(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】  グレイレベル差の累積頻度を算出し（Ｓ３）、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累積頻度を変換して変換累積頻度を算出し（Ｓ４）、変換累積頻度の近似曲線を導出し（Ｓ１１）、この近似曲線のグレイレベル差についての２次微分値を算出し（Ｓ１２）、この２次微分値に応じて閾値を補正する（Ｓ１３）。【選択図】      図１０
2006200972.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する累積頻度算出ステップと、
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累積頻度算出ステップと、
前記変換累積頻度の近似曲線を導出する近似曲線導出ステップと、
前記近似曲線の、前記グレイレベル差についての２次微分値に応じて前記閾値を補正する閾値補正ステップと、
を有し、補正した前記閾値に従って前記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】
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する累積頻度算出ステップと、
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累積頻度算出ステップと、
前記変換累積頻度を所定の関数で近似した近似関数を導出する近似関数導出ステップと、
前記近似関数の、前記グレイレベル差についての２次微分値に応じて前記閾値を補正する閾値補正ステップと、
を有し、補正した前記閾値に従って前記比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項３】
前記近似関数は、前記グレイレベル差の２次関数であることを特徴とする請求項２に記載の画像検査方法。
【請求項４】
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する累積頻度算出ステップと、
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累積頻度算出ステップと、
前記変換累積頻度の複数の部分について直線近似を行ない、それぞれの近似直線を導出する近似直線導出ステップと、
各前記近似関数間の傾きの差分に応じて前記閾値を補正する閾値補正ステップと、
を有し、補正した前記閾値に従って前記比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項５】
前記近似直線導出ステップは、所定の前記グレイレベル差より大きい区間と小さい区間とについて、前記近似直線をそれぞれ導出することを特徴とする請求項４に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項６】
前記近似直線導出ステップは、所定の前記変換累積頻度より大きい区間と小さい区間とについて、前記近似直線をそれぞれ導出することを特徴とする請求項４に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項７】
前記変換累積頻度を直線近似して近似直線を導出し、そ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ステップと、を更に有し、
前記閾値補正ステップは、前記閾値決定ステップにより決定される前記閾値を補正することを特徴とする請求項１〜６のいずれか一項に記載の画像検査方法。
【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装置であって、
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累積頻度算出部と、
前記変換累積頻度の近似曲線を導出する近似曲線導出部と、
前記近似曲線の、前記グレイレベル差についての２次微分値に応じて前記閾値を補正する閾値補正部と、
を有し、補正した前記閾値に従って前記比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項９】
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装置であって、
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累積頻度算出部と、
前記変換累積頻度を所定の関数で近似した近似関数を導出する近似関数導出部と、
前記近似関数の、前記グレイレベル差についての２次微分値に応じて前記閾値を補正する閾値補正部と、
を有し、補正した前記閾値に従って前記比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項１０】
前記近似関数は、前記グレイレベル差の２次関数であることを特徴とする請求項９に記載の画像検査装置。
【請求項１１】
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装置であって、
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累積頻度算出部と、
前記変換累積頻度の複数の部分について直線近似を行ない、それぞれの近似直線を導出する近似直線導出部と、
各前記近似関数間の傾きの差分に応じて前記閾値を補正する閾値補正部と、
を有し、補正した前記閾値に従って前記比較を行うことを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項１２】
前記近似直線導出部は、所定の前記グレイレベル差より大きい区間と小さい区間とについて、前記近似直線をそれぞれ導出することを特徴とする請求項１１に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１３】
前記近似直線導出部は、所定の前記変換累積頻度より大きい区間と小さい区間とについて、前記近似直線をそれぞれ導出することを特徴とする請求項１１に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項１４】
前記変換累積頻度を直線近似して近似直線を導出し、そ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と、を更に有し、
前記閾値補正部は、前記閾値決定部により決定される前記閾値を補正することを特徴とする請求項８〜１３のいずれか一項に記載の画像検査装置。
【請求項１５】
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８〜１４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、更にいえば上記閾値を信号（画像）に応じて補正する技術に関する。
【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ィジタル信号（ディ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ィ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（下記特許文献４）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。
【００１２】
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。
【００１３】
【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】
【００１４】
しかしながら、上記特許文献４で提案した方法によると、上記画像電気信号のグレイレベル差分布が、上記変換累積頻度を算出する際に使用される仮定された所定の分布と大きく異なると算出された変換累積頻度がリニアにならないため閾値が過大または過小に設定される恐れがあるという問題があった。この様子を図２を参照して説明する。
【００１５】
図２の（Ａ）は、グレイレベル差分布が、変換累積頻度を算出する際に使用される仮定された所定の分布と大きく異なるために、グレイレベル差に対してリニアな関係とならなかった場合の変換累積頻度を示す図である。図２の（Ａ）に示す例では、変換累積頻度が下に凸の曲線をなしている。このような変換累積頻度に基づいて、上記特許文献４に示す方法と同様に、近似直線を求めて閾値を決定した様子を図２の（Ｂ）に示す。
【００１６】
図２の（Ｂ）に示すように、グレイレベル差が大きい領域において変換累積頻度の増加率が増大するため、決定された閾値に対応する変換累積頻度が、予定される頻度よりも過大となる。これは欠陥検出される画素が過小となることを意味し、すなわち閾値の設定が高すぎるため検出感度の低下を招くことを意味する。
このような、変換累積頻度がリニアに変換されない現象は、例えば、グレイレベル差を算出する対象となった２画像間に平均明度差（いわゆる色ムラ）があった場合などに生じうる。
【００１７】
上記目的を鑑みて、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、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、適切な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】
【００１８】
上記目的を達成するために、本発明では、変換累積頻度の前記グレイレベル差についての２次微分値に応じて上記の閾値を補正する。
すなわち、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、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、変換累積頻度の近似曲線を導出し、この近似曲線の、グレイレベル差についての２次微分値に応じて閾値を補正する。
【００１９】
上記閾値を補正する際に使用する変換累積頻度の２次微分値は、例えば変換累積頻度を所定の関数で近似した近似関数を導出し、この近似関数のグレイレベル差についての２次微分値を使用することとしてもよい。このような近似関数は、例えばグレイレベル差の２次関数として導出することが可能である。
また、変換累積頻度の複数の部分について直線近似を行ない、それぞれの近似直線を導出してから、各近似関数間の傾きの差分に応じて上記閾値を補正することとしてもよい。
このとき、変換累積頻度は、例えば所定のグレイレベル差より大きい区間と小さい区間とについて近似直線をそれぞれ導出するにしてもよく、あるいは所定の変換累積頻度より大きい区間と小さい区間とについて前記近似直線をそれぞれ導出することにしてもよい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、被検査画像間のグレイレベル差の分布が、予定された分布と異なる場合であっても、その影響を補正して検出閾値を最適に設定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
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。図示するように、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。
【００２２】
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ない、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）。
【００２３】
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ィジタル信号（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。
【００２４】
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、グレイレベル差の絶対値を算出し、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。
【００２５】
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、本発明に係る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、その第１構成例を図５のブロック図を参照して説明する。
【００２６】
図５は、検出閾値計算部７の第１構成例を示すブロック図である。
図示するように、検出閾値計算部７は、差分検出部６が出力する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累積頻度算出部２２と、この変換累積頻度全体を直線近似して、近似直線を算出する第１の近似直線算出部３１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３２とを備える。
【００２７】
また、検出閾値計算部７は、変換累積頻度算出部２２から出力される変換累積頻度を入力して、その近似曲線を導出する近似曲線導出部４１と、この近似曲線の、グレイレベル差についての２次微分値を算出し、この２次微分値に応じて、閾値決定部３２が決定した閾値を補正する閾値補正部４２と、を備えている。
これらの検出閾値計算部７の各構成要素は、それぞれの機能を実行する個々のハードウェア回路によって実現することとしてもよく、または検出閾値計算部７全体をコンピュータ手段により構成して、上記各構成要素をそれぞれの機能を実行する個々のソフトウェアモジュールにより実現することとしてもよい。
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６〜図１２を参照して説明する。
【００２８】
図６は、図５に示す検出閾値計算部７の検出閾値計算処理を示す全体フローチャートである。図６に示すフローチャートでは、ステップＳ１〜Ｓ６において検出閾値を決定し、続くステップＳ７でこの検出閾値を補正する。以下の説明では、まずステップＳ１〜Ｓ６において検出閾値を決定する手順について説明する。図７は検出閾値決定処理において生成されるグラフを示す図である。
【００２９】
ステップＳ１では、図３の差分検出部６で算出された各画素（ピクセル）のグレイレベル差が図５の累積頻度算出部２１に入力される。ステップＳ２では、累積頻度算出部２１は図７の（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。
【００３０】
ステップＳ３では、累積頻度算出部２１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算出する。このとき、累積頻度でなく累積確率を作成してもよい。
【００３１】
ステップＳ４では、変換累積頻度算出部２２が、グレイレベル差がある所定の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。このとき、変換累積頻度算出部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よい。
図８の（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８の（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８の（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８の（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）は次式で表される。
【００３２】
【数１】
2006200972.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の（Ｂ）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。
【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、補正した値をゼロで折り返してグレイレベル差の絶対値を求めることが望ましい。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Ｓ５では、第１の近似直線導出部３１は、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）を導出する。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。
ステップＳ６では、近似直線のパラメータａ、ｂ及び感度設定パラメータ（固定値）から閾値を決定する。
【００３６】
図９は、閾値の決定方法の例を説明する図である。図９の（Ａ）は、グレイレベル差と変換累積頻度のグラフにおいて、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。
図９の（Ｂ）に示すように、Ｐ１＋ＶＯＰをＶＯＱとして設定しておいて、Ｔ＝（ＶＯＱ−ｂ）／ａ＋ＨＯとしても同じである。
【００３７】
以下、図１０〜図１２を参照して図６のステップＳ７にて行なわれる閾値の補正処理を説明する。図１０は、図６のステップＳ７に示す閾値補正ルーチンのフローチャートであり、図１１及び図１２は、閾値の補正方法の例を説明する図である。
図６のステップＳ４において、図５の変換累積頻度算出部２２は変換累積頻度を算出するが、図１０のステップＳ１１において、この変換累積頻度の近似曲線を近似曲線導出部４１が導出する。このとき、上述の通り変換累積頻度算出部２２が、累積頻度全点に対して変換を行なわず離散的なサンプル点でのみ累積頻度の変換を行なう場合には、近似曲線導出部４１は離散的なサンプル点に基づいて変換累積頻度の近似曲線を導出する。この様子を図１１に示す。
【００３８】
図１１の（Ａ）に示すプロットは、変換累積頻度算出部２２により求められた変換累積頻度の離散的なサンプル点を示し、図１１の（Ｂ）に示す実線は、近似曲線導出部４１が導出する変換累積頻度の近似曲線を示す。近似曲線導出部４１による近似曲線の導出には、スプライン補間やラグランジェ補間などの既存の様々な補間技術を使用することが可能である。そして、近似曲線導出部４１は導出した近似曲線（具体的な例では、近似された曲線の各点の位置情報や、またはこの近似曲線を表現する関数の各種パラメータ）を後段の閾値補正部４２に出力する。
【００３９】
その後、ステップＳ１２において、図５に示した閾値補正部４２は、近似曲線導出部４１が導出した変換累積頻度の近似曲線のグレイレベル差についての２次微分値、
【００４０】
【数２】
2006200972.tif 000004
【００４１】
を算出する。ここで２次微分値は、上記導出した変換累積頻度において、所定の変換累積頻度ｐ０に対応するグレイレベル差ｘ０における２次微分値としてもよく、所定のグレイレベル差ｘ０における２次微分値を算出してもよく、変換累積頻度全点のうち最大となる２次微分値を算出してもよく、変換累積頻度全点若しくは複数点の２次微分値の平均を算出してもよい。
そしてステップＳ１３では、閾値補正部４２は、閾値決定部３２が上記ステップＳ６で決定した閾値を、その算出した２次微分値に応じて、下記計算式に基づいて補正する。
【００４２】
【数３】
2006200972.tif 000005
【００４３】
ここで、関数ｈ１（ｘ）は、基本的に上記算出した２次微分値に対して単純減少関係を有する単調減少関数を採用する。このような関数ｈ１（ｘ）を採用することにより、例えば図１１の（Ｃ）に示すように変換累積頻度が下に凸の関数となる場合（すなわち２次微分値が正となる場合）では、補正後の閾値が元の閾値よりも小さくなるように補正される。このような作用により、グレイレベル差分布の異常によって欠陥検査の検出感度が低下する事象を防止することが可能となる。
【００４４】
図１２の例では、変換累積頻度が上に凸の関数となる場合を示したものである。グレイレベル差が大きい領域において変換累積頻度の増加率が減少するため、決定された閾値に対応する変換累積頻度が、予定される頻度よりも過小となる。これは欠陥検出される画素が過大となることを意味し、すなわち閾値の設定が低すぎるため疑似欠陥の発生を招くことを意味する。
本発明によれば、例えば図１２の（Ｃ）に示すように変換累積頻度が上に凸の関数となる場合（すなわち２次微分値が負となる場合）では、補正後の閾値が元の閾値よりも大きくなるように補正される。このような作用により、疑似欠陥の発生を防止することが可能となる。
【００４５】
図１３は、図３に示す外観検査装置の検出閾値計算部７の第２構成例を示すブロック図である。本構成例では、検出閾値計算部７は、変換累積頻度算出部２２により求められた変換累積頻度を、所定の関数で近似した近似関数を導出する近似関数導出部４３を備えている。
【００４６】
図１４は、図１３に示す検出閾値計算部７より実行される図６の閾値補正ルーチン（ステップＳ７）のフローチャートである。図１４のステップＳ２１において、近似関数導出部４３が変換累積頻度の近似関数を導出する。このとき、近似関数導出部４３が導出する近似関数は、グレイレベル差ｘの高次多項式等の既存の様々な近似関数を使用することが可能であり、その近似方法は、スプライン補間、ラグランジェ補間、最小２乗法及びチェビシェフ近似などの既存の様々な近似方法を使用することが可能である。ここでは、例えば２次関数、
【００４７】
ｙ＝Ａｘ2＋Ｂｘ＋Ｃ
【００４８】
によって近似した場合を考える。ここでｘはグレイレベル差を示し、ｙは変換累積頻度を示す。そして、近似関数導出部４３は導出した近似関数、具体的には、この近似関数を規定する各種パラメータ（上記２次関数の例では定数Ａ、Ｂ及びＣ）を後段の閾値補正部４２に出力する。
【００４９】
その後、ステップＳ２２において、図５に示した閾値補正部４２は、近似関数導出部４３が導出した変換累積頻度の近似関数のグレイレベル差についての２次微分値を算出する。
そしてステップＳ２３では、閾値補正部４２は、閾値決定部３２が上記ステップＳ６で決定した閾値を算出した２次微分値に応じて補正する。上記２次関数の例では、
【００５０】
補正後閾値＝元の閾値＋ｈ２（Ａ）
【００５１】
となる。ここで、関数ｈ２（ｘ）は、基本的にｘに対して単純減少関係を有する単調減少関数を採用する。なお、上記２次関数の例では、近似関数導出部４３は単に定数Ａのみを後段の閾値補正部４２に出力し、閾値補正部４２は、この定数Ａに応じて閾値を算出した２次微分値を補正することとしてもよい。
【００５２】
図１５は、図３に示す外観検査装置の検出閾値計算部７の第３構成例を示すブロック図である。本構成例では、検出閾値計算部７は、変換累積頻度算出部２２により求められた変換累積頻度の複数の部分について直線近似を行ない、それぞれの近似直線を導出する第２の近似直線導出部４４を備えている。
【００５３】
図１６は、図１５に示す検出閾値計算部７より実行される図６の閾値補正ルーチン（ステップＳ７）のフローチャートであり、図１７及び図１８は変換累積頻度の近似直線に基づき閾値の補正方法の例を説明する図である。
図１６に示すステップＳ３１において、近似直線導出部４４は、変換累積頻度算出部２２により求められた変換累積頻度を複数区間に分割する各区間を定める。例えば図１７の（Ａ）に示す例では近似直線導出部４４は、所定のグレイレベル差ｘ０よりも小さい区間ｒ１とｘ０よりも大きい区間ｒ２と、の２つの区間に変換累積頻度を分割し、これらの区間を定める。また図１８の（Ａ）に示す例では近似直線導出部４４は、所定の変換累積頻度ｐ０よりも小さい区間ｒ１とｐ０よりも大きい区間ｒ２と、の２つの区間に変換累積頻度を分割し、これらの区間を定める。
【００５４】
なお、図１７及び図１８の例では、各区間が変換累積頻度全体を網羅するように定めたが、図１９に示すように、各区間が変換累積頻度の一部を網羅するように定めてもよい。ここで図１９の（Ａ）では、グレイレベル差が小さい区間（ｘ１〜ｘ２）及びグレイレベル差が大きい区間（ｘ３〜ｘ４）を定め（ｘ１＜ｘ２＜ｘ３＜ｘ４）、図１９の（Ｂ）では、変換累積頻度が小さい区間（ｐ１〜ｐ２）及び変換累積頻度が大きい区間（ｐ３〜ｐ４）を定めている（ｐ１＜ｐ２＜ｐ３＜ｐ４）。
【００５５】
ステップＳ３２において、近似直線導出部４４は、上記定められた各区間ｒ１及びｒ２において、それぞれの近似直線、
【００５６】
ｙ＝Ａ１×ｘ＋Ｂ１  （区間ｒ１について）
ｙ＝Ａ２×ｘ＋Ｂ２  （区間ｒ２について）
【００５７】
を導出し、ステップＳ３３において各近似直線の傾きＡ１及びＡ２を算出して、図１５に示す閾値補正部４２に出力する（図１７の（Ｂ）及び図１８の（Ｂ）を参照）。
ステップＳ３４において、閾値補正部４２は、グレイレベル差（又は変換累積頻度）が小さい区間ｒ１における近似直線の傾きＡ１から、グレイレベル差（又は変換累積頻度）が大きい区間ｒ２における近似直線の傾きＡ２を差し引いて、その差分（Ａ１−Ａ２）を算出する。
そして、ステップＳ３５において、閾値補正部４２は、閾値決定部３２が上記ステップＳ６で決定した閾値を、算出した差分に応じて、下記式により補正する。
【００５８】
補正後閾値＝元の閾値＋ｇ（Ａ１−Ａ２）
【００５９】
となる。ここで、関数ｇ（ｘ）は、基本的にｘに対して単純増加関係を有する単調増加関数を採用する。
【産業上の利用可能性】
【００６０】
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】
【００６１】
【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】検出閾値計算部の第１構成例を示すブロック図である。
【図６】検出閾値計算部の検出閾値計算処理を示す全体フローチャートである。
【図７】検出閾値を決定する処理を説明する図である。
【図８】変換累積頻度を算出する処理を説明する図である。
【図９】ノイズレベル差と変換累積頻度のグラフで閾値を決定する処理を説明する図である。
【図１０】図５に示す検出閾値計算部より実行される図６の閾値補正ルーチン（ステップＳ７）のフローチャートである。
【図１１】変換累積頻度の近似曲線に基づき閾値の補正方法の例を説明する図（その１）である。
【図１２】変換累積頻度の近似曲線に基づき閾値の補正方法の例を説明する図（その２）である。
【図１３】検出閾値計算部の第２構成例を示すブロック図である。
【図１４】図１３に示す検出閾値計算部より実行される図６の閾値補正ルーチン（ステップＳ７）のフローチャートである。
【図１５】検出閾値計算部の第３構成例を示すブロック図である。
【図１６】図１５に示す検出閾値計算部より実行される図６の閾値補正ルーチン（ステップＳ７）のフローチャートである。
【図１７】変換累積頻度の近似直線に基づき閾値の補正方法の例を説明する図（その１）である。
【図１８】変換累積頻度の近似直線に基づき閾値の補正方法の例を説明する図（その２）である。
【図１９】近似直線を導出する変換累積頻度の区間を決定する方法の例を説明する図である。
【符号の説明】
【００６２】
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】
2006200972.tif 000006
【図２】
2006200972.tif 000007
【図３】
2006200972.tif 000008
【図４】
2006200972.tif 000009
【図５】
2006200972.tif 000010
【図６】
2006200972.tif 000011
【図７】
2006200972.tif 000012
【図８】
2006200972.tif 000013
【図９】
2006200972.tif 000014
【図１０】
2006200972.tif 000015
【図１１】
2006200972.tif 000016
【図１２】
2006200972.tif 000017
【図１３】
2006200972.tif 000018
【図１４】
2006200972.tif 000019
【図１５】
2006200972.tif 000020
【図１６】
2006200972.tif 000021
【図１７】
2006200972.tif 000022
【図１８】
2006200972.tif 000023
【図１９】
2006200972.tif 000024