(57)【要約】【課題】主に半導体ウェハ及び液晶パネルのマクロ検査におけるレジストの塗付ムラや露光不良、キズ、塵埃の付着などの欠陥に関して、欠陥データの登録を必要とせず、より人間の判断に近い分類を可能にする欠陥分類装置を提供する。【解決手段】被検体の画像を基に検出された欠陥の種類を判別する欠陥分類装置において、検出された欠陥領域の画像より特徴量を抽出する手段であって、少なくとも２つ以上の検出領域の配置形状に基づく特徴量を抽出する手段を含む特徴抽出手段１０２と、この特徴抽出手段１０２により抽出された特徴量に基づき、欠陥種を判別する推論判別手段１０６と、この推論判別手段１０６により判別された欠陥種が確定した領域を前記欠陥領域の画像から除外する確定領域除外手段１０７とを具備する。【選択図】        図２
2008281580.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検体の画像を基に検出された欠陥の種類を判別する欠陥分類装置において、
検出された欠陥領域の画像より特徴量を抽出する手段であって、少なくとも２つ以上の検出領域の配置形状に基づく特徴量を抽出する手段を含む特徴量抽出手段と、
この特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づき、欠陥種を判別する欠陥種判別手段と、
この欠陥種判別手段により判別された欠陥種が確定した領域を前記欠陥領域の画像から除外する確定領域除外手段と
を具備することを特徴とする欠陥分類装置。
【請求項２】
前記特徴量抽出手段は、各検出領域の形状により適応的な構造要素を用いた膨張処理により、少なくとも２つ以上の検出領域を連結する連結手段と、当該連結領域の特徴量を抽出する手段とを含むことを特徴とする請求項１記載の欠陥分類装置。
【請求項３】
前記連結手段は、各欠陥領域の最大最小フェレ径比（≧１）及び主軸角を算出する手段と、算出した最大最小フェレ径比の値を基に膨張処理に用いられる構造要素の形状を円形あるいは細線形から選択する手段と、細線形の構造要素が選択された欠陥領域の主軸角に対しその細線形の方向を合わせる手段と、各欠陥領域ごとに決定された構造要素を用いて欠陥領域画像において膨張処理を行い、重なり合う領域を連結する手段とを含むことを特徴とする請求項２記載の欠陥分類装置。
【請求項４】
前記欠陥種判別手段は、特徴量の値と予め設定した分類ルールに基づくファジィ推論を行う手段を含むことを特徴とする請求項１から３のいずれか１つに記載の欠陥分類装置。
【請求項５】
前記欠陥は、半導体ウェハや液晶パネル等の製造工程で生じる露光不良、塗付ムラ、キズ、塵、埃等であることを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の欠陥分類装置。
【請求項６】
前記特徴量抽出手段は、露光工程での露光区画情報を用いて特徴量を抽出する手段を含むことを特徴とする請求項５記載の欠陥分類装置。
【請求項７】
前記露光区画情報を用いて特徴量を抽出する手段は、露光区画形状を示すテンプレート画像を作成する手段と、前記テンプレート画像を検出欠陥領域の画像の露光区画位置に合わせて走査し、各露光区画位置での両画像の相関値を算出する手段と、前記相関値が算出された露光区画内の検出欠陥に対し前記相関値を特徴量として付加する手段とを含むことを特徴とする請求項６記載の欠陥分類装置。
【請求項８】
前記露光区画情報を用いて特徴量を抽出する手段は、検出欠陥領域の画素を垂直あるいは水平方向に積算する手段と、積算値の外形曲線をフーリエ変換し各周波数における振幅値を算出する手段と、露光区画周期に相当する周波数の振幅値と他の周期に相当する周波数の平均振幅値の比を算出する手段と、前記積算に用いられた検出欠陥に対し前記比の値を特徴量として付加する手段とを含むことを特徴とする請求項６記載の欠陥分類装置。
【請求項９】
前記露光区画情報を用いて特徴量を抽出する手段は、検出欠陥領域の画像における任意の露光区画よりテンプレート画像を作成する手段と、前記テンプレート画像を前記任意の露光区画の上下あるいは左右に位置する露光区画に合わせて相関値を算出し、その平均を算出する手段と、前記任意の露光区画内の検出欠陥に対し前記平均値を特徴量として付加する手段とを含むことを特徴とする請求項６記載の欠陥分類装置。
【請求項１０】
前記特徴量抽出手段は、塗付工程でのウェハ回転中心に対する極座標を用いて特徴量を抽出する手段を含むことを特徴とする請求項５記載の欠陥分類装置。
【請求項１１】
前記特徴量抽出手段は、検出欠陥領域を塗付工程でのウェハ回転中心に対する極座標系に変換した極座標画像を作成する手段と、前記極座標画像において直線成分を検出する手段と、前記直線成分を構成する欠陥領域に対し前記直線成分の長さを特徴量として付加する手段とを含むことを特徴とする請求項１０記載の欠陥分類装置。
【請求項１２】
検出された欠陥領域の画像を示す表示手段と、この表示手段において欠陥種が確定した領域を、その確定した順に明示する手段とを備え、これによって欠陥種が確定した経過をユーザーに示すことを特徴とする請求項１から１１のいずれか１つに記載の欠陥分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は欠陥分類装置に関し、特に、画像に基づき検出した欠陥種の種類を判別するものであり、特に半導体ウェハや液晶パネル等の製造ラインで行われる外観検査における欠陥分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体ウェハや液晶パネル等の製造では、成膜、レジスト塗布、露光、現像、エッチング、レジスト剥離といった工程を複数回繰り返すことで、多層の配線パターンを形成していく。
【０００３】
最終的に数百工程にもなる製造工程を経て完成する製品の歩留まりを向上するためには、欠陥の早期発見や製造工程の最適化が必須項目である。
【０００４】
このため従来から、実際のパターンが形成されるエッチング工程前に、対象物の外観検査を行い、欠陥の検出、不良品の選別を行うと共に、欠陥の種類を判別して、その情報を製造工程にフィードバックする取り組みがなされている。
【０００５】
ここでの外観検査には、主にミクロ検査とマクロ検査の２種類がある。
【０００６】
ミクロ検査は５μｍ程度の分解能により、微小な欠陥やパターン異常などを検出するものであり、マクロ検査は１００μｍ程度の分解能により、レジストの塗付ムラや露光不良、キズ、塵埃の付着といった比較的大きな欠陥を検出する検査である。
【０００７】
マクロ検査は、ミクロ検査で局所的に見てもわからない欠陥を検出できたり、低分解能ゆえ高スループットであるなどの利点がある。
【０００８】
欠陥分類装置に関しては、特開平８-２１８０３号公報に記載の“欠陥種別判定装置及びプロセス管理システム”に、各欠陥情報（＝特徴量）の入力パターンに対し、その欠陥種を出力するよう学習させたニューラルネットワークを構築し、これにより欠陥を分類する装置の構成が示されている。
【０００９】
また、前記先行技術における学習時の教示用データの与え方に関する問題を指摘し、改善を図った特開平１１-３４４４５０号公報に記載の“教示用データ作成方法並びに欠陥分類方法およびその装置”には、画像特徴量による多次元空間での各欠陥の分布を教示用データに基づいて既定し、統計的な判別分析により欠陥を分類する装置の構成が示されている。
【００１０】
更に、特開平８-９４５３６号公報に記載の“欠陥種別判定装置及びプロセス管理システム”には、検出欠陥に対する複数の評価項目（特徴量）の実測値を段階的に分けてコード化し、そのコード列に基づき予め設定された欠陥名称を参照することで欠陥を分類する装置の構成（いわゆる分類木的手法）が示されている。
【特許文献１】特開平８-２１８０３号公報
【特許文献２】特開平１１-３４４４５０公報
【特許文献３】特開平８-９４５３６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかしながら、特開平８-２１８０３号公報や特開平１１-３４４４５０号公報のようにニューラルネットワークや統計手法を用いた欠陥分類装置では、予め欠陥サンプルを多数登録する必要があり、非常に多くの時間を要するという問題がある。
【００１２】
また通常は、品種、工程が変わるごとに登録が必要となるため、少量多品種の製品では十分な欠陥サンプルを用意できないという問題もある。
【００１３】
一方、特開平８-９４５３６号公報に記載の装置では、人の経験や知識より各コード列に対応する欠陥を設定することができ、上記のような問題は生じないが、コードの切り替わり付近での曖昧な処理ができない、つまり、切り替わり位置の微妙な差で、全く異なる結果に分類される対象が生じたり、同じコード列ながら切り替わり付近の値を持つ対象と明らかに切り替わりから離れた値を持つ対象とに同じ結果しか与えられない、などの問題が生じる。
【００１４】
更に、これまでの欠陥分類装置に用いられる特徴量には、検出された欠陥領域を単体として捉えて処理するものが多く、ミクロ検査のように人間に認識される欠陥と検出領域が１対１で対応する場合には問題ないが、マクロ検査のように、人間に認識される欠陥と検出領域が１対１で対応しない（図５（Ａ）のようにパターンによる欠陥の分断や画像の量子化レベルにより、一つの欠陥が分割されて検出される）場合には、正確な分類が難しいなどの問題がある。
【００１５】
これまで上記のような問題を解決して、有効的に欠陥分類を行う装置は明確にされていない。
【００１６】
本発明はこのような課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、主に半導体ウェハ及び液晶パネルのマクロ検査におけるレジストの塗付ムラや露光不良、キズ、塵埃の付着などの欠陥に関して、欠陥データの登録を必要とせず、より人間の判断に近い分類を可能にする欠陥分類装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
上記の目的を達成するために、本発明の第１の態様に係る欠陥分類装置は、被検体の画像を基に検出された欠陥の種類を判別する欠陥分類装置において、検出された欠陥領域の画像より特徴量を抽出する手段であって、少なくとも２つ以上の検出領域の配置形状に基づく特徴量を抽出する手段を含む特徴量抽出手段と、この特徴量抽出手段により抽出された特徴量に基づき、欠陥種を判別する欠陥種判別手段と、この欠陥種判別手段により判別された欠陥種が確定した領域を前記欠陥領域の画像から除外する確定領域除外手段とを具備する。
【００１８】
また、本発明の第２の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第１の態様に係る欠陥分類装置において、前記特徴量抽出手段は、各検出領域の形状により適応的な構造要素を用いた膨張処理により、少なくとも２つ以上の検出領域を連結する連結手段と、当該連結領域の特徴量を抽出する手段とを含む。
【００１９】
また、本発明の第３の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第２の態様に係る欠陥分類装置において、前記連結手段は、各欠陥領域の最大最小フェレ径比（≧１）及び主軸角を算出する手段と、算出した最大最小フェレ径比の値を基に膨張処理に用いられる構造要素の形状を円形あるいは細線形から選択する手段と、細線形の構造要素が選択された欠陥領域の主軸角に対しその細線形の方向を合わせる手段と、各欠陥領域ごとに決定された構造要素を用いて欠陥領域画像において膨張処理を行い、重なり合う領域を連結する手段とを含む。
【００２０】
また、本発明の第４の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第１から第３の態様に係る欠陥分類装置において、前記欠陥種判別手段は、特徴量の値と予め設定した分類ルールに基づくファジィ推論を行う手段を含む。
【００２１】
また、本発明の第５の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第１から第４の態様において、前記欠陥は、半導体ウェハや液晶パネル等の製造工程で生じる露光不良、塗付ムラ、キズ、塵、埃等である。
【００２２】
また、本発明の第６の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第５の態様に係る欠陥分類装置において、前記特徴量抽出手段は、露光工程での露光区画情報を用いて特徴量を抽出する手段を含む。
【００２３】
また、本発明の第７の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第６の態様に係る欠陥分類装置において、前記露光区画情報を用いて特徴量を抽出する手段は、露光区画形状を示すテンプレート画像を作成する手段と、前記テンプレート画像を検出欠陥領域の画像の露光区画位置に合わせて走査し、各露光区画位置での両画像の相関値を算出する手段と、前記相関値が算出された露光区画内の検出欠陥に対し前記相関値を特徴量として付加する手段とを含む。
【００２４】
また、本発明の第８の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第６の態様に係る欠陥分類装置において、前記露光区画情報を用いて特徴量を抽出する手段は、検出欠陥領域の画素を垂直あるいは水平方向に積算する手段と、積算値の外形曲線をフーリエ変換し各周波数における振幅値を算出する手段と、露光区画周期に相当する周波数の振幅値と他の周期に相当する周波数の平均振幅値の比を算出する手段と、前記積算に用いられた検出欠陥に対し前記比の値を特徴量として付加する手段とを含む。
【００２５】
また、本発明の第９の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第６の態様に係る欠陥分類装置において、前記露光区画情報を用いて特徴量を抽出する手段は、検出欠陥領域の画像における任意の露光区画よりテンプレート画像を作成する手段と、前記テンプレート画像を前記任意の露光区画の上下あるいは左右に位置する露光区画に合わせて相関値を算出し、その平均を算出する手段と、前記任意の露光区画内の検出欠陥に対し前記平均値を特徴量として付加する手段とを含む。
【００２６】
また、本発明の第１０の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第５の態様に係る欠陥分類装置において、前記特徴量抽出手段は、塗付工程でのウェハ回転中心に対する極座標を用いて特徴量を抽出する手段を含む。
【００２７】
また、本発明の第１１の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第１０の態様に係る欠陥分類装置において、前記特徴量抽出手段は、検出欠陥領域を塗付工程でのウェハ回転中心に対する極座標系に変換した極座標画像を作成する手段と、前記極座標画像において直線成分を検出する手段と、前記直線成分を構成する欠陥領域に対し前記直線成分の長さを特徴量として付加する手段とを含む。
【００２８】
また、本発明の第１２の態様に係る欠陥分類装置は、本発明の第１から第１１の態様に係る欠陥分類装置において、検出された欠陥領域の画像を示す表示手段と、この表示手段において欠陥種が確定した領域を、その確定した順に明示する手段とを備え、これによって欠陥種が確定した経過をユーザーに示す。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、欠陥種が確定した領域を除外した画像を基に配置形状による特徴を抽出することで、より正確な特徴が得られ、分類精度が向上する。
【００３０】
また、欠陥種が確定した領域を除外した画像を基に膨張（連結）処理を行って得た領域の特徴を抽出することで、より正確な特徴が得られ、分類精度が向上する。
【００３１】
また、知識に基づく分類ルールにより欠陥分類を行うため、教示用のサンプルが必要ない。
【００３２】
また、欠陥種を示す特徴が顕著な領域とそうでない領域を欠陥種の可能性の差として示せる。
【００３３】
また、検出領域単体の特徴量だけでなく、配置による特徴量を用いることで、分類精度を向上できる。
【００３４】
また、検出領域に適応的な構造要素による連結を行うことで、正確な連結領域特徴が得られ、分類精度が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
以下に、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本発明の実施の形態を説明するに先立って、分類対象となる欠陥の種類を説明する。図１（Ａ）〜（Ｈ）は、マクロ検査における主な欠陥例（対象：半導体ウェハ）を示す図である。
【００３６】
レジスト塗付工程では、例えばコーター装置を用いてウェハ中央部に塗付素材（液状）を滴下し、そこを中心にウェハを回転させることで、ウェハ全面へのレジスト塗布を行う。同工程で発生する欠陥には以下のようなものがある。
【００３７】
塗付ムラ１（図１（Ａ））：滴下がうまく行かず、飛び散ってしまったり、塗付素材の粘性が適切でなく回転時にスムーズに伸びない場合などは、回転中心に対し放射状にムラが生じる。
【００３８】
塗付ムラ２（図１（Ｂ））：ウェハ上に異物が付着すると、その部分から外側にかけて塗付素材がスムーズに流れなくなり、彗星形状にムラが生じる。
【００３９】
塗付ムラ３（図１（Ｃ））：図１（Ｂ）と同様に異物が付着した際、塗付素材の粘性具合、塗付時の回転速度によっては、螺旋状にムラが生じる。
【００４０】
露光工程では、レジスト塗付後のウェハにパターンを形成するため、所定の露光区画単位で転写を行う。代表的な装置にステッパがある。同工程で発生する欠陥には以下のようなものがある。
【００４１】
露光不良１（図１（Ｄ））：露光区画単位でフォーカスがずれることにより、その区画が他の区画と異なる表面状態となる（パターンがだれる）。
【００４２】
露光不良２（図１（Ｅ））：露光機が傾き、露光区画内で部分的にフォーカスがずれたままステップを続けることにより、ステップ単位の周期で通常と異なる表面状態が生じる。
【００４３】
露光不良３（図１（Ｆ））：露光されるレジスト膜の裏側に異物が混入することにより、部分的にレジスト膜が盛り上がり、その部分でフォーカスがずれることにより、他と異なる表面状態となる。
【００４４】
上記の各工程に代表される欠陥の他にも以下の欠陥がある。
【００４５】
キズ（図１（Ｇ））
塵、埃の付着（図１（Ｈ））
画像を用いた外観検査では、特開平８-２１８０３号公報に示されるように被検体の外観を干渉、回折像等により画像化し、基準となる良品ウェハ画像との比較を行ったり、同一パターンとなる区画単位で比較を行うことで、通常と異なる部分（欠陥部）の検出を行う。
【００４６】
以下に、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図２は、本実施の形態に係る欠陥分類装置の構成を示す図である。本実施の形態の欠陥分類装置は、分類に必要な諸条件を設定する条件設定手段１０１と、検出された領域単体の形状や輝度に関する特徴を得る領域単体特徴抽出手段１０３と、検出された領域を所定の方法で連結する領域連結手段１０４と、検出された領域の配置形状による特徴を得る領域配置特徴抽出手段１０５と、前記領域単体特徴抽出手段１０３、領域配置特徴抽出手段１０５の各特徴抽出手段で得られた特徴量と、条件設定手段１０１により設定された分類ルールに基づき各欠陥種の可能性を推論し、欠陥の判別を行う推論判別手段１０６と、判別により欠陥種が確定した領域を除外する確定領域除外手段１０７と、前記各々の処理に利用するメモリ１０８から構成される。領域単体特徴抽出手段１０３と領域配置特徴抽出手段１０５と領域連結手段１０４とは特徴抽出手段１０２を構成する。
【００４７】
なお、本発明の欠陥分類装置は、先に述べた良品ウェハ画像との比較や同一パターン区画での比較により検出された欠陥画素を明、他を暗とした２値画像（以後、欠陥検出画像と記す）と、この欠陥検出に用いた被検体の外観（多値）画像（以後、検査画像と記す）を得て、各検出領域毎にその欠陥種が何であるかを判定した結果を出力する構成である。
【００４８】
以下に、上記した構成の作用を図２、図３のフローチャートを参照して説明する。欠陥分類装置は、欠陥検出画像と検査画像を取得（ステップＳ１）した後、領域単体特徴抽出手段１０３において検出領域単体での特徴量の抽出を行う（ステップＳ２）。次に領域配置特徴抽出手段１０５において、複数領域の配置形状による特徴量を抽出し、この特徴量を、配置形状を構成する各検出領域に付加する（ステップＳ３）。その後、領域単体特徴抽出手段１０３で得た情報と欠陥検出画像を基に、領域連結手段１０４において、各検出領域の形状に適応的な構造要素を用いて膨張処理を行い、領域を連結した画像（以後、連結領域画像と記す）を作成する（ステップＳ４）。
【００４９】
連結領域画像は、再度、領域単体特徴抽出手段１０３に送られ、ここで、連結領域の特徴量を抽出し、この特徴量を、連結領域を構成する各検出領域に付加する（ステップＳ５）。ステップＳ２,Ｓ３,Ｓ５により得られた特徴量と条件設定手段１０１により設定された分類ルールに基づき、推論判別手段１０６では、各欠陥種の可能性値を推論し、欠陥種の判別を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６の結果を基に、確定領域除外手段１０７では、欠陥種が確定した領域を欠陥検出画像より除外する（ステップＳ７）。ステップＳ７の結果、全ての領域が除外された場合には、全ての検出領域の欠陥種が確定しているので、処理は終了する。
【００５０】
欠陥検出画像に領域が残った場合には、この画像を基に再度ステップＳ３〜Ｓ７のステップを繰り返す。
【００５１】
画像が異なるため、配置形状による特徴量や連結領域の特徴量が異なる。つまり確定した領域を除くことで、より正確な特徴量を抽出し、これに基づき推論、判別を行える。
【００５２】
続いて上記した各手段での処理の詳細を説明する。条件設定手段１０１では、分類に必要な諸条件を入力する。入力内容については後述の各手段での処理に沿って説明する。
【００５３】
図４は、領域単体特徴抽出手段１０３での処理の詳細を説明するためのフローチャートである。領域単体特徴抽出手段１０３では、以下の手順に従って、各検出領域の特徴量を得る。
【００５４】
１． 欠陥検出画像内の検出された複数の領域をラベリングする（図４のステップＳ１０、図５（Ｂ））。
【００５５】
２．検出領域の位置特徴（重心位置、外接矩形位置）を算出する（図４のステップＳ１１、図６（Ａ））。
【００５６】
３． 検出領域の形状特徴（面積、円径度、最大最小フェレ径比（≧１）、主軸角）を算出する（図４のステップＳ１２、図６（Ａ））。
【００５７】
４． 検出領域の輝度特徴（平均、分散）を算出する（図４のステップＳ１３、図６（Ａ））。
【００５８】
５． 検出領域ごとの特徴量リストを作成する（図４のステップＳ１４、図６（Ｂ））。
【００５９】
なお、上記 １,２,３,４で示される一連の処理は、粒子解析（またはブロブ解析）と呼ばれる一般的な画像処理手法である。
【００６０】
図７は、領域連結手段１０４での処理の詳細を説明するためのフローチャートである。また、図８、図９は、領域連結の説明図である。
【００６１】
領域連結手段１０４では、領域単体特徴抽出手段１０３で得た特徴を利用し、以下の手順に従って、各検出領域を連結した連結領域画像を作成する。
【００６２】
１． 各領域の最大最小フェレ径比を基に、その領域に対する膨張処理用の構造要素を選択する。最大最小フェレ径比が、ある閾値（試行した結果の固定値でも、条件設定手段１０１で設定した値でも良い）以上かどうかを判断し（図７のステップＳ２０）、ＹＥＳならば方向性をもつ領域と見做し、細線形の構造要素（図８（Ａ））を選択する（図７のステップＳ２１）。
【００６３】
また、ステップＳ２０での判断がＮＯ、すなわち、閾値より小さければ円径の構造要素（図８（Ｂ））を選択する（図７のステップＳ２３）。なお、円径度を利用して上記の選択を行ってもよい。
【００６４】
２． 細線形の構造要素を選択した場合には、更にその領域の主軸方向に細線形の方向をあわせる（図７のステップＳ２２）。図８（Ｃ）に細線形構造要素の方向例を示す。構造要素のサイズが小さい場合には方向が制限されるが、サイズを大きくすることで方向の細分化は可能である。なお、輪郭方向のヒストグラム分布より領域の方向を推定し、これと同方向になるようにしても良い。
【００６５】
３． 選択された構造要素を用いて膨張処理（図７のステップＳ２４）を行い、連結領域画像を作成する。ここでの膨張処理は、モフォロジー処理と呼ばれる一般的な画像処理手法の一つであり、膨張の結果、重なり合った領域は連結されることになる。膨張の処理回数は撮像系、被検体の諸条件、各構造要素のサイズに基づき条件設定手段１０１で設定する。
【００６６】
図７のステップＳ２５で全ての検出領域に対して判定がなされたと判断された場合には処理を終了する。
【００６７】
図８（Ｄ）に図５（Ａ）の検出領域に対し、本例の膨張処理を行った結果を示す。
【００６８】
上記手順により、検出領域形状に適応的な構造要素で膨張処理を行うことで、方向性をもつ領域は長手方向に、その他は放射方向に膨張、連結することができる。また、膨張後の領域形状を基に構造要素を再決定して、収縮処理を行えば、より良好な領域連結も可能となる。
【００６９】
全ての検出領域に同一の構造要素（円形）を用いる一般的な膨張、あるいは膨張収縮処理では、検出領域の方向性が考慮されないため、図８（Ｅ）、図９（Ａ）、（Ｂ）に示すように、キズとその近傍にある塵を良好な状態で連結することができず、以後の特徴抽出を正確に行うことができない。
【００７０】
領域連結手段１０４で作成された連結領域画像は、再度、領域単体特徴抽出手段１０３に送られ、以下の手順で処理される。基本的な処理フローは図４と同様である。
【００７１】
１． 連結後の各領域（連結領域と記す）をラベリングする（図１０（Ａ））。
【００７２】
２． 連結領域の位置特徴（重心位置、外接矩形位置）を算出する。
【００７３】
３． 連結領域の形状特徴（面積、円径度、最大最小フェレ径比（≧１）、主軸角）を算出する。
【００７４】
４． 算出した特徴を、それぞれの構成パーツとなる検出領域に付加して、検出領域ごとの特徴量リストを作成する（図１０（Ｂ））。
【００７５】
上記した１,２,３の一連の処理は粒子解析による。
【００７６】
領域配置特徴抽出手段１０５では、連結前の欠陥検出画像を基に領域の配置特徴を得る。以下に代表的な配置特徴を挙げ、その算出方法を示す。
【００７７】
１）  検出領域による露光区画形状の構成具合を示す特徴量（露光不良１の判断に用いる）。
【００７８】
＜算出方法＞
１． 露光区画形状の部分を明、その周辺を暗としたテンプレートを作成する（図１１（Ａ））。
【００７９】
２． 欠陥検出画像（欠陥画素が明、その他が暗の２値画像）内の露光区画位置とテンプレート内の露光区画形状が完全に重なるように配置し、テンプレート範囲内で両画像の差分絶対値の総和を算出する（図１１（Ｂ））。
【００８０】
両画像の差分絶対値の総和Ｒは、
【数１】
2008281580.tif 000003
【００８１】
により求めることができる。ここで、Ｉ（ａ、ｂ）は欠陥検出画像の座標（ａ、ｂ）での画素値（１または０）である。また、Ｔ（ａ、ｂ）はテンプレートの座標（ａ、ｂ）での画素値（１または０）である。
【００８２】
３． ２で算出した値を１）の特徴量として、対象の露光区画内の検出領域に付加する。
【００８３】
４． テンプレートを走査し（図１２（Ａ））、欠陥検出画像内の全ての露光区画位置で２及び３の処理を行う。
【００８４】
なお、計算量を減らすために図１２（Ｂ）に示すようなテンプレートを用いても良い。
【００８５】
２）  水平、垂直方向の露光区画単位の周期性具合を示す特徴量（露光不良２の判断に用いる）。
【００８６】
＜算出方法１＞
１． 欠陥検出画像内の検出画素（明画素）を垂直方向に積算する（図１３（Ａ））。
【００８７】
２． 積算結果により得た曲線をフーリエ変換する（図１３（Ｂ））。
【００８８】
３． 露光区画周期に相当するパワースペクトル値Ｘと他の周期に相当するパワースペクトル値ａ（露光区画周期以外の部分で平均的に算出する）の比を算出する（図１３（Ｂ））。
【００８９】
４． ３で算出した値を２）の特徴量（水平方向の周期具合）として、画像内の各検出領域に付加する。
【００９０】
なお、局所的な特徴量を得るために、図１４に示すような短冊領域を複数設定して、各々の短冊領域内の検出画素を積算して処理を行っても良い。その場合は算出した特徴量は短冊領域内の各検出領域に付加する。
【００９１】
本実施の形態では垂直方向の積算を示したが、水平方向に積算することで、垂直方向の周期具合を示す特徴量とすることができる。
【００９２】
＜算出方法２＞
１． 対象露光区画での検出領域画像よりテンプレート５２を作成する（図１５（Ａ））。
【００９３】
２． １でのテンプレートを対象露光区画の左隣の露光区画（図１５（Ｂ））に完全に重なるように配置し、テンプレート範囲内で両画像の差分絶対値の総和を算出する。
【００９４】
３． １でのテンプレートを対象露光区画の右隣の露光区画（図１５（Ｂ））に完全に重なるように配置し、テンプレート範囲内で両画像の差分絶対値の総和を算出する。
【００９５】
４． ２及び３で求めた値の平均値を２）の特徴量（水平方向の周期具合）として、対象露光区画内の各検出領域に付加する。
【００９６】
５． テンプレートを走査し（図１２（Ａ））、欠陥検出画像内の全ての露光区画位置で１〜４の処理を行う。
【００９７】
なお、対象の露光区画が端に位置し、左あるいは右隣の露光区画が存在しない場合には、片側のみの値を用いる。
【００９８】
また、 本実施形態では水平方向の左右隣との差分を示したが、垂直方向の上下隣との差分を行うことで、垂直方向の周期具合を示す特徴量とすることができる。
【００９９】
３）  画像全体での（塗付時の回転中心に対する）放射方向成分の総量を示す特徴量（塗付ムラ１の判断に用いる）。
【０１００】
＜算出方法＞
１． 検出領域のエッジを抽出する（図１６（Ａ）。
【０１０１】
２． 抽出されたエッジ部分の画素を、塗付時の回転中心に対する極座標系画像（横軸：角度θ、縦軸：中心からの距離ｒ）へ変換する（図１６（Ｂ））。極座標系画像での縦方向線分は、原画像での放射方向線分に相当する。縦方向線分検出用のオペレータ（テンプレート）等を用いて縦方向線分の検出を行う（図１７（Ａ））。
【０１０２】
３．検出された縦方向線分の総長さ（総面積）を３）の特徴量として、画像内の各検出領域に付加する。
【０１０３】
なお、極座標系画像において縦方向の細線構造要素で連結処理を行うことは、原画像における放射方向連結を行うことに相当する。さらに外周側からの輪郭追跡等を併用することで図１７（Ｂ）に示すような縦線分の検出も可能である。
【０１０４】
４）  各検出領域での（塗付時の回転中心に対する）放射方向成分の量を示す特徴量（塗付ムラ２の判断に用いる）。
【０１０５】
＜算出方法＞
１．３）の特徴量算出の１〜３の処理を行う。
【０１０６】
２． 検出された縦方向線分の長さを４）の特徴量として、対応する各検出領域に付加する。
【０１０７】
なお、極座標系画像において縦方向の細線構造要素で連結処理を行い（原画像での放射方向連結に相当）、その後、縦方向線分の長さ測定を行うことで得た特徴量を、連結領域の構成パーツとなる各領域に付加しても良い。
【０１０８】
５）  各検出領域における（塗付時の回転中心に対する）螺旋成分の割合を示す特徴量（塗付ムラ３の判断に用いる）。
【０１０９】
＜算出方法＞
１．３）の特徴量算出の１及び２の処理を行う。なお原画像での螺旋成分は極座標系画像での斜方向線分に相当する。
【０１１０】
２． 斜方向線分検出用のオペレータ等を用いて斜方向線分の検出を行う。
【０１１１】
３． 検出された斜方向線分の長さを５）の特徴量として、対応する各検出領域に付加する。
【０１１２】
なお、３）、４）、５）の特徴量算出における線分検出にはハフ変換を利用してもよい。
【０１１３】
推論判別手段１０６では、１０３、１０５の各特徴抽出手段で得られた特徴量と条件設定手段１０１により設定された分類ルールに基づき、各欠陥種の可能性を推論する。
【０１１４】
推論のプロセスを示す前に、分類ルールについて説明する。これまでの経験や知識より“小さくて細長い領域はキズである可能性が高い”とか、“小さければ細長くなくてもキズの可能性がある”等が言える場合、“大きさ”を表す指標に面積を、“細長さ”を表す指標に最大最小フェレ径比（細長いものほど値は大きい）を用いると以下のようにルール化できる。
【０１１５】
（１） ：IF  面積＝小さい  AND  最大最小フェレ径比＝大きい  THEN  キズの可能性＝高い
（２） ：IF  面積＝小さい  AND  最大最小フェレ径比＝小さい  THEN  キズの可能性＝中程度
（３） ：IF  面積＝大きい  AND  最大最小フェレ径比＝大きい  THEN  キズの可能性＝中程度
（４） ：IF  面積＝大きい  AND  最大最小フェレ径比＝小さい  THEN  キズの可能性＝低い
次に、ルールで用いられる “小さい”、“大きい”、“高い”、“低い”という表現に対して、各特長軸での数値が、どの程度合致するかの度合いを０〜１の値（適合度）で示した変化線（メンバーシップ関数）を設定する（図１８（Ａ）〜図１８（Ｃ））。
【０１１６】
上記の設定に基づき、ある検出領域（面積＝ｘ、最大最小フェレ径比＝ｙ）のキズの可能性を推論するプロセスを図１９，図２０に示す。これはファジィ推論における直接法として一般的な推論方法である（（参考）ラッセル社：応用をめざす人のためのファジィ理論入門：田中一男著）。
【０１１７】
図２０では、図１９においてそれぞれのルール（１）〜（４）で得た集合を合成（論理和）して中間的な解（重心Ｚ）を得る。結果的には、４つのルールに対しそれぞれのルールの観点で考えた場合のキズの可能性を求め、補完的な判定結果を得ることに相当する。
【０１１８】
本例では、キズに対して４つのルールしか示さなかったが、更に多くのルールを設定することで精度の向上が図れる。
【０１１９】
また、同様に他の欠陥に対する知識を基に複数のルール（＆メンバシップ関数）を設定し、それらのルールを処理することで、全ての欠陥種に対する可能性の値が算出できる。
【０１２０】
各欠陥種の可能性値が推論された後は以下の処理によって、欠陥種の確定を行う。
【０１２１】
１． 判定対象の検出領域における各欠陥種の可能性値を高い順に並べる。
【０１２２】
２． “最も高い欠陥種の可能性値−２番目に高い欠陥種の可能性値＞閾値“の場合に、対象の検出領域の欠陥種が確定したと判定する。
【０１２３】
３． １．及び２．の処理を欠陥検出画像内の全ての検出領域に対して行う。
【０１２４】
なお、２．での閾値は、試行した結果の固定値でも、条件設定手段１０１で設定した値でも良い。また、前述の繰り返し処理（図３,ステップＳ３〜Ｓ８）の回数が多くなるにつれ低くなるように設定しても良い。
【０１２５】
確定領域除外手段１０７では、欠陥検出画像において欠陥種が確定した検出領域内の画素を明から暗に変更することで、欠陥種が確定した領域の除外を行う。
【図面の簡単な説明】
【０１２６】
【図１】マクロ検査における主な欠陥例を示す図である。
【図２】本実施の形態に係る欠陥分類装置の構成を示す図である。
【図３】欠陥分類処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図４】領域単体特徴抽出手段１０３での処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図５】領域単体特徴抽出の説明図（その１）である。
【図６】領域単体特徴抽出の説明図（その２）である。
【図７】領域連結手段１０４での処理の詳細を説明するためのフローチャートである。
【図８】領域連結の説明図（その１）である。
【図９】領域連結の説明図（その２）である。
【図１０】連結領域単体特徴抽出の説明図である。
【図１１】露光区画形状の構成具合を示す特徴量の説明図であり、（Ａ）は露光区画形状の部分を明、その周辺を暗としたテンプレートを示し、（Ｂ）は欠陥検出画像の露光区画部分を示している。
【図１２】露光区画形状の構成具合を示す特徴量の説明図であり、（Ａ）はテンプレートの走査例を示し、（Ｂ）は計算量削減のためのテンプレート例を示している。
【図１３】露光区画サイズの周期性具合を示す特徴量の説明図（その１）であり、（Ａ）は検出画素の垂直方向への積算を示し、（Ｂ）は積算曲線のフーリエ変換と露光区画サイズの周期性を示す特徴量を示している。
【図１４】露光区画サイズの周期性具合を示す特徴量の説明図（その１）であり、短冊領域での垂直方向への積算を示している。
【図１５】露光区画サイズの周期性具合を示す特徴量の説明図（その２）であり、（Ａ）は対象露光区画の検出結果画像に基づくテンプレートの作成を示し、（Ｂ）は対象露光区画の水平方向の左右隣の露光区画を示している。
【図１６】画像全体での放射方向成分の量を示す特徴量の説明図であり、（Ａ）は検出領域のエッジ抽出を示し、（Ｂ）は塗布時の回転中心に対する極座標変換を示している。
【図１７】画像全体での放射方向成分の量を示す特徴量の説明図であり、（Ａ）は極座標画像での縦方向線分１を示し、（Ｂ）は極座標画像での縦方向線分検出２を示している。
【図１８】ファジィ推論による欠陥の可能性の算出の説明図であり、キズ判定ルールでの表現に対するメンバシップ関数を示している。
【図１９】ファジィ推論による欠陥の可能性の算出の説明図であり、推論プロセス（その１）を示している。
【図２０】ファジィ推論による欠陥の可能性の算出の説明図であり、推論プロセス（その２）を示している。
【符号の説明】
【０１２７】
１０１  条件設定手段
１０２  特徴抽出手段
１０３  領域単体特徴抽出手段
１０４  領域連結手段
１０５  領域配置特徴抽出手段
１０６  推論判別手段
１０７  確定領域除外手段
１０８  メモリ
【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】
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【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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