造素子における欠陥を確実にかつ早期に識別することが特に重要であることを意味する。
【０００３】
ドイツ特許願ＤＥ１０３０７３５８には、半導体ウェハを走査する方法および装置が開示されている。カメラにより、ウェハ上の領域のオンザフライ（on-the-fly）撮像が実行される。走査ラインが変化する際には、ウェハとカメラとの間の相対運動が走査ライン方向と、これに対して垂直の方向とで少なくとも部分的に重畳されることにより常時、湾曲した走行路が形成される。このことにより時間が節約され、ウェハスループットは上昇する。
【０００４】
ドイツ特許願ＤＥ１０３０７３７３には、ステッパとダイサイズ（デザイン）に応じてＳＡＷの大きさを大きく変化させることが開示されている。一般的に、１つのＳＡＷを１つのカメラ画像により記録できることを前提することはできない。したがってＳＡＷは同じ大きさの部分（セグメント）に分割される。各論理ＳＡＷセグメントには１つのＳＡＷインデクスが配属される。個々のＳＡＷセグメントの画像はメモリに記録され、そこから相応のインデクスにより呼び出すことができる。
【０００５】
米国特許出願公開ＵＳ２００４／００４７５０１には、視覚的検査装置およびそのための方法が開示されている。ウェハ上の複数のチップはライン毎に配置され、グループに分割される。１つのグループのチップ画像は相互に比較される。１つのグループが３つのチップを含んでいれば、第１のチップは第３のチップと、第１のチップは第２のチップと、第２のチップは第３のチップと比較される。これと平行してさらに画像が収集される。画像の分析は一つの走査ラインの画像の分析に制限される。さらにウェハの縁部領域の欠陥を識別することは不可能である。
【０００６】
【特許文献１】ＤＥ１０３０７３５８
【特許文献２】ＤＥ１０３０７３７３
【特許文献３】ＵＳ２００４／００４７５０１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、発生する欠陥をできるだけ早期にかつ確実に、ディスク状対象物上の欠陥の位置に依存しないで識別することのできる方法を提案することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題は、本発明請求項１の特徴によるディスク状対象物（ウェハ）検査方法により達成される。即ち本発明の方法は、ディスク状対象物の表面から複数の個別画像を撮像し、該個別画像をバッファメモリに記録し、実質的に同じ画像内容を有する、３つの比較に十分（vollwertige）な画像がバッファメモリに存在する場合に比較演算を実行し、このとき記憶された個別画像へのアクセスを任意ないしランダム（wahlfrei）に行い、個別画像の撮像を前記比較演算に平行して実行し、第１記録個別画像と第２記録個別画像から第１差分（画像）を、第２記録個別画像と第３記録個別画像から第２差分（画像）を、第３記録個別画像と第１記録個別画像から第３差分（画像）を形成し、第３差分（画像）と第１差分（画像）との比較によって、第１差分（画像）と第２差分（画像）との比較によって、および第２差分（画像）と第３差分（画像）との比較によって、記録された個別画像における欠陥の存在を検出すること、を特徴とする。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
従来技術に従い動作する機器での比較のために画像を選択することは通常、比較すべき画像の撮像（記録）順序によって決められる。通常、画像はジグザグ（メアンダ）状の走査プロセスで獲得される。これは連続照明を行うラインカメラ、エリアカメラ、またはフラッシュ照明により行われようと、同様である。したがって比較すべき画像の選択の最も簡単な形態は、走査方向で次の隣接画像または次の次の隣接画像を選択することである。しかしここでは撮像（記録）された画像の選択の際にいくつかの問題が発生する。縁部の切断された領域を検査すべき場合、縁部の切断された画像はウェハ内部の画像に対する、十全な値の（即ち、比較するのに十分な（vollwertige））比較パートナーとはならない。縁部の切断された画像の場合、画像面の一部だけが構造化された素子により覆われている。さらにいくつかのウェハデザインでは、個別のコンタクト面またはテスト面（複数）が設けられており、これらの面がウェハの残りの部分の画像内容とは別の画像内容を有することがある。これらの面は、比較プロセスから除外しなければならない。このような除外領域を備える画像は同様に、ウェハ内部の画像野の通常内容を備える画像に対する、十全な値の比較パートナーとはならない。同様に、個々の画像の比較の際に個々の走査ラインに制限されることは特に欠点である。一つの走査ライン全体が縁部の切断された領域だけを含んでいるという状況も存在するし、また除外領域により比較可能な画像の数が３つ未満になることもある。さらにウェハ作製の際のいくつかのプロセスステップでは、撮像（記録）されたウェハ画像が同じように見える（べき）領域の原理に部分的に違反するという現象も発生する。ここではウェハ内部に、例えば、縁部近傍とは別の色調が重畳されることがある。できるだけ類似の基本色調を有する比較パートナーを見つけることが所望される。この比較相手は通常、出発画像の近傍に発見するが、必ずしも同じ走査ライン上にはない。ウェハ中心からの距離が同じであるという基準がしばしば選択に対してより良く適する。
【００１０】
実質的に同じ画像内容を有する複数の画像における欠陥を検出する方法は、ディスク状対象物の表面の個別画像がまず複数撮像されるという利点を有する。この撮像された個別画像はバッファメモリに記録される。これと平行して、実質的に同じ画像内容を有し、十全な値の比較画像が３つバッファメモリに存在していれば比較演算を実行することができる。このとき記憶された個別画像へのアクセスは任意ないしランダム（wahlfrei）に行うことができ、個別画像の撮像は比較演算と平行して実行される。比較演算によれば、第１記録個別画像と第２記録個別画像の第１差分（画像）、第２記録個別画像と第３記録個別画像との第２差分（画像）、および第３記録個別画像と第１記録個別画像との第３差分（画像）が形成される。最後に前記差分（画像）は相互に比較され、個々の差の相違が検出される。このようにして第３差分（画像）と第１差分（画像）との比較、第１差分（画像）と第２差分（画像）との比較、および第２差分（画像）と第３差分（画像）との比較によって、撮像（記録）された個別画像に欠陥が存在するか否かを検出することができる。
【００１１】
撮像（記録）された個別画像に任意（ランダム）にアクセスできることにより、縁部の切断された画像の分析およびディスク状対象物の上の除外領域の分析も可能になる。縁部の切断された個別画像および除外領域の分析のために、別の３つのグループ間ですでに分析された、またはさらに分析すべきパートナー画像（複数）を用いる。
【００１２】
撮像（記録）された３つの個別画像間の比較演算は、ただ１つの走査ラインの記録個別画像に制限されない。
【００１３】
３つの記録個別画像をアライメントするために、３つの記録個別画像に存在する相互変位がサブピクセルの精度（subpixelgenau）でまず測定される。これらのデータから、各記録個別画像に対して最適に実行すべきシフトが計算される。この最適に実行すべきシフトによって、撮像（記録）され、比較すべき３つの個別画像がそれらの画像内容と共にサブピクセルの精度で、画像内で同じ位置を取るようになる。
【００１４】
本発明のさらなる利点および有利な実施形態は以下の図面およびその説明部分の対象である。
【実施例】
【００１５】
図１は、従来技術による欠陥の発見方法を示す。第１画像２０，第２画像２１，第３画像２２がディスク状対象物（ウェハ）の種々異なる個所で撮像（記録）される。ただしこれら異なる個所でも同じ画像情報が予期される。第１画像２０には引っ掻き傷の形態の第１の欠陥２３が存在する。第２画像２１には、三角形の引っ掻き傷の形態の第２の欠陥２４がある。第３画像には欠陥がない。第１の差分（画像）３０は第１画像２０と第２画像２１から形成される。さらに第２の差分（画像）３１が、第２画像２１と第３画像２２から形成される。差分（画像）３０と３１では、個別画像２０，２１および２２で繰り返される構造体はもはや可視ではない。差分（画像）３０と３１では単に、画像相互の偏差だけが可視である。したがって第１の差分（画像）３０では第２の欠陥２３が第２の欠陥２４と共に可視である。第２の差分（画像）３１では単に第２の欠陥２４だけが可視である。なぜなら第３画像２２には欠陥が存在しないからである。最後に順次連続する２つの差分（画像）、ここでは差分（画像）３０と３１が相互に比較され、２つの差分（画像）における共通性が見出される。この比較から、正しく撮像（記録）された個別画像２０〜２２への欠陥の正しい割り当てが導出される。第１差分（画像）３０と第２差分（画像）３１の比較から求められた第２欠陥画像４１でだけ有意な差を見出すことができ、このことで欠陥は最終的に第２画像２１に割り当てられる。第１比較画像４０と第３比較画像４２では比較に基づいて、欠陥の存在についての一義的な判定ができなかった。
【００１６】
図２は、走査テーブル２上に存在するディスク状対象物１（ウェハ）を概略的に示す。ディスク状対象物１から多数の画像がカメラ３によって撮像（記録）される。走査テーブルとカメラとの間で相対運動を形成するために、ｘ−ｙ走査テーブルが使用される。このｘ−ｙ走査テーブルは座標方向ｘとｙに走行することができる。カメラがここでは走査テーブル２に対向して固定して設けられている。
【００１７】
短時間で多数の画像記録をカメラにより実行するために、走査テーブル２はカメラの下を停止することなく一定の速度で走行する。したがって所望の画像はオンザフライで、ディスク状対象物１の選択された領域から、または全表面から撮像（記録）される。制御ユニット４は走査テーブルの運動と速度を決定し、カメラも制御する。走査テーブルとカメラをこのように共働して制御することにより、ディスク状対象物１の所望の領域を記録することができる。
【００１８】
オンザフライ記録により、走査テーブル２の速度に依存して個々の画像に対して相応に短い露光時間が必要であり、これにより画像記録がぶれることが回避される。「短い露光時間」が意味することは、ディスク状対象物１を非常に高い光出力で照明しなければならないことである。高い露光密度は、照明装置３ａがこれにより形成された光を、カメラによる画像記録（撮像）に対して必要なディスク状対象物１の面にだけ集束することによって達成される。記録された画像は高速に実行されるアルゴリズムによって記録直後に、または所定数の比較可能な記録画像が存在した後に評価される。したがって種々の画像を中間記憶することが必要であり、これにより評価を画像撮像（記録）中に実行することができる。
【００１９】
図３には、走査実行のための走査経路６の手段が示されている。この走査ではディスク状対象物１が完全に走査される。ディスク状対象物１の全表面が１００％コントロールのために画像記録される。ディスク状対象物１はライン毎に、それぞれカメラの画像野７に相当する隣接記録面の矩形辺７ａ、７ｂが少なくとも相互に隣接するように走査される。走査ラインは同じ長さを有しており、ディスク状対象物１の直径をカバーする。従って走査ラインはウェハ外側の所定のｘ座標でそれぞれ始まり、それぞれ終了する。
【００２０】
図４は、セグメント１２に分割された論理的セグメントＳＡＷ１１を示す。ＳＡＷ１１はさらに複数のダイ１３を含んでいる。個々のセグメント１２は連続的インデクス１４により示されている。以下の例では、このインデクスは６までの数である。
【００２１】
図５は、４つの画像野セグメントを有する画像部分１５を示し、この４つの画像野セグメントは文字ａ〜ｄにより示されている。この文字も同様に相応のインデクスである。
【００２２】
図６は、ウェハ縁部１７と縁部領域１８を有するウェハの一部を示し、この縁部領域を分析の際に使用する。さらにウェハはズレ（転位）１９またはここでは相応の構造化されたコントロールエレメントを含んでいる。
【００２３】
２つのインデクスを組み合わせると第１セグメントのインデクス１ａが得られる。第１カメラ画像は画像野セグメント１ａ、２ｂ、４ｃ、５ｄを含む。第２カメラ画像は画像野セグメント３ａ、１ｂ、６ｃ、４ｄを含む等々。従って第１画像と第４画像を相互に比較することができる。なぜならこれらはＳＡＷインデクスにおいても画像インデクスにおいても一致するからである。もちろん第１画像の個々の画像野セグメントを第４画像の相応する画像野セグメントと比較することも、第１画像の画像野セグメントのグループを第２画像の画像野セグメントのグループと比較することも、割り当てが同じ場合には可能である。
【００２４】
しかし画像野セグメントの比較の場合には、常に同じ内容を備える画像を比較することに注意すべきである。ここで「同じ内容」とは、個々の画像に同じ構造素子が存在することを意味する。ＳＡＷ相互のシフトはウェハ表面を効率的に使用するために行われ、このアプローチで同様に取り扱われる。本発明の方法により同様にウェハの縁部領域も検査できる。比較演算のために、システムにより同じ画像内容の３つの画像が記録されるまで待機される。このことはこの例では、同じ画像内容の３つの画像を縁部領域から記録し、これらを比較演算が実行できるようになるまでバッファメモリに保持しなければならないことを意味する。
【００２５】
図７は、本発明の方法の概略的フローチャートである。本発明の方法によれば、記録された個別画像へ任意（wahlfrei）のアクセスが行われる。本発明は「画像キャッシュ」形式、すなわちバッファメモリ領域を実現する。このバッファメモリ領域は可変数の記録個別画像を中間記憶し、比較演算のために任意アクセスできるよう保持することができる。ここで必要要件を満たす３つの比較パートナー画像が記録されると直ちに、３つの記録個別画像２０，２１，２２の比較が開始される。概念「十全な値（即ち、比較するのに十分な（vollwertige））比較パートナー画像」とは、その画像内容がディスク状対象物１の表面上にある構造素子の点で同じである、比較すべき個別画像を意味する。個別画像のさらなる撮像（記録）とバッファメモリへの記録は実行すべき比較演算に時間的に平行して行われる。
【００２６】
記録された個別画像２０，２１，２２の比較は３グループ技法で実行される。３グループ技法によって後で説明するアライメント問題が最小となる。記録された個別画像に任意にアクセスできることによって、縁部の切断された画像を分析することができ、ディスク状対象物１の上の除外領域に配慮することができる。このような画像を分析するために、別の３つのグループ間ですでに分析されたパートナー画像、またはさらに分析すべきパートナー画像を用いることができる。さらに比較はただ１つの走査ラインに制限されない。さらに比較後に、間違った多数決判定を見つけ出し、このような間違った多数決判定が存在する場合には、該当する画像を新たな３つのグループにまとめ、新たに分析する。本発明の方法によれば、第１画像２０と第２画像２１との第１差分（画像）３０が形成され、さらに第２画像２１と第３画像２２との第２差分（画像）３１が形成され、最後に第３画像２２と第１画像２０との第３差分（画像）３２が形成される。比較演算に使用される個別画像２０，２１，２２の画像内容は同じであるから、差分（画像）３０，３１，３２では単に相違だけが識別される。欠陥を出発画像に一義的に割り当てるために、差分（画像）３０，３１，３２間で比較演算を実行しなければならない。比較演算の際に、第３差分（画像）３２の画像内容は第１差分（画像）３０の画像内容と比較される。結果として第１比較画像４１が得られ、この画像は第１個別画像２０に含まれる実際の欠陥２３を反映する。第２の比較演算で第１差分（画像）３０が第２差分（画像）３１と比較される。これにより結果として第２比較画像４０が得られ、この画像は第２記録個別画像２１に含まれる欠陥を有している。第３の比較演算で第２差分（画像）３１が第３差分（画像）３２と比較され、結果として第３比較画像４２が得られる。この画像は欠陥を含んでいない。ここでは同様に第３記録個別画像２２にも欠陥が含まれていない。このようにして第１比較画像４１、第２比較画像４０および第３比較画像４２は記録個別画像２０〜２２における欠陥の存在を一義的に指示する。
【００２７】
記録された３つの個別画像２０，２１，２２を相互に比較する前に、これらの画像をサブピクセルの精度で相互にシフトしなければならない。まず記録された３つの個別画像２０，２１，２２の既存の相互変位をサブピクセルの精度（subpixelgenau）で測定する。これらのデータから各記録個別画像２０，２１，２２に対して最適に実行すべきシフトを計算する。この最適に実行すべきシフトにより、記録個別画像２０、２１，２２の３つの内容は引き続きサブピクセルの精度でそれらの画像内で同じ位置を取るようになる。最適化はｘ方向とｙ方向で分離して行われ、変位のサブピクセル成分の絶対最大値が最小になるようにする。サブピクセルシフトによる画像の不所望の改変がこのようにして制限される。サブピクセル成分はどのような条件の下でも、いずれかの方向におけるいずれのシフトでも１／３ピクセルより大きくなることはない。
【００２８】
しかしこの方法はまだ最適ではない。なぜなら記録された３つの個別画像２０，２１，２２がここでは異なる大きさでシフトされ、そのため異なる強さでソフトフォーカスされるからである。この理由から、ソフトフォーカスの作用をそれぞれ共通の標準尺度（Standardmass）に拡張するために、正確に選定された明示の付加的ソフトフォーカスが行われる。このソフトフォーカスは各画像ごとに、並びにｘ方向とｙ方向で異なる強さである。ソフトフォーカス作用に対する標準尺度は、ｘ方向とｙ方向でそれぞれ、ここに説明した方法での最大可能サブピクセルシフトに相当し、このシフトはピクセルの１／３である。これにより、種々の画像ペアが相互アライメント後に異なってソフトフォーカスされるという問題もなくなる。ソフトフォーカスは、３つの記録個別画像２０、２１，２２からなる３グループすべての画像においてアライメントが完了した後、同じ標準尺度に相当するようになる。サブピクセルシフトは２×１ないし２×２コアによる畳み込み（Faltung）（一方向ないしは両方向同時）であり、明示的ソフトフォーカスは３×１ないし３×３コアによる畳み込みであるから、性能向上のために両者を相互に計算し、良好な近似の下で個々の３×１ないし３×３畳み込みによって実行することができる。
【００２９】
シフトおよびソフトフォーカスからなるアライメント後に、３つの差分（画像）のすべてはさらなるシフトなしで直ちに実行可能である。図７から分かるように、欠陥の記録個別画像２０、２１，２２への割り当てと画像比較は３つのグループ内で完全に解決できる。
【００３０】
図８は本発明の方法を示す。本発明の方法では記録個別画像２０、２１，２２の３つのグループを使用するにも拘らず、欠陥割り当ての際にエラーが生じることがある。３つの比較パートナー画像のうちの２つで同じ個所に欠陥が存在する場合、この欠陥は正常と見なされ、第３比較パートナー画像中の欠陥のない個所が欠陥として分類される。従って誤った多数決判定が生じる。このような状況は稀であるが、とりわけ塗料（塗装）エラーの面積が大きい場合に生じる。これに対する例が図８に示されている。第１記録個別画像２０には引っ掻き傷２３の他に付加的に大面積の塗料エラー２６がある。第２記録個別画像２１にも、三角形の欠陥２４の他に同様に第２の大面積の塗料エラー２７があり、この塗料エラー２７は第１の大面積の塗料エラー２６に対して異なる位置を有している。
【００３１】
第１個別画像２０における第１塗料エラー２６と第２個別画像２１における第２塗料エラー２７とのオーバラップ領域は第２比較画像４０において一致として検出され、このことはこの検出を欠陥から除外する。
【００３２】
それに対して塗料エラー２６と塗料エラー２７の形状差は比較画像４０と４１で正しく欠陥として指示される。
【００３３】
しかし比較画像４２では、第１個別画像２０の第１塗料エラー２６と第２個別画像２１の第２塗料エラー２７のオーバラップ領域が斑点４５として現れ、これが欠陥領域を指示する。ここで第１個別画像２０と第２個別画像２１の塗料エラー２６と２７は、本来は欠陥のない個別画像２２でほぼ一致しており、このことにより誤った多数決判定ということになる。
【００３４】
図９は、図８に示した問題状況を拡大して示す。欠陥識別と欠陥割り当てを実行した後、誤った多数決判定が存在するか否かが検査される。それが存在する場合、該当する比較パートナーが新しい他のパートナー（複数）と再度比較され、発見された欠陥の割り当てにおける不確実性が（場合により）除去されうる。
【００３５】
しかし他の適切な比較パートナーを発見できないか、または他の比較パートナー（複数）でも同じ問題状況が検出される場合を考慮すべきである。従ってパートナー探索のための試行数を制限すること、および場合により不確実な欠陥割り当ての不十分な結果を受け入れることも必要である。図９には第１記録個別画像２０に割り当てられた大面積の欠陥５０が示されている。同様に図９には第２記録個別画像２１に割り当てられた大面積の欠陥５１が示されている。同様に図９には第３記録個別画像２２に割り当てられた大面積の欠陥５２が示されている。すでに図８で説明したように、第３の大面積の欠陥５２の割り当ては誤った多数決判定に基づくものである。ここで第３比較画像４２の大面積欠陥５２は本来、第１記録個別画像２０と第２記録個別画像２２に割り当てられなければならない。
【００３６】
問題となる欠陥領域は、これらが重ね合わされて１つの全体面を形成していることが明らかである。このことはもちろん、実際の欠陥領域の形状が異なる場合にだけ当てはまる。完全に同形状の欠陥がウェハの異なる個所の２つの画像において正確に相応する個所に発生することは無視できるほど稀な事象であり、ここではそれ以上検査しない。
【００３７】
図１０には、記録個別画像に大面積の欠陥がある場合の間違った割り当てが考慮される解決手段が提案されている。記録個別画像５０と５１の大面積欠陥の第１オーバラップ画像６０には境界ライン６６が太く示されている。同様に、欠陥画像５１と５２の第２オーバラップ画像６１には、第２記録個別画像２１と第３記録個別画像２２の塗料エラーの境界ライン（複数）６５が太い線で示されている。境界面も欠陥画像５２と５０の第３オーバラップ画像６２に太い境界ライン（複数）６５として示されている。第２差分（画像）６１と第３差分（画像）６２の境界ライン（複数）は良好に識別することができ、元のノイズから際立っている。第１差分（画像）６０では、記録された個別画像の大面積の塗料層間の共通の境界ラインが実質的に共通のポイント６６だけからなる。共通のポイント６６は信頼できる精度で画像ノイズからまだ区別できない。従って本発明の方法では、記録された個別画像２０，２１，２２の３つのグループに所属する欠陥領域において所定の最小長を備える共通の境界ラインを探す。このようなラインが発見されると、この３グループに対する識別結果は不確実として分類される。次にこの３つのグループの中から新たな比較パートナーを見つけ出そうと試みる。このことがウェハの端部で不可能であると判明した場合だけ、この不確実な検出結果が最終的に受け入れられる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】図１は、従来技術による種々の画像内容における欠陥を検出するための方法の概略図である。
【図２】図２は、ウェハ表面の個々の画像を記録するための走査装置とウェハを備えるカメラテーブルの構成を示す図である。
【図３】図３は、ディスク状対象物の表面の複数個別画像を記録するための、ディスク状対象物（ウェハ）の表面上での走査路を概略的に示す図である。
【図４】図４は、相応のインデクス指数を備える論理的にセグメント化されたＳＡＷを示す図である。
【図５】図５は、結像可能な論理的ＳＡＷセグメントのインデクス文字を備えるカメラ画像野を示す図である。
【図６】図６は、インデクスが組み合わされた例を示す図である。
【図７】図７は、本発明の方法の概略的フローチャートである。
【図８】図８は、部分的な塗料欠陥が記録画像に発生する場合の、本発明の方法の概略的フローチャートである。
【図９】図９は、図８で実行された画像比較からの比較演算結果を概略的に示す図である。
【図１０】図１０は、相互に比較された画像における欠陥の識別を改善するための概略図である。
【図２】
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【図３】
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【図１】
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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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