(57)【要約】【課題】基板を撮像して得た検査対象の画像に基づいて、基板の欠陥を適切に分類することができる技術を提供すること。【解決手段】基板を撮像して得た撮像画像に対してディープラーニング及び２クラス分類部３により欠陥領域を含む二値化データを得る。この二値化データから欠陥領域を含む矩形のカラー画像を作成し、この画像に基づいてディープラーニングを用いて欠陥の種類を推定する。また前記二値化データに基づいて欠陥領域の形状などの属性とウエハＷ上の位置とを求め、これら情報に基づいてルールベースを用いて欠陥の種類を推定する。ディープラーニングによる推定結果とルールベースによる推定結果とに基づいて欠陥の種類を総合判定する。【選択図】図４
2019124591.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板を撮像して得た検査対象である撮像画像に基づいて、基板に発生している欠陥を分類する装置において、
前記撮像画像に基づいて作成された画像から切り取られ、前記欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを含み、画素毎に画素値が割り当てられている欠陥分類判定用の第１の画像データを記憶する第１の記憶部と、
前記第１の記憶部に記憶された第１の画像データに基づいて、ディープラーニングを用いて欠陥の種類を推定する第１の推定部と、
前記撮像画像に基づいて作成され、前記欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを二値化データにより表した欠陥分類推定用の第２の画像データを記憶する第２の記憶部と、
前記第２の記憶部に記憶された第２の画像データから抽出された欠陥領域の属性に基づいて、ルールベースシステムを用いて欠陥の種類を推定する第２の推定部と、
前記第１の推定部で推定された欠陥の種類と前記第２の推定部で推定された欠陥の種類とに基づいて欠陥の種類を総合判定する総合判定部と、を備えたことを特徴とする基板の欠陥検査装置。
【請求項２】
前記第１の推定部は、前記第１の画像データに基づいて、ディープラーニングを用いて欠陥の種類の候補を推定し、推定された欠陥の種類の複数の候補と各候補の正解の度合いを表す数値とを対応付けたデータを取得し、このデータに基づいて欠陥の種類を推定することを特徴とする請求項１記載の基板の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記第２の推定部は、前記欠陥領域の属性及び位置に基づいて、ルールベースシステムを用いて欠陥の種類を推定するように構成されていることを特徴とする請求項１または２に記載の基板の欠陥検査装置。
【請求項４】
前記欠陥領域の属性は、形状、面積、長さ寸法、幅寸法、周囲長及び伸びている方向の少なくとも一つであることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか一項に記載の基板の欠陥検査装置。
【請求項５】
前記欠陥領域の属性は、形状を含み、
前記形状は、前記欠陥領域の円形度及び周囲の凹凸の度合いを含むことを特徴とする請求項４に記載の基板の欠陥検査装置。
【請求項６】
前記二値化データにより表した欠陥分類推定用の第２の画像データ及び撮像画像に基づいて第１の画像データを作成する前処理部を備えていることを特徴とする請求項１ないし５のいずれか一項に記載の基板の欠陥検査装置。
【請求項７】
前記第１の画像データは、画素毎にＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各画素値が割り当てられていることを特徴とする請求項１ないし６のいずれか一項に記載の基板の欠陥検査装置。
【請求項８】
前記第２の画像データを作成するためのディープラーニングを用いた特徴領域抽出部と２クラス分類部とを備え、
前記特徴領域抽出部は、前記撮像画像に対応し、画素毎に画素値が割り当てられている画像データを入力データとし、各々複数の画素をマトリックス状に配列した複数のフィルタを含む畳み込み層を複数備え、
前記２クラス分類部は、前記複数の畳み込み層の各々にて畳み込み処理により得られた画素と畳み込み処理結果である演算値とを対応付けたデータを用い、画素ごとに前記複数の畳み込み層の演算値の配列分布に基づき、当該画素が欠陥に対応する画素であるか正常部位に対応する画素であるかを分類して、欠陥分類推定用の第２の画像データを得るように構成されていることを特徴とする１ないし７のいずれか一項に記載の基板の欠陥検査装置。
【請求項９】
前記総合判定部は、前記第１の推定部で推定された欠陥の種類と第２の推定部で推定された欠陥の種類とが異なったときにいずれの推定結果を優先させるかを決めた規則に基づいて判定するように構成されていることを特徴とする１ないし８のいずれか一項に記載の基板の欠陥検査装置。
【請求項１０】
基板を撮像して得た検査対象である撮像画像に基づいて、基板に発生している欠陥を分類する基板の欠陥検査方法において、
前記撮像画像に基づいて作成された画像から切り取られ、前記欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを含み、画素毎に画素値が割り当てられている欠陥分類推定用の第１の画像データを用い、当該第１の画像データに基づいて、ディープラーニングを用いて欠陥の種類を推定する第１の推定工程と、
前記撮像画像に基づいて作成され、前記欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを二値化データにより表した欠陥分類推定用の第２の画像データを用い、当該第２の画像データから抽出された欠陥領域の属性に基づいて、ルールベースシステムを用いて欠陥の種類を推定する第２の推定工程と、
前記第１の推定工程で推定された欠陥の種類と前記第２の推定工程で推定された欠陥の種類とに基づいて欠陥の種類を総合判定する総合判定工程と、を備えたことを特徴とする基板の欠陥検査方法。
【請求項１１】
前記第１の推定工程は、ディープラーニングを用いて欠陥の種類の候補を推定し、推定された欠陥の種類の複数の候補と各候補の正解の度合いを表す数値とを対応付けたデータを取得し、このデータに基づいて欠陥の種類を推定することを特徴とする請求項１０記載の基板の欠陥検査方法。
【請求項１２】
前記第２の推定工程は、前記欠陥領域の属性及び位置に基づいて、ルールベースシステムを用いて欠陥の種類を推定することを特徴とする請求項１０または１１に記載の基板の欠陥検査方法。
【請求項１３】
前記欠陥領域の属性は、形状、面積、長さ寸法、幅寸法、周囲長及び伸びている方向の少なくとも一つであることを特徴とする請求項１０ないし１２のいずれか一項に記載の基板の欠陥検査方法。
【請求項１４】
前記二値化データにより表した欠陥分類推定用の第２の画像データと前記撮像画像とに基づいて第１の画像データを作成する工程を備えていることを特徴とする請求項１０ないし１３のいずれか一項に記載の基板の欠陥検査方法。
【請求項１５】
基板を撮像して得た検査対象である撮像画像に基づいて、基板に発生している欠陥を分類する装置に用いられるソフトウェアを記憶する記憶媒体であって、
前記ソフトウェアは、請求項１０ないし１４のいずれか一項の基板の欠陥検査方法を実行するための命令群を含むプログラムを備えていることを特徴とする記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は基板を撮像して得られる画像データを用いて基板にどのような欠陥が発生しているかを判定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の製造工程におけるフォトリソグラフィ工程では、基板である半導体ウエハ（以下、ウエハと記載する）の表面に対して、レジストの塗布によるレジスト膜の形成、当該レジスト膜の露光、現像が順次行われて、レジストパターンが形成される。
一連の工程を終了したウエハWに対しては、検査装置によってウエハ表面に良好なレジストパターンが形成されているか否か、傷または異物が付着しているか否かなどの検査が行われる。こうした不具合を欠陥と呼ぶとすると、欠陥はその発生原因に応じて種々の態様がある。従って半導体装置の製造管理の観点から、検査装置には基板に欠陥があるか否かにとどまらず、見つかった欠陥がどのような欠陥であるか、即ち欠陥の種類を把握する機能を備えていることが要請される。
【０００３】
検査装置は、ウエハを載置している載置台に対して照明領域を相対的に移動しながら当ウエハを例えばＣＣＤカメラなどにより撮像し、撮像された画像を処理して欠陥の有無、欠陥の種類を判定するように構成される。
欠陥の種類を判定する手法としては、ディープラーニングと呼ばれる手法を利用することが知られている。例えば特許文献１には、基板を撮像して得られた検査対象画像に基づいて欠陥の特徴量（欠陥の濃淡、色などの特徴、幾何学的特徴）を算出し、これら特徴量に基づいてニューラルネットワークなどの手法を用いて欠陥を分類することが記載されている。
ディープラーニングによる欠陥分類は、教示用データを用いて学習することにより行われるが、その学習が不十分な場合などには誤分類の発生を避けることはできない。一方、半導体集積回路の歩留まりの更なる向上が要請されていることから、欠陥分類をより一層確実に行うことが要求される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００９−２３８９９２号公報（段落００５７〜００６０）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明はこのような事情に基づいてなされたものであり、その目的は、基板を撮像して得た検査対象の画像に基づいて、基板の欠陥を適切に分類することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、基板を撮像して得た検査対象である撮像画像に基づいて、基板に発生している欠陥を分類する装置において、
前記撮像画像に基づいて作成された画像から切り取られ、前記欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを含み、画素毎に画素値が割り当てられている欠陥分類判定用の第１の画像データを記憶する第１の記憶部と、
前記第１の記憶部に記憶された第１の画像データに基づいて、ディープラーニングを用いて欠陥の種類を推定する第１の推定部と、
前記撮像画像に基づいて作成され、前記欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを二値化データにより表した欠陥分類推定用の第２の画像データを記憶する第２の記憶部と、
前記第２の記憶部に記憶された第２の画像データから抽出された欠陥領域の属性に基づいて、ルールベースシステムを用いて欠陥の種類を推定する第２の推定部と、
前記第１の推定部で推定された欠陥の種類と前記第２の推定部で推定された欠陥の種類とに基づいて欠陥の種類を総合判定する総合判定部と、を備えたことを特徴とする。
他の発明は、基板を撮像して得た検査対象である撮像画像に基づいて、基板に発生している欠陥を分類する基板の欠陥検査方法において、
前記撮像画像に基づいて作成された画像から切り取られ、前記欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを含み、画素毎に画素値が割り当てられている欠陥分類推定用の第１の画像データを用い、当該第１の画像データに基づいて、ディープラーニングを用いて欠陥の種類を推定する第１の推定工程と、
前記撮像画像に基づいて作成され、前記欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを二値化データにより表した欠陥分類推定用の第２の画像データを用い、当該第２の画像データから抽出された欠陥領域の属性に基づいて、ルールベースシステムを用いて欠陥の種類を推定する第２の推定工程と、
前記第１の推定工程で推定された欠陥の種類と前記第２の推定工程で推定された欠陥の種類とに基づいて欠陥の種類を総合判定する総合判定工程と、を備えたことを特徴とする。
更に他の発明は、基板を撮像して得た検査対象である撮像画像に基づいて、基板に発生している欠陥を分類する装置に用いられるソフトウェアを記憶する記憶媒体であって、
前記ソフトウェアは、本発明の基板の欠陥検査方法を実行するための命令群を含むプログラムを備えていることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明は、基板を撮像して得た撮像画像に基づいて作成され、欠陥領域と周囲の領域とを含む、画素毎に濃淡に対応する画素値（濃淡値）が割り当てられている第１の画像データに基づいて、ディープラーニングを用いて欠陥の種類を推定している。また撮像画像に基づいて作成され、欠陥が発生している欠陥領域と周囲の領域とを二値化データにより表した第２の画像データから抽出された欠陥領域の属性に基づいて、ルールベースシステムを用いて欠陥の種類を推定している。そしてディープラーニンによる推定結果とルールベースシステムによる推定結果とに基づいて欠陥の種類を総合判定するようにしている。従って基板に発生している欠陥の種類を高い精度で判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明が適用される塗布、現像装置の全体を概略的に示す構成図である。
【図２】ウエハの表面の画像を取得するために前記塗布、現像装置に設けられる撮像モジュールである。
【図３】本発明の基板の欠陥検査装置の実施形態の概略を示す説明図である。
【図４】本発明の基板の欠陥検査装置の実施形態における構成とデータの流れとを組み合わせて示す説明図である。
【図５】上述実施形態に使用される特徴領域抽出部の構成のイメージを示す説明図である。
【図６】上述実施形態に使用される２クラス分類部により得られた出力結果であり、欠陥領域を、特徴領域抽出部に入力される画像領域に対応させて示す説明図である。
【図７】２クラス分類部により得られた欠陥領域を含む画像から欠陥領域を含む矩形の画像として切り取られた切り取り画像を示す説明図である。ある。
【図８】上述実施形態に使用される欠陥候補出力部の構成のイメージを示す説明図である。
【図９】本発明の基板の欠陥検査装置の実施形態の構成を示す構成図である。
【図１０】総合判定により判定された欠陥の種類とウエハ上の位置とを対応付けて表示する表示の一例を示す説明図である。
【図１１】欠陥の具体例を模式的に示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の基板の欠陥検査装置は、例えばレジスト塗布、露光後の現像を行う塗布、現像装置に適用され、塗布、現像装置内に設けられる撮像モジュールにより撮像されたウエハの画像を取り込むことにより欠陥検査を行う。
先ず、塗布、現像装置の一例について、概略図である図１を参照して説明する。塗布、現像装置は、キャリアブロックＡ１と、中間ブロックＡ２と、処理ブロックＡ３と、インターフェイスブロックＡ４と、をこの順に、水平方向に直線状に接続して構成されている。インターフェイスブロックＡ４には、露光機Ａ５が接続されている。キャリアブロックＡ１には、基板であるウエハＷが格納されたキャリア１０１が、図示しないキャリア搬送機構によって搬送されて載置される。処理ブロックＡ３には、基板であるウエハＷの表面にレジストを供給してレジスト膜を形成する塗布モジュール１０２と、露光機Ａ５にて所定のパターンに沿って露光されたレジスト膜に現像液を供給してレジストパターンを形成する現像モジュール１０３と、が設けられている。中間ブロックＡ２には、現像されたウエハＷの表面全体を撮像する撮像モジュール１０４が示されている。なお、このウエハＷの表面全体とは、半導体デバイスが形成される領域の表面全体であればよい。
【００１０】
各ブロックＡ１〜Ａ４は図示しないウエハ搬送機構を備えている。キャリア１０１に収納されているウエハＷは、ウエハ搬送機構により取り出され、中間ブロックＡ２→レジスト膜形成モジュール１０２→インターフェイスブロックＡ４→露光機Ａ５→インターフェイスブロックＡ４→現像モジュール１０１→撮像モジュール１０４の順で搬送されて、キャリア１０１に戻される。図１の点線の矢印は、ウエハＷの搬送経路を示している。このようにウエハＷが搬送されることで、ウエハＷの表面にレジストパターンが形成され、その後、撮像モジュール１０４にてウエハＷの表面全体の撮像が行われる。
【００１１】
図２に示すように撮像モジュール１０４は筐体８０１を備えており、筐体８０１内にウエハＷの裏面側中央部を吸着し、ウエハＷを水平に保持する載置台８０２が設けられている。図中８０３は、筐体８０１の側方に開口したウエハＷの搬送口である。筐体８０１内において搬送口８０３が開口している側を手前側とすると、載置台８０２は手前側と奥側との間で水平移動自在に構成されている。図中８０４は、この載置台８０２の水平移動のためのガイドであり手前側から奥側へと伸長している。
【００１２】
ガイド８０４上には筐体８０１内を左右に伸びる横長のハーフミラー８０５が設けられており、このハーフミラー８０５は当該ガイド８０４の伸長方向に対して側面視斜めに設けられている。また、ハーフミラー８０５の上方には当該ハーフミラー８０５を介して下方に光を照射する照明８０６が設けられている。ハーフミラー８０５の奥側には例えばＣＣＤカメラからなる撮像部８０７が設けられている。照明８０６からの照明がハーフミラー８０５を通過し、ハーフミラー８０５の下方の照射領域に当てられる。そして、この照射領域における物体の反射光がハーフミラー８０５で反射し、撮像部８０７に取り込まれる。即ち撮像部８０７は、ハーフミラー８０５の下方に位置する物体を撮像することができる。そして、ウエハＷがガイド８０４に沿ってハーフミラー８０５の下方を手前側から奥側に向けて移動しているときに、撮像部８０７が間欠的に撮像を行い、ウエハＷの表面全体を撮像してウエハ表面全体の画像データを作成することができる。
以下の説明においては、用語の混乱をさけるために、撮像部８０７にて撮像されたウエハWの表面全体の画像データを撮像画像と呼ぶことにする。
【００１３】
次に本発明の基板の欠陥検査装置及び基板の欠陥検査方法の実施形態について説明する。本発明の実施形態の概要は、撮像画像に基づいて欠陥領域を含む欠陥分類判定用の２種類（第１及び第２）の画像データを取得し、第１の画像データに基づいて第１の推定手法で欠陥の種類を推定し、また第２の画像データに基づいて第２の推定手法で欠陥の種類を推定し、２つの推定結果に基づいて欠陥の種類を総合判定することである。
図３は、本発明の実施形態の概要を示す説明図であり、第１の画像データが第１の推定部４に入力され、第１の推定部４にて第１の画像データに含まれる欠陥の種類を推定する。第１の推定部は後で詳述するディープラーニングを含むシステム（ソフトウェア）からなる。第１の画像データは、欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを含み、撮像画像を処理した画像から矩形に切り取られた画像データである。第１の画像データは、モノクロの画像データであってもカラーの画像データであってもよいが、以下の実施形態ではカラーの画像データ、即ち画素毎にＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各画素値が割り当てられている画像データの場合を例として取り上げる。
より具体的に説明すると、第１の画像データは、撮像画像に例えば複数の欠陥に夫々対応する複数の欠陥領域が含まれているとき、複数の欠陥領域のうちの一つの欠陥領域だけを含むように、当該欠陥領域とその周囲の領域とを含む矩形の画像データである。なお、複数の欠陥が同一の部位に発生している場合も実際にはあり得るが、「一つの欠陥領域だけを含む」とは、ソフトウェアにおいて一つの欠陥領域であると認識した領域である。
【００１４】
また第２の画像データは、欠陥が発生している欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを二値化データにより表した画像データである。第２の推定部６は、第２の画像データから抽出された欠陥領域の属性、更にはウエハＷ上の欠陥領域の位置に基づいて、ルールベースシステムを用いて欠陥の種類を推定するものである。
第１の画像データにより構成される欠陥領域と第２の画像データにより構成される欠陥領域とは、撮像画像において同一の領域であることが必要である。
７は総合判定部であり、第１の推定部４で推定された欠陥の種類と第２の推定部６で推定された欠陥の種類とに基づいて欠陥の種類を総合判定するものである。７１は、表示部であり、総合判定部７にて総合的に判定された欠陥の種類を表示するものである。
【００１５】
図４は、本発明の実施形態における全体構成とデータの流れとを組み合わせて示す説明図である。図４に基づいて、第１の画像データ及び第２の画像データの作成と、画像データの処理について説明する。１１は撮像部８０７（図２参照）にて撮像されたウエハＷの表面全体を含む撮像画像であり、この撮像画像１１は、各画素（ピクセル）毎にＲ（赤）成分、Ｇ（緑）成分、Ｂ（青）成分の各画素値（受光強度）が割り当てられている。この撮像画像１１は、第１の前処理部１２にて例えばコントラスト強調処理が行われる。
コントラスト強調処理は、撮像画像１１の中から欠陥領域を抽出しやすいようにＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分から選択された成分を強調する処理であり、例えば、選択された成分について所定の範囲の大きさの画素値について所定値だけ増加させる処理である。
【００１６】
特徴領域抽出部２は、ディープラーニングを実行するソフトウェアにより構成される。ディープラーニングとしては、例えば畳み込みニューラルネットワークが用いられ、この場合の処理について図５を参照しながら説明する。図５は、説明及び図示の煩雑化を避けるために、畳み込みニューラルネットワークを極めて模式的に記載した図である。２０は、第１の前処理部１２にて得られた入力画像（前処理後の撮像画像とも言うことができる）であり、２１、２２、２３は畳み込み層、２１ａ、２２ａはプーリング層、２４は結合層である。畳み込み層２１〜２３は、複数のフィルタが積層されており、代表して畳み込み層２１についてフィルタＦ１、Ｆ２…の配列をイメージとして示している。
【００１７】
先ず理解を容易にするために第１の前処理部１２にて得られた入力画像２０が縦横ｎ×ｎ画素からなるグレースケールであるとすると、前段の畳み込み層２１における最前列のｎ×ｎ画素からなるフィルタＦ１に入力される。入力画像２０の画素値は、正規化処理された値であってもよいし、標準化処理された値あってもよく、「０」〜「１」の数値である。入力画像の画素（ｉ、ｊ）の画素値をｘ（ｉ、ｊ）とすると、フィルタＦ１のピクセルである画素（ｉ、ｊ）の画素値はｘ（ｉ、ｊ）と同じ値であるが、ｆ１（ｉ、ｊ）｛＝ｘ（ｉ、ｊ）｝と記載する。なお、（ｉ、ｊ）は、ｎ×ｎ画素においてｉ行、ｊ列の画素を指す。フィルタの画素はノードとも言うことができる。
【００１８】
フィルタＦ２における画素（ｉ、ｊ）の画素値｛ｆ２（ｉ、ｊ）｝は、フィルタＦ１におけるｎ×ｎの各画素（１、１）〜（ｎ、ｎ）の画素値に所定の係数を積算し、得られた積算値の全てを加算して加算値Ｉを得、この加算値Ｉに所定の演算を行うことにより得られる。所定の係数とは、フィルタＦ１の画素とフィルタＦ２の画素との組み合わせ毎に学習によって決められた値である。より詳しくは、教示有り（正解ラベル付き）学習を重ねていくことにより決定される。
また所定の演算は、例えば前記加算値Ｉを入力とするシグモイド関数を用いた演算が挙げられる。こうして畳み込み処理が行われ、フィルタＦ２におけるｎ×ｎの各画素（１、１）〜（ｎ、ｎ）の画素値が求められる。
フィルタＦ３における画素値であるｆ３（ｉ、ｊ）もフィルタＦ２における各画素の画素値を用いて同様にして計算され、順次同様にして各フィルタにおける画素値が計算され、最終段のフィルタＦｍにおける各画素値が求まる。
【００１９】
畳み込み層２１の次段の畳み込み層２２は、プーリング層２１ａの介在により畳み込み層２１の画素数よりも少なくなっている。プーリング層２１ａは、画素の間引き処理を行う部分であり、例えば図５にイメージを示すように、畳み込み層２１の最終段のフィルタＦｍにおける画素群において互に隣接して正方形を構成する例えば２×２の画素群を一つの画素としてまとめる。この場合、例えば２×２の画素群のうち最大値を一つの画素の画素値として割り当て、言い換えると最大値の画素以外を除外し、例えば２７×２７の画素群に対してこのような間引き処理を行うと、１３×１３の画素群となる。
【００２０】
同様にして畳み込み層２２、２３の各フィルタ間で演算が行われる。これまでの説明は入力画像２０の画素がグレースケールであるとして取り扱ったが、入力画像２０の画素にＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各画素値が割り当てられている場合には、畳み込み層２１、２２、２３、プーリング層２１ａ、２２ａ及び結合層２４の組がＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分ごとに設けられている。例えばＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分ごとに上記の組が１組ずつ設けられていて、合計３組が存在する場合、これら３組の各々において並列して演算処理が行われる。なお、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各画素値は、例えば正規化あるいは標準化された０〜１の値である。
このような演算処理は、入力画像２０から特徴部分を分離抽出する処理（畳み込み処理）であり、具体的には、フィルタに形成された濃淡パターンが入力画像のどの位置にあるのかを検出する処理である。また別の言い方をすれば、演算処理はフィルタを用いてフィルタが表す特徴部分を入力画像２０から抽出する処理であるということができる。
【００２１】
図４に戻って、２クラス分類部３は、特徴領域抽出部２の処理結果に基づいて、入力画像２０の各画素が欠陥に相当する画素（欠陥画素：黒画素）であるのか、欠陥に相当しない正常部位に相当する画素（白画素）であるのかを判定するように構成される。具体的には、２クラス分類部３は、特徴領域抽出部２にて得られた、入力画像２０の各画素における複数の特徴量ベクトルにより構成されるベクトル空間分布に基づいて各画素が欠陥画素であるか否かを判定するように構成されている。ここで言う特徴量ベクトルとは、畳み込み層２１〜２３を構成するすべてのフィルタについて、入力画像２０の各画素に対応する画素の画素値である。従って２クラス分類部３は、入力画像２０の各画素について、その画素に対応するすべてのフィルタの画素値の配列分布に基づいて、当該画素が欠陥画素であるのか正常部位の画素であるのかを判定する。
２クラス分類部３は、例えばＳＶＭ（Support Vector Machine）を実行するソフトウェアなどを挙げることができる。
【００２２】
２クラス分類部３の出力結果の一例を図６に示す。図６において正方形の領域は、ｎ×ｎの画素群で構成される入力画像２０の領域に対応しており、Ｄは欠陥領域を示している（代表して２カ所の欠陥領域のみＤを付している）。欠陥領域Ｄは例えば欠陥画素である黒画素の集合体であるが、図６では白抜きで示している。図６に示す画像データは図４に示す二値化された画像データ（「二値化データ」と呼ぶ）３０に相当する。また二値化データ３０は、図３に示す第２の画像データに相当する。
【００２３】
図４において４０は第２の前処理部、５はディープラーニングを用いた欠陥候補出力部、４１は選択部であり、欠陥候補出力部５及び選択部４１は、図３に示す第１の推定部４を構成する。
第２の前処理部４０においては、二千翔データ３０に基づいて、図３の説明箇所にて詳述した第１の画像データを作成する処理を行う。即ち、この実施形態では、欠陥分類判定用の第１の画像データは、欠陥分類判定用の第２の画像データと入力画像２０とに基づいて作成されることになる。第１の画像データは、既述のように一つの欠陥領域と当該欠陥領域の周囲の領域とを含む矩形の画像データであって、画素毎にＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各画素値が割り当てられており、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各画素値は、例えば正規化あるいは標準化された０〜１の値である。図７は、第２の前処理部４０にて得られた第１の画像データの一例を示す説明図である。
【００２４】
欠陥候補出力部５は、ディープラーニングを実行するソフトウェアにより構成され、例えば特徴領域抽出部２にて説明した畳み込みニューラルネットワークが用いられる。そして欠陥候補出力部５を図５に対応させて説明すると、結合層２４の後段に位置する出力層（図５には出力層は記載していない）は、欠陥の種類の各々に対応するノードにより構成される。例えば検出すべき欠陥の種類が１０個であれば、ノードの数は１０個となる。
結合層２４の画素値と各ノードから出力される値との関係は、概略的に言えば、図５にて説明した例えばフィルタＦ２の各画素の画素値とフィルタＦ３の各画素の画素値との関係と同様である（係数、関数は図５の場合とは異なる）。即ち、結合層の各画素の画素値が所定の演算を経て積算され、その積算値の全ての加算値が各ノードに出力され、各ノードは、その加算値に対して所定の演算を行って出力する。
【００２５】
図８は、欠陥候補出力部５を構成するニューラルネットワークの出力層を模式的に示す説明図であり、この例では、結合層の画素数がｋ個、出力層のノードの数が１０個であるとしている。５１−１〜５１−ｋは結合層の画素、５２−１〜５２−１０は出力層のノード、欠陥（１）〜（１０）は欠陥の種類（クラス）を示している。５０は、前記積算値に加算されるバイアス値を出力するバイアス出力部である。
各ノード５２−１〜５２−１０は、夫々１０種類の欠陥に対応し、各ノード５２−１〜５２−１０から出力される出力値（演算値）は０〜１の値である。この出力値は欠陥候補出力部５にて候補に挙げた欠陥の正解の度合いを示す数字であり、「１」はニューラルネットワークにて推定する限りにおいて１００％であることを表し、「０」は、欠陥の候補としてあり得ないことを表している。例えばノード５２−１の出力値が「０．８」であるとすると、欠陥の種類が当該ノード５２−１に対応する欠陥の種類である確率が８０％であることを意味している。
【００２６】
このようにしてニューラルネットワーク（欠陥候補出力部５）により欠陥の種類の候補と正解の度合いを表す確率とも言うべきスコアとが求まると、欠陥の種類の候補とスコアとに基づいて、図４に示す選択部４１により第１の推定部４として推定した欠陥の種類を選択し、その選択結果を判定結果として出力する。
第１の推定部４における判定の手順の具体例として、ニューラルネットワークにて欠陥の種類の候補として「センターモード」、「ホットスポット」、「コメット」の３種類が挙げられた場合について説明する。なお、欠陥の種類がどのような欠陥であるのかについては、これら３種類の欠陥も含めて、後で詳述する。
また選択部４１における選択手法は、第１候補のスコアがしきい値Ｓａ（例えば０．９）以上であり、かつ第１候補のスコアと第２候補のスコアとの差がしきい値Ｓｂ（例えば０．２５）以上であるときに第１候補を推定結果として選択するものとする。
【００２７】
＜ケース１＞
第１候補＝センターモード（スコアが０．９２）
第２候補＝ホットスポット（スコアが０．６４）
第３候補＝コメット      （スコアが０．４６）
この場合第１候補のスコアがしきい値Ｓａ（０．９）以上である。そして第１候補と第２候補との差が０．２８であり、しきい値Ｓｂ（０．２５）以上であることから推定結果として「センターモード」が出力される。
【００２８】
＜ケース２＞
第１候補＝センターモード（スコアが０．９２）
第２候補＝ホットスポット（スコアが０．８８）
第３候補＝コメット      （スコアが０．４６）
この場合第１候補のスコアがしきい値Ｓａ（０．９）以上であるが、第１候補と第２候補との差が０．０４であり、しきい値Ｓｂ（０．２５）未満であることから推定結果として「分類不可」が出力される。
【００２９】
＜ケース３＞
第１候補＝センターモード（スコアが０．８４）
第２候補＝ホットスポット（スコアが０．５５）
第３候補＝コメット      （スコアが０．４３）
この場合第１候補と第２候補との差が０．２９であり、しきい値Ｓｂ（０．２５）以上であるが、第１候補のスコアがしきい値Ｓａ（０．９）未満であることから、推定結果として「分類不可」が出力される。
選択手法は上述の例に限られるものではなく、例えば第１候補と第２候補との差がしきい値以上であるか否かのみで第１候補の欠陥分類を出力するかあるいは分類不可とするかといった手法であってもよい。
更にまた第１の推定部４は選択部４１による選択処理を行わずに、ニューラルネットワーク（欠陥候補出力部５）により出力された欠陥の種類の候補の中で第１候補（最もスコアが大きい候補）を推定結果としてもよい。
【００３０】
図４に戻って、第２の推定部６は、第２の画像データである二値化データに基づいて欠陥領域を一つ一つ順番に取り出し、各欠陥領域について属性とウエハＷ上における欠陥領域の位置（位置情報）とを求め、当該属性と位置とを予め作成したルールベースに照らし合わせて欠陥領域ごとに欠陥の種類を推定する。このため第２の推定部６は、欠陥領域の属性を抽出する属性抽出部とウエハＷ上における欠陥領域の位置を検出する欠陥位置検出部とルールベースシステムとを備えている。欠陥領域の属性とは、例えば形状、面積、長さ寸法、幅寸法、周囲長、伸びている方向及び濃淡値の平均値などである。欠陥領域の形状とは、欠陥領域の円形度及び周囲の凹凸の度合いなどが挙げられる。
欠陥領域の長さ寸法等についての求め方の一例を下記に記載する。
・欠陥領域の長さ寸法とは、等価楕円形の長軸の長さに相当する。長軸の長さの求め方は次の通りである。
先ず欠陥領域のＸ方向の重心Ｇｘ、Ｙ方向の重心Ｇｙを求め、次にＸ軸方向の分散Ａｘ（画素毎にＸ座標位置と重心Ｇｘとの差分を２乗し、この値を合計した値）、Ｙ軸方向の分散Ａｙ、ＸＹ軸の共分散Ａｘｙ（（画素毎にＸ座標位置と重心Ｇｘとの差分とＹ座標位置と重心Ｇｙとの差分を積算し、積算した値を合計した値）を求める。長軸の長さは下記の式により求まる。
長軸の長さ＝２１／２×[Ａｘ＋Ａｙ＋｛（Ａｘ−Ａｙ）２＋４Ａｘｙ２｝１／２  ]１／２
・欠陥領域の幅寸法とは、例えば等価楕円形の短軸の長さに相当する。短軸の長さは下記の式により求まる。
短軸の長さ＝２１／２×[Ａｘ＋Ａｙ−｛（Ａｘ−Ａｙ）２＋４Ａｘｙ２｝１／２  ]１／２
・欠陥領域の伸びている方向とは、等価楕円形の長軸が伸びている方向である。
・欠陥領域の円形度とは、例えば４π×（欠陥領域の面積）／（欠陥領域の周囲長）２で表される値である。
・欠陥領域の周囲の凹凸の度合いとは、例えば（欠陥領域の面積）／（欠陥領域の凸包の面積）である。凸包の面積とは、欠陥領域の画素を全て包含する最小の凸多角形である。
また、ウエハＷ上における欠陥領域の位置（位置情報）とは、例えばウエハＷ上の座標位置及び／またはウエハＷの中心からの距離である。
【００３１】
ルールベースシステムは、例えば欠陥の種類ごとに定義されたルール（条件式）を備えており、欠陥領域の属性及び位置を、ルールと照らし合わせることにより欠陥の種類を推定する。
ルールの例を以下に記載する。
欠陥が「センターモード」の場合には、
ＩＦ（中心からの距離がしきい値Ｓ１からＳ２の間）
かつＩＦ（面積がしきい値Ｓ３からＳ４の間）
かつＩＦ（円形度がしきい値Ｓ５〜Ｓ６の間）
→  欠陥の種類はセンターモードである
欠陥が「ホットスポット」の場合には、
ＩＦ（面積がしきい値Ｔ１からＴ２の間）
かつＩＦ（円形度がしきい値Ｔ３からＴ４の間）
かつＩＦ（濃淡値の平均値がしきい値Ｔ５からＴ６の間）
→  欠陥の種類はホットスポットである
同様にして他の欠陥についても、
ＩＦ（…）かつＩＦ（…）かつ…  →  欠陥の種類は○○○である、といった具合に規定される。
【００３２】
そして例えば欠陥の種類が１０個あり、１０個の欠陥に対応する条件式が条件式１〜条件式１０であるとすると、ルールベースシステムは、推定の対象としている欠陥領域について検出された属性及び位置に基づいて、条件式１〜１０に合致するか否かを判断する。そして合致する条件式があれば、その条件式に対応する欠陥の種類が推定結果となり、合致する条件式がなければ分類不能として取り扱う。また予め条件式の優先順位を決めておくことにより、合致する条件式が複数存在する場合には、優先順位の高い条件式に対応する欠陥の種類が推定結果となる。
【００３３】
図４に戻って７は総合判定部であり、総合判定部７は、欠陥の種類についてディープラーニングを用いた第１の推定部４の推定結果とルールベースシステムを用いた第２の推定部６の推定結果とに基づいて、総合判定を行う。総合判定とは、判定対象となる欠陥領域についていずれの種類の欠陥であるかを最終的に決定することである。
総合判定の説明においては、便宜上、第１の推定部４の推定結果をＤＬ（ディープラーニング）分類、第２の推定部６の推定結果をルールベース分類と呼ぶことにする。
総合判定の手法の一例を以下に挙げる。
・ＤＬ分類とルールベース分類とが同じ場合にはそのまま推定結果を判定結果として採用する。
・ＤＬ分類及びルールベース分類のいずれの推定結果を採用するかについて、その優先順位が欠陥の種類ごとに設定されており、ＤＬ分類とルールベース分類とが異なる場合には、優先順位に従って判定結果を出力する。
・ＤＬ分類は事前学習によりその精度が大きく影響されるため、学習不足の欠陥分類の推定に係るＤＬ分類については優先度を低くし（ルールベース分類を優先し）、学習が十分な欠陥分類の推定に係るＤＬ分類については優先度を高くする（ＤＬ分類を優先する）。
このような判定手法を実施するためには、例えば表１に示す優先度マトリックス表を用いることができる。
【００３４】
【表１】
2019124591.tif 000003
【００３５】
判定対象となる欠陥領域の欠陥の種類について総合判定部７により表１に基づいて判定されると、判定結果は表示部７１に表示される。判定結果の表示及び欠陥の種類の具体例に関しては、後述の作用説明において記述する。
【００３６】
図４のブロック図に対応するコンピュータにおける構成を図９に示す。９０はバスであり、９１はＣＰＵである。第１の前処理部１２、特徴領域抽出部２、２クラス分類部３、第２の前処理部４０、第１の推定部４、第２の推定部６及び総合判定部７は、図９に示す限りにおいては、各々既述の処理を実行するためのソフトウェアを格納する格納部に相当する。第２の推定部６については、既述の属性抽出部、欠陥位置検出部及びルールベースシステムに夫々符号６１、６２、６３を割り当てて示している。ルールベース６１は、既述のルール（条件式）とルールを用いて推論する推論エンジンとを備えている。  
【００３７】
９２、９３、９４は記憶部であり、記憶部９２は撮像画像、第１の前処理部１２にて前処理された後のデータが記憶される。記憶部９３は、第１の画像データ及び第２の画像データが記憶され、第１の記憶部及び第２の記憶部を兼用している。記憶部９４は、第１の推定部４による推定結果及び第２の推定部６による推定結果を記憶する。９５は、コンピュータの操作画面であり、表示部７１を兼用している。
既述の各ソフトウェアは、例えばフレキシブルディスク、コンパクトディスク、ハードディスク、ＭＯ（光磁気ディスク）、メモリーカードなどの記憶媒体に格納されており、記憶媒体から各格納部（１２、２、３、４０、４、６、７）にインストールされる。
【００３８】
次に基板の欠陥検査装置及び基板の欠陥検査方法に係る上述の実施形態の作用全体について図４の説明を中心にまとめて述べる。
撮像部８０７にて撮像された基板であるウエハＷ全体の画像（撮像画像）は、第１の前処理部１２にて強調処理、縮小処理が行われてディープラーニングを用いた特徴領域抽出部２の入力画像２０（図５参照）となる。特徴領域抽出部２において畳み込み処理が行われ、入力画像２０の各画素についてフィルタ上の対応する画素の画素値が得られる。次いで２クラス分類部３により、入力画像２０の各画素に対応するフィルタの画素値の群における画素値の配列分布に応じて、当該画素が欠陥画素か否かを判定し、二値化データ（第２の画像データ）を得る（図６参照）。
【００３９】
二値化データは第２の前処理部４０にて前処理される。即ち、二値化データと第１の前処理部１２により前処理された撮像画像（入力画像２０）とに基づいて、１個の欠陥領域を含む矩形の画像であって、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の画素値を含む画像（第１の画像データ）が得られる。この第１の画像に基づいて第１の推定部４では、ディープラーニングを利用して欠陥領域に対応する欠陥の種類の候補と正解の度合いを示す数値とを対応付けたデータを得、このデータに基づいて欠陥の種類の推定結果を出力する。
【００４０】
一方、第２の推定部６において、前記１個の欠陥領域の属性及びウエハＷ上の位置を求め、これらの情報に基づいてルールベースを用いて当該欠陥領域に対応する欠陥の種類を推定する。第１の推定部４の推定結果と第２の推定部６の推定結果とに基づいて、表１の優先度マトリックス表を参照して、欠陥の種類を総合判定する。
二値化データに複数の欠陥領域が含まれる場合には、これら欠陥領域について順番に一つずつ第１の推定部４及び第２の推定部６にて推定が行われ、各推定結果に基づいて総合判定される。図１０は表示部７１にて総合判定結果の表示の一例を示している。図１０において、Ｐ１〜Ｐ６は例えば撮像画像におけるウエハ上の欠陥の位置を示しており、ウエハＷの輪郭の横にＰ１〜Ｐ６に夫々対応する欠陥の種類が表示されている。
【００４１】
ここで欠陥の種類とその欠陥の状態（あるいは原因）とについて以下に例を挙げておく。
スクラッチ：ウエハＷは表面上の引っかき傷である。
コメット：ウエハＷの表面に対してレジストをスピンコーティング（回転塗布処理）しているときに、滴下したレジスト液中に気泡がある場合などに発生する塗布ムラ部位であり、当該部位は周囲に比べると膜厚が薄い傾向にある。
アーキング：プラズマ処理において、ウエハ表面（または裏面）にカミナリが落ちるような放電現象が生じ、表面が焦げたような欠陥。
センターモード：ウエハＷの表面に対してレジストをスピンコーティング（回転塗布処理）しているときに、レジストノズルの位置がウエハＷの回転中心位置からずれている場合に発生する欠陥。
ホットスポット：露光機においてデフォーカスに起因する欠陥であり、露光機内のウエハステージとウエハの裏面との間に異物が介在している場合に発生する。
【００４２】
図１１は、４個の欠陥の種類を代表してその状態を図示したものであり、（ａ）はコメット、（ｂ）はスクラッチ、（ｃ）はホットスポット、（ｄ）はアーキングを夫々示している。図１１において枠内の縦横の線はスクライブラインである。
【００４３】
上述の実施形態は、ディープラーニングによる欠陥の分類の推定と欠陥領域の属性及びウエハＷ上の位置を考慮したルールベースによる欠陥の分類の推定とを組み合わせることにより、欠陥の種類を判定している。従ってウエハＷに発生している欠陥の種類を高い精度で判定することができる。また二値化データについても撮像画像に基づいてディープラーニングを用いて作成していることから、十分な学習を行うことにより、欠陥領域を高い精度で抽出することができ、この点においても欠陥の種類の判定精度が高い。
【００４４】
以下に本発明の変形例について記載しておく。
基板の欠陥検査装置の実施形態の冒頭においても記載したように、本発明はモノクロカメラにより基板を撮像して撮像画像を得るようにしてもよい。この場合には図５に示す入力画像２０及び図４に示す第２の前処理出力部４０の出力データである第１の画像データはモノクロ画像となり、カラー画像と同様に画素ごとの画素値（濃淡値）を用いて同様にして処理を行うことができる。
また撮像画像がカラー画像であっても、Ｒ成分、Ｇ成分、Ｂ成分のいずれか一つの成分あるいは２つの成分を用いて入力画像２０及び第１の画像データを作成し、これらに基づいて処理を行うようにしてもよい。
ルールベースシステムは、上述の例では、推定の対象としている欠陥領域について検出された属性及び位置に基づいて条件式を作成しているが、位置を用いずに属性だけ用いて条件を作成してもよい。また条件式に用いる欠陥領域の属性としては、形状、面積、長さ寸法、幅寸法、周囲長及び伸びている方向の少なくとも一つであってもよい。例えば各欠陥の種類ごとに作成された条件式の中には欠陥領域の形状だけ含まれる場合であってもよい。
第２の画像データに相当する二値化データは、上述の実施形態のようにして作成されたものに限られるものではなく、例えば撮像画像の画素毎に表されるＲ成分、Ｇ成分、Ｂ成分の各々の受光強度（濃淡の度合い）の値に対して閾値を用いて二値化して作成されたデータであってもよい。
また特徴領域抽出部２及び欠陥候補出力部５で用いたディープラーニングとしては、畳み込みニューラルネットワークに限られず、他のディープラーニングであってもよい。
【符号の説明】
【００４５】
Ｗ            ウエハ
１０２        レジスト膜形成モジュール
１０３        現像モジュール
１０４        撮像モジュール
８０７        撮像部
１１          撮像画像
１２          第１の前処理部
２            特徴抽出部
２１〜２３    畳み込み層
２１ａ、２２ａ    プーリング層
Ｆ１〜Ｆ３    フィルタ
３            ２クラス分類部
４            第１の推定部
４１          選択部
５            欠陥候補出力部
６            第２の推定部
７            総合判定部
７１          表示部
９２、９３、９４    記憶部
【図１】
2019124591.tif 000004
【図２】
2019124591.tif 000005
【図３】
2019124591.tif 000006
【図４】
2019124591.tif 000007
【図５】
2019124591.tif 000008
【図６】
2019124591.tif 000009
【図７】
2019124591.tif 000010
【図８】
2019124591.tif 000011
【図９】
2019124591.tif 000012
【図１０】
2019124591.tif 000013
【図１１】
2019124591.tif 000014