(57)【要約】【課題】簡単な処理で精度の高い分類器を取得する。【解決手段】分類器６１１は、１個の１次分類器６３１と、Ｎ個の２次分類器６３２とを備える。Ｎ個の２次分類器６３２は、Ｎ個の欠陥種別にそれぞれ関連付けられる。各欠陥画像に教示欠陥種別が割り当てられると、１次分類器６３１のみが学習され、欠陥画像の分類が行われる。欠陥種別「Ａ」と教示したが「Ｂ」に分類された場合、この欠陥画像には組合せ教示欠陥種別「ａＢ」が関連付けられる。そして、１次分類器６３１にて「Ｂ」、２次分類器６３２にて正しい分類結果である「Ａ」を示す組合せ分類種別「ａＢ」が得られるように、分類器６１１全体を学習させる。学習後の分類器６１１により欠陥画像がさらに分類され、組合せ分類種別を利用して組合せ教示欠陥種別が変更され、再学習が行われる。これにより、簡単な処理で精度の高い分類器を取得することができる。【選択図】図５
2015038441.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
欠陥画像が示すパターン欠陥をＮ個の欠陥種別に分類する分類器を得る分類器取得方法であって、
ａ）１個の１次分類器と、前記Ｎ個の欠陥種別にそれぞれ関連付けられたＮ個の２次分類器とを含み、前記Ｎ個の２次分類器のそれぞれが前記１次分類器の下に接続された分類器を準備する工程と、
ｂ）複数の欠陥画像を準備する工程と、
ｃ）前記複数の欠陥画像のぞれぞれに教示欠陥種別を関連付ける工程と、
ｄ）前記複数の欠陥画像の全部または一部およびこれらに関連付けられた教示欠陥種別を用いて前記１次分類器を学習させる工程と、
ｅ）前記１次分類器により前記複数の欠陥画像の全部または一部を分類して１次分類種別を得る工程と、
ｆ）前記ｅ）工程において分類が行われた欠陥画像の全部または一部に、教示欠陥種別と１次分類種別とを組み合わせた組合せ教示欠陥種別を関連付け、前記１次分類器と前記Ｎ個の２次分類器とを学習させることにより、前記分類器を得る工程と、
を備えることを特徴とする分類器取得方法。
【請求項２】
請求項１に記載の分類器取得方法であって、
ｇ）前記ｆ）工程の後に、学習に用いられた欠陥画像の全部または一部を前記分類器を用いて分類して２次分類種別を得、さらに、２次分類種別と１次分類種別とを組み合わせた組合せ分類種別を得る工程と、
ｈ）各組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別を、組合せ分類種別に含まれる１次分類種別に変更する工程と、
ｉ）前記ｇ）工程にて分類された欠陥画像の全部または一部およびこれらに関連付けられた変更後の組合せ教示欠陥種別を用いて、前記分類器を再学習させる工程と、
をさらに備えることを特徴とする分類器取得方法。
【請求項３】
請求項２に記載の分類器取得方法であって、
ｊ）前記ｉ）工程の後に、または、前記ｇ）ないしｉ）工程を繰り返した後に、欠陥画像および組合せ分類種別に含まれる１次分類種別を表示する工程、をさらに備えることを特徴とする分類器取得方法。
【請求項４】
請求項２または３に記載の分類器取得方法であって、
前記ｇ）工程が実行されることにより、各欠陥画像に、組合せ教示欠陥種別に含まれる教示欠陥種別、前記組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別、組合せ分類種別に含まれる２次分類種別、および、前記組合せ分類種別に含まれる１次分類種別を順に並べた教示−分類情報が関連付けられ、
前記ｈ）工程において、前記教示−分類情報から、前記組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別、および、前記組合せ分類種別に含まれる２次分類種別が削除されることにより、前記組合せ教示欠陥種別に含まれる教示欠陥種別、および、前記組合せ分類種別に含まれる１次分類種別が、前記変更後の組合せ教示欠陥種別として得られることを特徴とする分類器取得方法。
【請求項５】
欠陥画像が示すパターン欠陥を複数の欠陥種別に分類する欠陥分類方法であって、
欠陥画像を準備する工程と、
請求項１ないし４のいずれかに記載の分類器取得方法にて取得された分類器を用いて前記欠陥画像を分類する工程と、
を備えることを特徴とする欠陥分類方法。
【請求項６】
欠陥画像が示すパターン欠陥を複数の欠陥種別に分類する欠陥分類装置であって、
欠陥画像のデータを記憶する画像記憶部と、
請求項１ないし４のいずれかに記載の分類器取得方法にて取得された分類器と、
前記分類器を用いて前記欠陥画像を分類する分類制御部と、
を備えることを特徴とする欠陥分類装置。
【請求項７】
欠陥画像が示すパターン欠陥をＮ個の欠陥種別に分類する分類器をコンピュータを用いて得るプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
ａ）１個の１次分類器と、前記Ｎ個の欠陥種別にそれぞれ関連付けられたＮ個の２次分類器とを含み、前記Ｎ個の２次分類器のそれぞれが前記１次分類器の下に接続された分類器を準備する工程と、
ｂ）複数の欠陥画像を準備する工程と、
ｃ）前記複数の欠陥画像のぞれぞれに教示欠陥種別を関連付ける工程と、
ｄ）前記複数の欠陥画像の全部または一部およびこれらに関連付けられた教示欠陥種別を用いて前記１次分類器を学習させる工程と、
ｅ）前記１次分類器により前記複数の欠陥画像の全部または一部を分類して１次分類種別を得る工程と、
ｆ）前記ｅ）工程において分類が行われた欠陥画像の全部または一部に、教示欠陥種別と１次分類種別とを組み合わせた組合せ教示欠陥種別を関連付け、前記１次分類器と前記Ｎ個の２次分類器とを学習させることにより、前記分類器を得る工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、微細なパターンに含まれる欠陥や異物等を示す欠陥画像を欠陥種別に分類する技術に関連する。
【背景技術】
【０００２】
半導体基板、ガラス基板、プリント配線基板等の製造では、基板上に微細なパターンが形成される。このような微細なパターンを形成する際には、基板上に塵埃等が付着したり傷が付いたりして、欠陥が生じることがある。このような欠陥は、例えば、光学顕微鏡や走査電子顕微鏡等を用いて検出される。欠陥による歩留りの低下を可能な限り防止するために、検出された欠陥に対して詳細な解析を行って欠陥の発生原因を特定し、製造設備や製造プロセスに対する対策が施されることが好ましい。
【０００３】
外観検査は、幾つかの一連の工程毎に実施される。外観検査では、例えば、本来同一形状となるように形成された２つの領域のパターンから参照画像および検査画像を取得し、これらの画像を比較して欠陥検出が行われる。同時に、欠陥部の特徴量を求め、特徴量に基づいて欠陥の自動分類が行われる。特徴量としては、例えば、欠陥の面積、明度平均、周囲長、扁平度、欠陥を楕円に近似した場合の長軸の傾き等が採用される。
【０００４】
欠陥の自動分類手法としては、ルールベース型と教示型がある。ルールベース型では、予め定められたルールに従って欠陥が分類される。ルールは特徴量に対する閾値として表現されることが多い。教示型では、特徴量の集合である特徴量ベクトルを欠陥種別に対応付ける教示が行われる。そして、特徴量ベクトルと教示情報の対である教師データを用いて、分類器が自動的に取得される。教示型の欠陥分類では、分類器自体はブラックボックスであるため、分類精度に不満があってもユーザにできることは、数種類のアルゴリズムから分類器生成アルゴリズムを再選択し、分類器を再取得する程度である。
【０００５】
教示型の欠陥分類の精度を向上する方法として、従来より、複数の分類器を並列に並べ、これらの分類器による分類結果を用いて総合的に判断を行ったり（例えば、特許文献１の図６参照）、分類器を多段に設け、粗い分類と詳細な分類とを順次行う技術（例えば、特許文献１の図７参照）が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１２−１８１２０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところで、従来の分類方法では、精度を高めようとするほど、処理の複雑化が顕著となる。また、場合によっては、複雑化しても得られる精度の限界が、必要精度を満たさない。
【０００８】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、簡単な処理で精度の高い分類器を取得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】
請求項１に記載の発明は、欠陥画像が示すパターン欠陥をＮ個の欠陥種別に分類する分類器を得る分類器取得方法であって、ａ）１個の１次分類器と、前記Ｎ個の欠陥種別にそれぞれ関連付けられたＮ個の２次分類器とを含み、前記Ｎ個の２次分類器のそれぞれが前記１次分類器の下に接続された分類器を準備する工程と、ｂ）複数の欠陥画像を準備する工程と、ｃ）前記複数の欠陥画像のぞれぞれに教示欠陥種別を関連付ける工程と、ｄ）前記複数の欠陥画像の全部または一部およびこれらに関連付けられた教示欠陥種別を用いて前記１次分類器を学習させる工程と、ｅ）前記１次分類器により前記複数の欠陥画像の全部または一部を分類して１次分類種別を得る工程と、ｆ）前記ｅ）工程において分類が行われた欠陥画像の全部または一部に、教示欠陥種別と１次分類種別とを組み合わせた組合せ教示欠陥種別を関連付け、前記１次分類器と前記Ｎ個の２次分類器とを学習させることにより、前記分類器を得る工程とを備える。
【００１０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の分類器取得方法であって、ｇ）前記ｆ）工程の後に、学習に用いられた欠陥画像の全部または一部を前記分類器を用いて分類して２次分類種別を得、さらに、２次分類種別と１次分類種別とを組み合わせた組合せ分類種別を得る工程と、ｈ）各組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別を、組合せ分類種別に含まれる１次分類種別に変更する工程と、ｉ）前記ｇ）工程にて分類された欠陥画像の全部または一部およびこれらに関連付けられた変更後の組合せ教示欠陥種別を用いて、前記分類器を再学習させる工程とをさらに備える。
【００１１】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の分類器取得方法であって、ｊ）前記ｉ）工程の後に、または、前記ｇ）ないしｉ）工程を繰り返した後に、欠陥画像および組合せ分類種別に含まれる１次分類種別を表示する工程、をさらに備える。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、請求項２または３に記載の分類器取得方法であって、前記ｇ）工程が実行されることにより、各欠陥画像に、組合せ教示欠陥種別に含まれる教示欠陥種別、前記組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別、組合せ分類種別に含まれる２次分類種別、および、前記組合せ分類種別に含まれる１次分類種別を順に並べた教示−分類情報が関連付けられ、前記ｈ）工程において、前記教示−分類情報から、前記組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別、および、前記組合せ分類種別に含まれる２次分類種別が削除されることにより、前記組合せ教示欠陥種別に含まれる教示欠陥種別、および、前記組合せ分類種別に含まれる１次分類種別が、前記変更後の組合せ教示欠陥種別として得られる。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、欠陥画像が示すパターン欠陥を複数の欠陥種別に分類する欠陥分類方法であって、欠陥画像を準備する工程と、請求項１ないし４のいずれかに記載の分類器取得方法にて取得された分類器を用いて前記欠陥画像を分類する工程とを備える。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、欠陥画像が示すパターン欠陥を複数の欠陥種別に分類する欠陥分類装置であって、欠陥画像のデータを記憶する画像記憶部と、請求項１ないし４のいずれかに記載の分類器取得方法にて取得された分類器と、前記分類器を用いて前記欠陥画像を分類する分類制御部とを備える。
【００１５】
請求項７に記載の発明は、欠陥画像が示すパターン欠陥をＮ個の欠陥種別に分類する分類器をコンピュータを用いて得るプログラムであって、前記プログラムの前記コンピュータによる実行は、前記コンピュータに、ａ）１個の１次分類器と、前記Ｎ個の欠陥種別にそれぞれ関連付けられたＮ個の２次分類器とを含み、前記Ｎ個の２次分類器のそれぞれが前記１次分類器の下に接続された分類器を準備する工程と、ｂ）複数の欠陥画像を準備する工程と、ｃ）前記複数の欠陥画像のぞれぞれに教示欠陥種別を関連付ける工程と、ｄ）前記複数の欠陥画像の全部または一部およびこれらに関連付けられた教示欠陥種別を用いて前記１次分類器を学習させる工程と、ｅ）前記１次分類器により前記複数の欠陥画像の全部または一部を分類して１次分類種別を得る工程と、ｆ）前記ｅ）工程において分類が行われた欠陥画像の全部または一部に、教示欠陥種別と１次分類種別とを組み合わせた組合せ教示欠陥種別を関連付け、前記１次分類器と前記Ｎ個の２次分類器とを学習させることにより、前記分類器を得る工程とを実行させる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、簡単な処理で精度の高い分類器を取得することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】欠陥分類装置の概略構成を示す図である。
【図２】欠陥画像の分類の流れを示す図である。
【図３】ホストコンピュータの構成を示す図である。
【図４】ホストコンピュータの機能構成を示す図である。
【図５】分類器の構造を示す図である。
【図６】分類器取得の流れを示す図である。
【図７】分類器取得の流れを示す図である。
【図８】教示を行う際の画面を例示する図である。
【図９】コンフュージョンマトリクスを例示する図である。
【図１０】再教示を行う際の画面を例示する図である。
【図１１】コンフュージョンマトリクスを例示する図である。
【図１２】縮小されたコンフュージョンマトリクスを例示する図である。
【図１３】学習を繰り返した後のコンフュージョンマトリクスを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
図１は本発明の一の実施の形態に係る欠陥分類装置１の概略構成を示す図である。欠陥分類装置１では、半導体基板９（以下、単に「基板９」という。）上のパターンの欠陥を示す欠陥画像が取得され、当該欠陥画像の分類が行われる。欠陥分類装置１は基板９上の検査対象領域を撮像する撮像装置２、欠陥を自動分類する検査・分類装置４、並びに、ホストコンピュータ５を有する。検査・分類装置４は、撮像装置２からの画像データに基づいて欠陥検査を行って欠陥が検出された場合に欠陥が属すべき欠陥種別（「クラス」、「カテゴリ」等とも呼ばれる。）へと欠陥を分類する。ホストコンピュータ５は、欠陥分類装置１の全体動作を制御するとともに検査・分類装置４における欠陥の分類に利用される分類器４２２を生成する。基板９上に存在するパターンの欠陥の種別は、例えば、欠損、突起、断線、ショート、異物である。また、撮像装置２は基板９の製造ラインに組み込まれ、欠陥分類装置１はいわゆるインライン型のシステムとなっている。欠陥分類装置１は、欠陥検査装置に自動欠陥分類の機能を付加した装置と捉えることもできる。
【００１９】
撮像装置２は、撮像部２１、基板９を保持するステージ２２、および、撮像部２１に対してステージ２２を相対的に移動するステージ駆動部２３を有する。撮像部２１は、基板９上の検査対象領域を撮像して画像データを取得する。撮像部２１は、照明光を出射する照明部２１１、光学系２１２、および、撮像デバイス２１３を有する。光学系２１２は基板９に照明光を導き、基板９からの光は光学系２１２に入射する。撮像デバイス２１３は、光学系２１２により結像された基板９の像を電気信号に変換する。ステージ駆動部２３はボールねじ、ガイドレール、モータ等により構成される。ホストコンピュータ５がステージ駆動部２３および撮像部２１を制御することにより、基板９上の検査対象領域が撮像される。
【００２０】
検査・分類装置４は、欠陥検出部４１、および、欠陥画像を分類する分類制御部４２を有する。欠陥検出部４１は、検査対象領域の画像データを処理しつつ欠陥を検出する。欠陥検出部４１は検査対象領域の画像データを高速に処理する専用の電気的回路を有し、撮像された画像と欠陥が存在しない参照画像との比較や画像処理により検査対象領域の欠陥検査を行う。分類制御部４２は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、特徴量算出部４２１と、分類器４２２とを含む。分類器４２２は、ニューラルネットワーク、決定木、判別分析等を利用して欠陥の分類、すなわち、欠陥画像の分類を実行する。
【００２１】
図２は、欠陥分類装置１による欠陥画像の分類の流れを示す図である。まず、図１に示す撮像装置２が基板９を撮像することにより、検査・分類装置４の欠陥検出部４１が画像のデータを取得する（ステップＳ１１）。次に、欠陥検出部４１が検査対象領域の欠陥検査を行い、欠陥が検出されると、欠陥部分の画像である欠陥画像のデータが生成されて準備される（ステップＳ１２）。欠陥画像のデータは分類制御部４２へと送信される。分類制御部４２の特徴量算出部４２１は、欠陥画像の複数種類の特徴量の配列である特徴量ベクトルを算出し（ステップＳ１３）、特徴量ベクトルが分類制御部４２の分類器４２２に入力されて分類結果が出力される。すなわち、分類器４２２を用いて欠陥画像が複数の欠陥種別のいずれかに分類される（ステップＳ１４）。欠陥分類装置１では、欠陥検出部４１にて欠陥が検出される毎に特徴量ベクトルの算出がリアルタイムにて行われ、多数の欠陥画像の自動分類が高速に行われる。
【００２２】
次に、ホストコンピュータ５による分類器の取得について説明する。図３はホストコンピュータ５の構成を示す図である。ホストコンピュータ５は各種演算処理を行うＣＰＵ５１、基本プログラムを記憶するＲＯＭ５２および各種情報を記憶するＲＡＭ５３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５４、画像等の各種情報の表示を行うディスプレイ５５、操作者からの入力を受け付けるキーボード５６ａおよびマウス５６ｂ（以下、「入力部５６」と総称する。）、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５７、並びに、欠陥分類装置１の他の構成との間で信号を送受信する通信部５８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。
【００２３】
ホストコンピュータ５には、事前に読取装置５７を介して記録媒体８からプログラム８０が読み出されて固定ディスク５４に記憶され、さらに、ＣＰＵ５１によりＲＡＭ５３や固定ディスク５４等を利用しつつプログラム８０に従って演算処理が実行される。
【００２４】
図４はホストコンピュータ５のＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、固定ディスク５４等により実現される、分類器を学習させるための機能構成を示すブロック図である。図４には、検査・分類装置４も示している。ホストコンピュータ５は、分類器６１１を含む分類制御部６１と、分類器６１１を学習させる学習部６２とを備える。分類器６１１は、正確には、予め定められた記憶領域に分類を行うために必要な情報を格納した構造を指す。検査・分類装置４の分類器４２２も同様である。
【００２５】
ホストコンピュータ５は、画像記憶部６４と、情報記憶部６５とをさらに備える。画像記憶部６４は、各欠陥画像のデータである欠陥画像データ８０１と、特徴量ベクトル８０２とを記憶する。各欠陥画像に対応する欠陥画像データ８０１と特徴量ベクトル８０２とは関連付けられる。情報記憶部６５は、各欠陥画像に関連付けられた教示欠陥種別８１１と、組合せ教示欠陥種別８１２と、１次分類種別８２１と、２次分類種別８２２と、組合せ分類種別８２３とを記憶する。
【００２６】
特徴量ベクトル８０２は、既述のように、各欠陥画像から得られる複数種類の特徴量の配列である。教示欠陥種別８１１は、ユーザにより各欠陥画像に付与された欠陥種別である。すなわち、教示欠陥種別８１１は、異物の種類、傷の種類、パターン不良の種類等を各欠陥画像に関連付ける教示作業の結果を示す情報である。組合せ教示欠陥種別８１２については後述する。１次分類種別８２１、２次分類種別８２２および組合せ分類種別８２３は、分類器６１１の生成途上または生成後に得られる各欠陥画像の分類結果が示す欠陥種別である。
【００２７】
ホストコンピュータ５にて分類器６１１が取得されると、分類器６１１は検査・分類装置４の分類器４２２へと転送される。もちろん、ホストコンピュータ５の機能は、検査・分類装置４に含めることも可能である。
【００２８】
図５は、分類器６１１の構造を示す図である。分類器６１１は、１個の１次分類器６３１と、複数個の２次分類器６３２とを含む。各２次分類器６３２は１次分類器６３１から出力される１つの欠陥種別に関連付けられる。すなわち、検査・分類装置４の分類器４２２により分類すべき欠陥種別の数がＮ個（ただし、Ｎは２以上の整数）の場合、Ｎ個の欠陥種別にそれぞれ関連付けられたＮ個の２次分類器６３２が準備される。正確には、Ｎ個の２次分類器６３２を格納する記憶領域が準備される。Ｎ個の２次分類器６３２のそれぞれは、１次分類器６３１の下に接続される。「下に接続される」とは、１次分類器６３１から出力される分類結果を示す情報（すなわち、分類された欠陥種別）が２次分類器６３２に入力されることを意味する。このように、分類器６１１は、ツリー構造を有する。
【００２９】
１次分類器６３１および２次分類器６３２のそれぞれを生成する方法または機構としては、教示型のものであれば様々なものが利用されてよい。例えば、最近傍法、最小距離法、部分空間法、決定木法、線形判別法、ファジーボーティング法、フレキシブルナイブベイズ法、ニューラルネットワーク、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）等が採用可能である。１次分類器６３１および複数の２次分類器６３２のそれぞれは、個別に異なるタイプの分類器であってもよい。
【００３０】
図６および図７は、ホストコンピュータ５による分類器取得の流れを示す図である。分類器の取得とは、分類器が含む変数に値を付与したり構造を決定すること等により分類器を生成することを意味する。まず、変数の値や構造等が未設定の分類器６１１が準備される（ステップＳ２１）。具体的には、ホストコンピュータ５の記憶空間に、分類器６１１の変数の値や構造等を格納する所定の記憶構造が準備される。
【００３１】
一方、ステップＳ２１とは別に、検査・分類装置４にて検出された多数の欠陥画像のデータがホストコンピュータ５に入力され、画像記憶部６４に欠陥画像データ８０１として記憶される。これにより、複数の欠陥画像が準備される（ステップＳ２２）。検査・分類装置４の欠陥検出部４１では、欠陥を検出する際に欠陥画像の特徴量ベクトルが求められるため、欠陥画像データと共に特徴量ベクトルもホストコンピュータ５に入力され、画像記憶部６４に記憶される。なお、記憶される特徴量ベクトル８０２は、欠陥画像データ８０１に基づいてホストコンピュータ５により再度生成されてもよい。
【００３２】
次に、ユーザにより、教示が行われる（ステップＳ２３）。すなわち、ホストコンピュータ５の入力部５６がユーザからの教示入力を受け付けることにより、複数の欠陥画像のぞれぞれに欠陥種別が関連付けられる。関連付けられた欠陥種別は、情報記憶部６５に教示欠陥種別８１１として記憶される。各欠陥画像は特徴量ベクトル８０２に関連付けられているため、ステップＳ２３は実質的に、特徴量ベクトル８０２と欠陥種別とを関連付ける作業である。図８は、教示を行う際のホストコンピュータ５のティスプレイ５５の画面を例示する図である。５つの欠陥種別「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」「Ｄ」「Ｅ」がフォルダとして準備され、欠陥画像８０３がいずれかのフォルダにドラッグ・アンド・ドロップされることにより、欠陥画像８０３に対する教示が行われる。
【００３３】
教示作業が終了すると、教示が行われた複数の欠陥画像の全部または一部およびこれらに関連付けられた教示欠陥種別を用いて１次分類器６３１の学習が行われる（ステップＳ２４）。すなわち、欠陥画像データ８０１、特徴量ベクトル８０２および教示欠陥種別８１１の欠陥画像毎の組合せが準備され、複数の組合せを教師データとして、１次分類器６３１の学習が行われる。これにより、１次分類器６３１中の変数の値や未決定の構造等が決定される。
【００３４】
次に、１次分類器６３１を用いて、分類制御部６１により欠陥画像の分類が行われる（ステップＳ２５）。１次分類器６３１による分類結果は、１次分類種別８２１として情報記憶部６５に一時的に記憶される。分類される欠陥画像は、通常は、１次分類器６３１の学習時に用いられたものであるが、教示が行われたものであれば、他の欠陥画像であってもよい。すなわち、予め準備され、教示が行われた欠陥画像の全部または一部が分類される。
【００３５】
図９は分類結果をまとめたコンフュージョンマトリクス（混同行列）を例示する図である。最も左の「ＭＡＮ」列の「Ａ」〜「Ｅ」は、作業者により指定された教示欠陥種別を示す。「ＡＤＣ」は自動欠陥分類器を示し、最も上の行の「Ａ」〜「Ｅ」は、１次分類種別を示す。教示欠陥種別「Ａ」に属すべき欠陥画像を１次分類種別「Ｂ」に属する、と判断した回数は、（Ａ行，Ｂ列）の位置に示される。
【００３６】
太線の枠で囲む欄の値は、正しく分類された欠陥画像の数である。他の欄の値は誤って分類された欠陥画像の数である。図９の例の場合、７１．５％の欠陥画像が正しく分類されている。分類器６１１の性能として、例えば、８５％の正答率が求められる場合、１次分類器６３１だけでは要求を満たすことができないため、次のステップへと移行する。
【００３７】
ホストコンピュータ５では、教示欠陥種別と１次分類種別とを組み合わせたものが、組合せ欠陥種別として準備される。例えば、教示欠陥種別が「Ａ」であり、１次分類種別が「Ａ」である組合せ欠陥種別は、「ａＡ」と表現される。教示欠陥種別が「Ａ」であり、１次分類種別が「Ｂ」である組合せ欠陥種別は、「ａＢ」と表現される。これは、「Ａ」と教示したが１次分類器６３１にて「Ｂ」に誤分類されることを意味する組合せ欠陥種別である。教示欠陥種別「Ａ」からは、「ａＡ」「ａＢ」「ａＣ」「ａＤ」「ａＥ」の組合せ欠陥種別が下位クラスとして派生する。
【００３８】
同様に、教示欠陥種別が「Ｂ」であり、１次分類種別が「Ａ」である組合せ欠陥種別は、「ｂＡ」と表現される。教示欠陥種別「Ｂ」からは、「ｂＡ」「ｂＢ」「ｂＣ」「ｂＤ」「ｂＥ」の組合せ欠陥種別が派生する。以上のようにして、「ａＡ」〜「ｅＥ」の２５個の組合せ欠陥種別が準備される。一般的に表現すれば、欠陥種別の数がＮ個の場合、Ｎ２個の組合せ欠陥種別が準備される。
【００３９】
そして、各欠陥画像に対応する組合せ欠陥種別を関連付ける教示が行われる（ステップＳ２６）。例えば、「Ａ」と教示して「Ａ」に分類された欠陥画像に「ａＡ」が教示される。「Ａ」と教示したが「Ｂ」に分類された欠陥画像には「ａＢ」が教示される。すなわち、この欠陥画像には、１次分類器６３１にて「Ｂ」に分類されるが「Ａ」に分類されるべきもの、との情報が与えられる。「Ｂ」と教示したが「Ａ」に分類された欠陥画像には「ｂＡ」が教示される。欠陥画像に関連付けが行われた組合せ欠陥種別は、情報記憶部６５に組合せ教示欠陥種別８１２として記憶される。なお、この教示は、ホストコンピュータ５により自動的に行われる単純処理のため、教示と捉えられなくてもよい。換言すれば、１次分類器６３１による分類自体が、組合せ欠陥種別を用いた教示と捉えることができる。
【００４０】
上記再教示が手動で行われる場合、例えば、図１０に示すように、各上位の欠陥種別を示すフォルダが展開され、下位の組合せ欠陥種別を示すフォルダが表示される。欠陥画像８０３は、組合せ欠陥種別を示すフォルダにドラッグ・アンド・ドロップされる。
【００４１】
次に、欠陥画像データ８０１、特徴量ベクトル８０２および組合せ教示欠陥種別８１２を教師データとして、分類器６１１の学習、すなわち、１次分類器６３１およびＮ個の２次分類器６３２の学習が行われる（ステップＳ３１）。学習に利用される欠陥画像は、ステップＳ２５で分類された画像の全部または一部である。
【００４２】
例えば、組合せ教示欠陥種別が「ａＡ」である欠陥画像の特徴量ベクトルが分類器６１１に入力されると、１次分類器６３１から１次分類種別として「Ａ」が出力されるように１次分類器６３１の学習が行われる。次に、１次分類種別「Ａ」に関連付けらえた２次分類器６３２による特徴量ベクトルの分類結果が「Ａ」となるように、当該２次分類器６３２の学習が行われる。ただし、この段階では、１次分類器６３１はステップＳ２４の学習により「Ａ」を出力するようになっているため、１次分類器６３１の学習は実質的には行われない。
【００４３】
組合せ教示欠陥種別が「ａＢ」である欠陥画像の特徴量ベクトルが分類器６１１に入力されると、１次分類器６３１から１次分類種別として「Ｂ」が出力されるように１次分類器６３１の学習が行われる。次に、１次分類種別「Ｂ」に関連付けられた２次分類器６３２による特徴量ベクトルの分類結果が「Ａ」となるように、当該２次分類器６３２の学習が行われる。この場合も、１次分類器６３１はステップＳ２４の学習により「Ｂ」を出力するようになっているため、１次分類器６３１の学習は実質的には行われない。このように、１回目の分類器６１１全体の学習では、結果として１次分類器６３１の学習は行われない。
【００４４】
一般的に表現すれば、欠陥種別「Ｘ」（教示欠陥種別）と教示して１次分類器６３１にて欠陥種別「Ｙ」（１次分類種別）に分類された欠陥画像には、組合せ教示欠陥種別として「ｘＹ」が関連付けられる。そして、１回目の分類器６１１全体の学習では１次分類器６３１は実質的に学習されず、「Ｙ」に関連付けられた２次分類器６３２は、当該欠陥画像の特徴量ベクトルが入力されると「Ｘ」を出力するように学習が行われる。これにより、１次分類器６３１にて誤った分類結果が得られたとしても、２次分類器６３２はこの分類結果を修正するように機能する。換言すれば、１次分類器６３１での誤った分類を「積極的に許す」学習が行われる。なお、１回目の分類器６１１全体の学習では、１次分類器６３１の学習が実質的に行われるか否かは学習アルゴリズムに依存する。
【００４５】
分類器６１１が取得されると、学習に用いられた欠陥画像の全部または一部が、分類器６１１を用いて分類制御部６１により、組合せ欠陥種別へと分類される（ステップＳ３２）。例えば、欠陥画像が「ａＢ」に分類されることは、１次分類器６３１で「Ｂ」に分類されたが、２次分類器６３２で教示通りに「Ａ」に分類されたことを意味するものと定める。以下、２次分類器６３２による分類結果を「２次分類種別」という。一方、組合せ教示欠陥種別が「ａＡ」・・・「ａＤ」または「ａＥ」であることは、「Ａ」と教示したが１次分類器６３１にて「Ａ」・・・「Ｄ」または「Ｅ」に分類されたことをそれぞれ意味する。
【００４６】
したがって、組合せ教示欠陥種別が「ａＡ」・・・「ａＤ」または「ａＥ」である欠陥画像が「ａＢ」に分類された場合、１次分類器６３１が正しく判断したか否かに関わらず、分類器６１１は結果として正しい分類を行ったことになる。同様に、教示欠陥種別が「ａＡ」・・・「ａＤ」または「ａＥ」である欠陥画像の分類結果（以下、「組合せ分類種別」という。）が、「ａＡ」や「ａＣ」「ａＤ」または「ａＥ」の場合も、結果として正しい分類が行われたことになる。組合せ分類種別は、２次分類種別と１次分類種別とを組み合わせたものである。すなわち、情報記憶部６５に記憶される１次分類種別８２１および２次分類種別８２２から組合せ分類種別８２３が生成される。
【００４７】
組合せ教示欠陥種別が「ａＡ」・・・「ａＤ」または「ａＥ」であり、組合せ分類種別が「ｂＡ」・・・「ｂＤ」または「ｂＥ」である場合は、「Ａ」と教示したが「Ｂ」に分類されたことを示す。一般的に表現すれば、組合せ教示欠陥種別の前側の欠陥種別（教示欠陥種別）と、組合せ分類種別の前側の欠陥種別（２次分類種別）とが一致すれば、正しい分類が行われたことを意味し、組合せ教示欠陥種別の前側の欠陥種別と、組合せ分類種別の前側の欠陥種別とが異なれば、誤った分類が行われたことを意味する。
【００４８】
図１１は、２５個の組合せ教示欠陥種別と２５個の組合せ分類種別との関係を示すコンフュージョンマトリクスを例示する図である。このマトリクスでは統計値の欄を省略している。図１１において、太線で囲む５行５列の５個のブロックは、正しい分類結果が得られた欠陥画像の数を示す。５行５列の２５セルを単位としてまとめたものが図１２である。図９と図１２とを比較すると、１次分類器６３１のみの分類よりも分類器６１１全体の分類の方が精度が高いことが判る。ただし、「Ｃ」と教示した欠陥画像の分類精度は依然として十分ではない。そこで、組合せ教示欠陥種別を変更して再度学習が行われる（ステップＳ３３、Ｓ３４）。
【００４９】
組合せ教示欠陥種別の変更では、まず、「ｘＡ」「ｘＢ」「ｘＣ」「ｘＤ」および「ｘＥ」のいずれかに教示したものが「ｘＡ」「ｘＢ」「ｘＣ」「ｘＤ」および「ｘＥ」のいずれかに分類されたもの、すなわち、図１１において太線で囲む５ブロックの欠陥画像については、組合せ教示欠陥種別は組合せ分類種別に置き換えられる。「ｘ」は「ａ」〜「ｅ」のいずれか１つである。例えば、組合せ教示欠陥種別が「ａＡ」であり、組合せ分類種別が「ａＣ」である欠陥画像に関しては、組合せ教示欠陥種別が「ａＣ」に置き換えられる。これにより、１次分類種別の如何に関わらず正しい分類が行われたことを尊重して、１次分類種別を積極的に認めることになる。
【００５０】
残りの２０ブロックでは、例えば、組合せ教示欠陥種別が「ａＡ」であり、組合せ分類種別が「ｂＡ」の場合、１次分類器６３１では正しく分類されているため、組合せ教示欠陥種別の変更は行われない。すなわち、組合せ教示欠陥種別の後段の欠陥種別と、組合せ分類種別の後段の欠陥種別とが一致する場合、組合せ教示欠陥種別の変更は行われない。
【００５１】
一方、組合せ教示欠陥種別が「ａＡ」であり、組合せ分類種別が「ｂＢ」の場合、１次分類器６３１による分類が誤っているので、組合せ教示欠陥種別を「ａＢ」に変更し、１次分類器６３１による分類結果を認めつつ、「Ａ」に分類されるべきことを示す教示情報とする。
【００５２】
組合せ教示欠陥種別の上記変更を一般的表現すると、「各組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別を、組合せ分類種別に含まれる１次分類種別に変更する」操作となる。演算処理としては、例えば、「ａＡ」と教示したものが「ａＣ」と分類された場合を、「ａＡ−ａＣ」と５文字で表現すると、真ん中の３文字を削除することにより「ａＣ」が得られる。同様に、「ａＡ−ｂＡ」は「ａＡ」に変換され、結果として組合せ教示欠陥種別は変更されない。「ａＡ−ｂＢ」からは「ａＢ」が新たな組合せ教示欠陥種別として得られる。これにより、演算処理が簡素化される。また、組合せ教示欠陥種別の変更の自動化も容易に実現することができる。
【００５３】
上記演算処理を、教示欠陥種別や分類種別等の名称を用いてさらに表現すると、「分類を行うことにより、各欠陥画像に、組合せ教示欠陥種別に含まれる教示欠陥種別、組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別、組合せ分類種別に含まれる２次分類種別、および、組合せ分類種別に含まれる１次分類種別を順に並べた教示−分類情報が関連付けられ、その後、教示−分類情報から、組合せ教示欠陥種別に含まれる１次分類種別、および、組合せ分類種別に含まれる２次分類種別が削除されることにより、組合せ教示欠陥種別に含まれる教示欠陥種別、および、組合せ分類種別に含まれる１次分類種別が、変更後の組合せ教示欠陥種別として得られる」ことになる。
【００５４】
以上のように、組合せ教示欠陥種別において、分類の途中経路となる１次分類種別だけを変更して再学習が行われる（ステップＳ３１）。例えば、組合せ教示欠陥種別が「ａＢ」である欠陥画像の特徴量ベクトルが分類器６１１に入力されると、１次分類器６３１は「Ｂ」を出力するように学習が行われ、「Ｂ」の１次分類種別に対応付けられた２次分類器６３２は「Ａ」を出力するように学習が行われる。一般的に表現すれば、１次分類器６３１は組合せ教示欠陥種別の１次分類種別を出力するように学習され、１次分類種別に対応する２次分類器６３２は組合せ教示欠陥種別の教示欠陥種別を出力するように学習される。再学習に利用される欠陥画像は、直前の分類処理（ステップＳ３２）に使用された欠陥画像の全部または一部である。再学習により、分類器６１１の性能がさらに向上する。
【００５５】
図１３は、ステップＳ３１〜Ｓ３４を５回繰り返した後の分類結果を示すコンフュージョンマトリクスを示す図である。図１３では、各欠陥種別に関して、十分な分類精度が得られるまで学習が行われたことが判る。十分な分類精度が得られると（ステップＳ３３）、必要に応じて、各欠陥画像および組合せ分類種別に含まれる１次分類種別がディスプレイ５５に表示される（ステップＳ３５）。もちろん、ステップＳ３１を１回行うのみで十分な精度が得られる場合、繰り返し学習を行うことなく１次分類種別が欠陥画像と共に表示されてもよい。
【００５６】
分類器６１１を取得する上記処理では、１次分類種別の誤りを積極的に認めるため、組合せ教示欠陥種別の変更を繰り返すことにより、１次分類種別は教示欠陥種別から大きく異なるものになる虞がある。しかし、組合せ教示欠陥種別の変更を繰り返した後の１次分類種別は、１次分類器６３１における見分けやすさ、あるいは、誤りやすさを強く反映しており、ユーザによる教示方針や欠陥種別の分け方が妥当であったか否かという問題を検討するための重要な情報となる。そこで、分類器取得装置であるホストコンピュータ５では、１次分類種別を表示することにより、ユーザに有意義な情報を提供する。
【００５７】
以上のように、ホストコンピュータ５では、１次分類器６３１による誤分類を許容しつつ分類器６１１を得ることにより、簡単な処理で性能の高い分類器を得ることができる。
【００５８】
なお、上記分類器６１１では、１次分類器６３１が、特定の１次分類種別に関して常に正しい結果を出力する場合、この欠陥種別に対応する２次分類器６３２は実質的に機能しない分類器となる。また、ホストコンピュータ５では、ステップＳ２３の最初の教示以外は、全て自動で行うことができる。もちろん、２回目以降の教示には、ユーザによる教示が含まれてもよい。
【００５９】
欠陥分類装置１および分類器取得装置であるホストコンピュータ５、並びに、これらの動作は、様々に変更が可能である。
【００６０】
上記実施の形態において、特徴量ベクトルと欠陥画像とは同一視されてよい。特徴量ベクトルの入力は欠陥画像のデータに入力の一形態にすぎない。特徴量ベクトル以外の形態で欠陥画像が分類器６１１に入力されたり、学習に利用されてもよい。欠陥画像と共に表示される１次分類種別は、特徴量ベクトルの要素値と共に表示されてもよい。
【００６１】
欠陥画像は、半導体基板以外の基板のパターンの欠陥や異物等の欠陥を示すものであってもよい。欠陥画像は、例えば、ハードディスク基板等の薄膜デバイス、プラズマディスプレイや液晶ディスプレイ等の薄型ディスプレイに用いられるガラス基板、フォトマスク基板、フィルム基板、プリント配線基板の欠陥を示すものであってもよい。
【００６２】
欠陥画像を取得する際に基板に照射される光は、ランプ光、レーザ光等であってもよく、基板には電子線が照射されてもよい。欠陥画像は、広義の放射線を利用して取得される。
【００６３】
上記実施の形態および各変形例における構成は、相互に矛盾しない限り適宜組み合わされてよい。
【符号の説明】
【００６４】
１    欠陥分類装置
５    ホストコンピュータ
６１    分類制御部
６４    画像記憶部
８０    プログラム
６１１    分類器
６３１    １次分類器
６３２    ２次分類器
８０３    欠陥画像
８１１    教示欠陥種別
８１２    組合せ教示欠陥種別
８２１    １次分類種別
８２２    ２次分類種別
８２３    組合せ分類種別
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2015038441.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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