(57)【要約】【課題】高精度な欠陥候補の種別の判定を容易に行う。【解決手段】パターン検査装置の演算部５０は、被検査画像と参照画像とを比較して被検査画像中の欠陥候補領域を示す２値の欠陥候補画像を生成する欠陥候補画像生成部５１１を有し、被検査画像マスク部５２１により欠陥候補画像を用いて被検査画像がマスクされる。特徴抽出部５３１ではマスク後の被検査画像から自己相関特徴量が求められ、判定部５４に出力される。判定部５４は自己相関特徴量が入力されることにより判定結果を出力する判定器５４１、および、学習により判定器５４１を構築する判定器構築部５４２を有する。これにより、幾何学的特徴量や濃淡を示す特徴量に比べて特徴付けが困難となる自己相関特徴量を利用した高精度な欠陥候補の種別の判定が容易に実現される。【選択図】図３
2006098151.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物上のパターンを検査するパターン検査装置であって、
対象物上のパターンを示す多階調の被検査画像および多階調の参照画像もしくは前記被検査画像および前記参照画像のそれぞれから導かれる２つの画像の差分を示す画像、または、前記差分を示す画像から導かれる画像を差分画像として生成する手段と、
前記被検査画像と前記参照画像とを比較して、前記被検査画像中の欠陥候補を含む領域を示す欠陥候補画像を生成する手段と、
前記欠陥候補画像を用いて前記差分画像をマスクする差分画像マスク手段と、
マスク後の前記差分画像から自己相関特徴量を求める手段と、
前記自己相関特徴量に基づいて前記欠陥候補の種別の判定を行う手段と、
を備えることを特徴とするパターン検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載のパターン検査装置であって、
前記欠陥候補画像を用いて前記被検査画像をマスクする被検査画像マスク手段をさらに備え、
前記判定を行う手段が、マスク後の前記被検査画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行うことを特徴とするパターン検査装置。
【請求項３】
請求項２に記載のパターン検査装置であって、
前記欠陥候補画像を用いて前記参照画像をマスクする参照画像マスク手段をさらに備え、
前記判定を行う手段が、マスク後の前記参照画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行うことを特徴とするパターン検査装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載のパターン検査装置であって、
前記判定を行う手段が、前記欠陥候補画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行うことを特徴とするパターン検査装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれかに記載のパターン検査装置であって、
前記判定を行う手段が、自己相関特徴量から判定結果を出力する判定器を学習により構築する判定器構築手段を有することを特徴とするパターン検査装置。
【請求項６】
対象物上のパターンを検査するパターン検査装置であって、
対象物上のパターンを示す多階調の被検査画像と参照画像とを比較して、前記被検査画像中の欠陥候補を含む領域を示す欠陥候補画像を生成する手段と、
前記欠陥候補画像を用いて前記被検査画像をマスクする被検査画像マスク手段と、
マスク後の前記被検査画像から自己相関特徴量を求める手段と、
前記自己相関特徴量に基づいて前記欠陥候補の種別の判定を行う手段と、
を備え、
前記判定を行う手段が、前記自己相関特徴量から判定結果を出力する判定器を学習により構築する判定器構築手段を有することを特徴とするパターン検査装置。
【請求項７】
請求項６に記載のパターン検査装置であって、
前記欠陥候補画像を用いて前記参照画像をマスクする参照画像マスク手段をさらに備え、
前記判定を行う手段が、マスク後の前記参照画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行うことを特徴とするパターン検査装置。
【請求項８】
請求項６または７に記載のパターン検査装置であって、
前記判定を行う手段が、前記欠陥候補画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行うことを特徴とするパターン検査装置。
【請求項９】
対象物上のパターンを検査するパターン検査方法であって、
対象物上のパターンを示す多階調の被検査画像および多階調の参照画像もしくは前記被検査画像および前記参照画像のそれぞれから導かれる２つの画像の差分を示す画像、または、前記差分を示す画像から導かれる画像を差分画像として生成する工程と、
前記被検査画像と前記参照画像とを比較して、前記被検査画像中の欠陥候補を含む領域を示す欠陥候補画像を生成する工程と、
前記欠陥候補画像を用いて前記差分画像をマスクする工程と、
マスク後の前記差分画像から自己相関特徴量を求める工程と、
前記自己相関特徴量に基づいて前記欠陥候補の種別の判定を行う工程と、
を備えることを特徴とするパターン検査方法。
【請求項１０】
対象物上のパターンを検査するパターン検査方法であって、
対象物上のパターンを示す多階調の被検査画像と参照画像とを比較して、前記被検査画像中の欠陥候補を含む領域を示す欠陥候補画像を生成する工程と、
前記欠陥候補画像を用いて前記被検査画像をマスクする工程と、
マスク後の前記被検査画像から自己相関特徴量を求める工程と、
前記自己相関特徴量に基づいて前記欠陥候補の種別の判定を行う工程と、
を備え、
前記判定を行う工程において、学習により構築されるとともに前記自己相関特徴量から判定結果を出力する判定器により前記判定が行われることを特徴とするパターン検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物上のパターンを検査する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体基板、ガラス基板、プリント配線基板等に形成されたパターンを検査する分野において、従来より主として比較検査方式が用いられている。例えば、２値画像の場合には被検査画像と参照画像との排他的論理和の画像を求めることにより、また、多値画像の場合には被検査画像と参照画像との画素値の差の絶対値を示す差分絶対値画像を求めて各画素を所定のしきい値にて２値化することにより、欠陥の領域が検出される。
【０００３】
また、半導体基板の回路形成工程等では、各工程での歩留まりを低下させる要因を明らかにして製造条件を是正するため、検出された欠陥の種別を自動的に判定する（すなわち、欠陥を自動分類する）機能を有するパターン検査装置が用いられつつある。欠陥の種別の判定は、一般的には、被検査画像や参照画像において欠陥に対応する領域について求められる特徴量に基づいて、人間により予め定められた判定条件に従って（いわゆる、ルールベースにて）行われたり、判別分析やニューラルネットワーク等の学習を伴う手法を用いて行われる。
【０００４】
例えば、特許文献１では、領域分割された参照画像を用いて欠陥を示す２値画像を部分領域に分割し、部分領域毎に欠陥の特徴量を求めてルールベースにて欠陥の種別を判定する手法が開示されており、特許文献２では、多階調の被検査画像において配線部と非配線部とに分離して欠陥の濃淡を示す特徴量を取得し、この特徴量に基づいて欠陥を分類する手法が提案されている。また、特許文献３では、面積、周囲長、フェレ径、円形度、重心位置等の主に幾何学的な特徴量を求めてニューラルネットワークに入力することにより、欠陥の種別を高度に判定する手法が開示されている。
【０００５】
なお、特許文献４では、被検査画像や参照画像において、特定される欠陥候補に対応する領域の濃度平均や自己相関特徴量等を求めることにより、欠陥候補の真虚をルールベースにて判定する手法が提案されている。また、特許文献５では、被検査画像と２つの参照画像のそれぞれとの間の２つの差分画像を生成し、２つの差分画像のそれぞれにおいて画素の値の標準偏差を用いて各画素の値をエラー確率値に変換して２つのエラー確率値画像を生成し、さらに、２つのエラー確率値画像の互いに対応する画素の値の積を求めることにより確率積画像を生成し、確率積画像の各画素の値を所定のしきい値と比較することにより対象物上の欠陥の有無を判定する技術が開示されている。
【特許文献１】特公平５−１３２５６号公報
【特許文献２】特開平９−１８６２０８号公報
【特許文献３】特開平８−２１８０３号公報
【特許文献４】特開２００１−９９６２５号公報
【特許文献５】特開２００２−２２４２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ところで、近年、欠陥種別の判定の高精度化が要求されているが、特許文献１ないし３の手法のように幾何学的特徴量や濃淡を示す特徴量のみを求めるだけでは、欠陥の種別を精度よく判定することが困難な場合があり、この場合に、特許文献３のようにニューラルネットワーク等の学習を伴う手法を用いたとしても、一般的に、判定の精度は入力される特徴量の種類に大きく依存するため、要求精度を満たすことができない。
【０００７】
一方で、自己相関特徴量を求める特許文献４の手法を欠陥種別の判定に応用することにより、一定の精度での判定が期待できるが、検査対象物によっては、判定精度をさらに高める必要がある。また、自己相関特徴量を用いてルールベースにて判定を行うには、通常、煩雑な作業により判定条件を決定しなければならず、欠陥種別の判定を容易に行うことができない。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、欠陥候補の種別を精度よく判定することを目的としており、欠陥候補の種別の判定を容易に行うことも目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、対象物上のパターンを検査するパターン検査装置であって、対象物上のパターンを示す多階調の被検査画像および多階調の参照画像もしくは前記被検査画像および前記参照画像のそれぞれから導かれる２つの画像の差分を示す画像、または、前記差分を示す画像から導かれる画像を差分画像として生成する手段と、前記被検査画像と前記参照画像とを比較して、前記被検査画像中の欠陥候補を含む領域を示す欠陥候補画像を生成する手段と、前記欠陥候補画像を用いて前記差分画像をマスクする差分画像マスク手段と、マスク後の前記差分画像から自己相関特徴量を求める手段と、前記自己相関特徴量に基づいて前記欠陥候補の種別の判定を行う手段とを備える。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のパターン検査装置であって、前記欠陥候補画像を用いて前記被検査画像をマスクする被検査画像マスク手段をさらに備え、前記判定を行う手段が、マスク後の前記被検査画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行う。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のパターン検査装置であって、前記欠陥候補画像を用いて前記参照画像をマスクする参照画像マスク手段をさらに備え、前記判定を行う手段が、マスク後の前記参照画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行う。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載のパターン検査装置であって、前記判定を行う手段が、前記欠陥候補画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行う。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載のパターン検査装置であって、前記判定を行う手段が、自己相関特徴量から判定結果を出力する判定器を学習により構築する判定器構築手段を有する。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、対象物上のパターンを検査するパターン検査装置であって、対象物上のパターンを示す多階調の被検査画像と参照画像とを比較して、前記被検査画像中の欠陥候補を含む領域を示す欠陥候補画像を生成する手段と、前記欠陥候補画像を用いて前記被検査画像をマスクする被検査画像マスク手段と、マスク後の前記被検査画像から自己相関特徴量を求める手段と、前記自己相関特徴量に基づいて前記欠陥候補の種別の判定を行う手段とを備え、前記判定を行う手段が、前記自己相関特徴量から判定結果を出力する判定器を学習により構築する判定器構築手段を有する。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、請求項６に記載のパターン検査装置であって、前記欠陥候補画像を用いて前記参照画像をマスクする参照画像マスク手段をさらに備え、前記判定を行う手段が、マスク後の前記参照画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行う。
【００１６】
請求項８に記載の発明は、請求項６または７に記載のパターン検査装置であって、前記判定を行う手段が、前記欠陥候補画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて前記判定を行う。
【００１７】
請求項９に記載の発明は、対象物上のパターンを検査するパターン検査方法であって、対象物上のパターンを示す多階調の被検査画像および多階調の参照画像もしくは前記被検査画像および前記参照画像のそれぞれから導かれる２つの画像の差分を示す画像、または、前記差分を示す画像から導かれる画像を差分画像として生成する工程と、前記被検査画像と前記参照画像とを比較して、前記被検査画像中の欠陥候補を含む領域を示す欠陥候補画像を生成する工程と、前記欠陥候補画像を用いて前記差分画像をマスクする工程と、マスク後の前記差分画像から自己相関特徴量を求める工程と、前記自己相関特徴量に基づいて前記欠陥候補の種別の判定を行う工程とを備える。
【００１８】
請求項１０に記載の発明は、対象物上のパターンを検査するパターン検査方法であって、対象物上のパターンを示す多階調の被検査画像と参照画像とを比較して、前記被検査画像中の欠陥候補を含む領域を示す欠陥候補画像を生成する工程と、前記欠陥候補画像を用いて前記被検査画像をマスクする工程と、マスク後の前記被検査画像から自己相関特徴量を求める工程と、前記自己相関特徴量に基づいて前記欠陥候補の種別の判定を行う工程とを備え、前記判定を行う工程において、学習により構築されるとともに前記自己相関特徴量から判定結果を出力する判定器により前記判定が行われる。
【発明の効果】
【００１９】
請求項１ないし５、並びに、９の発明では、欠陥候補の種別を精度よく判定することができる。
【００２０】
請求項５ないし８、並びに、１０の発明では、高精度な欠陥候補の種別の判定を容易に行うことができる。
【００２１】
また、請求項２ないし４、７、並びに、８の発明では、欠陥候補の種別をより精度よく判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１は、本発明の第１の実施の形態に係るパターン検査装置１の構成を示す図である。パターン検査装置１は、所定の配線パターンが形成された半導体基板（以下、「基板」という。）９を保持するステージ２、基板９を撮像して基板９の多階調の画像を取得する撮像部３、撮像部３に対してステージ２を相対的に移動するステージ駆動部２１、および、各種演算処理を行うＣＰＵや各種情報を記憶するメモリ等により構成されたコンピュータ４を備え、コンピュータ４によりパターン検査装置１の各構成が制御される。
【００２３】
撮像部３は、照明光を出射する照明部３１、基板９に照明光を導くとともに基板９からの光が入射する光学系３２、および、光学系３２により結像された基板９の像を電気信号に変換する撮像デバイス３３を有し、撮像デバイス３３から基板９の画像データが出力される。ステージ駆動部２１はステージ２を図１中のＸ方向およびＹ方向に移動する機構を有する。なお、本実施の形態では可視光である照明光を利用して撮像部３にて画像が取得されるが、例えば、電子線やＸ線等を利用して画像が取得されてもよい。
【００２４】
図２は、コンピュータ４の構成を示す図である。コンピュータ４は、図２に示すように、各種演算処理を行うＣＰＵ４１、基本プログラムを記憶するＲＯＭ４２および各種情報を記憶するＲＡＭ４３をバスラインに接続した一般的なコンピュータシステムの構成となっている。バスラインにはさらに、情報記憶を行う固定ディスク４４、画像等の各種情報の表示を行うディスプレイ４５、操作者からの入力を受け付けるキーボード４６ａおよびマウス４６ｂ、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体８から情報の読み取りを行う読取装置４７、並びに、パターン検査装置１の他の構成との間で信号を送受信する通信部４８が、適宜、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）を介する等して接続される。
【００２５】
コンピュータ４には、事前に読取装置４７を介して記録媒体８からプログラム８０が読み出され、固定ディスク４４に記憶される。そして、プログラム８０がＲＡＭ４３にコピーされるとともにＣＰＵ４１がＲＡＭ４３内のプログラムに従って演算処理を実行することにより（すなわち、コンピュータがプログラムを実行することにより）、コンピュータ４がパターン検査装置１における演算部としての役割を果たす。
【００２６】
図３は、ＣＰＵ４１がプログラム８０に従って動作することにより、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、固定ディスク４４等が実現する機能構成を示す図であり、図３において、演算部５０の各構成（比較検査部５１、被検査画像マスク部５２１、特徴抽出部５３１および判定部５４）がＣＰＵ４１等により実現される機能を示す。なお、演算部５０の機能は専用の電気的回路により実現されてもよく、部分的に専用の電気的回路が用いられてもよい。
【００２７】
図４はパターン検査装置１が基板９上のパターンを検査する処理の流れを示す図である。パターン検査装置１では、まず、ステージ駆動部２１により基板９上の所定の検査領域（以下、「第１検査領域」という。）が撮像部３による撮像位置へと移動して第１検査領域の画像が取得される。続いて、基板９上において第１検査領域からパターンの周期（例えば、基板９上に配列形成されるダイのパターンの中心間の距離）だけ離れた第２検査領域、および、第２検査領域からこの周期だけ離れた第３検査領域が撮像位置に順次合わせられ、第２検査領域の画像および第３検査領域の画像が取得される（ステップＳ１１）。基板９上の第１ないし第３検査領域には同じパターンが形成されており、以下の処理では、第２検査領域の画像が被検査画像として、また、第１検査領域の画像および第３検査領域の画像のそれぞれが参照画像として取り扱われる。取得された１つの被検査画像および２つの参照画像のデータは演算部５０へと出力される。図３では被検査画像および２つの参照画像を示す信号をそれぞれ符号６１および６２を付す矢印にて示している。なお、欠陥の無い他の基板を予め撮像して取得される画像や、設計データから導かれる画像が参照画像として準備されてもよい。
【００２８】
比較検査部５１の欠陥候補画像生成部５１１では、１つの被検査画像および２つの参照画像から、被検査画像中の欠陥候補を含む領域（以下、「欠陥候補領域」という。）を示す欠陥候補画像が生成される（ステップＳ１２）。ここで、欠陥候補画像を生成する処理としては、例えば、既に言及した特許文献５の手法を部分的に利用することができる。この場合、まず、被検査画像と第１検査領域の参照画像との差分絶対値を示す単純差分画像である第１画像、および、被検査画像と第３検査領域の参照画像との差分絶対値を示す単純差分画像である第２画像が生成される。続いて、第１画像の画素の値の標準偏差が求められ、第１画像の各画素の値を標準偏差にて除することにより第１エラー確率値画像が生成される。同様に、第２画像の画素の値の標準偏差が求められ、第２画像の各画素の値を標準偏差にて除することにより第２エラー確率値画像が生成される。
【００２９】
２つのエラー確率値画像が生成されると、第１エラー確率値画像の各画素の値と第２エラー確率値画像の対応する画素の値との積の平方根を求めることにより、１つの確率積画像が生成される。確率積画像の各画素は所定のしきい値と比較され、例えば、しきい値より大きい値の画素には「１」が付与され、しきい値より小さい値の画素には「０」が付与されて確率積画像が２値化される。そして、２値化後の確率積画像において値「１」の画素が空間的に連続する領域を１つのまとまった領域としてラベリングし、この領域に膨張処理を施すことにより、欠陥候補を含む欠陥候補領域を示す２値の欠陥候補画像が生成される。
【００３０】
なお、欠陥候補画像は必ずしも確率積画像を２値化することにより取得される必要はなく、例えば、被検査画像の各画素の値と１つの参照画像の対応する画素の値との差の絶対値を示す差分絶対値画像を所定のしきい値にて２値化することにより生成されてもよい。すなわち、被検査画像６１と参照画像６２とを比較する様々な手法により、図５の上段および中段に概念的に示すように欠陥候補領域７を示す欠陥候補画像７１が生成されてよい。また、欠陥候補画像は必ずしも２値画像である必要はない。
【００３１】
欠陥候補画像７１が生成されると、被検査画像マスク部５２１に被検査画像６１および欠陥候補画像７１が入力され、欠陥候補画像７１を用いて被検査画像６１がマスクされ、マスク後の被検査画像６１１が取得される（ステップＳ１３）。これにより、図５の下段の左側に示すように、被検査画像６１中の欠陥候補領域７に対応する領域（図５の下段の左側では、図５の中段と同様に符号７を付す。）に含まれる画素の値はそのままとされ、他の領域に含まれる画素の値は、例えば「０」とされる。そして、特徴抽出部５３１では、マスク後の被検査画像６１１から自己相関特徴量が求められる（ステップＳ１４）。
【００３２】
ここで、自己相関特徴量を求める基本的な手法について説明する。図６は、自己相関特徴量を求める際に利用される自己相関フィルタ８１の一例を示す図である。図６の自己相関フィルタ８１では、３×３（３行３列）に要素が配列されており、中央の要素とこの要素の上側に隣接する要素とに値「１」が付与され、他の要素には値「０」が付与される。特徴抽出部５３１では、処理対象の画像であるマスク後の被検査画像６１１の一の画素（以下、「注目画素」という。）に自己相関フィルタ８１の中央の要素を重ね合わせ、自己相関フィルタ８１中の値「１」の要素に対応するマスク後の被検査画像６１１中の画素同士の値の積が求められる。そして、求められた値を被検査画像６１１の平均画素値や最大画素値等の所定の値で除算して得た値が、注目画素の新たな値とされる。
【００３３】
上記処理は、マスク後の被検査画像６１１中の各欠陥候補領域（に対応する領域）７に含まれる各画素に対して順次行われ、１つの欠陥候補領域７に含まれる画素の新たな値の和や平均値等が、この欠陥候補領域７の自己相関特徴量として抽出される。このとき、特徴抽出部５３１における処理対象の画像が欠陥候補画像によるマスク後のものとされるため、求められる特徴量が欠陥候補領域７以外の領域の影響を受けることはない。また、特徴抽出部５３１では欠陥候補領域７に対してのみ自己相関特徴量が求められるため、処理の効率化が図られる。なお、特徴抽出部５３１が電気的回路にて構成される場合には、マスク後の被検査画像６１１の全ての画素に対して自己相関フィルタ８１を用いた処理が施されてもよい。
【００３４】
図６に示す自己相関フィルタ８１を用いた処理が、縦方向（すなわち、画素の配列の列方向）に連なるパターンを示す領域に対して行われると自己相関特徴量は大きな値となり、横方向（すなわち、画素の配列の行方向）に連なるパターンを示す領域に対して行われると自己相関特徴量は小さな値となる。したがって、自己相関フィルタ８１を用いた処理により得られる特徴量は、特定の方向（図６に示す自己相関フィルタ８１では縦方向）に関する指向性を有する図形的特徴を示すものとなる。
【００３５】
自己相関フィルタの他の例として、図７．Ａ、図７．Ｂおよび図７．Ｃに示すものが用いられてもよく、図７．Ａないし図７．Ｃの自己相関フィルタ８１Ａ，８１Ｂ，８１Ｃでは、それぞれ横方向に対して０度、４５度、１３５度の方向に指向性を有する図形的特徴を示す自己相関特徴量を得ることができる。
【００３６】
また、これらの自己相関フィルタ８１，８１Ａ〜８１Ｃを組み合わせる等した様々な種類の自己相関フィルタが知られており、実際には、検査対象のパターンの特徴や想定される欠陥の特徴に応じていくつかの種類のものが選択されて（全部であってもよい。）複数の自己相関フィルタが準備され、各欠陥候補領域７に対する自己相関特徴量は、複数の自己相関フィルタを用いてそれぞれ求められる複数の値を要素とする高次元のベクトルとなる。このような自己相関特徴量は、図形的特徴を有しない（例えば、テクスチャ的な）欠陥候補に対しても適用することができる。この場合、例えば、Ｒθ平面へと被検査画像を写像して欠陥候補の回転の影響を除いた後に、自己相関特徴量が求められてもよい。
【００３７】
特徴抽出部５３１にて求められた自己相関特徴量は、各欠陥候補領域７に関連付けて判定部５４に出力される。判定部５４は、自己相関特徴量が入力されることにより判定結果を出力する判定器５４１、および、学習により判定器５４１を構築する判定器構築部５４２を有し、判定器構築部５４２では、教師データを作成しつつ判別分析法やニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム等を利用し学習することにより判定器５４１に応じた欠陥判定条件を生成し、生成された欠陥判定条件が判定器５４１に入力される。判定部５４では、各欠陥候補領域７の自己相関特徴量が判定器５４１に入力され、欠陥判定条件に応じて各欠陥候補の種別についての判定結果が信号Ｒとして出力される。このように、判定部５４では自己相関特徴量に基づいて各欠陥候補領域７に含まれる欠陥候補の種別の判定が行われる（ステップＳ１５）。そして、必要に応じて判定結果が操作者に報告される。なお、偽欠陥が欠陥の一の種別として取り扱われることにより、欠陥候補の真虚も合わせて判定されてよい。
【００３８】
以上のように、パターン検査装置１では、欠陥候補領域７を示す欠陥候補画像７１を用いて被検査画像６１をマスクし、マスク後の被検査画像６１１から欠陥候補領域７に対する自己相関特徴量が求められる。そして、学習により予め構築された判定器５４１に自己相関特徴量を入力することにより、欠陥候補領域７に含まれる欠陥候補が自動分類される。ここで、複数の自己相関フィルタを利用した自己相関特徴量は、人間の視覚では把握しにくい要素的な特徴を含む場合が多いため、幾何学的特徴量や濃淡を示す特徴量に比べて特徴付けが困難であり、いわゆるルールベースにて判定を行う際の判定条件を作業者が決定することが容易ではない。これに対し、パターン検査装置１では、学習により構築されるとともに自己相関特徴量から判定結果を出力する判定器５４１が用いられるため、様々な種別の判定に柔軟に対応することができ、自己相関特徴量を利用した高精度な欠陥候補の種別の判定を容易に行うことができる。
【００３９】
なお、特徴抽出部５３１にて各欠陥候補領域７に対して幾何学的特徴量や濃淡を示す特徴量等の他の種類の特徴量がさらに求められ、自己相関特徴量と合わせてより精度よく欠陥候補の種別が判定されてもよい。また、欠陥候補の真虚を判定して真欠陥を検出する点を重視する場合には、確率積画像や単純差分画像の２値化の際に用いられるしきい値を小さくすることが好ましく、これにより、比較的多くの欠陥候補領域７が抽出されることとなり、真欠陥を見逃す可能性が低減される。この場合であっても、判定部５４における自己相関特徴量に基づく判定により偽欠陥を検出する確率の増大を抑えることができる。
【００４０】
図８は、演算部の他の例を示す図である。図８の演算部５０ａは、図３の演算部５０と比較して、参照画像６２および欠陥候補画像７１の信号が入力される参照画像マスク部５２２、および、マスク後の参照画像６２の信号が入力される特徴抽出部５３２をさらに有する。他の構成は図３の演算部５０と同様であり、同符号を付している。
【００４１】
演算部５０ａでは、欠陥候補画像７１が生成されると（図４：ステップＳ１２）、被検査画像マスク部５２１における被検査画像６１のマスク処理に並行して（ステップＳ１３）、参照画像マスク部５２２により参照画像６２（２つの参照画像が取得される場合は、いずれか一方の参照画像、または、２つの参照画像の互いに対応する画素の値の平均値を算出する等して生成された１つの新たな参照画像）が欠陥候補画像７１を用いてマスクされ、図５の下段の右側に示すようにマスク後の参照画像６２１が取得される。続いて、マスク後の被検査画像６１１から各欠陥候補領域７の自己相関特徴量が求められるとともに、マスク後の参照画像６２１からも各欠陥候補領域７の自己相関特徴量が求められる（ステップＳ１４）。そして、判定部５４では、各欠陥候補領域７に対して、マスク後の２つの画像６１１，６２１からそれぞれ求められる２つの自己相関特徴量が判定器５４１に入力され、欠陥候補の種別が判定される（ステップＳ１５）。
【００４２】
以上のように、図８の演算部５０ａでは、マスク後の被検査画像６１１から求められる自己相関特徴量に加えて、マスク後の参照画像６２１から求められる自己相関特徴量にも基づいて判定部５４における判定が行われる。これにより、演算部５０ａを有するパターン検査装置１では、欠陥候補の種別をより精度よく判定することが実現される。
【００４３】
図９は、演算部のさらに他の例を示す図である。図９の演算部５０ｂでは、図８の演算部５０ａに特徴抽出部５３０がさらに追加される。演算部５０ｂでは、比較検査部５１にて生成された欠陥候補画像が特徴抽出部５３０に出力され、図４のステップＳ１４では、特徴抽出部５３０〜５３２において各欠陥候補領域に対して、欠陥候補画像、マスク後の被検査画像およびマスク後の参照画像のそれぞれから自己相関特徴量が抽出される。これにより、判定部５４では欠陥候補画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて判定が行われ、その結果、演算部５０ｂを有するパターン検査装置１では、欠陥候補の種別をさらに精度よく判定することができる。
【００４４】
図１０は、本発明の第２の実施の形態に係るパターン検査装置１の演算部５０ｃの構成を示す図である。図１０の演算部５０ｃでは比較検査部５５が設けられ、比較検査部５５は図３中の欠陥候補画像生成部５１１と同様の欠陥候補画像生成部５５１、および、差分画像を生成する差分画像生成部５５２を有する。また、演算部５０ｃは差分画像が入力される差分画像マスク部５２３、および、マスク後の差分画像が入力される特徴抽出部５３３をさらに有する。
【００４５】
図１１は演算部５０ｃを有するパターン検査装置１が、基板９上のパターンを検査する処理の流れを示す図であり、図４中のステップＳ１３に替えて行われる処理を示している。パターン検査装置１では、基板９上のパターンを示す多階調の被検査画像および多階調の参照画像が取得されると（図４：ステップＳ１１）、欠陥候補画像生成部５５１において被検査画像と参照画像とを比較して被検査画像中の欠陥候補領域を示す欠陥候補画像が生成され（ステップＳ１２）、これに並行して、差分画像生成部５５２にて被検査画像および参照画像の差分画像が生成される（ステップＳ２１）。実際には、第１の実施の形態において述べたように、欠陥候補画像の生成途上において、単純差分画像である第１画像および第２画像が生成されるため、これらの画像のいずれかがステップＳ２１にて生成される差分画像として取り扱われる。したがって、本実施の形態における比較検査部５５では、欠陥候補画像生成部５５１および差分画像生成部５５２のそれぞれの機能が、必ずしも明確に区別される必要はない。
【００４６】
差分画像および欠陥候補画像は差分画像マスク部５２３に入力され、欠陥候補画像を用いて差分画像がマスクされる（ステップＳ２２）。すなわち、欠陥候補領域以外の領域がマスクされた差分画像が生成される。特徴抽出部５３３では各欠陥候補領域に対して、マスク後の差分画像から自己相関特徴量が求められ（ステップＳ１４）、判定部５４に出力される。このとき、幾何学的特徴量や濃淡を示す特徴量等の他の種類の特徴量がさらに求められてもよい。そして、この自己相関特徴量が判定器構築部５４２の学習により予め構築された判定器５４１に入力され（図３参照）、判定器５４１が判定結果を示す信号Ｒを出力することにより欠陥候補領域７に含まれる欠陥候補の種別が判定される。
【００４７】
以上のように、図１０の演算部５０ｃを有するパターン検査装置１では、被検査画像と参照画像との濃淡情報の差を示す単純差分画像が生成され、欠陥候補画像を用いたマスク後の単純差分画像から求められる自己相関特徴量に基づいて、欠陥候補の種別が判定される。ここで、単純差分画像は一般的には欠陥候補領域内における欠陥候補の幾何学的な特徴を直接的に示す画像といえるが、単純差分画像において欠陥候補が明確でなかったり、欠陥候補がテクスチャ的である等の場合、単純差分画像から幾何学的特徴量や濃淡を示す特徴量を求めたとしても、欠陥候補の種別の判定を高精度に行うことは困難である。これに対し、パターン検査装置１では、このような場合でも、単純差分画像から自己相関特徴量を求めることにより、欠陥候補の種別を精度よく判定することができる。また、判定部５４が、自己相関特徴量から判定結果を出力する判定器５４１を学習により構築する判定器構築部５４２を有することにより、自己相関特徴量を利用した高精度な欠陥候補の種別の判定を容易に行うことができる。
【００４８】
差分画像生成部５５２にて生成される差分画像は、被検査画像と参照画像との単純差分画像以外であってもよく、例えば、第１の実施の形態にて述べたエラー確率値画像や確率積画像、あるいは、被検査画像および参照画像からそれぞれ生成されるエッジの情報を示す２つの画像の差分を示す画像、さらには、この差分を示す画像やエラー確率値画像、確率積画像の微分画像等であってもよい。すなわち、自己相関特徴量が抽出される差分画像は、被検査画像および参照画像もしくは被検査画像および参照画像のそれぞれから導かれる２つの画像の差分を示す画像、または、この差分を示す画像から導かれる画像であるならば、いかなる手法により生成される画像であってもよい。
【００４９】
また、パターン検査の際に、被検査画像および参照画像を取得してこれらの画像に基づく差分画像を生成することにより、照明部３１（図１参照）からの照明光の照度の経時変化等により取得される画像の濃淡の状態が変化したとしても、ロバストな判定を実現することができる。なお、差分画像や欠陥候補画像を生成する手法に応じて、差分画像および欠陥候補画像はどちらが先に生成されてもよい。
【００５０】
図１２は演算部の他の例を示す図である。図１２の演算部５０ｄでは図１０の演算部５０ｃに、図３の演算部５０における被検査画像マスク部５２１および特徴抽出部５３１が追加される。
【００５１】
図１２の演算部５０ｄを有するパターン検査装置１によるパターン検査処理では、差分画像をマスクする処理に並行して（図１１：ステップＳ２２）、被検査画像マスク部５２１にて被検査画像が欠陥候補画像を用いてマスクされ、各欠陥候補領域に対してマスク後の差分画像およびマスク後の被検査画像のそれぞれから自己相関特徴量が求められる（図４：ステップＳ１４）。これにより、判定部５４ではマスク後の差分画像からの自己相関特徴量に加えてマスク後の被検査画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて判定が行われ、その結果、演算部５０ｄを有するパターン検査装置１では、欠陥候補の種別をより精度よく判定することができる。
【００５２】
図１３は演算部のさらに他の例を示す図である。図１３の演算部５０ｅでは図１２の演算部５０ｄに、図８の演算部５０ａにおける参照画像マスク部５２２および特徴抽出部５３２がさらに追加される。
【００５３】
図１３の演算部５０ｅを有するパターン検査装置１では、差分画像、被検査画像および参照画像がそれぞれ、差分画像マスク部５２３、被検査画像マスク部５２１および参照画像マスク部５２２にて欠陥候補画像を用いてマスクされ（図１１：ステップＳ２２）、各欠陥候補領域に対してマスク後の差分画像、マスク後の被検査画像およびマスク後の参照画像のそれぞれから自己相関特徴量が求められる（図４：ステップＳ１４）。そして、判定部５４ではマスク後の差分画像からの自己相関特徴量およびマスク後の被検査画像からの自己相関特徴量に加えてマスク後の参照画像から求められる自己相関特徴量にも基づいて判定が行われ、これにより、欠陥候補の種別がより精度よく判定される。
【００５４】
図１４はさらに他の例に係る演算部５０ｆを示す図である。図１４の演算部５０ｆでは図１３の演算部５０ｅに、図９の演算部５０ａにおける特徴抽出部５３０が追加され、欠陥候補画像の自己相関特徴量がさらに求められる。これにより、図１４の演算部５０ｆの判定部５４には、各欠陥候補領域に対してマスク後の差分画像、マスク後の被検査画像、マスク後の参照画像および欠陥候補画像のそれぞれから求められた自己相関特徴量が入力され、欠陥候補の種別が高精度に判定される。
【００５５】
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
【００５６】
上記第２の実施の形態において、差分画像から抽出された自己相関特徴量が低次元のベクトルとして求められる（すなわち、少数の自己相関フィルタのみが利用される）場合には、ルールベースにて欠陥候補の種別の判定が行われてもよい。
【００５７】
上記実施の形態では、３×３の要素配列の自己相関フィルタが用いられるが、５×５や１０×１０等とされた広範囲に亘る自己相関フィルタを用いることにより、高度なテクスチャ解析等が実現されてもよい。この場合、比較検査部による処理において欠陥候補領域に比較的程度が大きい膨張処理を施す等して、特徴量を抽出する際の欠陥候補領域が大きくされることが好ましい。
【００５８】
また、欠陥候補画像を分割することにより得られる複数の分割領域において、比較検査部による処理で特定された欠陥候補を含む分割領域の全体が、欠陥候補領域として取り扱われてもよい。
【００５９】
パターン検査装置における演算部の機能は、他の検査装置等により検出された欠陥を撮像して確認する欠陥レビュー装置に付加されてもよい。この場合、例えば、欠陥レビュー装置にて新たに撮像した画像が被検査画像として取り扱われ、欠陥の種別が判定される。
【００６０】
上記実施の形態では、半導体基板上に形成されたパターンに対して検査が行われるが、パターン検査装置は、例えばプリント配線基板、あるいは、フラットパネルディスプレイ製造用のガラス基板等に形成されたパターンの検査にも利用することができる。また、パターン検査装置による検査の対象物は基板以外であってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】第１の実施の形態に係るパターン検査装置の構成を示す図である。
【図２】コンピュータの構成を示す図である。
【図３】演算部の構成を示す図である。
【図４】基板上のパターンを検査する処理の流れを示す図である。
【図５】被検査画像および参照画像をマスクする様子を説明するための図である。
【図６】自己相関フィルタを示す図である。
【図７．Ａ】自己相関フィルタの他の例を示す図である。
【図７．Ｂ】自己相関フィルタの他の例を示す図である。
【図７．Ｃ】自己相関フィルタのさらに他の例を示す図である。
【図８】演算部の他の例を示す図である。
【図９】演算部のさらに他の例を示す図である。
【図１０】第２の実施の形態に係るパターン検査装置の演算部を示す図である。
【図１１】基板上のパターンを検査する処理の流れを示す図である。
【図１２】演算部の他の例を示す図である。
【図１３】演算部のさらに他の例を示す図である。
【図１４】演算部のさらに他の例を示す図である。
【符号の説明】
【００６２】
１    パターン検査装置
７    欠陥候補領域
９    基板
５４    判定部
６１，６１１    被検査画像
６２，６２１    参照画像
７１    欠陥候補画像
５１１，５５１    欠陥候補画像生成部
５２１    被検査画像マスク部
５２２    参照画像マスク部
５２３    差分画像マスク部
５３１，５３３    特徴抽出部
５４１    判定器
５４２    判定器構築部
５５２    差分画像生成部
Ｓ１２〜Ｓ１５，Ｓ２１，Ｓ２２    ステップ
【図１】
2006098151.tif 000003
【図２】
2006098151.tif 000004
【図３】
2006098151.tif 000005
【図４】
2006098151.tif 000006
【図５】
2006098151.tif 000007
【図６】
2006098151.tif 000008
【図７．Ａ】
2006098151.tif 000009
【図７．Ｂ】
2006098151.tif 000010
【図７．Ｃ】
2006098151.tif 000011
【図８】
2006098151.tif 000012
【図９】
2006098151.tif 000013
【図１０】
2006098151.tif 000014
【図１１】
2006098151.tif 000015
【図１２】
2006098151.tif 000016
【図１３】
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【図１４】
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