(57)【要約】【課題】            短時間処理が可能で、複雑な画像処理を必要とせず、信頼性の高い検査方法を提供すること。【解決手段】          検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、  検査画像内の検査対象部位において特性が共通する領域を検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、  検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、  検査対象領域の平均輝度値が、予め設定された検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準として検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法である。【選択図】          図１
2018159577.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
前記検査画像内の前記検査対象部位において特性が共通する領域を検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、
前記検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
前記検査対象領域の前記平均輝度値が、予め設定された検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準として前記検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有する
ことを特徴とする、検査方法。
【請求項２】
前記検査画像には、輝度の基準となる輝度基準領域が含まれており、
前記輝度基準領域の輝度基準値に対する当該輝度基準領域の平均輝度値の差を、前記検査対象領域の前記平均輝度値に加算補正する輝度補正ステップを有する
ことを特徴とする、請求項１に記載の検査方法。
【請求項３】
検査対象物の検査対象部位が複数含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
前記検査画像内の複数の前記検査対象部位と対応する領域において特性が共通する領域を複数の検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、
前記複数の検査対象領域それぞれについて、当該検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
前記複数の検査対象領域それぞれの前記平均輝度値どうしを比較して前記検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法。
【請求項４】
検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
前記検査画像内の前記検査対象部位において特性が共通する領域を複数の分割検査対象領域として指定する分割検査領域指定ステップと、
前記複数の分割検査対象領域それぞれについて、当該分割検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
前記複数の分割検査対象領域それぞれにおける前記平均輝度値どうしを比較して前記検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を取得し、取得した画像に基づいて当該検査対象部位の良否を判定する、検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体などの微細な回路パターンやＭＥＭＳなどの微細な構造物が、所定の寸法や形状で形成されているかどうかを検査するため、電子顕微鏡を用いてＳＥＭ画像と呼ばれる画像を取得し、当該画像の輝度データに基づいて良否判定することが知られている。
【０００３】
一般に、ＳＥＭ画像はノイズが多く含まれていることが知られており、ノイズ除去のために、同一部位の画像を複数回取得し、それらを重ね合わせて平均化する手法が知られている（例えば、特許文献１）。
【０００４】
或いは、１回撮像して取得した画像の各画素について、隣接する周辺画素と輝度値を比較し、所定の基準に従って置換処理（いわゆる、フィルタ処理）を行う手法も知られている（例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１０７０４６号公報
【特許文献２】特開平４−９６５７２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
ＳＥＭ画像はノイズ成分が多く含まれるため、特許文献１に開示されている様な手法で所望のノイズ除去を行うためには、何十枚もの画像を取得（つまり、撮像）する必要があるため、時間短縮が求められていた。
【０００７】
一方、特許文献２に開示されている様な手法は、１枚の画像取得で済むため短時間処理が可能となるが、処理領域が実際の形状（例えば配線パターンの形状）とは無関係に定められるために、求めたい形状外の輝度の影響による輝度値のズレ（偽輝度）が生じる。そのため、検査結果に影響を及ぼしたり、このような影響を低減するために複雑な画像処理を行う必要があった。
【０００８】
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、短時間処理が可能で、複雑な画像処理を必要とせず、信頼性の高い検査方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
以上の課題を解決するために、本発明に係る一態様は、
検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
検査画像内の検査対象部位において特性が共通する領域を検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、
検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
検査対象領域の平均輝度値が、予め設定された検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準として検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有する
ことを特徴とする、検査方法である。
【００１０】
また、別の局面においては、本発明に係る一態様は、
検査対象物の検査対象部位が複数含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
検査画像内の複数の検査対象部位と対応する領域において特性が共通する領域を複数の検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、
複数の検査対象領域それぞれについて、当該検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
複数の検査対象領域それぞれの平均輝度値どうしを比較して検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法である。
【００１１】
また、別の局面においては、本発明に係る一態様は、
検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
検査画像内の検査対象部位において特性が共通する領域を複数の分割検査対象領域として指定する分割検査領域指定ステップと、
複数の分割検査対象領域それぞれについて、当該分割検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
複数の分割検査対象領域それぞれにおける平均輝度値どうしを比較して検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法である。
【発明の効果】
【００１２】
上記態様によれば、短時間処理が可能となり、複雑な画像処理を必要とせず、信頼性の高い検査を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明を適用した検査に用いられる検査対象物の一例を示す概略図。
【図２】本発明を具現化する形態の一例の全体構成を示す概略図。
【図３】本発明を具現化する形態の一例における検査のフロー図。
【図４】本発明にかかる検査フローの各ステップにおける具体例を示す概念図。
【図５】本発明にかかる平均輝度値算出ステップにおける具体例を示す概念図。
【図６】本発明を具現化する変形例における複数の検査対象領域の一例を示す概念図。
【図７】本発明を具現化する変形例における分割検査対象領域の一例を示す概念図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に、本発明を実施するための形態について、図を用いながら説明する。
【００１５】
図１は、本発明を適用した検査に用いられる検査対象物の一例を示す概略図である。図１には、検査対象物の一類型として、半導体デバイスやＭＥＭＳ、チップ部品等を形成するためのシリコンウエーハ（単に、基板Ｗと呼ぶ）を例示し、検査対象部位の一類型として基板Ｗ上に形成された金属配線Ｐや、その下層に成膜されている絶縁膜（単に、下層部材Ｂと呼ぶ）を例示する。そして、基板Ｗ上の金属配線Ｐが所定の膜厚、線幅で形成されているかどうか、金属配線Ｐに異物や汚れが付着していないかどうか、下地部材Ｂ上に異物や他の成膜残りが無いかどうか等を検査する構成を例示して、以下説明を行う。
【００１６】
図２は、本発明を具現化する形態の一例の全体構成を示す概略図である。図２には、本発明に用いる検査装置１の概略図が示されている。
【００１７】
検査装置１は、撮像部２、画像処理部３、検査処理部４、コンピュータＣＮ等を備えている。
【００１８】
撮像部２は、検査対象物の検査対象部位を撮像し、画像を出力するものである。
【００１９】
具体的には、撮像部２は、シリコンウエーハＷ上に形成された金属配線Ｐを撮像し、撮像した画像（いわゆる、ＳＥＭ画像）と対応した映像信号や画像データを出力するものである。
【００２０】
より具体的には、撮像部２は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）と呼ばれる、電子ビーム（いわゆる、１次電子ビーム）Ｅ１を撮像対象に向けて照射し、撮像対象から放出される電子（いわゆる、２次電子や反射電子）Ｅ２やＸ線等を検出し、２次元の画像情報として出力するもので構成されている。
【００２１】
画像処理部３は、撮像部２から出力された画像を検査画像Ｍとして取得し、予め設定した所定の手順に基づいて検査画像Ｍに含まれる情報を加工・処理等を行ったり、次工程で用いる情報を演算・出力等したりするものである。
【００２２】
具体的には、画像処理部３は、コンピュータＣＮに搭載された画像処理ボードと実行プログラムで構成されており、当該実行プログラムには、下述する検査フローにおける検査画像取得ステップｓ３、検査領域指定ステップｓ４等を実行する処理がプログラミングされている。
【００２３】
検査処理部４は、所定の画像処理が行われた検査画像Ｍの検査対象領域Ｒに対して、予め設定した所定の基準に基づいて判定や演算処理等（つまり、検査処理）を行うものである。
【００２４】
具体的には、検査処理部４は、コンピュータＣＮの演算処理装置と実行プログラムで構成されており、当該実行プログラムには、下述する検査フローにおける平均輝度値算出ステップｓ５、良否判定ステップｓ６等を実行する処理がプログラミングされている。
【００２５】
［検査フロー］
図３は、本発明を具現化する形態の一例における検査のフロー図である。図３には、検査装置１を用いて検査を行う際の概略的な流れが例示されている。
【００２６】
まず、基板Ｗを基板載置台１１に載置し（ステップｓ１）、所望の検査対象部位が撮像部２で撮像できるように位置調整する（ステップｓ２）。
【００２７】
次に、撮像部２にて撮像を行い、撮像した画像を検査画像Ｍとして画像処理部３にて取得する。これを、検査画像取得ステップｓ３と呼ぶ。
【００２８】
次に、画像処理部３にて、取得した検査画像Ｍ内の検査対象部位において特性が共通する領域を検査対象領域Ｒとして指定する。これを、検査領域指定ステップｓ４と呼ぶ。
【００２９】
具体的には、検査領域指定ステップｓ４では、検査画像Ｍ内に含まれる位置決め基準パターンやそれに相当する特徴パターンを検出し、それらとの相対位置関係（予め登録しておく）に基づいて、検査対象領域Ｒを指定する。
【００３０】
より具体的には、検査領域指定ステップｓ４では、検査対象部位である金属配線Ｐの近隣にある位置決め基準パターンＴの位置および角度をパターンマッチング（正規化相関サーチとも言う）処理等により検出し、位置決め基準パターンＴの位置及び角度を基準に設定した点（Ｘ１，Ｙ１）、点（Ｘ２，Ｙ２）を対角とする矩形の内部が、検査対象領域Ｒとして指定される。
【００３１】
次に、検査対象領域Ｒ内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する。これを、平均輝度値算出ステップｓ５と呼ぶ。
【００３２】
具体的には、平均輝度値算出ステップｓ５では、検査対象領域Ｒ内の各画素について画素輝度値を取得し、それらの平均値を演算し、平均輝度値として出力する。
【００３３】
次に、検査対象領域Ｒの平均輝度値が、予め設定された検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準として検査対象部位の良否を判定する。これを、良否判定ステップｓ６と呼ぶ。
【００３４】
次に、全ての画像取得および検査が終了したかどうかを判断し（ステップｓ７）、終了していなければ、上記ステップｓ２〜ｓ７を繰り返す。一方、終了していれば、基板載置台１１から基板Ｗを取り出し（ステップｓ８）、一連の検査フローを終了する。
【００３５】
図４は、本発明にかかる検査フローの各ステップにおける具体例を示す概念図である。
図４（ａ）には、上述の検査画像取得ステップｓ３で取得した検査画像Ｍの一例が示されている。この検査画像Ｍは、均一な膜厚で形成された金属配線Ｐと下地部材Ｂ等が撮像されているが、ＳＥＭ画像特有のノイズが多い画像である。
図４（ｂ）には、上述の検査領域指定ステップｓ４で指定された検査対象領域Ｒの一例が示されている。この検査対象領域Ｒは、検査画像Ｍにある特徴的なパターンを位置決め基準パターンＴとマッチングさせ、予め登録された相対位置関係に基づいて、矩形の対角となる各点（Ｘ１，Ｙ１）、点（Ｘ２，Ｙ２）が指定される。
【００３６】
図５は、本発明にかかる平均輝度値算出ステップにおける具体例を示す概念図である。
図５（ａ）には、検査画像Ｍにおける検査対象領域Ｒ内の各画素（一部は図示省略）の明暗状態が例示されており、図５（ｂ）には、検査対象領域Ｒ内の各画素（一部は図示省略）の画素輝度値が例示されている。
【００３７】
このような場合において、各画素の画素輝度値の平均値を演算した結果が１１０であれば、検査対象領域Ｒの平均輝度値として１１０を出力する。
【００３８】
このとき、予め検査基準の範囲として下限値：１０５、上限値：１１５が設定されていれば、良否判定ステップｓ６では、検査対象領域Ｒの平均輝度値「１１０」が検査基準の範囲内であるため、検査対象部位は「良」判定とする。
【００３９】
この様な本発明に係る検査方法を用いれば、ノイズ成分の多いＳＥＭ画像を取得しても、指定した検査対象領域Ｒ内の平均輝度値を算出するので、検査対象部位における特性が共通する領域の輝度値を平均化して検査を行うことができ、複数枚の画像を取得して平均化した場合と同等の検査結果を得ることができる。また、多数の画像を取得する必要が無く、短時間処理が可能となる。さらに、撮像部２から取得した検査画像Ｍ（つまり、元画像）に対する複雑な画像処理を省くことができ、かつ、信頼性の高い検査を行うことができる。
【００４０】
［変形例：輝度補正処理］
なお上述では、良否判定ステップｓ６に用いる検査基準を予め設定しておく手順を例示した。多くの場合、検査基準は固定値で良いが、印加する電子線のエネルギーが変動することがあり、その変動に応じて検査画像Ｍ内の検査対象領域Ｒが明るくなったり暗くなったりするため、検査基準が固定値のままでは所望の検査精度が維持できない可能性がある。この様な場合、一般のオートゲイン補正（画像全体の平均輝度が常に一定になるような補正）をかけてしまうと、検査対象部位以外からの電子やＸ線等の影響も含まれるため、検査画像Ｍ内の検査対象領域Ｒが一定になるとは限らず、検査基準を固定値ではなく変動させる必要がある。
【００４１】
この様な局面においては、本発明を具現化する上で、次のような構成を加えることが好ましい。つまり、検査画像Ｍには、図４（ａ）（ｂ）に示す様な、輝度の基準となる輝度基準領域Ｑが含まれており、輝度基準領域Ｑの輝度基準値に対する輝度基準領域Ｑの平均輝度値の差を、検査対象領域Ｒの平均輝度値に加算補正する輝度補正ステップｓ５−１を有する構成である。
【００４２】
具体的には、輝度補正ステップｓ５−１は、図３を示しながら上述した平均輝度値算出ステップｓ５と良否判定ステップｓ６の間に行われるものである。
【００４３】
より具体的には、輝度基準領域Ｑの輝度基準値が２００として予め設定されている場合、ある検査画像Ｍにおける輝度基準領域Ｑの平均輝度値が１９０、検査対象領域Ｒの平均輝度値が１００であったとすると、輝度補正ステップｓ５−１では、輝度基準領域Ｑの輝度基準値「２００」に対する平均輝度値「１９０」の差「１０」を加算補正し、検査対象領域Ｒの平均輝度値を「１１０」として検査を行う。そうすることで、本来であれば「良」判定とされるべき検査対象部位について、取得された検査画像の画素輝度値が低かったために「良」判定が得られないような局面であっても、上述の様な補正処理を行うことで本来されるべき「良」判定を得ることができる。
【００４４】
［変形例：他の検査対象領域との比較］
なお上述では、良否判定ステップｓ６に用いる検査基準を予め設定しておく手順や、検査基準を補正する手順を例示した。
【００４５】
しかし、ある局面として、取得した検査画像Ｍ内に、特性が共通する領域を有する検査対象部位が複数含まれることがある。具体例を挙げれば、検査対象物に形成されている下層部材の上に、複数の金属配線が所定の間隔で同じ膜厚・線幅・材料で形成されている場合である。
【００４６】
この様な局面において、取得された検査画像Ｍ内において、これら複数（例えば、ｎ個）の検査対象部位に対応させて複数（ｎ個）の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎとしてそれぞれ指定すれば、これらの検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎの平均輝度値はそれぞれ同じないし所定の範囲内に収まるはずである。
【００４７】
そこで、この様な局面では、上述した検査画像取得ステップｓ３、検査領域指定ステップｓ４、平均輝度値算出ステップｓ５、良否判定ステップｓ６に代えて、以下の様な処理を行う検査画像取得ステップｓ３１、検査領域指定ステップｓ４１、平均輝度値算出ステップｓ５１、良否判定ステップｓ６１とすることが望ましい。なお、これらステップｓ４とｓ４１、ｓ５とｓ５１、ｓ６とｓ６１は、相互に共通する処理が多く含まれるため、相違する処理について詳細を以下に説明する。
【００４８】
検査画像取得ステップｓ３１では、特性が共通する領域を有する検査対象部位が複数含まれた画像を検査画像Ｍとして取得する。
【００４９】
検査領域指定ステップｓ４１では、取得した検査画像Ｍ内の検査対象部位において特性が共通する領域を複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎとして指定する。
【００５０】
平均輝度値算出ステップｓ５１では、複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎそれぞれについて、当該検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎ内の各画素について画素輝度値を取得し、検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎ毎の画素輝度値の平均値を演算して平均輝度値として出力する。
【００５１】
良否判定ステップｓ６１では、複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎそれぞれの平均輝度値どうしを比較して、検査対象部位の良否を判定する。
【００５２】
なお、良否判定ステップｓ６１に用いる検査基準は、複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎそれぞれの平均輝度値どうしの差分、分散の差分、標準偏差の差分に基づいて設定する。
【００５３】
図６は、本発明を具現化する変形例における複数の検査対象領域の一例を示す概念図である。図６には、検査画像取得ステップｓ３１で取得した検査画像Ｍの中に検査対象部位である金属配線Ｐが複数形成されており、その内４箇所について検査対象領域Ｒ１〜Ｒ４が検査領域指定ステップｓ４１で指定されている例が示されている。
【００５４】
この例の場合、平均輝度値算出ステップｓ５１では、これら検査対象領域Ｒ１〜Ｒ４について平均輝度値を算出する。そして、良否判定ステップｓ６１では、検査対象領域Ｒ１の平均輝度値を、他の検査対象領域（この場合は、Ｒ２〜Ｒ４）と平均輝度値を比較し、所定の範囲内に収まるかどうかを判断基準とする良否判定ステップを行う。そして、これと同様の処理を他の検査対象領域（例えば、Ｒ２〜Ｒ４）についても行う。
【００５５】
例えば、検査対象領域Ｒ１〜Ｒ４の平均輝度値がそれぞれ、「１０５」「１１０」「９５」「１１４」であったとすると、平均輝度値の平均は「１０６」となる。ここで検査基準範囲を「１０６±９以内（つまり、９７〜１１５）」とすると、検査対象領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ４が指定された検査対象部位を「良」判定とし、検査対象領域Ｒ３が指定された検査対象部位を「不良」判定とする。
【００５６】
この様な手順で検査を行うことで、取得した検査画像Ｍ内に特性が共通する領域を有する検査対象部位が複数含まれる局面においては、予め検査基準を設定する必要がなくなり、輝度補正の処理も不要になるため、好ましい。
【００５７】
なお、１つの検査画像Ｍ内において、全体的に配線パターンの表面粗さや膜厚が変化する等の可能性が想定される局面にあっては、複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎの平均輝度値同士の比較による良否判定処理に加え、予め検査基準を設定しておきこの検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準とする良否判定処理や、輝度補正の処理を追加しても良い。
【００５８】
［変形例：分割処理］
なお上述では、検査画像Ｍ内の比較的狭い範囲が検査対象領域Ｒとして指定されて検査が行われる手順を例示した。
【００５９】
しかし、上述とは別の局面として、検査対象部位が含まれた画像を検査画像Ｍとして取得した場合、特性が共通する領域が検査画像Ｍ内で比較的大きな面積（多くの画素数とも言う）を占めることがある。
【００６０】
この様な局面においては、検査対象部位に微小な異物や汚れが付着していても、検査対象領域Ｒｗと面積を比較すると小さく（換言すれば、画素数を比較するとが少なく）、検査対象領域Ｒｗの平均輝度値を算出すると、検出したい異物等の輝度値が他の部分と平均化されることで十分な輝度差としてあらわれないこととなる。
【００６１】
そこで、この様な局面では、上述した検査画像取得ステップｓ３、検査領域指定ステップｓ４、平均輝度値算出ステップｓ５、良否判定ステップｓ６に代えて、以下の様な処理を行う検査画像取得ステップｓ３２、検査領域指定ステップｓ４２、平均輝度値算出ステップｓ５２、良否判定ステップｓ６２とすることが望ましい。なお、これらステップｓ４とｓ４２、ｓ５とｓ５２、ｓ６とｓ６２は、相互に共通する処理が多く含まれるため、相違する処理について詳細を以下に説明する。
【００６２】
検査画像取得ステップｓ３２では、特性が共通する領域を有する検査対象部位が比較的大きな面積を占める画像を検査画像Ｍとして取得する。
【００６３】
検査領域指定ステップｓ４２では、取得した検査画像Ｍ内の検査対象部位において特性が共通する領域（つまり、検査対象領域Ｒｗ）を複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍとして指定する。
【００６４】
平均輝度値算出ステップｓ５２では、複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍそれぞれについて、当該分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍ内の各画素について画素輝度値を取得し、分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍ毎の画素輝度値の平均値を演算して平均輝度値として出力する。
【００６５】
良否判定ステップｓ６２では、複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍそれぞれの平均輝度値どうしを比較して、検査対象部位の良否を判定する。
【００６６】
なお、良否判定ステップｓ６２に用いる検査基準は、複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍそれぞれの平均輝度値どうしの差分、分散の差分、標準偏差の差分に基づいて設定する。
【００６７】
図７は、本発明を具現化する変形例における分割検査対象領域の一例を示す概念図である。図７には、検査画像取得ステップｓ３２で取得した検査画像Ｍの中に含まれている検査対象部位である下地部材Ｂについて、比較的広い面積の検査対象領域Ｒｗに対して８つの分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄ８が検査領域指定ステップｓ４１で指定されている例が示されている。
【００６８】
この例の場合、平均輝度値算出ステップｓ５２では、これら分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄ８について平均輝度値を算出する。そして、良否判定ステップｓ６２では、分割検査対象領域Ｄ１の平均輝度値を、他の分割検査対象領域（この場合は、Ｄ２〜Ｄ８４）と平均輝度値を比較し、所定の範囲内に収まるかどうかを判断基準とする良否判定ステップを行う。そして、これと同様の処理を他の分割検査対象領域（例えば、Ｄ２〜Ｄ８）についても行う。
【００６９】
例えば、分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄ８の平均輝度値がそれぞれ、「５５」「５０」「６０」「５０」「５１」「４８」「５３」「４９」であり、平均輝度値が「５２」であったとすると、検査基準範囲を「±６」と設定した場合には、検査対象領域Ｒｗのうち、分割検査対象領域Ｄ１，Ｄ２，Ｄ４〜Ｄ８が指定された分割検査対象部位を「良」判定とし、分割検査対象領域Ｄ３が指定された分割検査対象部位を「不良」判定とする。
【００７０】
この様な手順で検査を行うことで、特性が共通する領域が検査画像Ｍ内で比較的大きな面積（多くの画素数とも言う）を占める局面において、検査対象部位に存在する微細な異物や欠陥、ピンホール等の見逃しを防ぐことができる。さらに、予め検査基準を設定する必要がなくなり、輝度補正の処理も不要になるため、好ましい。
【００７１】
なお、１つの検査画像Ｍ内において、全体的に表面粗さや膜厚が変化する等の可能性が想定される局面にあっては、複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄ８の平均輝度値同士の比較による良否判定処理に加え、予め検査基準を設定ておきこの検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準とする良否判定処理や、輝度補正の処理を追加しても良い。
【００７２】
［別の形態］
なお上述では、検査画像Ｍとして電子顕微鏡を用いてＳＥＭ画像を取得し、検査対象部位の良否を判定する検査方法を例示した。しかし、本発明は、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）、走査型透過電子顕微鏡（ＳＴＥＭ）、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）等を用いて取得した画像を検査画像Ｍとする場合や、可視光や紫外線、赤外線などに受光感度を備えた撮像カメラ（いわゆる、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラなど）を用いて取得した画像を検査画像Ｍとする場合などにも適用することができる
なお上述では、検査対象物の一類型として、半導体デバイスやＭＥＭＳ、チップ部品等を形成するためのシリコンウエーハ（基板Ｗ）を例示し、検査対象部位の一類型として基板Ｗ上に形成された金属配線Ｐを例示した。しかし、本発明は、均質基板上に均質なパターンを形成しようとするもの、例えば液晶、有機ELなどのフラットパネルディスプレイの配線パターンや光学部品などにも適用することが出来る。
【符号の説明】
【００７３】
１    検査装置
２    撮像部
３    画像処理部
４    検査処理部
１１  基板載置台
ＣＮ  制御部
Ｗ    ウエーハ（検査対象物の一類型）
Ｐ    金属配線（検査対象部位の一類型）
Ｂ    下層部材
Ｅ１  電子ビーム（１次）
Ｅ２  ２次電子、反射電子
Ｍ    検査画像
Ｒ、Ｒ１〜Ｒ４，Ｒｎ  検査対象領域（ｎ個）
Ｔ    位置決め基準パターン
Ｑ    輝度基準領域
Ｒｗ  検査対象領域（比較的大きな面積）
Ｄ１〜Ｄ８，Ｄｍ  分割検査対象領域（ｍ個）
ｓ３    検査画像取得ステップ
ｓ４    検査領域指定ステップ
ｓ５    平均輝度値算出ステップ
ｓ６    良否判定ステップ
ｓ５−１  輝度補正ステップ
ｓ６１  良否判定ステップ（複数の領域どうしを比較）
ｓ６２  良否判定ステップ（分割した領域どうしを比較）
【図１】
2018159577.tif 000003
【図２】
2018159577.tif 000004
【図３】
2018159577.tif 000005
【図４】
2018159577.tif 000006
【図５】
2018159577.tif 000007
【図６】
2018159577.tif 000008
【図７】
2018159577.tif 000009