(57)【要約】      （修正有）【課題】被検査体の周期性パターンにおけるムラの有無を容易に判定するものであり、作業者間の習熟度の違いによる検査精度のばらつきを抑える。【解決手段】被検査体に対して複数の照射角度で検査画像を撮像する工程と、前記検査画像において被検査領域の画素値の最大値と最小値に基づく各照明角度における第１画像特徴量から一枚又は複数枚の検査画像を選択する第１画像解析工程と、前記第１の画像解析工程により選択された検査画像の被検査領域中の画素値のばらつきに基づく第２画像特徴量から特定の検査画像を選択する第２画像解析工程と、前記第１画像解析工程及び第２画像解析工程に基づいて、被検査体におけるムラの有無を判定する評価工程と、を有することを特徴とする欠陥検査方法。【選択図】  図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期性パターンを有する被検査体のムラを検出する欠陥検査方法であって、
被検査体に対して複数の照射角度で検査画像を撮像する工程と、
前記検査画像において被検査領域の画素値の最大値と最小値に基づく各照明角度における第１画像特徴量から一枚又は複数枚の検査画像を選択する第１画像解析工程と、
前記第１画像解析工程により選択された検査画像の被検査領域中の画素値のばらつきに基づく第２画像特徴量から特定の検査画像を選択する第２画像解析工程と、
前記第１画像解析工程及び第２画像解析工程に基づいて、被検査体におけるムラの有無を判定する評価工程と、
を有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
前記第１画像解析工程の前に、検査画像のノイズを除去するノイズ除去工程を有することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査方法。
【請求項３】
前記第２画像特徴量は、被検査領域中の画素値の標準偏差あるいは標本標準偏差によって算出されることを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査方法。
【請求項４】
周期性パターンを有する被検査体のムラを検出する欠陥検査装置であって、
被検査体に光を照射するための照射手段と、
被検査体に対して任意の照明角度で光を照射するための照射角制御手段と、
各照明角度において被検査体の検査画像を取得する撮像手段と、
前記撮像手段に接続された画像処理手段と、
被検査体におけるムラの有無を判定するための評価手段と、
を有し、前記画像処理手段は、
被検査画像内の被検査領域の画素値の最大値及び最小値に基づく各照明角度における画像特徴量から一枚又は複数枚の検査画像を選択する第１画像解析手段と、
前記第１画像解析手段によって選択された前記被検査領域の画素値のばらつきに基づく第２画像特徴量から特定の検査画像を選択する第２画像解析手段と、
前記特定の検査画像から被検査体におけるムラの有無を判定する評価手段と、
を備えることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項５】
前記照射手段が平行光もしくは平行光に近い光を照射することを特徴とする請求項４に記載の欠陥検査装置。
【請求項６】
前記照射手段において、照射する光の波長が一定範囲に制限されていることを特徴とする請求項４又は５に記載の欠陥検査装置。
【請求項７】
前記画像処理手段は、検査画像のノイズを除去するノイズ除去手段を含むことを特徴とする請求項４から６のいずれかに欠陥検査装置。
【請求項８】
第２画像特徴量は、被検査領域中の画素値の標準偏差あるいは標本標準偏差に基づくことを特徴とする請求項４から７のいずれかに記載の欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周期性パターンを有する被検査体においてパターンのムラを検査するための方法及び装置に関する。周期性パターンとは、一定の間隔を有するパターンの集合体を称し、例えば、パターンが所定の周期（ピッチ）で配列したストライプ状の周期性パターン、又は開口部のパターンが所定の周期で２次元的に配列したマトリクス状のパターン等である。周期性パターンを有する被検査体としては例えば、カラーフィルタ、ブラックマトリクス、フォトマスク等がこれに該当し、本発明を用いることができる。
【背景技術】
【０００２】
周期性パターンにおけるムラ欠陥は、通常微細なパターンズレが規則的に配列していることが多いため、個々のパターン検査では発見することが困難であるが、周期性パターンを全体として見たとき、他の正常部とは異なる状態となって顕在化される欠陥である。
【０００３】
ムラ欠陥の検査として目視検査が広く行われてきた。例えば、被検査体の周期性パターン面に対し斜方向等からの透過光又は反射光を通して周期性パターンを観察することでムラを目視で捉えることができる。
【０００４】
しかし、目視検査は作業員の習熟度によって検査結果にばらつきが出るという問題があるため、例えば特許文献１又は特許文献２のようなムラ検査装置が考案されている。これらのムラ検査装置では撮像カメラと同軸の透過照明や平面照明を用いて透過率画像を撮像し、各々の画像での光の強度（明るさ）を比べてムラの検出を行っている。つまり、周期性パターンにおいては元々ムラ部と正常部の光強度差の少ない、すなわちコントラストの低い画像を、その強度差の処理方法を工夫することで、差を拡大してムラ部を抽出し、検査を行っている。
【０００５】
しかし、上記従来技術においては、格子状の周期性パターン（例えばカラーフィルタのブラックマトリクス）のムラ、特に開口部の大きい周期性パターンのムラの撮像において、ムラ部と正常部のコントラスト向上が望めず、強度差の処理の工夫をしたとしても、元画像のコントラストが低い画像の場合の検査では、目視での官能検査よりも低い検査能力しか達成できていないという問題がある。
【０００６】
一方、微細な表示、と明るい画面の電子部品の増加により、前記周期性パターンでは微細化、又は開口比上昇の傾向が続いている。将来、更に開口部の大きい、より微細形状のブラックマトリクス用の周期性パターンのムラ検査の方法及び装置が必要となる。すなわち、従来の光の振幅による光の強度（明るさ）の強弱のみに依る検査では限界である。
【０００７】
そこで、周期性パターン、例えばブラックマトリクスのムラを安定的、高精度に撮像、検出可能な周期性ムラ検査装置を提供することを目的として、照明光が被検査体に照射され、周期性パターンによって生じる透過回折光を画像検査する検査装置が提案された。周期性パターンの正常部では開口部の形状・ピッチが一定となるために互いに干渉し一定の方向に強い回折光を生じる。それに対し、ムラ部では開口部の形状、ピッチが不安定になるために、形状、ピッチに応じて色々な方向に、種々の強さで回折光が生じる。この検査装置は回折光のコントラストの違いから、ムラ部を検出している。しかし、回折強度は照明光の照射角度、照明光の波長及び開口部の形状、ピッチ等に依存し変化する。さらに回折光に依る正常部とムラ部のコントラストの違いは非常に僅差であることも少なくない。したがって、この装置において、所望の検査感度を満たす画像を得るためには被検査体の種類ごとに煩雑な検査レシピの設定が必要であり、作業者間の習熟度の差によって検査精度にばらつきが生じる可能性がある。
【０００８】
以下に関連する公知文献を記す。
【特許文献１】特開２００２−１４８２１０
【特許文献２】特開２００２−３５０３６１
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は上記の問題点を解決するものであって、被検査体の周期性パターンにおけるムラの有無を容易に判定するものであり、作業者間の習熟度の違いによる検査精度のばらつきを抑えることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するために為された請求項１に係る発明は、周期性パターンを有する被検査体のムラを検出する欠陥検査方法であって、被検査体に対して複数の照射角度で検査画像を撮像する工程と、前記検査画像において被検査領域の画素値の最大値と最小値に基づく各照明角度における第１画像特徴量から一枚又は複数枚の検査画像を選択する第１画像解析工程と、前記第１の画像解析工程により選択された検査画像の被検査領域中の画素値のばらつきに基づく第２画像特徴量から特定の検査画像を選択する第２画像解析工程と、前記第１画像解析工程及び第２画像解析工程に基づいて、被検査体におけるムラの有無を判定する評価工程と、を有することを特徴とする欠陥検査方法である。本検査方法を実施することにより被検査体の周期性パターンにおけるムラの有無を容易に判定することができ、作業者間の習熟度の違いによる検査精度のばらつきを抑えることができる。このため周期性パターンを有する被検査体のムラの安定且つ高精度な検出が可能となった。
【００１１】
請求項２に係る発明は、前記第１画像解析工程の前に、検査画像のノイズを除去するノイズ除去工程を有することを特徴とする請求項１に記載の欠陥検査方法である。画像処理を行う前にノイズ除去工程を有することにより、ノイズによって欠陥以外の要因で誤判定されてしまうことを防ぎ、検査精度を向上させることができる。
【００１２】
請求項３に係る請求項は、前記第２画像特徴量が、被検査領域中の画素値の標準偏差あるいは標本標準偏差によって算出されることを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査方法である。第２画像特徴量がそのまま画素値のばらつきの大きさとして表されるので好適である。
【００１３】
請求項４に係る発明は、周期性パターンを有する被検査体のムラを検出する欠陥検査装置であって、被検査体に光を照射するための照射手段と、被検査体に対して任意の照明角度で光を照射するための照射角制御手段と、各照明角度において被検査体の検査画像を取得する撮像手段と、前記撮像手段に接続された画像処理手段と、被検査体におけるムラの有無を判定するための評価手段とを有し、前記画像処理手段は、被検査画像内の被検査領域の画素値の最大値及び最小値に基づく各照明角度における画像特徴量から一枚又は複数枚の検査画像を選択する第１画像解析手段と、前記第１画像解析手段によって選択された前記被検査領域の画素値のばらつきに基づく第２画像特徴量から特定の検査画像を選択する第２画像解析手段と、前記特定の検査画像から被検査体におけるムラの有無を判定する評価手段と、を備えることを特徴とする欠陥検査装置である。画素値の最大値及び最小値に基づく第１画像特徴量、及びばらつき量に基づく第２画像特徴量の二つのパラメータから検査画像を選択し、欠陥の有無の判定を行うことにより、検査精度を向上させることができる。また、第１画像特徴量が所定の閾値を越えた検査画像にのみ第２画像特徴量を算出する演算を施せばよいので、演算処理も少なくて済む。また、検査する被検査体の画像情報のみに基づいてムラの有無を評価できるため、作業者間の習熟度の差によって検査精度にばらつきが生じることもない。
【００１４】
請求項５に係る発明は、照射手段が平行光もしくは平行光に近い光を照射することを特徴とする請求項４に記載の欠陥検査装置である。平行光もしくは平行光に近い光を用いることにより、照射光の入射角度が一定方向に制限することができ、回折角が一定方向の範囲に定まることで、検査画像のコントラストを向上させることができる。さらには、光量分布のばらつきを抑制することができる。
【００１５】
請求項６に係る発明は、照射手段において、照射する光の波長が一定範囲に制限されていることを特徴とする請求項４又は５に記載の欠陥検査装置である。照射する光の波長を一定範囲に制限することで、正常部での回折角をより特定方向に制限することができ、回折角が一定方向の範囲に定まることで、検査画像のコントラストを向上させることができるためである。
【００１６】
請求項７に係る発明は、画像処理手段が検査画像のノイズを除去するノイズ除去手段を含むことを特徴とする請求項４から５のいずれかに記載の欠陥検査装置である。ノイズ除去手段を有することで、ノイズによって欠陥以外の要因で誤判定されてしまうことを防ぎ、検査精度を向上させることができる。
【００１７】
請求項８に係る発明は、第２画像特徴量が被検査領域中の画素値の標準偏差あるいは標本標準偏差に基づくことを特徴とする請求項４から６のいずれかに記載の欠陥検査装置である。第２画像特徴量がそのまま画素値のばらつきの大きさとして表されるので好適である。
【発明の効果】
【００１８】
このように本発明に係わる検査方法を実施することにより被検査体の周期性パターンにおけるムラの有無を容易に判定することができ、作業者間の習熟度の違いによる検査精度のばらつきを抑えることができる。このため周期性パターンを有する被検査体のムラの安定且つ高精度な検出が可能となった。さらに、ノイズ除去処理及び照射光に工夫することにより正常部とムラ部のＳＮ比を高める効果があるため、ムラ欠陥の顕在化をより際立たせることにより、検査精度が向上ができた。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
本発明の実施形態を以下に図を用いて説明する。
【００２０】
＜検査装置＞
図１に本発明に係る検査装置の一例を示す。本発明の検査装置は、周期性パターンを有する被検査体１３を設置するためのステージ１２、被検査体３への照明手段として光源１１と、被検査体からの回折画像を取得するための撮像素子１４（例えばＣＣＤエリアカメラ、ＣＣＤラインカメラ等）と、撮像素子に接続され、取得した回折画像に対して欠陥を検出するための画像処理を施す画像処理手段とを有し、さらに取得画像あるいは処理画像を表示するための表示装置を備えている。また、図示していないが、光源には被検査体に対して任意の角度で光を照射するための照射角制御手段が接続されている。
【００２１】
光源１１としては、例えばメタルハライドランプ、ハロゲンランプ、キセノンランプ等を使用することができる。光源からの光が拡散して照射されていると、同じ被検査領域内であっても照射部分に依って照射エネルギーにばらつきが生じ、検査画像のＳＮ比低下の原因となる。そこで、平行光もしくは平行光に近い光（略平行光）を照射することが好ましい。このような光を用いれば、照射光の入射角度が一定方向に制限することができ、回折角が一定方向の範囲に定まることで、検査画像のコントラストを向上させることができる。さらには、光量分布のばらつきを抑制することができる。略平行光は、例えば光源とステージ１２との間にレンズ等を配置することで可能となる。
【００２２】
また、光源１１から照射される光の波長を、バンドパスフィルタ等を用いて選択的に制限することで、正常部とムラ部とのコントラストをより強調することができる。光の波長によって回折角は異なるが、照射する光の波長を一定範囲に制限することで、正常部での回折角をより特定方向に制限することが可能となるためである。
【００２３】
光源１１から被検査体１３に照射された光は、照明角度によって投光波長、周期性パターンのパターンピッチ、及び周期性パターンの開口比率等に依存した強度の回折光を生じる。この回折光の強度分布を撮像手段１４によって撮像し、検査画像を得る。光の照明角度を一定量ずつ変化させ、その都度回折光の強度分布を撮像し、各々の照明角度における検査画像を取得する。
【００２４】
図２に検査画像の概略図を示す。検査画像２１中において周期性パターンが占める領域が被検査領域２２である。上記撮像の際、光源１１の照射光量、乃至撮像手段１４の露光設定を調節し、各々の検査画像中の被検査領域における画素ごとの輝度値（画素値）の平均値が一律になるように撮像する。撮像された検査画像は、撮像素子１４に接続された画像処理手段を有する演算装置に送られる。画像処理手段には、以下に述べるノイズ除去手段と、第１画像特徴量を算出するための第１画像解析手段と、第２画像特徴量を算出するための第２画像解析手段、ムラを判定する評価手段とを含むことができる。
【００２５】
本発明に係る検査方法で検出すべきムラの他に、検査環境に依っては塵等が被検査体１３に付着し、それらがノイズとして検査画像２１中に現れることもある。前記ノイズは検査画像２１において、白色孤立点として現れることが多い。前記白色孤立点を被検査領域２２から除去するには、各角度における検査画像に対し画素の膨張・収縮法を行う方法等が有効である。また、被検査領域中の画素値の分布が正規分布であると仮定すると、被検査領域２２の画素値の平均値に、被検査領域２２の画素値の標準偏差の３倍を加算した値以上の輝度を有する画素を除去することで上記ノイズの影響を軽減できる。従って、本発明の画像処理手段には上記のようなノイズ除去のための画像処理手段を有することが好ましい。また、本発明に係る被検査体はクリーンルーム等の無塵環境で生産されることが多く、従って本発明も無塵環境にて実施されることが望ましい。
【００２６】
・ノイズ除去手段
周期性パターンの正常部では開口部の形状・ピッチが一定となるために互いに干渉し一定の方向に強い回折光を生じるのに対し、ムラ部では開口部の形状、ピッチが不安定になるために、形状、ピッチに応じて色々な方向に、種々の強さで回折光が生じる。しかし、正常部とムラ部との回折強度のコントラスト差は光源１１の照明角度によって大きく異なる。そこで、本発明では各々の照明角度毎の検査画像の中から、被検査領域２２における画素値の最大値と最小値の差が所定の閾値以上の画像を抽出することで、ムラが顕在化されている検査画像を絞り込む。また、光源１１の照明角度の違いによる正常部とムラ部との回折強度の差は、ムラ部２３のコントラスト差としてだけではなく、ムラ部２３の画素面積の差としても表れる。つまり、被検査領域２２における画素値のばらつきが大きければ大きいほど、ムラが顕著に現れているといえる。
【００２７】
・第１画像解析手段
そこで具体的な処理内容としては、まず各々の照明角度毎の検査画像の被検査領域について最大画素値及び最小画素値を検出する。各々の照明角度について、最大画素値から最小画素値を減算した値を第１画像特徴量として計算し、横軸に照明角度、縦軸に第１画像特徴量をとってグラフ化する。そして、求められた第１画像特徴量の値が所定の閾値Ｔｈ１以上の値である一枚又は複数枚の検査画像を回折強度の強い検査画像候補として絞り込む。図３中の第１画像解析結果模式図３１の例では、Ｔｈ１で示されたライン以上の第１画像特徴量を有する検査画像がこれに該当する。このとき、あらかじめ前述のノイズ除去のための画像処理手段を用いておくことで、ノイズによって欠陥以外の要因で誤判定されてしまうことを抑制することができるので、検出の精度が向上する。
【００２８】
・第２画像解析手段
次に、上述の第１画像解析手段によって絞り込まれた一枚又は複数枚の検査画像の画素値のばらつき量を第２画像特徴量とし、最も回折光強度の強い一枚の検査画像を絞り込む第２画像解析手段を備える。ばらつき量のパラメータとしては、具体的には不偏分散、標本分散、あるいはこれらの平方根である標準偏差、標本標準偏差等を用いることができる。特に、標準偏差あるいは標本標準偏差（被検査領域の画素数が大きい場合には標準偏差と近似できる）を用いれば、第２画像特徴量がそのまま画素値のばらつきの大きさとして表されるので好適である。
【００２９】
第１画像解析手段によって絞り込まれた一枚又は復数枚の画像のうち、第２画像特徴量の値が最大であるものを前記被検査体の代表検査画像とする。第２画像特徴量の値が最大ということは、最も画素値のばらつきの大きく、ムラが顕著に現れていることになるからである。図３中の第２画像解析結果模式図３２の例では、第１画像解析結果模式図３１でＴｈ１以上の領域内の検査画像うち、最も値の大きい第２画像特徴量Ａｍａｘを有する検査画像がこれに該当する。
【００３０】
・評価手段
さらに本発明に係る検査装置では、上述の第１画像解析手段及び第２画像解析手段に基づいて前記被検査体におけるムラの有無を判定するための欠陥判定手段を備え、第２画像特徴量の値が所定の閾値Ｔｈ２以上であることを以て、前記被検査体にムラがあることを判定する。図３中の第２画像解析結果模式図３２の例では、閾値Ｔｈ２を超える第２画像特徴量の値を有しているので、ムラがあると判定される。
【００３１】
＜検査方法＞
図４に本発明の検査方法を用いて、周期性パターンのムラの有無を判定するまでの一連の処理の流れを示す。まず、被検査体をステージに載置し、撮像条件（カメラフォーカス、カメラ絞り、初期カメラ露光時間等）、撮像エリア（被検査領域など）、照明条件（光源１１の初期照射光量、初期照明角度、バンドパスフィルタ等）に関する初期設定を行う。そして、設定された初期照明角度における検査画像を撮像する。撮像された検査画像中の被検査領域における画素値の平均値が所定の範囲内に収まっているかどうかを判定する。もし、所定の範囲から逸脱していた場合は、撮像条件や光源１１の照射光量を調整し、再度撮像を行う。もし所定の範囲内に収まっていれば、照明角度を変更して再度検査画像を取得する。これを次に撮像するべき照明角度がなくなるまで繰り返し行う。
【００３２】
各照明角度によって撮像された検査画像に対し、前述のノイズ除去手段によって白色孤立点を除去する。各検査画像の被検査領域における画素値の最大値と最小値の差を計算し、第１画像特徴量を求める。そして、第１画像解析手段によって求められた第１画像特徴量の値が所定の閾値以上の値である一枚又は複数枚の検査画像を回折強度の強い検査画像候補として絞り込む。続いて、前記第１画像解析手段によって絞り込まれた検査画像のばらつき量を計算し、第２画像特徴量を求める。第２画像特徴量の最大値が所定の閾値以上であれば、被検査体の周期性パターンにはムラが有る、と判定する。最後に表示画面１６に検査結果及びムラ情報を出力する。
【００３３】
上記のように画素値の最大値及び最小値に基づく第１画像特徴量、及びばらつき量に基づく第２画像特徴量の二つのパラメータから検査画像を選択し、欠陥の有無の判定を行うことにより、検査精度を向上させることができる。また、第１画像特徴量が所定の閾値を越えた検査画像にのみ第２画像特徴量を算出する演算を施せばよいので、演算処理も少なくて済む。
【実施例】
【００３４】
本発明に係る検査方法をフォトマスクに適用した際の実施例の結果を図５に提示する。被検査体のフォトマスクは開口部のパターンが所定の周期で２次元的に配列したマトリクス状のパターンから構成されている。図５中の画像解析手段実施例５１の横軸は照射角度、縦軸は最大画素値から最小画素値を減算した第１画像特徴量を表している。上記第１画像特徴量が所定の閾値Ｔ１以上である照明角度を回折強度の強い検査画像候補として絞り込む。画像解析手段実施例５２の横軸は照明角度、縦軸は画素値の標準偏差である第１画像特徴量を表している。上記第１画像解析手段に依って絞り込まれた角度領域の中から、上記第２画像特徴量が最大の角度を見出し、その角度における検査画像をムラが最も顕著に現れた代表画像とする。図５では第１画像特徴量が所定閾値以上であり、且つ第２画像特徴量が最大であるＡ点における照明角度が、ムラが最も顕著に現れる照明角度である。そして、Ａ点における第２画像特徴量と所定閾値Ｔ２を比較する。図５に示された検査対象の場合、Ａ点における第２画像特徴量がＴ２を上回っているため、この周期性パターンにはムラが有ると判定された。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明に係る検査装置の一例を示す図である。
【図２】本発明に係る検査画像の概観を示す図である。
【図３】本発明に係る照明角度と第１画像特徴量、及び照明角度と第２画像特徴量の関係を示す図である。
【図４】本発明に係る検査方法の実施のフローを示す図である。
【図５】本発明の実施例においてムラ検査を行ったフォトマスクにおける照明角度と第１画像特徴量、及び照明角度と第２画像特徴量の関係を示す図である。
【符号の説明】
【００３６】
１１…光源
１２…ステージ
１３…被検査体
１４…撮像手段
１５…画像処理装置
１６…表示画面
２１…検査画像
２２…被検査領域
２３…ムラ
３１…第１画像解析結果模式図
３２…第２画像解析結果模式図
５１…第１画像解析手段実施例
５２…第２画像解析手段実施例
【図１】
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【図２】
2008304311.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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