(57)【要約】【課題】  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、比較する２画像に明度差がある場合の疑似欠陥の発生を低減する。【解決手段】  ２つの画像同士の明度差を算出し（S106）、算出した明度差に応じて増加するように閾値を決定する(S107)。【選択図】      図５
2006138708.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の分布に応じて閾値を変更し、検出した前記グレイレベル差を決定した前記閾値と比較して、前記グレイレベル差が前記閾値を超える場合に、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つの画像同士の明度差を算出し、
算出した前記明度差に応じて増加するように前記閾値を決定することを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項２】
前記２つの画像の対応する部分の、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
検出した前記符号付きグレイレベル差の累積頻度を算出し、
算出した前記符号付きグレイレベル差の累積頻度において所定頻度を有する符号付きグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出する、
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２つの画像の対応する部分の、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
検出した前記符号付きグレイレベル差の累積頻度を算出し、
前記符号付き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符号付き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近似直線を算出し、
前記近似直線において所定の頻度を有するグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出する、
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２つの画像の対応する部分の、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
検出した前記符号付きグレイレベル差の分布がピークとなるグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出する、
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】
前記２つの画像の対応する部分の、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
前記符号付きグレイレベル差から符号なし絶対値グレイレベル差を算出し、
前記絶対値グレイレベル差の累積頻度を算出し、
前記絶対値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絶対値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近似直線を算出し、
所定の算出方法に、前記近似直線、所定の累積頻度の値、及び前記明度差を適用して絶対値閾値を決定し、
前記絶対値グレイレベル差と前記絶対値閾値とに基づいて前記比較を行なうことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項６】
検出した前記符号付きグレイレベル差の平均値を算出し、
前記符号付きグレイレベル差を前記平均値で補正して正負の符号付き補正グレイレベル差を算出し、
前記符号付き補正グレイレベル差から符号なし絶対値補正グレイレベル差を算出し、
前記絶対値補正グレイレベル差に基づき絶対値補正閾値を決定し、
前記絶対値補正グレイレベル差と、前記絶対値補正閾値と、に基づき前記比較を行なう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】
正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
前記符号付きグレイレベル差の累積頻度を算出し、
前記符号付き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符号付き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近似直線を算出し、
所定の算出方法に、前記近似直線、所定の累積頻度の値、及び前記明度差を適用して正側及び負側の２つの閾値を決定する、
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８】
算出した前記符号付きグレイレベル差の累積頻度において所定の頻度を有する前記符号付きグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項９】
前記近似直線において所定の頻度を有する前記符号付きグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項１０】
検出した前記符号付きグレイレベル差の分布がピークとなるグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出することを特徴とする請求項７に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項１１】
前記の正側及び負側の２つの閾値を算出した後、これらの差の１／２を補正閾値として決定し、
前記符号付きグレイレベル差を前記正側及び負側の２つの閾値の平均で補正して絶対値補正グレイレベル差を算出し、
前記補正閾値と前記絶対値補正グレイレベル差とに基づき前記比較を行なう請求項７〜１０のいずれか一項に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項１２】
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を超える場合に、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、
さらに、前記２つの画像同士の明度差を算出する明度差算出部を備え、
前記検出閾値計算部は、算出された前記明度差に応じて増加するように前記閾値を決定することを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項１３】
前記差画像検出部は、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
前記明度差算出部は、
検出された前記符号付きグレイレベル差の累積頻度を算出する累積頻度算出部を備え、
算出された前記符号付きグレイレベル差の累積頻度において所定頻度を有する符号付きグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出する、
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１４】
前記差画像検出部は、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
前記明度差算出部は、
検出された前記符号付き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、
前記符号付き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符号付き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近似直線を算出する近似直線算出部と、
を備え、
前記近似直線において所定の頻度を有するグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出する、
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１５】
前記差画像検出部は、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
前記明度差算出部は、検出された前記符号付きグレイレベル差の分布がピークとなるグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出する、
ことを特徴とする請求項１２に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１６】
前記差画像検出部は、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
前記画像欠陥検査装置は、前記符号付きグレイレベル差から符号なし絶対値グレイレベル差を算出する絶対値変換部を、更に備え、
前記検出閾値計算部は、
前記絶対値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、
前記絶対値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絶対値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近似直線を算出する近似直線算出部と、
所定の算出方法に、前記近似直線、所定の累積頻度の値、及び前記明度差を適用して絶対値閾値を決定する閾値決定部と、を備え、
前記欠陥検出部は、前記絶対値変換部が出力する前記絶対値グレイレベル差と、前記閾値決定部が決定する前記絶対値閾値と、に基づいて前記比較を行なうことを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか一項に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１７】
前記差画像検出部により検出された前記符号付きグレイレベル差の平均値を算出する平均算出部と、前記符号付きグレイレベル差を前記平均値で補正して正負の符号付き補正グレイレベル差を算出する補正部を、さらに備え、
前記絶対値変換部は、前記符号付き補正グレイレベル差から符号なし絶対値補正グレイレベル差を算出し、
前記検出閾値計算部は、前記絶対値変換部が出力する前記絶対値補正グレイレベル差に基づき絶対値補正閾値を決定し、
前記欠陥検出部は、前記絶対値変換部が出力する前記絶対値補正グレイレベル差と、前記絶対値補正閾値と、に基づき前記比較を行なうことを特徴とする請求項１６に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１８】
前記差画像検出部は、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、
前記検出閾値計算部は、
前記符号付き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、
前記符号付き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符号付き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近似直線を算出する近似直線算出部と、
所定の算出方法に、前記近似直線、所定の累積頻度の値、及び前記明度差を適用して正側及び負側の２つの閾値を決定する閾値決定部と、
を備えることを特徴とする請求項１２に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１９】
前記明度差算出部は、算出された前記符号付きグレイレベル差の累積頻度において所定の頻度を有する前記符号付きグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出することを特徴とする請求項１８に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項２０】
前記明度差算出部は、前記近似直線において所定の頻度を有する前記符号付きグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出することを特徴とする請求項１８に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項２１】
前記明度差算出部は、検出された前記符号付きグレイレベル差の分布がピークとなるグレイレベル差に対応して、前記明度差を算出することを特徴とする請求項１８に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項２２】
前記閾値決定部は、前記の正側及び負側の２つの閾値を算出した後、これらの差の１／２を補正閾値として決定し、
当該画像欠陥検査装置は、前記符号付きグレイレベル差を前記正側及び負側の２つの閾値の平均で補正して絶対値補正グレイレベル差を算出する補正部を更に備え、
前記欠陥検出部は、前記補正閾値と前記絶対値補正グレイレベル差とに基づき前記比較を行なう請求項１８〜２１のいずれか一項に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項２３】
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１２から２２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、差が大きな部分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も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、ヒストグラムの差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】
上記図１（Ａ）〜（Ｃ）に示す例では、比較する２つの画像のグレイレベルが同じ値を中心に分布している、すなわちグレイレベル差がゼロの画素が最も多いと仮定して、変換累積頻度を算出している。
しかし、実際にはこのようなことは保証されず、ウエハ上の各所の各ダイ間の撮像画像の明度の差（いわゆる「色ムラ」）によって、グレイレベル差の分布の中心がゼロからずれる事象が生じる。
【００１４】
色ムラの大きい２画像を用いて欠陥検査を行なうと、色ムラの少ない画像を使用した場合と比べて、平均してグレイレベル差が高めに出るので疑似欠陥を生じやすい。このため上記特許文献４では、２画像のグレイレベル差の平均や、グレイレベル差の累積頻度が５０％となるグレイレベル差を用いて、又は正負の２つの閾値を別個に算出し、その平均を補正値として求め、２画像のグレイレベル差を、ゼロの画素が最も多くなるように補正している。
【００１５】
しかしながら、このように２画像のグレイレベル信号に色ムラが生じている場合には、色ムラがない場合に比べて、グレイレベル差の分布の広がりがやや広くなってしまうので、上記のように２画像のグレイレベル差信号を補正しても、グレイレベル差信号は平均してやや高めに検出されてしまい、依然として疑似欠陥を発生しうるという問題がある。
【００１６】
上記問題点を鑑み、本発明は、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、比較する２画像に明度差がある場合の疑似欠陥の発生を低減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、本発明に係る画像欠陥検査方法及び画像欠陥検査装置では、対比を行なう２つの画像同士の明度差を算出し、この明度差に応じて増加するように閾値を決定する。
【００１８】
明度差の算出は、まず、２つの画像の対応する部分の正負の符号付きグレイレベル差を検出して、この符号付きグレイレベル差の累積頻度を算出しておき、符号付きグレイレベル差の累積頻度において所定頻度を有する符号付きグレイレベル差に対応して、算出する。
【００１９】
または、このように求めた符号付きグレイレベル差の累積頻度について、符号付きグレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、累積頻度が符号付き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て変換累積頻度を算出して、この変換累積頻度を直線近似して近似直線を算出した後、この近似直線において所定の頻度を有するグレイレベル差に対応して、明度差を算出することとしてもよい。
【００２０】
前記所定の分布として使用する分布は、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。
【００２１】
あるいは、検出した符号付きグレイレベル差の分布がピークとなるグレイレベル差を直接求め。これに対応して明度差を算出することとしてもよい。
【００２２】
上記閾値は、符号のない絶対値グレイレベル差信号と対比するための絶対値閾値として決定しても、符号付きグレイレベル差信号と対比するための正側、負側の２つの閾値として決定してもよい。
絶対値閾値を決定する場合には、２つの画像の対応する部分の、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、符号付きグレイレベル差から符号なし絶対値グレイレベル差を算出し、絶対値グレイレベル差の累積頻度を算出し、絶対値グレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、累積頻度が絶対値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て変換累積頻度を算出し、変換累積頻度を直線近似して近似直線を算出し、所定の算出方法に、この近似直線、所定の累積頻度の値、及び上記明度差を適用して絶対値閾値を決定する。
そして、このように求めた絶対値閾値と絶対値グレイレベル差とを比較して欠陥検査を行なう。
【００２３】
このとき、欠陥検査に使用する符号付きグレイレベル差の分布が、グレイレベル差ゼロを中心として分布するように、符号付きグレイレベル差の平均値を算出し、符号付きグレイレベル差を平均値で補正して正負の符号付き補正グレイレベル差を算出し、符号付き補正グレイレベル差から符号なし絶対値補正グレイレベル差を算出し、絶対値補正グレイレベル差に基づき絶対値補正閾値を決定し、絶対値補正グレイレベル差と絶対値補正閾値とを比較して欠陥検査を行なうこととしてもよい。
【００２４】
上記の正側、負側の２つの閾値として決定する場合には、まず、正負の符号付きグレイレベル差を検出し、符号付きグレイレベル差の累積頻度を算出し、符号付きグレイレベル差が分布すると仮定した所定の分布で、累積頻度が前記符号付き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て変換累積頻度を算出し、変換累積頻度を直線近似して近似直線を算出し、所定の算出方法に、近似直線、所定の累積頻度の値、及び明度差を適用することにより、正側及び負側の２つの閾値を決定することとしてよい。
【００２５】
また、正側、負側の２つの閾値として決定する場合には、前記閾値を決定する際に算出される符号付きグレイレベル差の分布、累積頻度又は近似直線を使用して、上記の明度差を算出することとしてよい。
【００２６】
さらに、このように正側、負側の２つの閾値を算出した後、これらの差の１／２を補正閾値として決定し、符号付きグレイレベル差を正側及び負側の２つの閾値の平均で補正して絶対値補正グレイレベル差を算出し、補正閾値と絶対値補正グレイレベル差とを比較して欠陥検査を行なうこととしてよい。
【００２７】
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、上記のような画像欠陥検査方法又は装置を用いれば、パターンのノイズレベルに応じて閾値が自動的に設定される高スループットの半導体パターン用外観検査装置が実現できる。
【発明の効果】
【００２８】
本発明によれば、比較する２画像に明度差（色ムラ）がある場合には、この明度差に応じて検出閾値が自動的に大きく設定されるので、色ムラに起因してグレイレベル差の分布に広がりが生じても、疑似欠陥の発生を低減することが可能となる。また本発明によれば、かかる明度差を検出するために必要な処理の多くを、検出閾値の設定処理の一部として実行することができるため、明度差に応じた閾値設定を非常に短時間に行なうことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２９】
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２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。
【００３０】
図３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）。
【００３１】
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。
【００３２】
差分検出部６には隣接する２個のダイ画像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と明度差算出部９とに出力される。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。
明度差算出部９は、グレイレベル差から２個のダイ画像の明度差（色ムラ）を算出する。検出閾値計算部７は、グレイレベル差と算出された色ムラと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。
【００３３】
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及び明度差算出部９にあり、その概略構成を図４のブロック図を参照して説明する。
【００３４】
図４は、検出閾値計算部７及び明度差算出部９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２１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２２と、この変換累積頻度を直線近似して近似直線を算出する近似直線算出部２３と、所定の算出方法に、この近似直線と、明度差算出部９が算出する明度差と、所定の累積頻度の値を適用して検出閾値を決定する閾値決定部２４とを備える。
【００３５】
明度差算出部９は、差分検出部６から入力するグレイレベル差、累積頻度算出部２１が出力するグレイレベル差の累積頻度、又は近似直線算出部２３が出力する近似直線に基づいて、対比される２画像間の明度差を算出して、上記閾値決定部２４に出力する。
このように構成された検出閾値計算部７及び明度差算出部９の動作を、図１及び図５〜図９を参照して説明する。
【００３６】
図５は、本発明に係る検出閾値計算処理の基本動作を示すフローチャートである。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）の符号付きグレイレベル差が累積頻度算出部２１に入力される。ステップＳ１０２では、累積頻度算出部２１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。
【００３７】
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２１は、生成した累積頻度を変換部２２に出力する。
ステップＳ１０４で、変換部２２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。
【００３８】
図６（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６（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６（Ｂ）のａ−ｉをＡ−Ｉに比例するように変換すると図６（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。
【００３９】
【数１】
2006138708.tif 000003
【００４０】
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６（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２３に出力される。
【００４１】
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、後述するように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。
【００４２】
ステップＳ１０５では近似直線算出部２３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２３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（−））を算出してもよい。
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、閾値決定部２４に出力する。
【００４３】
ステップＳ１０６では明度差算出部９は、差分検出部６から入力される符号付きグレイレベル差信号、累積頻度算出部２１が出力するグレイレベル差の累積頻度、又は近似直線算出部２３が出力する上記近似直線とに基づいて、対比する２画像の明度差を算出する。
具体的な例として、累積頻度算出部２１は、図７（Ａ）に示すように差分検出部６から入力される符号付きグレイレベル差信号の分布（ヒストグラム）を算出し、この分布がピークとなるグレイレベル差に対応する値ΔＢを明度差として算出する。
【００４４】
または図７（Ｂ）に示すように、累積頻度算出部２１は、累積頻度算出部２１が出力するグレイレベル差の累積頻度において所定の頻度（例えば５０％）を有するグレイレベル差に対応する値ΔＢを明度差として算出する。
あるいは図７（Ｃ）に示すように、累積頻度算出部２１は、近似直線算出部２３が出力する近似直線において所定の頻度（例えば５０％）を有するグレイレベル差に対応する値ΔＢを明度差として算出する。この方法は近似直線を使用するために明度差の計算が容易となる。
【００４５】
ステップＳ１０７では、閾値決定部２４は、近似直線のパラメータである傾き（ａ）及び切片（ｂ）と、明度差算出部９が算出した明度差（ΔＢ）と、所定の累積頻度Ｐ１（＋）、Ｐ１（−）を、次の所定の算出式に適用して検出閾値Ｔ（＋）及びＴ（−）を決定する（図９参照）。
【００４６】
Ｔ（＋）＝ａ（Ｐ１（＋）＋ＶＯ（＋）＋ｆ（ΔＢ））＋ｂ＋ＨＯ（＋）
Ｔ（−）＝ａ（Ｐ１（−）＋ＶＯ（−）−ｆ（ΔＢ））＋ｂ−ＨＯ（−）
ここに、Ｐ１（＋）及びＰ１（−）はそれぞれ、累積確率（ｐ）及び（−ｐ）に相当する累積頻度であり、ＶＯＰ（＋）、ＨＯ（＋）及びＶＯＰ（−）、ＨＯ（−）は、固定の感度設定パラメータであり、ｆ（ΔＢ）は明度差ΔＢに応じて閾値を補正する任意の関数である。例えばｆ（ΔＢ）として、ｆ（ΔＢ）＝α｜ΔＢ｜などが挙げられる（αは固定の係数）。
【００４７】
そして、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、決定した閾値範囲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。
【００４８】
または、何らかの手法により検出閾値が与えられている場合には、より簡単に次式により閾値を補正することとしてよい（図１０参照）。
Ｔ（＋）＝元の正側の閾値＋ｆ（ΔＢ）
Ｔ（−）＝元の負側の閾値−ｆ（ΔＢ）
【００４９】
上記のように、ｆ（ΔＢ）としてｆ（ΔＢ）＝α｜ΔＢ｜のような、明度差の単純増加関数を使用する場合には、正側の検出閾値Ｔ（＋）は明度差（ΔＢ）に応じて増加し、負側の検出閾値Ｔ（−）は明度差（ΔＢ）に応じて減少する。したがって、閾値範囲（Ｔ（−）〜Ｔ（＋））が、対比するダイ画像の明度差すなわち色ムラが大きいほど拡大されるため、色ムラに起因するグレイレベル差分布の広がりに応じて閾値範囲を広げ、疑似欠陥の発生を低減する。
【００５０】
図１０は、本発明の第２実施例の外観検査装置の概略構成を示すブロック図である。第２実施例の外観検査装置は、第１実施例と類似の構成を有しているが、色ムラのある符号付きグレイレベル差信号から、絶対値補正グレイレベル差信号へと補正する補正部１１が設けられている点が異なる。
第１実施例と同様に、差分検出部６は正負の符号付きグレイレベル差を検出し、検出閾値計算部７と補正部１１に出力する。検出閾値計算部７は、符号付きグレイレベル差から正負の２つの閾値Ｔ（＋）、Ｔ（−）を決定し、（Ｔ（＋）−Ｔ（−））／２を閾値として検出部８に出力する。検出閾値計算部７は、正負の閾値Ｔ（＋）、Ｔ（−）の平均値（Ｔ（＋）＋Ｔ（−））／２を算出して補正値として補正部１１に出力する。補正部１１は、符号付きグレイレベル差から補正値を減算して符号付き補正グレイレベル差を算出して絶対値に変換して検出部に出力する。検出部８は、（Ｔ（＋）−Ｔ（−））／２を閾値として、符号なし絶対値補正グレイレベル差を判定する。
【００５１】
第２実施例のように、正負の２つの閾値を決定し、それから閾値及び絶対値補正グレイレベル差を算出して比較することは、第２実施例のように検出閾値計算部７において変換累積頻度を算出して近似直線を算出して閾値を決定しない場合に限らず、別の方法で閾値を決定する場合、例えばヒストグラムから逆変換することなしに閾値を決定するも有効である。
【００５２】
図１１は、本発明の第３実施例の外観検査装置の概略構成を示すブロック図である。第３実施例の外観検査装置では、差分検出部６が検出した符号付きグレイレベル差信号は、絶対値変換部１２によって符号のない絶対値グレイレベル差信号に変換され、検出閾値計算部７は、絶対値グレイレベル差信号に基づいて絶対値閾値を決定し、検出部８は絶対値グレイレベル差信号と絶対値閾値とを比較して欠陥検査を行なう。
【００５３】
検出閾値計算部７は、上述した符号付きグレイレベル差信号から正側負側の２つの閾値を決定した方法と同様に、絶対値グレイレベル差信号に基づいて絶対値閾値を決定する。
具体的には、ステップＳ１０１において、差分検出部６で算出された各画素（ピクセル）の符号付きグレイレベル差が絶対値変換部１２によって絶対値グレイレベル差に変換され、その後累積頻度算出部２１に入力される。
ステップＳ１０２において、累積頻度算出部２１が図１２（Ａ）のようなグレイレベル差のヒストグラムを作成する。第１実施例と同様に、ヒストグラムは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。
【００５４】
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、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２１は、生成した累積頻度を変換部２２に出力する。
ステップＳ１０４で、変換部２２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。
【００５５】
図１３（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１３（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１３（Ｂ）のａ−ｆ（図示していないが、実際にはａ−ｈ）をＡ−Ｆ（Ａ−Ｈ）に比例するように変換すると図１３（Ｃ）に示すようになり、Ａ−Ｇ（Ａ−Ｈ）が等間隔であるとすると、ａ−ｇ（ａ−ｈ）も等間隔になる。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）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１３（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２３に出力される。
【００５６】
第１実施例と同様に、累積確率の逆関数を求める計算に変えて、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こととしてよい。また変換は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、実施例１と同様に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。
ステップＳ１０５では近似直線算出部２３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）を算出し、閾値決定部２５に出力する。
【００５７】
ステップＳ１０６では明度差算出部９は、符号付きグレイレベル差信号、符号付きグレイレベル差の累積頻度、又はこれに基づく変換累積頻度の近似直線とに基づいて、第１実施例と同様の方法により、対比する２画像の明度差を算出する。
このために、明度差算出部９は、符号付きグレイレベル差信号に基づいてその累積頻度を算出するための累積頻度算出部３１と、符号付きグレイレベル差の累積頻度を変換累積頻度に変換するための変換部３２と、この変換累積頻度の近似直線を算出する近似直線算出部３３とを、検出閾値計算部７内の累積頻度算出部２１、変換部２２、近似直線算出部２３とは別に備えている。これらの動作は、第１実施例について説明した検出閾値計算部７内の累積頻度算出部２１、変換部２２、近似直線算出部２３とそれぞれ同じであるため、説明を省略する。
【００５８】
例えば、明度差を、符号付きグレイレベル差の累積頻度において所定頻度を有する符号付きグレイレベル差に対応して算出する場合には、明度差算出部９は図１４（Ａ）に示すとおり累積頻度算出部３１と、この累積頻度に基づいて明度差を決定する明度差決定部３５とを備えている。
また例えば、近似直線において所定の頻度を有するグレイレベル差に対応して算出する場合には、明度差算出部９は図１４（Ａ）に示すとおり累積頻度算出部３１と、変換部３２と、近似直線算出部３３と、近似直線に基づいて明度差を決定する明度差決定部３５とを備えている。
さらにまた、例えば符号付きグレイレベル差の分布がピークとなるグレイレベル差に対応して明度差を算出する場合には、符号付きグレイレベル差のヒストグラムを算出するヒストグラム算出部３４と、このヒストグラムに基づいて明度差を決定する明度差決定部３５とを備えている。
明度差決定部３５から出力される明度差信号は、検出閾値計算部７内の閾値決定部２４に入力される。
【００５９】
ステップＳ１０７では、閾値決定部２４は、近似直線のパラメータである傾き（ａ）及び切片（ｂ）と、明度差算出部９が算出した明度差（ΔＢ）と、所定の累積頻度Ｐ１を、次の所定の算出式に適用して検出閾値Ｔを決定する（図１５（Ａ）参照）。
【００６０】
Ｔ＝ａ（Ｐ１＋ＶＯ＋ｆ（ΔＢ））＋ｂ＋ＨＯ
ここに、Ｐ１はそれぞれ、累積確率（ｐ）に相当する累積頻度であり、ＶＯＰ、ＨＯは、固定の感度設定パラメータであり、ｆ（ΔＢ）は明度差ΔＢに応じて閾値と補正する任意の関数である。例えばｆ（ΔＢ）としてｆ（ΔＢ）＝α｜ΔＢ｜のような明度差の単純増加関数を使用することとしてよい（αは固定の係数）。
【００６１】
そして、上記閾値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、決定した閾値範囲Ｔを超え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。
【００６２】
または、何らかの手法により検出閾値が与えられている場合には、より簡単に次式により閾値を補正することとしてよい（図１５（Ｂ）参照）。
Ｔ＝元の正側の閾値＋ｆ（ΔＢ）
【００６３】
上記のようにｆ（ΔＢ）として明度差の単純増加関数を使用する場合には、検出閾値Ｔは明度差（ΔＢ）に応じて増加する。したがって、色ムラに起因するグレイレベル差分布の広がりに応じて閾値範囲を広げ、疑似欠陥の発生を低減する。
【００６４】
図１６は、本発明の第４実施例の外観検査装置の概略構成を示すブロック図である。
ここでは、差分検出部６は、正負の符号付きグレイレベル差を検出して、補正部１１と平均算出部１３と明度差算出部９とに出力する。
平均計算部１３は、全画素又はサンプリングした一部の画素の正負の符号付きグレイレベル差の平均を算出する。２つの画像のグレイレベルの分布の中心が一致していればグレイレベル差の平均はゼロになるはずであり、算出した平均のゼロからのずれが２つの分布のずれを表す。
【００６５】
補正部１１は、平均計算部１３で算出された正負の符号付きグレイレベル差の平均のゼロからのずれの分だけ正負の符号付きグレイレベル差を補正して符号付き補正グレイレベル差を算出する。符号付き補正グレイレベル差はゼロを中心として分布する。絶対値変換部１２は、符号付き補正グレイレベル差を符号なしの絶対値補正グレイレベル差に変換し、検出閾値計算部７と検出部８に出力する。検出閾値計算部７、検出部８及び明度差算出部における処理は第３実施例と同じである。
【００６６】
なお、符号付きグレイレベル差の平均を求めて補正するのではなく、２つの分布の累積頻度が５０％になるグレイレベル差を求め、それらが一致するように補正してもよい。
第４実施例のように、符号付き補正グレイレベル差及び絶対値補正グレイレベル差を算出して後の処理に使用することにより、比較する２つの画像の分布のずれがなくなり、分布のずれに起因する誤差を低減することができる。
【産業上の利用可能性】
【００６７】
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】
【００６８】
【図１】従来の画像欠陥検査方法を説明する図である。
【図２】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３】半導体ウエハ上のダイの配列を示す図である。
【図４】図２に示す外観検査装置の検出閾値計算部及び明度差算出部の概略構成を示すブロック図である。
【図５】本発明の実施例に係る検出閾値決定方法の基本フローチャートである。
【図６】符号付きグレイレベル差の変換累積頻度を算出する処理を説明する図である。
【図７】明度差の算出方法を説明する図である。
【図８】符号付きグレイレベル差の変換累積頻度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９】符号付きグレイレベル差の変換累積頻度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１０】本発明の第２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１１】本発明の第３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１２】絶対値グレイレベル差の変換累積頻度を算出する処理を説明する図（その１）である。
【図１３】絶対値グレイレベル差の変換累積頻度を算出する処理を説明する図（その２）である。
【図１４】図１１に示す外観検査装置の明度差算出部の概略構成を示すブロック図である。
【図１５】絶対値グレイレベル差の変換累積頻度を用いて閾値を決定する処理を説明する図である。
【図１６】本発明の第４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。
【符号の説明】
【００６９】
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
９    明度差算出部
【図１】
2006138708.tif 000004
【図２】
2006138708.tif 000005
【図３】
2006138708.tif 000006
【図４】
2006138708.tif 000007
【図５】
2006138708.tif 000008
【図６】
2006138708.tif 000009
【図７】
2006138708.tif 000010
【図８】
2006138708.tif 000011
【図９】
2006138708.tif 000012
【図１０】
2006138708.tif 000013
【図１１】
2006138708.tif 000014
【図１２】
2006138708.tif 000015
【図１３】
2006138708.tif 000016
【図１４】
2006138708.tif 000017
【図１５】
2006138708.tif 000018
【図１６】
2006138708.tif 000019