(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数種類のパターンが形成された被検査体の欠陥検査方法であって、
（１）前記被検査体を超音波により撮像して前記被検査体の断面画像を取得し、
（２）前記断面画像を、複数の部分断面画像に分割し、
（３）前記複数の部分断面画像から、１以上の第１部分断面画像を、第１の部分断面画像群にグルーピングし、
（４）前記第１の部分断面画像群に共通して用いられる、欠陥を含まない第１の基準画像を作成し、
（５）前記第１の部分断面画像群に対応する、非欠陥画素をマスキングするための多値のマスクを作成し、 
（６）１以上の前記第１部分断面画像の各々について：
（６Ａ）前記第１の基準画像の明るさと照合することで欠陥確度を算出し、
（６Ｂ）前記欠陥確度と前記多値のマスクとを比較することで、欠陥の位置を検出し、
（７）前記部分断面画像と前記断面画像との領域マッピング関係に基づいて、１以上の前記欠陥の位置を、前記部分断面画像上の位置から前記断面画像上の位置に変換し、
（３）の前記グルーピングは、前記被検査体の各領域に形成されるパターンの種類に基づいて行われる、ことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
請求項１記載の欠陥検査方法であって、
前記被検査体は、複数種類のチップから構成され、
（２）の前記分割は、チップ単位に前記部分断面画像に分割する、ことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項３】
被検査体の欠陥検査方法であって、
前記被検査体は、複数のウェハを積層して形成した積層半導体ウェハであって、
各ウェハには複数種類のパターンが形成され、
前記欠陥検査方法は、
（１）前記被検査体を超音波により撮像して前記被検査体の断面画像を取得し、
（２）前記断面画像を、複数の部分断面画像に分割し、
（３）前記複数の部分断面画像から、１以上の第１部分断面画像を、第１の部分断面画像群にグルーピングし、
（４）前記第１の部分断面画像群に共通して用いられる、欠陥を含まない第１の基準画像を作成し、
（５）前記第１の部分断面画像群に対応する、非欠陥画素をマスキングするための多値のマスクを作成し、 
（６）１以上の前記第１部分断面画像の各々について：
（６Ａ）前記第１の基準画像の明るさと照合することで欠陥確度を算出し、
（６Ｂ）前記欠陥確度と前記多値のマスクとを比較して欠陥を検出し、
（３）の前記グルーピングは、前記積層半導体ウェハ上の所定の位置を深さ方向に伸ばした空間に含まれる、各ウェハの領領域に形成されるパターンの種類の集合に基づいて行われる、ことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項４】
請求項３記載の欠陥検査方法であって、
前記被検査体は、複数種類のチップから構成され、
（２）の前記分割は、チップ単位に前記部分断面画像に分割する、ことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項５】
請求項１又は３記載の欠陥検査方法であって、
前記被検査体の表面に平行な面内で超音波探触子を走査させながら前記被検体に超音波を送信し、前記超音波が送信された前記被検査体から戻ってくる反射エコー波を前記超音波探触子で受信し、該受信した反射エコー波から前記被検査体の内部で前記表面に平行な面の前記断面画像を生成することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項６】
請求項１又は３記載の欠陥検査方法であって、
前記複数種類のパターンのうち同じパターンが形成された領域の複数の画像の特徴を前記複数の画像の画素ごとに統合して画素ごとの基準値を算出し、前記複数の画像を前記算出した基準値と比較し、前記基準値からの乖離が大きい画素を欠陥候補として抽出し、前記抽出した欠陥候補について前記多値のマスクを用いて欠陥と非欠陥に分離することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項７】
超音波を発信する超音波プローブと前記超音波プローブから発信された超音波により被検査体から発生する反射エコーを検出する探傷器を備えた検出部と、
前記検出部の前記反射エコーを検出した探傷器から出力される信号をＡ/Ｄ変換するＡ/Ｄ変換部と、
画像処理部と、
を備えた超音波検査装置であって、
前記画像処理部は：
（１）前記Ａ／Ｄ変換部によって変換された後の前記探傷器からの信号、を処理して前記被検査体の内部の断面画像を生成し、
（２）前記断面画像を、複数の部分断面画像に分割し、
（３）前記複数の部分断面画像から、１以上の第１部分断面画像を、第１の部分断面画像群にグルーピングし、
（４）前記第１の部分断面画像群に共通して用いられる、第１の基準画像を生成し、
（５）前記第１の部分断面画像群に対応する、非欠陥画素をマスキングするための多値のマスクを作成し、
（６）１以上の前記第１部分断面画像の各々について：
（６Ａ）前記第１の基準画像の明るさと照合することで欠陥確度を算出し、
（６Ｂ）前記欠陥確度と前記多値のマスクとを比較することで、欠陥の位置を検出し、
（７）前記部分断面画像と前記断面画像との領域マッピング関係に基づいて、１以上の前記欠陥の位置を、前記部分断面画像上の位置から前記断面画像上の位置に変換し、
（３）の前記グルーピングは、前記被検査体の各領域に形成されるパターンの種類に基づいて行われる、ことを特徴とする超音波検査装置。
【請求項８】
請求項７記載の超音波検査装置であって、
前記被検査体は、複数種類のチップから構成され、
（２）の分割は、チップ単位に前記部分断面画像に分割する、ことを特徴とする超音波検査装置。
【請求項９】
被検査体を検査する超音波検査装置であって、
前記被検査体は、複数のウェハを積層して形成した積層半導体ウェハであって、
各ウェハには複数種類のパターンが形成され、
前記超音波検査装置は：
超音波を発信する超音波プローブと前記超音波プローブから発信された超音波により前記被検査体から発生する反射エコーを検出する探傷器を備えた検出部と、
前記検出部の前記反射エコーを検出した探傷器から出力される信号をＡ/Ｄ変換するＡ/Ｄ変換部と、
画像処理部と、
を備え、
前記画像処理部は：
（１）前記Ａ／Ｄ変換部によって変換された後の前記探傷器からの信号、を処理して前記被検査体の内部の断面画像を生成し、
（２）前記断面画像を、複数の部分断面画像に分割し、
（３）前記複数の部分断面画像から、１以上の第１部分断面画像を、第１の部分断面画像群にグルーピングし、
（４）前記第１の部分断面画像群に共通して用いられる、第１の基準画像を生成し、
（５）前記第１の部分断面画像群に対応する、非欠陥画素をマスキングするための多値のマスクを作成し、
（６）１以上の前記第１部分断面画像の各々について：
（６Ａ）前記基準画像の明るさと照合することで欠陥確度を算出し、
（６Ｂ）前記欠陥確度と前記多値のマスクとを比較して欠陥を検出し、
（３）の前記グルーピングは、前記積層半導体ウェハ上の所定の位置を深さ方向に伸ばした空間に含まれる、各ウェハの領領域に形成されたパターンの種類の集合に基づいて行われる、ことを特徴とする超音波検査装置。
【請求項１０】
請求項９記載の超音波検査装置であって、
前記被検査体は、複数種類のチップから構成され、
（２）の前記分割は、チップ単位に前記部分断面画像に分割する、ことを特徴とする超音波検査装置。
【請求項１１】
請求項７又は９記載の超音波検査装置であって、
前記画像処理部は、
前記被検査体の表面に平行な面内で超音波探触子を走査させながら前記被検体に超音波を送信し、前記超音波が送信された前記被検査体から戻ってくる反射エコー波を前記超音波探触子で受信し、該受信した反射エコー波から前記被検査体の内部で前記表面に平行な面の前記断面画像を生成することを特徴とする超音波検査装置。
【請求項１２】
請求項９記載の超音波検査装置であって、
前記画像処理部は、
前記複数種類のパターンのうち同じパターンが形成された領域の複数の画像の特徴を前記複数の画像の画素ごとに統合して画素ごとの基準値を算出し、前記複数の画像を前記算出した基準値と比較し、前記基準値からの乖離が大きい画素を欠陥候補として抽出し、前記抽出した欠陥候補について前記多値のマスクを用いて欠陥と非欠陥に分離することを特徴とする超音波検査装置。
【請求項１３】
請求項９記載の超音波検査装置であって、入力部をさらに備え、
前記画像処理部は、
前記複数種類のパターンのうち同じパターンが形成された領域の複数の画像を用いることを、前記入力部におけるユーザからの入力により又は設計データを基に行うことを特徴とする超音波検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、超音波、若しくはX線等を用いて得られた被検査対象の画像から欠陥を検査する装置に係わり、特に多層構造を有する被検査体の検査に適した検査方法及びそれを用いた非破壊検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
被検査対象の画像から欠陥を検査する非破壊検査方法として、被検査対象に超音波を照射してその反射波を検出して作成した超音波画像を用いる方法や、被検査対象にＸ線を照射し試料を透過したＸ線を検出して得られるＸ線画像を用いる方法がある。
【０００３】
一般的に、多層構造を有する被検査体内に存在する欠陥を超音波で検出するには、音響インピーダンスの違いによる反射特性を利用する。超音波は液体や固体物質中を伝搬し、音響インピーダンスの異なる物質の境界面や空隙のところで、反射波が生じる。ここで、欠陥からの反射波と欠陥のないところからの反射波ではその強度に違いが生じるため、被検査体の各層の境界面での反射強度を画像化することで、被検査体内に存在する欠陥が顕在化された画像を得ることができる。
【０００４】
得られた反射強度の画像における欠陥有無の判定は、検査員による目視で行われることが多く、検査員の経験の違いなどから評価結果にばらつきが生じる可能性がある。また、主な検査対象である半導体、電子部品などは、微細化が進み、欠陥と正常パターンの目視による識別が困難になっていきている。更に、実装製品の多機能化、小型化に対応すべく、多層構造化が進み、製造現場ではウェハ状態でパッケージ最終工程まで処理をするWLP（Wafer Level package）法が主流になりつつある。このため、超音波による検査には、ウェハの状態でミクロンオーダーの内部欠陥を複雑なパターンと分離して高速、高感度に検出することが求められている。これは、数千万画素の内部画像から数画素の欠陥を検出することに相当し、目視による判定は不可能に近い。
【０００５】
超音波検査画像から自動で欠陥検出を行う従来の技術としては、特開２００７−１０１３２０号公報（特許文献１）に記載の方法がある。これは、超音波検査画像を連続的に生成・表示する機能を有し、各画像において輝度分布の広がりから欠陥候補を抽出する。そして、欠陥候補の連続出現性の長短から欠陥とノイズを識別する。更に、特開２０１２−２５３１９３号公報（特許文献２）に記載された方法がある。これは、３次元集積化構造中のTSV（Through Sｉlｉcon Vｉa :シリコン貫通配線）におけるボイドの存在を超音波スキャンに基づいて推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１０１３２０号公報
【特許文献２】特開２０１２−２５３１９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
被検査体が半導体、電子部品などの複雑パターン、かつ多層構造を有する場合、特許文献１に記載された方法では、ある程度の長さのある欠陥と時間的にランダムに生じるノイズを識別することは可能であるが、微小な欠陥と正常パターンの区別はつかない。また、特許文献２に記載された方法は、検査対象パターンをTSVに特化し、TSVの上下方向に分解能を低下させる構造物（バンプ電極や配線層）の影響を回避するため、エッチング停止層およびTSVのみのTEG（Test Element Group）領域を形成し、TEG領域のボイドの有無を検査することで、ActｉveなTSVにおけるボイドの有無を推定するものであり、様々なパターンが混在するウェハ全面の検査はできない。
【０００８】
そこで、本発明の目的は、半導体ウェハやＭＥＭＳウェハなどの微細、かつ多層構造を含む被検査体に対する超音波検査において、内部に存在する不良を正常パターンと分離し、高感度に検出可能な検査方法及び装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明では、欠陥検査方法において、パターンが形成された被検査体を撮像して被検査体の画像を取得し、取得した被検査体の画像から欠陥を含まない基準画像を作成し、取得した被検査体の画像から非欠陥画素をマスキングするための多値のマスクを作成し、被検査体の画像と基準画像との明るさを照合して欠陥確度を算出し、算出した欠陥確度と作成した多値のマスクとを比較して欠陥を検出するようにした。
【００１０】
また、上記課題を解決するために、本発明では、欠陥検査装置を、パターンが形成された被検査体を撮像して被検査体の画像を取得する画像取得部と、画像取得部で取得した被検査体の画像から欠陥を含まない基準画像を生成すると共に前記取得した前記被検査体の画像から非欠陥画素をマスキングするための多値のマスクを作成する基準画像生成部と、画像取得部で取得した被検査体の画像と基準画像生成部で生成した基準画像との明るさを照合して欠陥確度を算出する特徴量演算部と、特徴量演算部で算出した欠陥確度と基準画像生成部で作成した多値のマスクとを比較して欠陥を検出する欠陥検出処理部とを備えて構成した。
【００１１】
更にまた、上記課題を解決するために、本発明では、超音波検査装置を、超音波を発信する超音波プローブと前記超音波プローブから発信された超音波により被検査体から発生する反射エコーを検出する探傷器を備えた検出部と、検出部の反射エコーを検出した探傷器から出力される信号をＡ/Ｄ変換するＡ/Ｄ変換部と、Ａ/Ｄ変換部でデジタル信号に変換された探傷器から反射エコーを検出して出力された信号を処理して被検査体の内部で被検査体の表面に平行な面における断面画像を生成してこの生成した内部断面画像を処理して被検査体の内部欠陥を検査する画像処理部とを備えて構成し、画像処理部は、探傷器から反射エコーを検出して出力された信号を処理して被検査体の内部の断面画像を生成する断面画像生成部と、断面画像生成部で生成した被検査体の内部の断面画像から欠陥を含まない基準画像を生成すると共に取得した被検査体の内部の断面画像から非欠陥画素をマスキングするための多値のマスクを作成する基準画像生成部と、画像取得部で取得した被検査体の画像と基準画像生成部で生成した基準画像との明るさを照合して欠陥確度を算出する特徴量演算部と、この特徴量演算部で算出した欠陥確度と基準画像生成部で作成した多値のマスクとを比較して欠陥を検出する欠陥検出処理部と、欠陥検出処理部で検出した内部欠陥を出力する出力部とを備えて構成した。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、非周期的かつ複雑なパターンが混在する被検査体の内部画像に対し、正常パターン近傍の微細な欠陥を検出、出力することができる。
【００１３】
また、本発明によれば、超音波を用いて検出した被検査体内部の断面画像を画像処理することにより、被検査体内部の欠陥を検出することができるようになった。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施例１における多種デバイス混載ウェハの内部欠陥検査方法の概念を示す処理の流れを示すフロー図の例である。
【図２】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の概念を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の概略の構成を示すブロック図である。
【図４】本発明の実施例１において検査対象とする多層構造体をもつウェハの斜視図である。
【図５Ａ】本発明の実施例１において検査対象とする多層ウェハと超音波プローブとの関係を示す多層ウェハの断面図である。
【図５Ｂ】本発明の実施例１において検査対象とする超音波プローブを用いて検出される多層ウェハからの反射エコー信号を示すグラフである。
【図６Ａ】本発明の実施例１において検査対象とする多層ウェハの平面図である。
【図６Ｂ】本発明の実施例１において検査対象とする多層ウェハの画像である。
【図７】本発明の実施例１において検査対象とする多層ウェハの各チップにラベルを付与したウェハの平面図である。
【図８】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の欠陥検出部の構成を示すブロック図である。
【図９Ａ】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の欠陥検出部の基準画像生成部の構成を示すブロック図である。
【図９Ｂ】本発明の実施例に係る超音波検査装置の欠陥検出部の基準画像生成部の処理フロー図である。
【図１０】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の欠陥検出部の多値マスク生成手順を示す画像とグラフである。
【図１１】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の欠陥検出部における欠陥検出処理の流れを示すフロー図である。
【図１２Ａ】本発明の実施例１に係るパターン群ごとにラベル付した状態を示すウェハの平面図である。
【図１２Ｂ】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の欠陥検出部の欠陥情報出力部において、グループ毎に検出された欠陥の情報を統合して出力する一例を示すチップおよびウェハの平面図である。
【図１２Ｃ】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の欠陥検出部の欠陥情報出力部において、グループ毎に検出された欠陥の情報を統合して出力する他の例を示すウェハの平面図である。
【図１３Ａ】本発明の実施例１に係るパターン群ごとにラベル付した状態を示すウェハの平面図である。
【図１３Ｂ】本発明の実施例１に係る超音波検査装置の欠陥検出部における図１２Ｂで説明したものとは異なる処理の流れを示すフロー図である。
【図１４】本発明の実施例１において検査対象とする多層ウェハのグルーピングの一例を示すウェハの斜視図と各ウェハに形成されたチップの画像である。
【図１５Ａ】本発明の実施例２において検査対象とするＩＣトレイの平面図である。
【図１５Ｂ】本発明の実施例において検査対象とするＩＣトレイの処理の流れを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明は、非周期パターン構造を含む被検査体に対し、正常なパターンと欠陥の信号を分離し、微細な欠陥を検出することを可能にする欠陥検査方法とその装置に関する。すなわち、本発明では、被検査体より得られた画像が非周期パターンを含むものであっても、同じパターン群から成る領域毎に画像を分割、グルーピングし、同じグループとなった部分画像内で欠陥の検出を行う処理構成とした。本発明は、複雑なパターン構造を有する比検査体に対する外観検査、非破壊検査などに有効である。
【００１６】
また、本発明では、被検査体の内部画像について、同じパターン群で構成される領域毎に画像を分割してグルーピングし、各グループにおいて、グループに属する分割内部画像の特徴を統合して欠陥を検出するようにした。グルーピングについては、ユーザが事前に、部分領域に付与したラベルを基に行う、もしくは、各層のパターン形成時に用いる設計データや露光レシピを基に行うようにした。また、欠陥の検出は、同じグループに属する分割内部画像の特徴を統合して基準分割内部画像を生成し、基準分割内部画像と各分割内部画像の特徴を比較して欠陥確度を算出するようにした。さらに欠陥確度をもつ各画素に対して、分割内部画像から多値マスクを生成し、欠陥確度をもつ画素に多値マスクでマスク処理をし、残った画素を欠陥とする。これを各グループに対して行うことで広範囲に亘る検査対象領域全面の非破壊検査を行う。
【００１７】
以下に、図を用いて本発明の実施例を説明する。
【実施例１】
【００１８】
以下に、本発明による欠陥検査方法を超音波検査装置に適用した場合について説明する。
本発明に係わる検査方法及び装置の実施の形態について、図１乃至図１４を用いて説明する。まず、被検査対象物として半導体ウェハ、MEMS（Mｉcro Electro Mechanｉcal System）ウェハなど、多層構造かつ複雑パターンを有する基板を検査対象とした超音波検査装置の実施の形態について説明する。
【００１９】
まず、超音波の特性として、被検査体内部を伝搬し、材料特性（音響インピーダンス）が変わる境界があると、一部が反射する。特に、空隙があると大部分が反射するため、多層に接合されたウェハの接合面で、ボイドや剥離などの欠陥を反射強度から高感度に検出することができる。以下、多層ウェハの接合面における欠陥を検出対象とする。
【００２０】
図２は、本発明に係る超音波検査装置の実施の形態を示す概念図である。本発明に係る超音波検査装置は、検出部１とＡ／Ｄ変換機６、画像処理部７及び全体制御部８を備えている。
【００２１】
検出部１は、超音波プローブ２及び探傷器３を備えて構成される。探傷器３は超音波プローブ２にパルス信号を与えることで、超音波プローブ２を駆動する。探傷器３で駆動された超音波プローブ２は超音波を発生させて被検査対象物（試料５）に向けて出射する。出射された超音波が多層構造を有する試料５に入射すると、試料５の表面、あるいはウェハの接合面から反射エコー４が発生し、反射エコー４は超音波プローブ２で受信され、探傷器３にて必要な処理が施され、反射強度信号に変換される。
【００２２】
次に、この反射強度信号はＡ／Ｄ変換器６にてデジタル波形データに変換され、画像処理部７に入力される。画像処理部７は、画像生成部７−１、欠陥検出部７−２、データ出力部７−３を適宜有して構成される。Ａ／Ｄ変換器６から画像処理部７に入力された波形データに対し、画像生成部７−１において、後述する信号変換を行い、デジタル波形データから試料５の特定の接合面の断面画像を生成する。欠陥検出部７−２は画像生成部７−１で生成された接合面の断面画像から、後述する処理を行い、欠陥を検出する。データ出力部７−３では、欠陥検出部７−２で検出された欠陥個々の情報や断面の観察用画像といった検査結果として出力するデータを生成し、全体制御部８に出力する。
【００２３】
次に、図２に示す構成を実現する具体的な超音波検査装置１００の一構成例の模式図を図３に示す。図３において、１０はＸ，Ｙ，Ｚの直交３軸の座標系を示している。
【００２４】
図３の１は、図２で説明した検出部１に相当する。検出部１に含まれる１１はスキャナ台、１２はスキャナ台１１の上に設けられた水槽、１３はスキャナ台１１上で水槽１２を跨ぐように設けられたＸ、Ｙ、Ｚ方向の移動が可能なスキャナである。スキャナ台１１はほぼ水平に設置された基台である。水槽１２には水１４が点線で示す高さまで注入されており、水槽１２の底部（水中）に試料５が置かれている。試料５は、前述の通り、多層構造等を含む半導体ウェハである。水１４は、超音波プローブ２から出射された超音波を、試料５の内部に効率的に伝搬せるために必要な媒体である。１６はメカニカルコントローラであり、スキャナ１３をＸ、Ｙ、Ｚ方向に駆動する。
【００２５】
試料５に対して、超音波プローブ２は、下端の超音波出射部から超音波を送出し、試料５から戻ってきた反射エコーを受信する。超音波プローブ２は、ホルダ１５に取り付けられており、メカニカルコントローラ１６で駆動されるスキャナ１３によってＸ、Ｙ、Ｚ方向に自在に移動可能となっている。これにより、超音波プローブ２はＸ、Ｙ方向に移動しながら試料５の事前に設定された複数の測定点で反射エコーを受信し、測定範囲（ＸＹ平面）内の接合面の二次元画像を得て、欠陥を検査することができる。超音波プローブ２はケーブル２２を介し、反射エコーを反射強度信号に変換する探傷器３と接続されている。
【００２６】
超音波検査装置１００は、更に、検出部１の探傷器３から出力された反射強度信号をデジタル波形に変換するＡ／Ｄ変換器６と、このＡ／Ｄ変換機６でＡ／Ｄ変換された画像信号を処理する画像処理部７と、検出部１とＡ／Ｄ変換器６と画像処理部７とを制御する全体制御部８と、メカニカルコントローラ１６を備えて構成される。
【００２７】
画像処理部７は、Ａ／Ｄ変換機６でＡ／Ｄ変換された画像信号を処理して試料５の内部欠陥を検出するものである。画像処理部７は、画像生成部７−１、欠陥検出部７−２、データ出力部７−３、パラメータ設定部７−４を備えている。
【００２８】
画像生成部７−１は、予め設定された試料５の測定範囲において表面、及び、各接合面等から戻ってきて超音波プローブ２で受信された反射エコーをＡ／Ｄ変換機６でＡ/Ｄ変換して得られるデジタルデータとメカニカルコントローラ１６から得られる超音波プローブの位置情報とから画像を生成する。欠陥検出部７−２は、画像生成部７−１で生成した画像を処理して内部欠陥を顕在化、もしくは検出する。データ出力部７−３は、欠陥検出部７−２で内部欠陥を顕在化もしくは検出した検査結果を出力する。パラメータ設定部７−４は、外部から入力される測定条件などのパラメータを受け付け、欠陥検出部７−２およびデータ出力部７−３へセットする。そして、画像処理部７において例えばパラメータ設定部７−４はデータベース１８と接続されている。
【００２９】
全体制御部８は、各種制御を行うＣＰＵ（全体制御部８に内蔵）を備え、ユーザからのパラメータなどを受け付けると共に、画像処理部７で検出された欠陥の画像、欠陥数、欠陥個々の座標や寸法などの情報を表示する表示手段と入力手段を持つユーザインターフェース部（ＧＵＩ部）１７及び画像処理部７で検出された欠陥の特徴量や画像等を記憶する記憶装置１８を適宜接続している。メカニカルコントローラ１６は、全体制御部８からの制御指令に基づいてスキャナ１３を駆動する。尚、画像処理部７、探傷器３等も全体制御部８からの指令により駆動される。
【００３０】
図４に試料５の一例として、被検査体４００の構成を示す。図４の被検査体４００は、主な検査対象となる多層構造を含むウェハの外観を模式的に示した例である。被検査体４００は、異種のMEMS、CPU、メモリ、CMOSなどのウェハ４１〜４５を積層し、貼り合せて生成した積層ウェハである。積層数は５枚に限らず、１枚以上の複数枚を対象とする。本実施例に係る超音波検査装置１００は、被検査体４００においてウェハ４１〜４５の各積層面(接合面)に、ボイドや剥離などの空乏領域を発生させることなく、全面に亘って正しく貼り合わされているかを検査するものである。
【００３１】
図５Ａは、図４に示した多層構造を有する被検査体４００の縦構造を模式的に示した例である。被検査体４００の表面４０１に超音波プローブ２から出射された超音波５０が入射すると、超音波５０は被検査体４００の内部を伝達し、表面４０1、及びウェハ間の接合面４０２，４０３，４０４、４０５などで音響インピーダンスの違いにより反射するため、これらを１つの反射エコーとして超音波プローブ２で受信する。
【００３２】
図５Ｂのグラフ５１は超音波プローブ２で受信した被検査体４００からの反射エコーの一例であり、横軸は時間、縦軸は反射強度である。時間は被検査体４００の深さを示すものである。このグラフ５１において、観察したい接合面からの反射エコーを含むような時間領域に映像化ゲート５２（以下、単にゲート５２と記す）をかけることにより、所望の時間領域を切り出し、ゲート５２内のピーク値を検出する。
【００３３】
画像処理部７の画像生成部７−１は、測定範囲（ＸＹ平面）内をスキャナ１３で走査しながら得られる反射エコーから、各走査位置における上記ピーク値の検出を行い、濃淡値に変換（例えば、２５６階調の画像を生成する場合、０〜２５５）することで、各走査位置における濃淡値の情報から接合面の断面画像(ウェハの表面から深さ方向の断面(ウェハ表面に平行な面)の画像)を生成する。
【００３４】
ここで、検査対象が被検査体４００のような多層構造体を有し、検査すべき接合面が複数（４０２〜４０５など）ある場合、反射エコーに対し、各接合面に対応する時間領域に同様の映像化ゲート５２を設定して、接合面の断面画像を各々生成することができる。
【００３５】
図６Ａ及び図６Ｂに、生成した接合面の断面画像の一例を示す。図６Ａは被検査体である積層ウェハ６０の上面図を模式的に示したものである。積層ウェハ６０は最終的に図６Ａの各直線に沿って切断して個片化されて製品となる。以下、個片化後の単位をチップと記載する。図６Ｂの（ａ）の６２は、積層ウェハ６０において破線で囲まれた三つのチップを含む領域６１より得られた接合面の断面画像の一例、図６Ｂの（ｂ）の６３、６４、６５は図６Ｂの（ａ）の断面画像６２を各チップに対応する三領域に分割した部分断面画像である。図６Ｂの（ｂ）の部分断面画像６３と６５はチップ内に実装されたデバイスが同じであるため、得られた部分断面画像に含まれるパターンの構成（以下、パターン群と記述する）も同じであるが、図６Ｂの（ｂ）の部分断面画像６４は左側が２つのパターンで構成されており、部分断面画像６３，６５とは異なるパターン群を持つことを示す。
【００３６】
本実施例による発明では、このようにパターン群が異なる複数種のチップから構成される被検査体に対し、同じパターン群をもつ領域毎に断面画像をグルーピングし（例えば、部分断面画像６３と６５はグループＡ、部分断面画像６４はグループＢとする）、グループ毎に欠陥検出処理を行う。
【００３７】
図１はその概念図である。１０１は被検査体の一例として、多種デバイスが混載したウェハの外観図である。ウェハ１０１には格子状にチップが形成されており、各格子のハッチパターンの違いは、チップを構成するデバイスの種類が異なることを示す。つまり、同じハッチパターンの領域からは、基本的には同じパターン群で構成される検査画像が得られる。
【００３８】
本実施例による欠陥検査では、検出部１により取得した被検査体１０１の表面画像、もしくは内部断面画像を取得し（Ｓ１１）、この取得した被検査体１０１の表面画像、もしくは内部断面画像に対し、画像処理部７において、まず、同じパターン群で構成される部分画像を抽出する（Ｓ１２）。この抽出した部分画像から、被検査体１０１の１０３，１０４で示す波型のハッチパターン領域に対応する部分画像を抽出し、１０２のように画像整列させる（Ｓ１３）。画像整列とは、抽出した部分画像１０３〜１０８は同じパターン群をもつため、同じパターンは、各画像内で同じ座標値に存在するように位置補正を行うことである。
【００３９】
次に、各画像内の各画素で特徴を算出し、画像間で１０９，１１０のように統合する（Ｓ１４）。これを部分画像内の全画素で行い、基準部分画像１１１を生成し（Ｓ１５）、及び多値マスク１１２を生成する（Ｓ１６）。次に、部分画像１０３〜１０８の個々について、生成した基準部分画像１１１、及び多値マスク１１２との統合比較（Ｓ１７）により、欠陥１１３を検出する。最後に、検出した欠陥１１３をウェハレベルで合成し（Ｓ１８）、その結果を表示する（Ｓ１９）。他のパターン群で構成される部分画像（ウェハ１０１の縞や水玉やチェッカーフラッグのハッチパターンに対応する画像）についても同様の処理を行う。
【００４０】
ここで、Ｓ１２において被検査体であるウェハ１０１から同じパターン群をもつ部分画像を抽出することは、ユーザからの事前の設定を受け付けることにより行う。図７はその例である。図７（ａ）の７００は、検査対象となるウェハ１０１に形成されたチップのレイアウトである。これを、図３で示したユーザインターフェース部１７において画面上に表示し、ユーザがこの画面上で各々のチップに付与したラベルをパラメータ設定部７−４で受け付ける。本処理では、このユーザが付与したラベルを基に被検査体１０１をグルーピングする。
【００４１】
図７（ｂ）の７０１は、その結果の一例であり、被検査体であるウェハ１０１をチップ単位の部分画像に分割し、ユーザの付与したラベルを基にＡ〜Ｄの４つのカテゴリにグルーピングしたものである。また、ユーザの設定がなくても、露光時のレシピを入力として、自動設定することも可能である。露光レシピとは、回路パターンを基板のどこに投影するかといった露光位置情報、露光順序などを含み、各位置に形成されるパターンの情報を得ることができる。
【００４２】
次に、画像処理部７の欠陥検出部７−２で行われる処理の構成について説明する。図８にその一例を示す。欠陥検出処理は、同じパターン群からなる部分画像を用いて行う。入力は、処理に用いる各種パラメータ値からなる検査レシピ８０１、及び、ウェハ全面の画像８０２である。欠陥検出部７−２は、大きく分けて，部分画像群生成部８１、基準画像生成部８２、欠陥検出処理部８３，欠陥情報出力部８４を備えている。まず，欠陥検出部７−２にウェハ全面の画像８０２が入力されると、部分画像群生成部８１で同じラベルが付与された複数の部分画像（例えば、図１の１０３〜１０８など）が基準画像生成部８２に入力される。基準画像生成部８２においては、基準部分画像８０４、及び多値マスク８０５を生成する。基準部分画像８０４は、入力された部分画像と同じパターン群から成る正常画像のことである。
【００４３】
図９Ａ及び図９Ｂに基準部分画像生成方法の一例を示す。図９Ｂの９０ａ、９１ａ、９２ａ、・・は、被検査体１０１から切出された同ラベルの部分画像である。各部分画像は同じパターン群（ここでは、３種のハッチパターン９１１〜９１３で図示）を含む。欠陥９２１〜９２３（白で図示）が含まれている可能性もある。また、スキャナ走査時の画像の取得位置の微妙な違い（サンプリング誤差）による，パターンの位置のずれも生じている可能性がある（黒い背景に対するハッチパターン９１１〜９１３の位置の違いで図示）。このため，図９Ａに示すような部分画像の位置の補正、すなわち黒い背景に対するハッチパターン９１１〜９１３の座標が一致するように、各部分画像の位置の補正、即ち画像間位置補正を行う（Ｓ９０１）。
【００４４】
Ｓ９０１における部分画像間の位置補正は、部分画像を１つ特定し、特定した画像と、補正対象となる、それ以外の部分画像の間で、補正対象の部分画像をずらしながら、特定画像との間で輝度差の二乗和が最小になるずれ量を求める、もしくは、正規化相互相関係数が最大となるずれ量を求め、求めたずれ量だけ部分画像をシフトする方法等の一般的照合方法で行う。図９Ｂの９０ｂ、９１ｂ、９２ｂ、…は位置補正後の部分画像である。
【００４５】
次に、位置補正後の部分画像９０ｂ、９１ｂ、９２ｂ、…の各画素における特徴を算出する（Ｓ９０２）。特徴は、各画素のコントラスト（数１）（周辺画素との輝度勾配）、近傍画素を含む輝度平均（数２）、もしくは輝度分散値（数３）、近傍画素との明るさの増減やその勾配最大方向など、その画素の特性を示すものであればいずれでもよい。
【００４６】
【数１】
0006546826.tif 000002
【００４７】
【数２】
0006546826.tif 000003
【００４８】
【数３】
0006546826.tif 000004
【００４９】
ただし、 f(x，y)は、部分画像内座標（x，y）の輝度値
【００５０】
次に、上記の通り、各部分画像において算出した各画素(x，y)の特徴を部分画像間で統合し（Ｓ９０３）、基準部分画像８０４を生成する。その処理方法の一例としては，部分画像間の対応する座標(x，y)の特徴Fｉ(x，y)（iは部分画像の番号）を収集し，(数４)の通り，統計的に各画素の特徴の基準特徴値S(x，y)を決定する。そして、基準特徴値となった部分画像の輝度値を基準部分画像の輝度値とする。これにより，欠陥の影響を排除した基準部分画像８０４を生成する。
【００５１】
【数４】
0006546826.tif 000005
【００５２】
Median：各部分画像の特徴の中央値（メディアン）を出力する関数
S(x，ｙ)：基準特徴値
F*(x，y)：位置補正後の部分画像９０ｂ、９１ｂ、９２ｂ、・・、の特徴値
【００５３】
なお、統計的な処理として，(数５)の通り、画像間の対応する座標の特徴の平均を算出し、その平均に最も近い特徴をとる部分画像の輝度値を基準部分画像の輝度値としてもよい。
【００５４】
【数５】
0006546826.tif 000006
【００５５】
図８に示す通り、基準画像生成部８２では、基準部分画像に加え、画像間非欠陥画素を除去（マスキング）するための多値マスク８０５を生成する。その生成手順の一例を図１０に示す。本実施例による多値マスクは、画像内の画素毎に多値（０〜２５５）の値を算出し、設定する。図９Ｂで示した位置補正後の部分画像９０ｂ、９１ｂ、９２ｂ、…について、対応する画素の輝度値f(x，y)を統合し、特徴として、輝度値の分散値を（数６）の通りに算出する。
【００５６】
図１０において、グラフ１００１は、部分画像９０ｂ、９１ｂ、９２ｂ、…内の白い矩形１０１１で示す座標の輝度値の分布を示すグラフであって、輝度値を画像間で統合して分散値σ１が算出されることを示している。グラフ１００２は、部分画像９０ｂ、９１ｂ、９２ｂ、…内の黒い矩形１０１２で示す座標の輝度値の分布を示すグラフであって、輝度値を画像間で統合して分散値σ２が算出されることを示している。同様に部分画像内の全画素について、分散値σを算出する。
【００５７】
また、同じ画素から別の特徴を算出する。１００３は黒い矩形１０１２で示す座標近傍のパターンを示す。高輝度な縦パターン１００４が存在している。グラフ１０２０の曲線１０２１は、パターン１００３における縦パターン１００４上の、矢印１００５（→ ←）で示す箇所の輝度プロファイルを示す。曲線１０２２は、パターン１００３における縦パターン１００４が右にαシフトしたときの輝度プロファイルを示す。これより、グラフ１０２０におけるΔは、α分の位置のずれにより生じる輝度差を示す。このΔを黒い矩形１０１２で示す画素の２つめの特徴とする。同様に部分画像内の全画素について、輝度差Δを算出する。そして、部分画像内の全画素から算出した２つの特徴σとΔの値に応じて、多値のマスク値Ｍを（数７）の通りに算出する。３次元のグラフ１０３０における局面１０３１は、Δとσに応じて算出される多値マスクの値Ｍである。
【００５８】
【数６】
0006546826.tif 000007
【００５９】
【数７】
0006546826.tif 000008
【００６０】
σ、Δは、画素毎に、各画素の特徴から算出されるので、多値マスクＭの値は、σ、Δに応じて、画素毎に個々に算出されることになる。これは、同じパターン群であっても、製造公差や画像取得時のサンプリング誤差の影響で、部分画像間で、パターン輝度値の違いが生じる場合があり、それをマスクに反映したものとなっている。
【００６１】
ここで、α（図１０に記載）、ｋ、ｍ、ｎは事前に設定されるパラメータであり、これらを調整することにより、３次元のグラフ１０３０における局面１０３１で示した多値マスクＭの分布を調整することができる。また、多値マスクＭは、部分画像の各画素の特徴を部分画像間で統合して算出したσ、Δを基に算出する例を示したが、特徴は画素の特性を示すものであればなんでもよく、また、特徴の統合の仕方もそれに応じて変わってくる。さらに、統合する特徴は２つに限らず、１つ以上の複数の統合特徴から多値マスクＭを算出することが可能である。また、ｎの値は固定値で示したが、部分画像内の画素毎に設定可能な値である。
【００６２】
以上、欠陥が排除された基準部分画像を、部分画像から生成する例を説明したが、欠陥がないことが保証された良品の試料より、同じパターン群からなる部分画像を切出し、基準画像としてもよい。
【００６３】
次に、図８において、基準部分画像８４、多値マスク８５を用いて、各部分画像１０３〜１０８から欠陥を検出する欠陥検出処理部８２について説明する。
【００６４】
図１１は、欠陥検出処理部８２の処理の一例を示す。入力は、基準画像生成部８１から出力された基準部分画像８０４、多値マスク８０５と、検査対象の部分画像群８０３（同一グループとなる部分画像）であり、図９で説明した通り、画像間位置補正を行った後の画像である。
【００６５】
まず、検査対象となる部分画像群の個々の画像について、必要に応じて、基準部分画像と明るさの照合を行う（Ｓ１１０１）。試料が多層膜でできている場合、各層の厚みの違いや、検査体がウェハの場合は、ウェハの反りに起因して、同じパターン群で構成される部分画像間であっても明るさの違いが生じる可能性がある。このため、明るさの照合（画像間の明るさが一致するように一方の明るさを補正）を行う。
【００６６】
その方法の一例として、ここでは、最小二乗近似により、部分画像の明るさを基準部分画像８０４に補正して合せる例を示す。部分画像群８０３の個々の画像と基準部分画像８０４の対応する画素f（ｘ，ｙ）、g（ｘ，ｙ）について、（数８）に示す線形関係があると仮定し、（数９）が最小となるようにａ、ｂを算出し、これを補正係数ｇａｉｎ、ｏｆｆｓｅｔとするものである。そして、明るさ補正対象となる部分画像の全画素値f（ｘ，ｙ）に対して、（数１０）の通りに明るさの補正を行う。
【００６７】
【数８】
0006546826.tif 000009
【００６８】
【数９】
0006546826.tif 000010
【００６９】
【数１０】
0006546826.tif 000011
【００７０】
次に、部分画像１１１０の各画素について、欠陥確度を算出する（Ｓ１１０２）。欠陥確度の例としては、正常時の見え方、すなわち基準部分画像８０４の輝度値からの乖離の程度を示す値で定義し、（数１１）の通りに算出する。
【００７１】
【数１１】
0006546826.tif 000012
【００７２】
そして、各画素について、（数１１）で算出した欠陥確度に対して、多値マスク８０５によるマスクキング処理を行い、残った画素を欠陥として検出する（Ｓ１１０３）。
【００７３】
マスキングは以下の（数１２)の通り、欠陥確度がマスク値を越えた場合に欠陥として検出する。
【００７４】
【数１２】
0006546826.tif 000013
【００７５】
なお、上記は基準部分画像８０４の輝度値より明るい画素にマスキングを行って欠陥を検出する例を示したが、基準部分画像８０４の輝度値より暗い画素についても同様である。先にも述べたが、多値マスク８０５には、部分画像間の製造公差や画像取得時のサンプリング誤差の影響を加味している。このため、（数１１）で算出する欠陥確度に製造公差やサンプリング誤差によるノイズが加わった画素を、多値マスク８０５でマスキングすることができる。
【００７６】
最後に、欠陥画素について、最終的に欠陥か否かを判断するための欠陥特徴を算出する（Ｓ１１０４）。欠陥特徴は、一つ以上の複数種であって、その欠陥の特徴を表すものであればいずれでもよい。その一実施例としては、欠陥の面積、最大長、輝度値、エッジ強度などがある。
【００７７】
以上に説明した欠陥検出処理部８３の処理Ｓ１１０１〜Ｓ１１０４を、グルーピング後の同じパターン群からなる部分画像に対して行い、これをグループ各々で行う。
【００７８】
以上のようにして、グループ毎の処理で検出した欠陥の情報は、次に、欠陥情報出力部８４において、被検査体のチップ配列に再構成される。図１２Ａ及び図１２Ｂにその概念を示す。
【００７９】
図１２Ａのウェハ１２０は、被検査体を同じパターン群からなる領域に分け、ラベルを付けたものである。これをもとに、グループＡ〜Ｄの各々で欠陥検出処理が行われ、グループＡの領域１２０２より図１２Ｂの１２０２ａの欠陥が、グループＢの領域１２０１より図１２Ｂの１２０１ａの欠陥が、グループＤの領域１２０３、１２０４よりそれぞれ図１２Ｂの１２０３ａ、１２０４ａの欠陥が検出されたとする。
【００８０】
図８の欠陥情報出力部８４は、この結果を受け、分割された部分画像からの出力結果を、被検査体(ウェハ)１２０の領域配置情報に基づき、再構成する。すなわち、図８Ｂで領域１２０１〜１２０４の位置に、検出結果１２０１ａ〜１０２０４ａをマッピングし、ウェハ上の欠陥分布図１２１を生成、出力する。これにより、別々の処理で検出した１２０２ａと１２０３ａの欠陥を連続した１つの欠陥として、出力する。同時に、部分画像内での欠陥位置を示す座標は被検査体１２１の座標系に変換し、個々に算出した欠陥特徴（面積、最大長など）も統合する。そして、これらの変換・統合後の欠陥情報を、データ出力部７−３へ出力し、ユーザインターフェース部（ＧＵＩ部）１７を介し、ディスプレイなどの表示手段にて表示する。同時に、欠陥特徴を基にチップ毎に良・不良判定を行い、表示することもできる。例えば、チップ内で欠陥個数、最大欠陥面積、欠陥画素の比率など計数し、検査レシピとして入力される判定条件を越えたチップを不良として出力、表示する。
【００８１】
図１２Ｂの例では、検出結果をマッピングして１２１のようなウェハ上の欠陥分布図を出力する例を説明したが、図１２Ｃに示すように、ウェハ上の欠陥が存在するチップを欠陥が存在しないチップと色分けして表示するようにしてもよい。
【００８２】
ここで、ウェハの検査にあたって、欠陥検出処理は、上記に述べた、基準部分画像に対する輝度の違いを欠陥確度とする以外にも、複数の検出処理方法を保有している。その概念を図１３Ａ及び図１３Ｂに示す。図１３Ａは、ウェハ１３０を、検査対象のウェハを同じパターン群からなる領域に分け、ラベルを付けたものである。ここで、グループＡは７領域、Ｂは９領域、Ｃは３領域、Ｄは２領域となる例である。
【００８３】
本実施例による欠陥検出処理は、同じラベルとなった領域の数により、欠陥の検出処理方法を変えることも可能である。例えば、上述の通り、欠陥の影響を除去した基準部分画像は、各部分画像の特徴を統合し、統計的に生成する。しかし、部分画像数が少なくなると、統計処理の信頼性は低くなる。このため、領域数が一定以下（例えば３領域以下など）では、統計処理を行わず、実物同士の比較、モデルとの比較、固定しきい値との比較などを行う。グループＣのように部分画像が３枚の場合の処理の一例は以下の通りである。
【００８４】
図１３Ｂの１３１，１３２、１３３は、検査対象ウェハ１３０のラベルＣに該当する部分の領域を切出し、位置補正、及び明るさ照合を行ったあとの部分画像であり、このうち部分画像(以下、画像と記す)１３２、１３３には欠陥１３２１，１３３１を含む。この３枚の画像について、互いの画像間での差（差画像：ここでは絶対値）を演算する。差画像１３１ａは画像１３１と画像１３２の差、差画像１３２ａは画像１３２と画像１３３の差、差画像１３３ａは画像１３３と画像１３１の差をとったものある。欠陥部分が顕在化される。さらに、２枚の差の最小値をとることで欠陥確度を算出する。すなわち、差画像１３１ｂは差画像１３３ａと差画像１３１ａの最小値、差画像１３２ｂは差画像１３１ａと差画像１３２ａの最小値、差画像１３３ｂは差画像１３２ａと差画像１３３ａの最小値であり、差画像１３１ｂは画像１３１の、差画像１３２ｂは画像１３２の、差画像１３３ｂは画像１３３の欠陥確度とする。これに固定値、もしくは多値マスクでマスキングすることで、欠陥１３２１，１３３１を検出する。
【００８５】
別の処理の例として、グループＤのように部分画像が２枚以下の場合は、良品のサンプルから抽出した基準部分画像を入力として、図１１と同様の処理を施して欠陥を検出することも可能である。また、別の例として、非検査エリアを完全にマスクするような二値マスク（事前に設計しておく）を用い、非マスクエリアの輝度値そのものを欠陥確度とし、任意のしきい値で欠陥を検出することも可能である。
【００８６】
以上に述べたように、本実施例では、被検査対象の全領域を、同じパターン群で構成される領域毎にグルーピングを行って、グループ毎に欠陥の判定を行うことを特徴とする。これにより、規則的なパターン群で構成されていないウェハに対しても、高精度な欠陥の検出が可能となる。更に、同一検査対象が多層の貼り合せウェハであって、特に各層のウェハが不規則なパターン群を持つ場合にも有効である。
【００８７】
図１４の１４１，１４２，１４３は検査対象となる３層の貼り合せウェハの各層のパターン群の配列を模式的に示したものである。各層のウェハは異なる複数のパターン群をもつチップで構成されている（ハッチパターンの違いで図示する）。
【００８８】
更に、ウェハ上の同じ位置のチップを深さ方向に見るとそのパターン群(グループＡ１４６とグループＢ１４７の組み合わせは異なってくる。図中の線１４４，１４５は、深さ方向に重ね合わされるチップを示している。一層目のウェハ１４１では、線１４４上のチップ１４４１と線１４５上のチップ１４５１は同じ形状のパターンが形成されているが、二層目のウェハ１４２の線１４４上のパターン１４４２と線１４５上のパターン１４５２、三層目のウェハ１４３の線１４４上のパターン１４４３と線１４５上のパターン１４５３では形成されているパターンの形状が異なる。このような場合、検査対象となる接合面がどこかによって、ウェハ１４１〜１４３のいずれかのグルーピング情報を使うことも可能であるが、それらの組み合わせによるグルーピング情報を生成し、全接合面に共通して使うことも可能である。
【００８９】
図１４のグループＡ１４６，グループＢ１４７は、線１４４，１４５上の位置のチップが深さ方向に重ね合わされたときの各チップのラベル情報を示しており、ラベルの組み合わせの違いに応じて、新たに、グルーピングしなおし、線１４４上のチップのパターンと同じパターンが形成されているチップの組み合わせになる領域をラベルＡ、線１４５上のチップのパターンと同じパターンが形成されているチップの組み合わせになる領域をラベルＢとし、貼り合せウェハに対し、一意に決まるラベル情報として保持しておく。このラベル情報は、各層のウェハのラベル情報を基に、深さ方向の組み合わせパターンに応じて自動設定する。
【００９０】
本実施例によれば、被検査体より得られた画像が非周期パターンを含むものであっても、同じパターン群から成る領域毎に画像を分割、グルーピングし、同じグループとなった部分画像内で欠陥の検出を行うようにしたので、被検査体より得られた画像が非周期パターンを含むものであっても、同じパターン群から成る領域毎に画像を分割、グルーピングし、同じグループとなった部分画像内で欠陥の検出を行うことができるようになった。
【実施例２】
【００９１】
以上に、本発明に係わる検査方法及び装置の実施の形態として、被検査対象物が半導体ウェハ、ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical）ウェハなど、多層構造かつ複雑パターンを有する基板を例に説明したが、ＩＣトレイなどに搭載されたＩＣパッケージの検査も適用対象となる。
【００９２】
図１５Ａ及び図１５Ｂにその例を示す。図１５Ａの１５０はＩＣトレイであり、１５０内の各ポケット内Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのラベルは、搭載されたＩＣパッケージの品種、型番の違いを示す。図１５Ｂに、本実施例における処理の手順を示す。本発明による検査方法、及び装置では、品種、型番などＩＣパッケージのトレイマトリックス情報１５２（トレイ上の各ポケットに搭載されたＩＣパッケージの型番情報など）を検査レシピ１５１とともに入力として受け、トレイマトリックス情報１５２に基づき、トレイポケットをグルーピング（Ｓ１５００）し、得られたトレイポケット上のＩＣパッケージの画像１５３について、同一グループとなるポケットの画像を収集し（Ｓ１５０１）、欠陥検出部７−２において、実施例１で図８を用いて説明した欠陥検出処理を行う。これをグループ毎に実施する。これにより、１つのＩＣトレイに複数品種のＩＣパッケージが搭載されている場合にも高感度な検査が可能となる。
【００９３】
また、上記の処理は、ストリップ基板上に形成されたＩＣパッケージの検査にも有効である。ＩＣトレイの各ポケットにラベルを付与する代わりに、実装されたデバイスの品種、もしくは得られた画像のパターン群に応じてラベルを付与すれば、以下は同じ処理が適用できる。
【００９４】
以上、本発明の実施例を、ウェハやＩＣトレイ上に形成された複数種のデバイスが混在する場合の超音波検査装置における欠陥検査を例にとって説明したが、ＩＣパッケージの単品の検査にも有効である。この場合、品種毎に、事前に良品サンプルから基準画像を生成しておき、検査対象品の品種に応じて、対応する基準画像を入力して、欠陥確度を算出して判定を行うことになる。また、ウェハ上に形成された構造物やＩＣトレイに搭載されたＩＣパッケージの品種が単一種で、得られる被検査体の画像が規則的なパターンで構成されて場合は、すべての領域に同一のラベルを付与することで、本検査方法が適用できる。
【００９５】
また、画像は、超音波検査装置より得られたものに限らず、X線式欠陥検査装置より得られた非破壊検査画像や外観検査の画像にも適用可能である。
【００９６】
以上、本発明者によってなされた発明を実施例に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施例に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００９７】
１…検出部    ２…超音波プローブ    ３…探傷器    ４…反射エコー    ５…試料    ６…Ａ／Ｄ変換器    ７…画像処理部    ７−１…画像生成部    ７−２…欠陥候補検出部    ７−３…データ出力部    ８…全体制御部    １１…スキャナ台    １２…水槽    １３…スキャナ    １５…ホルダ    １６…メカニカルコントローラ    １７…ユーザインターフェース    １００…超音波検査装置。
【図１】
0006546826.tif 000014
【図２】
0006546826.tif 000015
【図３】
0006546826.tif 000016
【図４】
0006546826.tif 000017
【図５Ａ】
0006546826.tif 000018
【図５Ｂ】
0006546826.tif 000019
【図６Ａ】
0006546826.tif 000020
【図６Ｂ】
0006546826.tif 000021
【図７】
0006546826.tif 000022
【図８】
0006546826.tif 000023
【図９Ａ】
0006546826.tif 000024
【図９Ｂ】
0006546826.tif 000025
【図１０】
0006546826.tif 000026
【図１１】
0006546826.tif 000027
【図１２Ａ】
0006546826.tif 000028
【図１２Ｂ】
0006546826.tif 000029
【図１２Ｃ】
0006546826.tif 000030
【図１３Ａ】
0006546826.tif 000031
【図１３Ｂ】
0006546826.tif 000032
【図１４】
0006546826.tif 000033
【図１５Ａ】
0006546826.tif 000034
【図１５Ｂ】
0006546826.tif 000035