(57)【要約】【課題】  ２画像の対応部分のグレイレベル差を検出し、この分布に基づき閾値を自動設定し、これら閾値とグレイレベル差とを比較し、グレイレベル差が閾値より大きい場合に欠陥であると判定する画像欠陥検査方法及び装置において、グレイレベル差の分布が通常の分布と異なる場合、閾値を補正することにより、疑似欠陥の発生を抑えつつ高い検出感度を実現すること可能とする。【解決手段】  ２画像の対応部分のグレイレベル差の累積頻度を算出し（S103）、仮定した所定の分布で、累積頻度がグレイレベル差に対してリニアな関係になるように変換して変換累積頻度を算出し（S104）、グレイレベル差が正及び負である各領域で近似直線を算出し（S105）、各近似直線同士の傾きの差が所定値より大きいとき（S106）、傾きの小さい方の近似直線をその傾きが増大するよう補正し（S107）、この近似直線に基づいて所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定する。【選択図】      図６
2006195947.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出し、
検出した前記グレイレベル差を閾値と比較して、前記グレイレベル差が前記閾値より大きい場合に、欠陥であると判定する画像欠陥検査方法であって、
前記２つの画像のグレイレベル差の累積頻度を算出し、
前記グレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、前記累積頻度が前記グレイレベル差に対してリニアな関係になるように前記累積頻度を変換して変換累積頻度を算出し、
前記グレイレベル差が正及び負である各領域において、前記変換累積頻度をそれぞれ直線近似して各近似直線を算出し、
前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、前記近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、その傾きが増大するように補正し、
前記近似直線に基づいて、所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定し、
決定した前記閾値に従って比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項２】
前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、前記近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、その傾きが所定量だけ増大するように補正することを特徴とする請求項１に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項３】
前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、前記近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、他方の近似直線の傾きと等しい傾きとなるように補正することを特徴とする請求項１に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項４】
前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、前記近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、両前記近似直線の傾きの平均と等しい傾きとなるように補正することを特徴とする請求項１に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項５】
２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出し、
検出した前記グレイレベル差を閾値と比較して、前記グレイレベル差が前記閾値より大きい場合に、欠陥であると判定する画像欠陥検査方法であって、
前記２つの画像のグレイレベル差の累積頻度を算出し、
前記グレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、前記累積頻度が前記グレイレベル差に対してリニアな関係になるように前記累積頻度を変換して変換累積頻度を算出し、
前記変換累積頻度を直線近似して各近似直線を算出し、
前記変換累積頻度と前記グレイレベル差との相関係数を算出し、
前記近似直線に基づいて、所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定し、
算出した前記相関係数に応じて、決定した前記閾値を補正し、
補正した前記閾値に従って比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項６】
決定した前記閾値を、算出した前記相関係数の低下に応じて増大するように補正することを特徴とする請求項５に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項７】
前記所定の分布を、所定量のノイズを有する２つの画像のグレイレベル差の分布に応じて仮定して決定し、
決定した前記閾値を、算出した前記相関係数の増大に応じて増大するように補正することを特徴とする請求項５に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項８】
２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出し、
検出した前記グレイレベル差を閾値と比較して、前記グレイレベル差が前記閾値より大きい場合に、欠陥であると判定する画像欠陥検査方法であって、
前記２つの画像のグレイレベル差の累積頻度を算出し、
前記グレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、前記累積頻度が前記グレイレベル差に対してリニアな関係になるように前記累積頻度を変換して変換累積頻度を算出し、
前記グレイレベル差が正及び負である各領域において、前記変換累積頻度をそれぞれ直線近似して各近似直線を算出し、
該各近似直線同士の傾きの差に応じて、前記各近似直線の傾きの少なくとも一方を補正し、
前記近似直線に基づいて、所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定し、
決定した前記閾値に従って比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項９】
前記所定の分布は、正規分布、ポアソン分布、ｔ分布、指数分布、ワイプル分布又はχ二乗分布のいずれかである請求項１〜８のいずれか一項に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項１０】
２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出する差画像検出部と、
検出した前記グレイレベル差を閾値と比較して、前記グレイレベル差が前記閾値より大きい場合に、欠陥であると判定する欠陥検出部と、
検出した前記グレイレベル差の分布に応じて、前記閾値を変更する検出閾値計算部と、を備える画像欠陥検査装置であって、
前記検出閾値計算部は、
前記２つの画像のグレイレベル差の累積頻度を算出する累積頻度算出部と、
前記グレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、前記累積頻度が前記グレイレベル差に対してリニアな関係になるように前記累積頻度を変換して変換累積頻度を算出する変換部と、
前記グレイレベル差が正及び負である各領域において、前記変換累積頻度をそれぞれ直線近似して各近似直線を算出する近似直線算出部と、
前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、前記近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、その傾きが増大するように補正する近似直線補正部と、
前記近似直線に基づいて、所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定する閾値決定部と、を備え、
決定した前記閾値に従って比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項１１】
近似直線補正部は、前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、前記近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、その傾きが所定量だけ増大するように補正することを特徴とする請求項１０に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１２】
近似直線補正部は、前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、前記近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、他方の近似直線の傾きと等しい傾きとなるように補正することを特徴とする請求項１０に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１３】
近似直線補正部は、前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、前記近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、両前記近似直線の傾きの平均と等しい傾きとなるように補正することを特徴とする請求項１０に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１４】
２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出する差画像検出部と、
検出した前記グレイレベル差を閾値と比較して、前記グレイレベル差が前記閾値より大きい場合に、欠陥であると判定する欠陥検出部と、
検出した前記グレイレベル差の分布に応じて、前記閾値を変更する検出閾値計算部と、を備える画像欠陥検査装置であって、
前記検出閾値計算部は、
前記２つの画像のグレイレベル差の累積頻度を算出する累積頻度算出部と、
前記グレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、前記累積頻度が前記グレイレベル差に対してリニアな関係になるように前記累積頻度を変換して変換累積頻度を算出する変換部と、
前記変換累積頻度を直線近似して各近似直線を算出する近似直線算出部と、
前記変換累積頻度と前記グレイレベル差との相関係数を算出する相関係数算出部と、
前記近似直線に基づいて、所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定する閾値決定部と、
算出した前記相関係数に応じて、決定した前記閾値を補正する閾値補正部と、を備え、
補正した前記閾値に従って比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項１５】
前記閾値補正部は、決定した前記閾値を、算出した前記相関係数の低下に応じて増大するように補正することを特徴とする請求項１４に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１６】
前記変換部は、所定量のノイズを有する２つの画像のグレイレベル差の分布に応じて仮定された前記所定の分布で、前記変換累積頻度を算出し、
前記閾値補正部は、決定した前記閾値を、算出した前記相関係数の増大に応じて増大するように補正することを特徴とする請求項１４に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１７】
２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出する差画像検出部と、
検出した前記グレイレベル差を閾値と比較して、前記グレイレベル差が前記閾値より大きい場合に、欠陥であると判定する欠陥検出部と、
検出した前記グレイレベル差の分布に応じて、前記閾値を変更する検出閾値計算部と、を備える画像欠陥検査装置であって、
前記検出閾値計算部は、
前記２つの画像のグレイレベル差の累積頻度を算出する累積頻度算出部と、
前記グレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、前記累積頻度が前記グレイレベル差に対してリニアな関係になるように前記累積頻度を変換して変換累積頻度を算出する変換部と、
前記グレイレベル差が正及び負である各領域において、前記変換累積頻度をそれぞれ直線近似して各近似直線を算出する近似直線算出部と、
該各近似直線同士の傾きの差に応じて、前記各近似直線の傾きの少なくとも一方を補正する近似直線補正部と、
前記近似直線に基づいて、所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定する閾値決定部と、を備え、
決定した前記閾値に従って比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項１８】
前記所定の分布は、正規分布、ポアソン分布、ｔ分布、指数分布、ワイプル分布又はχ二乗分布のいずれかである請求項１０〜１７のいずれか一項に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１９】
半導体ウエハ上に形成された半導体回路パターンの欠陥を検出する外観検査装置であって、
前記半導体ウエハ上の前記半導体回路パターンの画像を生成する撮像手段と、
請求項１０から１８のいずれか１項に記載の画像欠陥検査装置とを備え、
前記画像欠陥検査装置が、前記半導体回路パターンの欠陥を検出することを特徴とする外観検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対応する信号の差を検出し、検出した差を閾値と比較して、差が閾値より大きい場合に、欠陥であると判定する欠陥検査方法及び装置に関し、特に２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出し、検出したグレイレベル差を閾値と比較して、グレイレベル差が閾値より大きい場合に、欠陥であると判定する画像欠陥検査方法及び装置、及びそのような方法により半導体ウエハ上に形成された半導体回路パターンの欠陥を検出する外観検査装置に関し、更にいえば閾値を信号（画像）に応じて定める技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、同一であるべき２つの画像の対応する部分を比較して、差が大きな場合を欠陥と判定する画像処理方法及び装置を対象とする。ここでは半導体製造工程で半導体ウエハ上に形成した半導体回路パターンの欠陥を検出する外観検査装置（インスペクションマシン）を例として説明を行なうが、本発明はこれに限定されるものではない。一般の外観検査装置は、対象表面を垂直方向から照明してその反射光の像を捕らえる明視野検査装置であるが、照明光を直接捕らえない暗視野検査装置も使用されている。暗視野検査装置の場合、対象表面を斜め方向又は垂直方向から照明して正反射は検出しないようにセンサを配置し、照明光の照射位置を順次走査することにより対象表面の暗視野像を得る。従って、暗視野装置ではイメージセンサを使用しない場合もあるが、これも当然発明の対象である。このように、本発明は、同一であるべき２つの画像（信号）の対応する部分を比較して、差が大きな部分を欠陥と判定する画像処理方法及び装置であれば、どのような方法及び装置にも適用可能である。
【０００３】
半導体製造工程では、半導体ウエハ上に多数のチップ（ダイ）を形成する。各ダイには何層にも渡ってパターンが形成される。完成したダイは、プローバとテスタにより電気的な検査が行われ、不良ダイは組み立て工程から除かれる。半導体製造工程では、歩留まりが非常に重要であり、上記の電気的な検査の結果は製造工程にフィードバックされて各工程の管理に使用される。しかし、半導体製造工程は多数の工程で形成されており、製造を開始してから電気的な検査が行われるまで非常に長時間を要するため、電気的な検査により工程に不具合があることが判明した時には既に多数のウエハは処理の途中であり、検査の結果を歩留まりの向上に十分に生かすことができない。そこで、途中の工程で形成したパターンを検査して欠陥を検出するパターン欠陥検査が行われる。全工程のうちの複数の工程でパターン欠陥検査を行なえば、前の検査の後で発生した欠陥を検出することができ、検査結果を迅速に工程管理に反映することができる。
【０００４】
現在使用されている外観検査装置は、半導体ウエハを照明し、半導体回路パターンの画像を光学的に捕らえて画像電気信号を発生し、この画像電気信号を更に多値のデジタル信号（デジタルグレイレベル信号）に変換する。そして、基準となるパターンのグレイレベル信号との差信号（グレイレベル差信号）を生成し、その差が所定の閾値より大きい部分を欠陥と判定している。基準となるパターンは隣接するダイである場合、または隣接する同形状パターンである場合が一般的である。そして欠陥と判定された部分を更に詳細に調べて歩留まりに影響する真の欠陥であるか判定する欠陥分類処理を行なう。欠陥分類処理は欠陥の部分を詳細に調べる必要があり、長い処理時間を必要とする。そのため、欠陥を判定する場合には、真の欠陥は漏らさず、且つ真の欠陥以外はできるだけ欠陥と判定しないことが要求される。
【０００５】
そこで、閾値の設定が大きな問題になる。閾値を小さくすると欠陥と判定される画素（ピクセル）が増加し、真の欠陥でない部分まで欠陥と判定されることになり、欠陥分類処理に要する時間が長くなるという問題を生じる。逆に、閾値を大きくしすぎると真の欠陥まで欠陥でないと判定されることになり、検査が不充分であるという問題を生じる。
【０００６】
従来の閾値をサンプルによって自動的に決定する方法は、あらかじめ類似のサンプルのパターンのデジタルグレイレベル信号を生成し、更にグレイレベル差信号を生成し、差のヒストグラムを作成する。そして、差のヒストグラムの大きな部分から所定の比率で設定された変動基準差を求め、それに固定差を加算して検出の閾値としていた。これは、差の分布のばらつきが大きい場合が実際にも問題であると考え、そのような場合にも欠陥と判定される画素があまり増加しないようにするためである。この方法では、変動基準差はサンプルにより変化するが、加算される固定差は固定であり、サンプルにより変化しないので、ノイズレベルが変化する場合には適切な閾値を求めることができないという問題がある。
【０００７】
このような問題を解決するため、閾値を決定する各種の方法が提案されている。例えば、特開平４−１０７９４６号公報（下記特許文献１）は、パターンの複数の部分でグレイレベル差を算出し、その統計量に基づいて閾値を決定する方法を開示している。具体的には、グレイレベル差の部分ごとの最大値を求めて最大値ヒストグラムを作成する。そして、その平均値及び標準偏差から最適閾値の初期値を設定し、更に欠陥と検出される画素数から初期値を修正して最適閾値を決定する。しかし、この方法は、（１）あらかじめサンプルを測定する必要があり、（２）複数回検査を行なわなければならないという問題がある。更に、欠陥検出数が急変する閾値が最適とされているが、どのようにして急変する閾値を求めるか具体的な方法が記載されていない。
【０００８】
また、特許第２９９６２６３号（下記特許文献２）は、グレイレベル差と頻度の関係から近似曲線を求め、この近似曲線がゼロとなるグレイレベル差を最適閾値とする方法を開示している。しかし、グレイレベル差と頻度の関係が曲線となるが、曲線はかならずしもゼロにはならないため、近似曲線がゼロにならない場合が存在する。また、直線でも傾きによってはゼロにならない場合が存在する。従って、設定できない場合が起こり得る。更に、この曲線は容易に求めることができると記載されているが、この曲線は実際にはグレイレベル差の分布に依存するため簡単に求めることはできず、処理時間が長くなるという問題がある。
【０００９】
特開２００２−２２４２１号公報（下記特許文献３）は、標準偏差によるエラー確率変換を行なう方法を開示している。しかし、この方法は、（１）標準偏差をグレイレベル差から直接計算するため、多量の計算量を必要とし、処理時間が長くなるという問題があり、（２）欠陥の判定にグレイレベル差ではなく、エラー確率値を使用しているため、すべてのグレイレベル差に対してエラー確率値を求める計算が必要となり、処理時間が長くなるという問題がある。更に、標準偏差を使用するため、正規分布にのみ適用でき、他の分布には適用できないという問題もある。
【００１０】
半導体パターンの検査などにおいては、検査の自動化が求められており、閾値の設定も自動的に行なうことが求められている。そのためには、検出したグレイレベル差を即座に処理して最適閾値を設定し、それに基づいて欠陥判定を行なう必要があり、上記のような方法を自動的に行って閾値を自動設定することが考えられる。しかし、一方ではスループット向上のため、検査時間の短縮も求められており、上記の方法は、あらかじめサンプルを複数回測定する必要がある、処理時間が長いなどの問題があり、高スループットの検査装置の閾値設定を自動化するには適していないという問題がある。
特に、実際の半導体パターンの検査では、ダイ内の部分によりノイズレベルが異なり、ウエハ上のダイの位置に応じてもノイズレベルが異なり、さらには同じ半導体パターンを形成した場合でもウエハによりノイズレベルが異なる。そのため、検出したグレイレベル差を随時処理して最適閾値を設定する必要があるが、上記の従来の方法を使用したのではこのような要求を満たすことはできない。
【００１１】
上記の背景を鑑みて、本特許出願の出願人は特願２００３−１８８２０９において、２つの画像の対応する部分のグレイレベル差の分布（ヒストグラム）から（図１（Ａ）参照）、その累積頻度を算出し（図１（Ｂ）参照）、仮定した所定の分布で、累積頻度がグレイレベル差に対してリニアな関係になるように変換して変換累積頻度を算出して（図１（Ｃ）参照）、その近似直線を算出し、算出した近似直線に基づいて所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定する画像欠陥検査方法を提案した（下記特許文献４）。
例えば、図１（Ｃ）の例では、閾値ＴはＴ＝（Ｐ１−ｂ＋ＶＯＰ）／ａ＋ＨＯで算出される。ここにａは近似直線の傾き、ｂは縦軸に対する近似直線の切片であり、Ｐ１は所定の累積確率（ｐ）に対応する累積頻度であり、ＶＯＰ、ＨＯは所定の感度設定パラメータである。
この方法により算出される変換累積頻度はグレイレベル差に対してリニアな関係となるのでその後の閾値を決定する処理が容易になり、短い処理時間で自動的に閾値の設定を行なうことが可能となる。
【００１２】
【特許文献１】特開平４−１０７９４６号公報
【特許文献２】特許第２９９６２６３号公報
【特許文献３】特開２００２−２２４２１号公報
【特許文献４】特開２００４−１７７３９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかしながら、上記特許文献４に開示される検出されたグレイレベル差信号の分布に基づき検出閾値を決定する方法においては、実際の検査対象画像のグレイレベル差の分布が、上記の変換累積頻度を算出する際に仮定された所定の分布と異なる場合に、上記の変換累積頻度の近似直線が影響を受け、上記検出閾値が不適当に設定されるという問題があった。
【００１４】
例えば、検査対象の画像に巨大な欠陥（すなわち、検査対象画像の画素の母集団に対して無視することができない欠陥）が存在するために、図２（Ａ）に示すようにグレイレベル差の大きな部分に欠陥に対応する部分ｒが生じているとする。このヒストグラムから累積頻度を算出すると図２（Ｂ）のようになる。ここで破線Ａ及び一点鎖線Ｂは、それぞれ欠陥がない場合及びある場合の累積頻度である。そして、これら累積頻度をそれぞれの変換累積頻度に変換すると、図２（Ｃ）の破線Ｃ及び図２（Ｄ）の破線Ｅのようになる。
図示するように、巨大欠陥がない場合の破線Ｃでは良好に直線に近似されるが、巨大欠陥がある場合の破線Ｅでは、変換累積頻度はあるグレイレベル差までは直線に近似され、そのグレイレベル差から離れたより大きなグレイレベル差の部分では、直線部分がシフトする階段状のグラフとなる。
【００１５】
したがって、巨大欠陥がない場合の変換累積頻度の近似直線Ｄを求め、グレイレベル差が正の領域に巨大欠陥がある場合の、変換累積頻度のグレイレベル差が負及び正の領域におけるそれぞれの近似直線Ｆ及びＧを求めると、実線Ｇにみるように巨大欠陥のあるグレイレベル差が正の領域では、実線Ｄに比べて近似直線の傾きが小さくなり。このため閾値が大きく設定され検出感度が低下してしまう。
【００１６】
このような問題点を鑑みて、本発明の目的は、２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出し、検出されたグレイレベル差の分布に基づき閾値を自動設定し、この閾値と検出したグレイレベル差とを比較して、グレイレベル差が閾値より大きい場合に欠陥であると判定する画像欠陥検査方法及び装置において、被検査画像のグレイレベル差の分布が通常の分布と異なる場合に、上記自動設定した閾値を補正することにより、疑似欠陥の発生を抑えつつ高い検出感度で欠陥検査を可能とすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記目的を達成するために、本発明の第１の形態に係る画像欠陥検査方法及び画像欠陥検査装置では、２つの画像の対応する部分のグレイレベル差の累積頻度を算出し、仮定した所定の分布で、累積頻度がグレイレベル差に対してリニアな関係になるように変換して変換累積頻度を算出し、グレイレベル差が正及び負である各領域において近似直線を算出し、各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線をその傾きが増大するように補正し、この近似直線に基づいて所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定する。
【００１８】
前記各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きい場合に、その傾きの小さい方の近似直線をその傾きが増大するように補正するには、その傾きが所定量だけ増大するように補正することとしてよく、また他方の近似直線の傾きと等しい傾きとなるように補正することとしてもよく、さらに両前記近似直線の傾きの平均と等しい傾きとなるように補正することとしてもよい。
【００１９】
また、本発明の第２の形態に係る画像欠陥検査方法及び画像欠陥検査装置では、２つの画像のグレイレベル差の累積頻度を算出し、グレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、累積頻度がグレイレベル差に対してリニアな関係になるように変換して変換累積頻度を算出し、これを直線近似して各近似直線を算出し、変換累積頻度とグレイレベル差との相関係数を算出し、近似直線に基づいて所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定し、算出した相関係数に応じて決定した閾値を補正する。
【００２０】
このとき閾値の補正は、まず、上記所定の分布を正常に、分布するグレイレベル差の分布に応じて仮定して決定しておき、算出した相関係数の低下に対して上記決定した閾値を増大するように補正することとしてよく、又は上記所定の分布を、所定量のノイズを有する２画像のグレイレベル差の分布に応じて仮定して決定しておき、算出した相関係数の増大に対して上記決定した閾値を増大するように補正することとしてもよい。
【００２１】
さらに、本発明の第３の形態に係る画像欠陥検査方法及び画像欠陥検査装置では、２つの画像の対応する部分のグレイレベル差の累積頻度を算出し、仮定した所定の分布で、累積頻度がグレイレベル差に対してリニアな関係になるように変換して変換累積頻度を算出し、グレイレベル差が正及び負である各領域において近似直線を算出し、各近似直線同士の傾きの差に応じて前記各近似直線の傾きの少なくとも一方を補正し、この近似直線に基づいて所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定する。
【００２２】
使用する分布は、どのような分布でもよく、例えば、正規分布、ポアソン分布、ｔ分布、指数分布、ワイブル(Weibull)又はχ二乗分布のいずれかである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、検査対象のパターンに、巨大欠陥があっても、その影響を補正して検出閾値の自動設定を行なうことが可能であるため、検出閾値が不当に大きくなることを防止して高い検出感度で欠陥検出を行なうことが可能となる。
また、上記相関係数に応じて検出閾値の補正を行なうことにより、ノイズの少ない被検査画像については自動的に高い検出感度を使用し、ノイズの多い被検査画像については低い検出感度を使用することが可能となるため、疑似欠陥の発生を抑制しつつ高い感度での欠陥検出を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
以下、添付する図面を参照して本発明の実施例を説明する。図３は、本発明の第１実施例の半導体パターン用外観検査装置の概略構成を示すブロック図である。図示のように、２次元又は３次元方向に自在に移動可能なステージ１の上面に試料台（チャックステージ）２が設けられている。この試料台の上に、検査対象となる半導体ウエハ３を載置して固定する。ステージの上部には１次元又は２次元のＣＣＤカメラなどを用いて構成される撮像装置４が設けられており、撮像装置４は半導体ウエハ３上に形成されたパターンの画像信号を発生させる。
【００２５】
図４に示すように、半導体ウエハ３上には、複数のダイ３Ａが、Ｘ方向とＹ方向にそれぞれ繰返し、マトリクス状に配列されている。各ダイには同じパターンが形成されるので、隣接するダイの対応する部分の画像を比較するのが一般的である。両方のダイに欠陥がなければグレイレベル差は閾値より小さいが、一方に欠陥があればグレイレベル差は閾値より大きくなる（シングルディテクション）。これではどちらのダイに欠陥があるか分からないので、更に異なる側に隣接するダイとの比較を行い、同じ部分のグレイレベル差が閾値より大きくなればそのダイに欠陥があることが分かる（ダブルディテクション）。
【００２６】
撮像装置４は１次元のＣＣＤカメラを備え、カメラが半導体ウエハ３に対してＸ方向又はＹ方向に一定速度で相対的に移動（スキャン）するようにステージ１を移動する。画像信号は多値のデジタル信号（グレイレベル信号）に変換された後、差分検出部６に入力されると共に、信号記憶部５に記憶される。スキャンにより隣のダイのグレイレベル信号が生成されると、それに同期して信号記憶部５に記憶された前のダイのグレイレベル信号を読み出し、差分検出部６に入力する。実際には微小な位置合わせ処理などが行われるがここでは詳しい説明は省略する。
【００２７】
差分検出部６には隣接する２個のダイのグレイレベル信号が入力され、２つのグレイレベル信号の差（グレイレベル差）が演算されて検出閾値計算部７と検出部８に出力される。ここでは、差分検出部６は、グレイレベル差（正負の符号あり）を算出し、それをグレイレベル差として出力する。検出閾値計算部７は、グレイレベル差から検出閾値を決定し、検出部８に出力する。検出部８は、グレイレベル差を決定された閾値と比較し、欠陥かどうかを判定する。半導体パターンは、メモリセル部、論理回路部、配線部、アナログ回路部などのパターンの種類に応じてノイズレベルが異なるのが一般的である。半導体パターンの部分と種類の対応関係は設計データにより分かる。そこで、例えば、検出閾値計算部７は部分毎に閾値決定処理を行って閾値を決定し、検出部８は部分毎に決定された閾値で判定を行なう。
【００２８】
なお、本実施例では、半導体ウエハ上の隣接するダイの画像を比較するために信号記憶部５を設けているが、別に記憶した基準試料の画像信号やＣＡＤなどのデータから生成した画像信号を差分検出部６に入力してグレイレベル差を生成することも可能であり、その場合には信号記憶部５を除くことができる。
以上、第１実施例の外観検査装置の概略構成を説明したが、本発明の特徴は検出閾値計算部７にあり、その概略構成を図５のブロック図を参照して説明する。
【００２９】
図５は、検出閾値計算部７の検出閾値計算部の概略構成を示すブロック図である。
図示のように、検出閾値計算部７は、差分検出部６が出力する正負の符号付きグレイレベル差を入力して、その累積頻度を算出する累積頻度算出部１１と、この累積頻度を入力して、グレイレベル差に対してリニアな関係になるように累積頻度を変換し変換累積頻度を算出する変換部１２と、この変換累積頻度を、グレイレベル差が正及び負である各領域においてそれぞれ直線近似して各近似直線を算出する近似直線算出部１３と、この各近似直線同士の各傾きの差が所定値より大きいとき、傾きの小さい方の近似直線を補正する近似直線補正部１４と、この近似直線に基づいて、所定の累積頻度の値から所定の算出方法に従って閾値を決定する閾値決定部１５とを備える。
このように構成された検出閾値計算部７及び上記各構成要素の動作を、図１及び図６〜図１０を参照して説明する。
【００３０】
図６は、検出閾値計算部７の検出閾値計算処理を示すフローチャートである。また、このフローチャートに示される処理において生成されるグラフの例として、上記と同様に図１（Ａ）〜１（Ｃ）を参照する。
ステップＳ１０１では、差分検出部６で算出された各画素（ピクセル）のグレイレベル差が累積頻度算出部１１に入力される。ステップＳ１０２では、累積頻度算出部１１が図１（Ａ）のようなグレイレベル差のヒストグラムを作成する。なお、対象となる画素数が多い場合には、ヒストグラムはすべての画素のグレイレベル差を使用して作成する必要はなく、サンプリングした一部の画素のグレイレベル差を使用して作成してもよい。
【００３１】
ステップＳ１０３では、累積頻度算出部１１がヒストグラムからグレイレベル差に対する累積頻度を作成する。この時、後述するように、累積頻度でなく累積確率を作成してもよい。累積頻度算出部１１は、生成した累積頻度を変換部１２に出力する。
ステップＳ１０４で、変換部１２は、グレイレベル差が正規分布、ポアソン分布、又はχ二乗分布などのある分布に従うと仮定して、仮定した分布であった場合に累積頻度がグレイレベル差に対して直線関係となるように変換する。図７（Ａ）に示すように、グレイレベル差の頻度がある分布を有するとする。その累積頻度は、図７（Ｂ）のようにある単純増加曲線になる。この曲線は、総サンプル数で除して確率で表示すれば、分布の広がり具合を示す係数が同じであれば同じ曲線になる。次に、累積頻度がグレイレベル差に対して直線関係となるように変換する。具体的には、図７（Ｂ）のａ−ｉをＡ−Ｉに比例するように変換すると図７（Ｃ）に示すようになり、Ａ−Ｉが等間隔であるとすると、ａ−ｉも等間隔になる。このように変換した累積頻度を変換累積頻度と称することにする。この処理は、具体的にはグレイレベル差の確率をｆ（ｔ）とする場合、累積確率Ｆ（ｔ）（累積頻度／サンプル数）は次の数１の式で表される。
【００３２】
【数１】
2006195947.tif 000003
【００３３】
累積確率Ｆ（ｔ）の逆関数Ｆ-1（ｔ）により、累積確率を変換することにより行なう。このようにして求めた変換累積頻度は図７（Ｃ）のように、直線に近いグラフになる。なお、図では累積頻度として示してあるが、累積確率で表示しても同じである。このようにして変換された変換累積頻度は、後段の近似直線算出部１３に出力される。
【００３４】
累積確率の逆関数を求める計算は多量の計算量を必要とするため、あらかじめ分布に応じて変換表を求めておき、それを使用して変換を行なう。また、この変換は累積頻度全点に対して行なう必要はなく、後述する近似直線を求めるのに必要な点数だけ行なえばよい。仮定する分布は、リファレンスサンプル又はサンプルの一部分を用いてあらかじめ作成しておくことができる。リファレンスから仮定する分布を作成する方法は、検査で閾値を求める範囲よりも十分に大きな領域でグレイレベル差のヒストグラムを作成する。この時、色むらなどがないダイ又はそのような領域を選択するか、符号付きのグレイレベル差の平均値を求め平均値でグレイレベル差がゼロになるように補正するか、５０％の確率の時にグレイレベル差がゼロとなるように補正する。そして、等間隔のグレイレベル差に対して累積確率を求めて変換表を作成する。
【００３５】
ステップＳ１０５では近似直線算出部１３が、グレイレベル差と変換累積頻度の関係から近似直線（ｙ＝ａｘ＋ｂ）を算出する。このとき近似直線算出部１３は、グレイレベル差が正である領域と負である領域とで、それぞれの近似直線（ｙ＝ａ（＋）ｘ＋ｂ（＋）及びｙ＝ａ（−）ｘ＋ｂ（−））を算出する。
なお、近似直線は最小２乗法などを使用して求めることも可能であるが、簡易的には変換累積頻度のある１点と原点を直線で結んで近似直線を求めることも可能である。算出された各近似直線は、近似直線補正部１４及び閾値決定部１５に出力する。
【００３６】
ステップＳ１０６では近似直線補正部１４は、入力された２つの近似直線同士の傾き（すなわち、ａ（＋）及びａ（−））を比較する。そして、２つの近似直線同士の傾きの差が所定値より大きいとき、ステップＳ１０７において近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線を、その傾きが増大するように補正する。
【００３７】
ここで、撮像装置４が撮像したダイの画像に巨大な欠陥がある場合には、累積頻度算出部１１に入力される各画素のグレイレベル差は、例えば図８（Ａ）に示すように、欠陥に対応する部分ｒを有する分布（ヒストグラム）となる。図８（Ａ）の例では、グレイレベル差が正である領域に巨大欠陥に対応する部分ｒが生じている。
このように処理対象のグレイレベル差に欠陥に相当するグレイレベル差が含まれると、変換累積頻度は、図８（Ｂ）の一点鎖線Ｈに示すように、あるグレイレベル差までは直線に近似され、そのグレイレベル差から離れたより大きなグレイレベル差の部分に直線がシフトする階段状のグラフになる。
【００３８】
したがって、このような変換累積頻度の近似直線を、グレイレベル差が正及び負である各領域毎にそれぞれ算出すると、正側の領域における近似直線（ｙ＝ａ（＋）ｘ＋ｂ（＋））は、負側の領域における近似直線（ｙ＝ａ（−）ｘ＋ｂ（−）））に比較して、傾きが小さくなる。そこで近似直線補正部１４は、２つの近似直線同士の傾きの差が所定値より大きいとき、近似直線のうち傾きの小さい方の近似直線（この例では正側の領域における近似直線ｙ＝ａ（＋）ｘ＋ｂ（＋））を、その傾きが増大するように補正された近似直線を求める。
【００３９】
近似直線補正部１４は、例えば、小さい方の近似直線の傾きに所定の増分を加えることにより、その傾きを増大することとしてよく、また、小さい方の近似直線の傾きが他方の近似直線の傾きと等しい傾きとなるように補正してもよい。さらに、両方の近似直線の傾きの平均と等しい傾きとなるように補正することとしてもよい。
また、近似直線補正部１４は、小さい方の近似直線の傾き（ａ（＋））を補正するのと同時に、そのＹ軸（変換累積頻度軸）に対する切片（ｂ（＋））について、例えば、元の近似直線の傾きから所定値を増減する、他方の近似直線の切片（ｂ（−））に等しくする、などの補正を行なって補正された切片を求めてもよい。
【００４０】
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０６において２つの近似直線同士の傾きの差が所定値より大きいと判定された場合には、ステップＳ１０７において補正された近似直線のパラメータ（ａ（＋）及びｂ（＋）、又はａ（−）及びｂ（−））を用いて、反対に、２つの近似直線同士の傾きの差が所定値以下であると判定された場合には、ステップＳ１０５において算出された近似直線のパラメータを用いて、閾値を決定する。
【００４１】
図９は、閾値の決定方法の例を説明する図である。画像欠陥検査に正負の符号付きグレイレベル差を用いる場合には、正側の閾値Ｔ（＋）及び負側の閾値Ｔ（−）の両方を決定する。
まず、グレイレベル差が正となる領域に対して固定の感度設定パラメータとして、ＶＯＰ（＋）とＨＯ（＋）を設定しておき、累積確率（ｐ）に相当する累積頻度Ｐ１（＋）（ｐにサンプル数を乗じて求める。）になる直線上の点を求め、その点から縦軸方向にＶＯＰ（＋）、横軸方向にＨＯ（＋）移動したグレイレベル差を閾値とする。従って、閾値Ｔ（＋）はＴ（＋）＝（Ｐ１（＋）−ｂ（＋）＋ＶＯＰ（＋））／ａ（＋）＋ＨＯ（＋）で表されることになる。
【００４２】
また、グレイレベル差が負となる領域についても同様に、固定の感度設定パラメータとして、ＶＯＰ（−）とＨＯ（−）を設定しておき、累積確率（ｐ）に相当する累積頻度Ｐ１（−）（ｐにサンプル数を乗じて求める。）になる直線上の点を求め、その点から縦軸方向にＶＯＰ（−）、横軸方向にＨＯ（−）移動したグレイレベル差を閾値とする。従って、閾値Ｔ（−）はＴ＝（−）（Ｐ１（−）−ｂ（−）＋ＶＯＰ（−））／ａ（−）＋ＨＯ（−）で表されることになる。
【００４３】
図９に示す閾値の決定方法では、上記閾値の算出式から理解されるように、近似直線の傾きが大きいほど、閾値Ｔ（＋）は小さく設定され（閾値Ｔ（−）は大きく設定される）、傾きａが小さいほど、閾値Ｔ（＋）は大きく設定される（閾値Ｔ（−）は小さく設定される）。
したがって、巨大欠陥の影響により傾きａが小さく算出された場合には、ステップＳ１０６及びＳ１０７において傾きａを増大する補正を行ない、この補正された傾きａを用いて閾値を求めることにより、正負側閾値間の範囲が不適当に広い幅に設定されることを防止することが可能となる。
【００４４】
図１０に示すように、Ｐ１（＋）＋ＶＯＰ（＋）をＶＯＱ（＋）と、またＰ１（−）＋ＶＯＰ（−）をＶＯＱ（−）として設定しておいて、Ｔ（＋）＝（ＶＯＱ（＋）−ｂ（＋））／ａ（＋）＋ＨＯ（＋）、及びＴ（−）＝（ＶＯＱ（−）−ｂ（−））／ａ（−）＋ＨＯ（−）と算出しても同じことである。
【００４５】
上記正側閾値Ｔ（＋）及び負側閾値Ｔ（−）を決定した後、検出部８は各画素におけるグレイレベル差ΔＧＬが、決定した閾値Ｔ（−）〜Ｔ（＋）内にあるか否かを判定して、撮像したダイの画像パターンの欠陥を判定する。
【００４６】
上記のように本発明の第１実施例に係る画像欠陥検査方法及び装置では、グレイレベル差の分布が仮定された通常の分布と異なる場合には、変換累積頻度の近似直線が変化することを利用して検出閾値を補正することとしたが、かかる場合には、変換累積頻度とグレイレベル差との間の相関係数が減少するため、これを利用して検出閾値を補正することとしてもよい。このような画像欠陥検査方法及び装置を図１１〜図１４を参照して説明する。
【００４７】
図１１は、本発明の第２実施例の半導体パターン用外観検査装置に使用される検出閾値計算部７の検出閾値計算部の概略構成を示すブロック図である。外観検査装置自体の構成は、図３に示す上記第１実施例と同じ構成であるため、検出閾値計算部７以外の他の要素についての説明を省略する。
【００４８】
図示のように、検出閾値計算部７は、上記第１実施例と同様に累積頻度算出部１１と、変換部１２と、近似直線算出部１３と、閾値決定部１５とを備えるほか、変換部１２により算出された変換累積頻度とグレイレベル差との相関係数を算出する相関係数算出部１６と、相関係数算出部１６が算出した相関係数に応じて、閾値決定部１５が決定した閾値を補正し検出部８へ出力する閾値補正部１７と、を備える。
このように構成された検出閾値計算部７及び上記各構成要素の動作を、図１２〜図１４を参照して説明する。
【００４９】
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０５において、上記第１実施例に係る検出閾値計算部７と同様に、入力されるグレイレベル差データから、その変換累積頻度の近似直線を算出する。
ステップＳ１１１において、相関係数算出部１６は、ステップＳ１０５において最小二乗法などで近似直線を算出する際に使用した、変換累積頻度の各サンプル値について、その変換累積頻度値とこれに対応するグレイレベル差との間の相関係数ｒを算出する。
相関係数ｒは、例えば次式により求めることが可能である。
【００５０】
【数２】
2006195947.tif 000004
【００５１】
ここに、ｘｉ（ｉは１〜ｎの自然数）は各サンプルのグレイレベル差、ｙｉは各サンプルの変換累積頻度、ｎはサンプル数を示す。
被検査画像のグレイレベル差の分布が通常の分布を有し、ステップＳ１０４で仮定した分布に近い場合には、変換累積頻度の各サンプル値は、図１３（Ａ）に示すようには良好にリニアになるように変換される。したがってその相関係数ｒは大きくなる（１に近くなる）。
【００５２】
一方で、被検査画像が、例えば多量のノイズを含むなどの理由により、そのグレイレベル差の分布が、ステップＳ１０４で仮定した分布と大きく相違する場合には、各サンプル値は図１３（Ｂ）に示すようにリニアに変換されず、したがってその相関係数は小さくなる。
【００５３】
従って、ステップＳ１０８において閾値決定部１５が閾値を決定した後、ステップＳ１１２において、閾値補正部１７は、決定された閾値をステップＳ１１１で算出した相関係数に応じて補正する。
例えば、ステップＳ１０４において仮定する分布を、被検査画像のグレイレベル差が正常に分布するとの仮定の下で決定しておく。すなわち、変換部１２は、理論的に又は良好なリファレンスサンプルから求められたグレイレベル差の分布の累積確率Ｆ（ｔ）の逆関数Ｆ-1（ｔ）を定め、またはこのような分布に基づいて上記変換表を用意しておき、これらを用いて累積頻度を変換し変換累積頻度を求める。
【００５４】
そして、閾値補正部１７は、相関係数算出部１６が算出した相関係数ｒが低下するとき、閾値決定部１５が決定した閾値が増大するように、すなわち閾値が相関係数ｒの減少関数となるように補正する。
このように閾値を補正することにより、相関係数ｒが大きい被検査画像（すなわち正常に分布する良好な被検査画像）に対しては、閾値を小さく保って検出感度を高感度に維持する一方で、相関係数ｒが小さい被検査画像（すなわちノイズの多い被検査画像）に対しては、閾値を増大させ検出感度を下げて疑似欠陥を防止する。
【００５５】
反対に、ステップＳ１０４において使用する所定の仮定する分布を、ノイズが多い（欠陥の多い）被検査画像のグレイレベル差の分布に基づいて決定してもよい。このような仮定の分布は、例えば図１４（Ｂ）に示すように与えることとしてよい。ここで図１４（Ｂ）に示す分布は、被検査画像に存在する所定量のノイズによって、図１４（Ａ）の通常の分布に比べて、やや広い（緩慢な）分布を有するように決定されている。
【００５６】
そして閾値補正部１７は、上記の通常分布の場合とは反対に、相関係数算出部１６が算出した相関係数ｒが増大するとき、閾値決定部１５が決定した閾値が増大するように、すなわち閾値が相関係数ｒの増加関数となるように補正する。
このように、閾値を補正することによっても、相関係数ｒが高い被検査画像（すなわちノイズの多い被検査画像）に対しては、閾値を増大させて検出感度を下げたまま維持して疑似欠陥を防止する一方で、相関係数ｒが高い被検査画像（ノイズの少ない良好な被検査画像）に対しては、閾値を小さくして検出感度を高めることが可能となる。
【００５７】
上述の閾値補正部１７の補正方法から明らかなように、閾値補正部１７に入力されるグレイレベル差は、正負の符号付きデータでもよく絶対値データでもよい。
グレイレベル差として絶対値データが使用される場合には、差分検出部６は隣接する２個のダイのグレイレベル信号の絶対値データを出力し、検出部８は、検出閾値計算部７が決定する単一の閾値と絶対値データとの比較を行なう。このとき、差分検出部６は、正負の符号付きのグレイレベル差データの平均値など個々のデータから差し引いて、符号付きデータを補正してから絶対値データを求めることとしてよい。
【００５８】
図１５は、本発明の第３実施例の半導体パターン用外観検査装置に使用される検出閾値計算部７の検出閾値計算部の概略構成を示すブロック図である。外観検査装置自体の構成は、図３に示す上記第１実施例と同じ構成であるため、検出閾値計算部７以外の他の要素についての説明を省略する。
【００５９】
図示のように、検出閾値計算部７は、上記第１実施例と同様に累積頻度算出部１１と、変換部１２と、近似直線算出部１３と、近似直線補正部１４と、閾値決定部１５とを備える。ここに本実施例では、近似直線補正部１４は、近似直線算出部１３により算出された各近似直線の傾きを、各近似直線同士の傾きの差に応じて補正する。そのため、検出閾値計算部７は、各近似直線の傾きの補正量を算出するための補正量算出部１８をさらに備える。
このように構成された検出閾値計算部７及び上記各構成要素の動作を、図１６及び図１７を参照して説明する。
【００６０】
図１６は、本実施例における検出閾値を決定するフローチャートであり、図１７は、本実施例における変換累積頻度の近似直線を補正する処理の説明図である。
ステップＳ１０１〜ステップＳ１０５において、上記第１実施例に係る検出閾値計算部７と同様に、入力されるグレイレベル差データから、その変換累積頻度の近似直線を算出する。図１７（Ａ）に、グレイレベル差の正領域及び負領域にて算出されたそれぞれの近似直線ｙ＝ａ（＋）ｘ＋ｂ（＋）及びｙ＝ａ（−）ｘ＋ｂ（−）を示す。
【００６１】
ステップＳ１２１において、近似直線補正部１４は、各近似直線ｙ＝ａ（＋）ｘ＋ｂ（＋）及びｙ＝ａ（−）ｘ＋ｂ（−）同士の傾きの差｜ａ（＋）−ａ（−）｜を算出する。そして補正量算出部１８は、近似直線補正部１４が算出した傾きの差｜ａ（＋）−ａ（−）｜に応じて各近似直線（ｙ＝ａ（＋）ｘ＋ｂ（＋）、ｙ＝ａ（−）ｘ＋ｂ（−））の傾きの補正量を算出する。
例えば、補正量算出部１８は、傾きの差と、これに対応する傾き補正量との間の関係を示す図１７の（Ｂ）に示すグラフに基づいて、近似直線補正部１４が算出した傾きの差が増大するのに応じて、補正量が大きくなり補正された近似直線の傾きが大きくなるように補正量を算出することとしてよい。
このため、補正量算出部１８は、傾きの差と、これに対応する傾き補正量との間の関係を示すために予め定めた関数計算手段や、傾きの差に応じた補正量を検索するために予め記憶されたルックアップテーブルなどを備えることとしてよい。
【００６２】
ステップＳ１０７では、近似直線補正部１４は、算出された補正量だけ近似直線の傾きを補正する。このとき近似直線補正部１４は、正領域及び負領域にて算出されたそれぞれの近似直線ｙ＝ａ（＋）ｘ＋ｂ（＋）及びｙ＝ａ（−）ｘ＋ｂ（−）の傾きの大小関係を判定し、傾きが小さい方の近似直線の傾きだけを（増大するように）補正してもよく、傾きが小さい近似直線及び大きい近似直線の両方とも傾きを補正してもよい。
【００６３】
近似直線補正部１４が、傾きが小さい近似直線及び大きい近似直線の両方とも補正する場合、それぞれの傾きに施す補正量を変えてもよい。例えば近似直線補正部１４は、傾きが小さい近似直線を補正量算出部１８が算出した補正量で傾きを補正し、傾きが大きい近似直線を補正量算出部１８が算出した量の所定割合の補正量で傾きを補正してもよい。また、補正量算出部１８が、傾きの小さい近似直線用及び傾きの小さい近似直線用の補正量をそれぞれ個別に算出して、近似直線補正部１４がこれを使用して両方の近似直線の傾きを補正することとしてよい。
【００６４】
そしてステップＳ１０８において、閾値決定部１５は、傾きが補正された近似直線のパラメータ（ａ（＋）及びｂ（＋）、又はａ（−）及びｂ（−））を用いて閾値を決定する。
【産業上の利用可能性】
【００６５】
本発明は、検査対象の対応する２つの画像を比較して、その差が大きい場合にその一方を欠陥であると判定する画像欠陥検査方法及び装置に利用可能であり、特に、半導体ウエハ上に形成された半導体回路パターン等の回路の欠陥を検出するための外観検査装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】従来の画像欠陥検査方法を説明する図である。
【図２】グレイレベル差の分布の変動により検出閾値に与える影響を説明する図である。
【図３】本発明の第１実施例に係る外観検査装置の概略構成を示すブロック図である。
【図４】半導体ウエハ上のダイの配列を示す図である。
【図５】図３に示す外観検査装置の検出閾値計算部の概略構成を示すブロック図である。
【図６】第１実施例における検出閾値を決定するフローチャートである。
【図７】変換累積頻度を算出する処理を説明する図である。
【図８】変換累積頻度の近似直線を補正する処理を説明する図である。
【図９】グレイレベル差と変換累積頻度とのグラフを用いて閾値を決定する処理（その１）を説明する図である。
【図１０】グレイレベル差と変換累積頻度とのグラフを用いて閾値を決定する処理（その２）を説明する図である。
【図１１】本発明の第２実施例に係る外観検査装置の検出閾値計算部の概略構成を示すブロック図である。
【図１２】第２実施例における検出閾値を決定するフローチャートである。
【図１３】変換累積頻度とグレイレベル差の間の相関係数を説明する図である。
【図１４】変換部において仮定される所定の分布を示す図である。
【図１５】本発明の第３実施例に係る外観検査装置の検出閾値計算部の概略構成を示すブロック図である。
【図１６】第３実施例における検出閾値を決定するフローチャートである。
【図１７】第３実施例における変換累積頻度の近似直線を補正する処理を説明する図である。
【符号の説明】
【００６７】
１    ステージ
２    試料台
３    半導体ウエハ
４    撮像装置
５    信号記憶部
６    差分検出部
７    検出閾値計算部
８    検出部
【図１】
2006195947.tif 000005
【図２】
2006195947.tif 000006
【図３】
2006195947.tif 000007
【図４】
2006195947.tif 000008
【図５】
2006195947.tif 000009
【図６】
2006195947.tif 000010
【図７】
2006195947.tif 000011
【図８】
2006195947.tif 000012
【図９】
2006195947.tif 000013
【図１０】
2006195947.tif 000014
【図１１】
2006195947.tif 000015
【図１２】
2006195947.tif 000016
【図１３】
2006195947.tif 000017
【図１４】
2006195947.tif 000018
【図１５】
2006195947.tif 000019
【図１６】
2006195947.tif 000020
【図１７】
2006195947.tif 000021