(57)【要約】【課題】欠陥を適切に検出する検査装置を提供する。【解決手段】検査装置１は、基板９を撮像する撮像部２、撮像部２から画像の信号が入力される演算部４、および、コンピュータ５を有し、演算部４は撮像部２が取得した対象物画像から被検査画像および参照画像を特定する。演算部４の分類教示部５０１は被検査画像から分類教示画像を生成し、画像サンプリング部５０２が分類教示画像から複数の画素を抽出するとともに特徴量算出部４３が被検査画像および参照画像中の対応する画素の値から画素特徴量を算出する。データセット生成部５０３は抽出した画素に関する画像特徴量および分類のデータセットを生成する。欠陥判定器構築部５０４においてデータセットを用いた学習が行われることにより欠陥判定条件が生成され、検査出力部４４に入力される。これにより、検査装置１では欠陥を効率よく適切に検出することが実現される。【選択図】　　　　図３
2004012422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物上のパターンの検査を行うパターン検査装置であって、
対象物を撮像して多階調の被検査画像のデータを取得する撮像部と、
参照画像のデータおよび被検査画像中の画素に分類を付与した分類データを記憶する記憶手段と、
被検査画像から選択された複数の画素のそれぞれの値、および、参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を算出する特徴量算出手段と、
前記複数の画素のそれぞれについての特徴量および分類の組み合わせを示すデータセットを生成するデータセット生成手段と、
前記データセットを用いて学習を行うことにより、入力される特徴量に応じて分類結果を出力する判定器を構築する判定器構築手段と、
を備えることを特徴とするパターン検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載のパターン検査装置であって、
対象物上のパターンが周期性を有し、被検査画像が前記撮像部により取得される対象物画像の一部であり、
前記記憶手段が、対象物画像中のパターンの周期の整数倍だけ被検査画像から離れた領域を参照画像として記憶することを特徴とするパターン検査装置。
【請求項３】
請求項１に記載のパターン検査装置であって、
対象物を前記撮像部に対して相対的に移動する機構をさらに備え、
対象物上のパターンが周期性を有し、被検査画像および参照画像が対象物上のパターンの周期の整数倍だけ離れた領域の画像であることを特徴とするパターン検査装置。
【請求項４】
対象物上のパターンの検査を行うパターン検査方法であって、
対象物から取得された多階調の被検査画像のデータを準備する工程と、
参照画像のデータを準備する工程と、
前記被検査画像中の画素に分類を付与した分類データを準備する工程と、
前記被検査画像中の複数の画素を選択する工程と、
前記複数の画素のそれぞれの値、および、前記参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を求める工程と、
前記複数の画素のそれぞれについての特徴量および分類の組み合わせを示すデータセットを生成する工程と、
前記データセットを用いて学習を行うことにより、入力される特徴量に応じて分類結果を出力する判定器を構築する工程と、
被検査画像および参照画像のデータを新たに準備する工程と、
前記被検査画像中の一の画素を選択する工程と、
前記一の画素の値、および、前記参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を求める工程と、
前記判定器に前記特徴量を入力し、分類結果を取得する工程と、
を有することを特徴とするパターン検査方法。
【請求項５】
対象物上のパターンの検査に利用されるプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
対象物から取得された多階調の被検査画像のデータを準備する工程と、
参照画像のデータを準備する工程と、
前記被検査画像中の画素に分類を付与した分類データを準備する工程と、
前記被検査画像中の複数の画素を選択する工程と、
前記複数の画素のそれぞれの値、および、前記参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を求める工程と、
前記複数の画素のそれぞれについての特徴量および分類の組み合わせを示すデータセットを生成する工程と、
前記データセットを用いて学習を行うことにより、入力される特徴量に応じて分類結果を出力する判定器を構築する工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムであって、
前記分類データが、各画素に欠陥を示す画素値または非欠陥を示す画素値のいずれかが付与された画像のデータであることを特徴とするプログラム。
【請求項７】
請求項５または６に記載のプログラムであって、
前記特徴量を求める工程において、前記被検査画像と前記参照画像との差分画像、前記差分画像の画素値を差分統計特徴量により正規化した正規化画像、および、前記正規化画像を平滑化した画像のうち少なくともいずれか１つに基づいて前記特徴量が算出されることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
請求項５ないし７のいずれかに記載のプログラムであって、前記対象物上のパターンが周期性を有し、
前記被検査画像のデータを準備する工程において、前記対象物から取得された対象物画像の一部が前記被検査画像として特定され、
前記参照画像のデータを準備する工程において、前記対象物画像中のパターンの周期の整数倍だけ前記被検査画像から離れた領域が前記参照画像として特定されることを特徴とするプログラム。
【請求項９】
請求項５ないし７のいずれかに記載のプログラムであって、前記対象物上のパターンが周期性を有し、
前記参照画像のデータを準備する工程において、前記被検査画像に対応する前記対象物上の領域からパターンの周期の整数倍だけ離れた領域の画像が前記参照画像とされることを特徴とするプログラム。
【請求項１０】
請求項５ないし７のいずれかに記載のプログラムであって、
前記参照画像のデータを準備する工程において、前記参照画像がゴールデン・テンプレート画像であることを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
請求項５ないし１０のいずれかに記載のプログラムであって、
前記特徴量を求める工程の前に複数の参照画像が準備され、前記複数の参照画像から新たな参照画像が生成されることを特徴とするプログラム。
【請求項１２】
請求項５ないし１１のいずれかに記載のプログラムであって、
前記判定器を構築する工程が、
前記データセットから学習用データセットおよび評価用データセットを生成する工程と、
前記学習用データセットを用いて判定器を生成する工程と、
前記評価用データセットを前記判定器に入力して前記判定器を評価する工程と、
評価結果に基づいて前記学習用データセットを修正する工程と、
を有することを特徴とするプログラム。
【請求項１３】
請求項１２に記載のプログラムであって、
前記判定器を構築する工程が、
前記判定器を生成する工程ないし前記学習用データセットを修正する工程を繰り返す工程をさらに有することを特徴とするプログラム。
【請求項１４】
請求項５ないし１３のいずれかに記載のプログラムであって、
前記判定器が決定木であることを特徴とするプログラム。
【請求項１５】
請求項５ないし１３のいずれかに記載のプログラムであって、
前記判定器がニューラルネットワークまたは関数木であることを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
請求項５ないし１５のいずれかに記載の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、
被検査画像および参照画像のデータを新たに準備する工程と、
前記被検査画像中の一の画素を選択する工程と、
前記一の画素の値、および、前記参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を求める工程と、
前記判定器に前記特徴量を入力し、分類結果を取得する工程と、
をさらに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項１７】
請求項５ないし１６のいずれかに記載のプログラムであって、
前記判定器を構築する工程において複数の判定器が構築され、
前記分類結果を取得する工程において前記複数の判定器により取得された複数の分類結果に対して選択が行われることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象物のパターンの検査を行う技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体基板、カラーフィルタ、シャドウマスク、プリント配線基板等に形成されたパターンを検査する分野において、従来より主として多値画像による比較検査方式が用いられている。例えば、被検査画像と参照画像との画素値の差の絶対値を示す差分絶対値画像（以下、「差分画像」という。）を求め、差分画像において所定のしきい値よりも大きな画素値を有する領域が欠陥として検出される。また、周期性を有するパターンを検査する場合には、複数の被検査画像を順次取得し、各被検査画像の検査を行う際に他の被検査画像を参照画像として比較検査が行われる。
【０００３】
ところで、このような比較検査では鮮鋭度の変化による画像の粒状性の変化により、設定されるべきしきい値が変動するという問題があった。図１（ａ）および（ｂ）は被検査画像の画素と参照画像の対応する画素との差の絶対値（以下、「差分絶対値」という。）のヒストグラム（すなわち、差分画像のヒストグラム）を示す図であり、図１（ａ）は画像の粒状性が大きい場合のヒストグラム９１ａを例示し、図１（ｂ）は粒状性が小さい場合のヒストグラム９１ｂを例示している。図１（ａ）および（ｂ）は同一のパターンに関して求められた差分画像のヒストグラムであるが、撮像された画像の粒状性の違いによりヒストグラムの差分絶対値の分布範囲が異なる。
【０００４】
したがって、例えば、図１（ｂ）に示すヒストグラム９１ｂに合わせてしきい値Ｔ１ｂが設定された場合に、被検査画像の粒状性が一時的に大きくなって差分絶対値の分布が図１（ａ）に示す状態になると、差分絶対値がしきい値Ｔ１ｂよりも大きく、値Ｔ１ａよりも小さい正常な画素が疑似欠陥として検出されこととなる。一方、図１（ａ）に示すヒストグラム９１ａに合わせてしきい値Ｔ１ａが設定された場合に、粒状性が一時的に小さくなって差分絶対値の分布が図１（ｂ）に示す状態になると、差分絶対値がしきい値Ｔ１ａよりも小さく、値Ｔ１ｂよりも大きい欠陥画素が検出されなくなる。
【０００５】
そこで、特開２００２−２２４２１号公報では、差分画像の画素値の標準偏差を算出し、標準偏差に基づいて差分画像のヒストグラムを正規化して画像の鮮鋭度の変動（すなわち、粒状性の変動）の影響を取り除く手法が提案されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、画像（例えば、差分画像）のヒストグラムから欠陥検出に用いられるしきい値を決定する際には、通常、欠陥を含む画像を予め準備し、しきい値決定支援プログラム等を利用してディスプレイに表示された画像や画像のヒストグラムを見ながら操作者がしきい値決定の入力を行う。例えば、図２（ａ）に示す正規化された差分画像のヒストグラムでは、図２（ａ）では、ヒストグラム９２１の非欠陥画素に対応する非欠陥部分９２１ａと欠陥画素に対応する欠陥部分９２１ｂとが明確に判別可能であり、しきい値Ｔ２が非欠陥部分９２１ａと欠陥部分９２１ｂとの間の値として決定される。
【０００７】
ところが、図２（ｂ）に示すヒストグラム９２２が得られた場合、非欠陥部分と欠陥部分との境界が明確でなく、ヒストグラム９２２から適切なしきい値を設定することが困難となることから、操作者が実際に検査を行いながら適切なしきい値を見つけなければならないという問題が生じる。
【０００８】
また、欠陥判定のパラメータとして画素値の差分絶対値（または、正規化された差分絶対値）以外の画素特徴量（例えば、差分画像にエッジ抽出を施すことにより得られる各画素の特徴量等）を追加して欠陥の判定を行う場合（すなわち、複数の画素特徴量に基づいて欠陥の判定を行う場合）には、適切なしきい値を決定する作業が煩雑となってしまう。
【０００９】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、欠陥を効率よく適切に検出する方法を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、対象物上のパターンの検査を行うパターン検査装置であって、対象物を撮像して多階調の被検査画像のデータを取得する撮像部と、参照画像のデータおよび被検査画像中の画素に分類を付与した分類データを記憶する記憶手段と、被検査画像から選択された複数の画素のそれぞれの値、および、参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を算出する特徴量算出手段と、前記複数の画素のそれぞれについての特徴量および分類の組み合わせを示すデータセットを生成するデータセット生成手段と、前記データセットを用いて学習を行うことにより、入力される特徴量に応じて分類結果を出力する判定器を構築する判定器構築手段とを備える。
【００１１】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のパターン検査装置であって、対象物上のパターンが周期性を有し、被検査画像が前記撮像部により取得される対象物画像の一部であり、前記記憶手段が、対象物画像中のパターンの周期の整数倍だけ被検査画像から離れた領域を参照画像として記憶する。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項１に記載のパターン検査装置であって、対象物を前記撮像部に対して相対的に移動する機構をさらに備え、対象物上のパターンが周期性を有し、被検査画像および参照画像が対象物上のパターンの周期の整数倍だけ離れた領域の画像である。
【００１３】
請求項４に記載の発明は、対象物上のパターンの検査を行うパターン検査方法であって、対象物から取得された多階調の被検査画像のデータを準備する工程と、参照画像のデータを準備する工程と、前記被検査画像中の画素に分類を付与した分類データを準備する工程と、前記被検査画像中の複数の画素を選択する工程と、前記複数の画素のそれぞれの値、および、前記参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を求める工程と、前記複数の画素のそれぞれについての特徴量および分類の組み合わせを示すデータセットを生成する工程と、前記データセットを用いて学習を行うことにより、入力される特徴量に応じて分類結果を出力する判定器を構築する工程と、被検査画像および参照画像のデータを新たに準備する工程と、前記被検査画像中の一の画素を選択する工程と、前記一の画素の値、および、前記参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を求める工程と、前記判定器に前記特徴量を入力し、分類結果を取得する工程とを有する。
【００１４】
請求項５に記載の発明は、対象物上のパターンの検査に利用されるプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、対象物から取得された多階調の被検査画像のデータを準備する工程と、参照画像のデータを準備する工程と、前記被検査画像中の画素に分類を付与した分類データを準備する工程と、前記被検査画像中の複数の画素を選択する工程と、前記複数の画素のそれぞれの値、および、前記参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を求める工程と、前記複数の画素のそれぞれについての特徴量および分類の組み合わせを示すデータセットを生成する工程と、前記データセットを用いて学習を行うことにより、入力される特徴量に応じて分類結果を出力する判定器を構築する工程とを実行させる。
【００１５】
請求項６に記載の発明は、請求項５に記載のプログラムであって、前記分類データが、各画素に欠陥を示す画素値または非欠陥を示す画素値のいずれかが付与された画像のデータである。
【００１６】
請求項７に記載の発明は、請求項５または６に記載のプログラムであって、前記特徴量を求める工程において、前記被検査画像と前記参照画像との差分画像、前記差分画像の画素値を差分統計特徴量により正規化した正規化画像、および、前記正規化画像を平滑化した画像のうち少なくともいずれか１つに基づいて前記特徴量が算出される。
【００１７】
請求項８に記載の発明は、請求項５ないし７のいずれかに記載のプログラムであって、前記対象物上のパターンが周期性を有し、前記被検査画像のデータを準備する工程において、前記対象物から取得された対象物画像の一部が前記被検査画像として特定され、前記参照画像のデータを準備する工程において、前記対象物画像中のパターンの周期の整数倍だけ前記被検査画像から離れた領域が前記参照画像として特定される。
【００１８】
請求項９に記載の発明は、請求項５ないし７のいずれかに記載のプログラムであって、前記対象物上のパターンが周期性を有し、前記参照画像のデータを準備する工程において、前記被検査画像に対応する前記対象物上の領域からパターンの周期の整数倍だけ離れた領域の画像が前記参照画像とされる。
【００１９】
請求項１０に記載の発明は、請求項５ないし７のいずれかに記載のプログラムであって、前記参照画像のデータを準備する工程において、前記参照画像がゴールデン・テンプレート画像である。
【００２０】
請求項１１に記載の発明は、請求項５ないし１０のいずれかに記載のプログラムであって、前記特徴量を求める工程の前に複数の参照画像が準備され、前記複数の参照画像から新たな参照画像が生成される。
【００２１】
請求項１２に記載の発明は、請求項５ないし１１のいずれかに記載のプログラムであって、前記判定器を構築する工程が、前記データセットから学習用データセットおよび評価用データセットを生成する工程と、前記学習用データセットを用いて判定器を生成する工程と、前記評価用データセットを前記判定器に入力して前記判定器を評価する工程と、評価結果に基づいて前記学習用データセットを修正する工程とを有する。
【００２２】
請求項１３に記載の発明は、請求項１２に記載のプログラムであって、前記判定器を構築する工程が、前記判定器を生成する工程ないし前記学習用データセットを修正する工程を繰り返す工程をさらに有する。
【００２３】
請求項１４に記載の発明は、請求項５ないし１３のいずれかに記載のプログラムであって、前記判定器が決定木である。
【００２４】
請求項１５に記載の発明は、請求項５ないし１３のいずれかに記載のプログラムであって、前記判定器がニューラルネットワークまたは関数木である。
【００２５】
請求項１６に記載の発明は、請求項５ないし１５のいずれかに記載の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、被検査画像および参照画像のデータを新たに準備する工程と、前記被検査画像中の一の画素を選択する工程と、前記一の画素の値、および、前記参照画像中の対応する画素の値に基づいて特徴量を求める工程と、前記判定器に前記特徴量を入力し、分類結果を取得する工程とをさらに実行させる。
【００２６】
請求項１７に記載の発明は、請求項５ないし１６のいずれかに記載のプログラムであって、前記判定器を構築する工程において複数の判定器が構築され、前記分類結果を取得する工程において前記複数の判定器により取得された複数の分類結果に対して選択が行われる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
図３は本発明の第１の実施の形態に係る検査装置１の構成を示す図である。検査装置１は、半導体基板（以下、「基板」という。）９上の所定の領域を撮像して多階調の対象物画像のデータを取得する撮像部２、基板９を保持するステージ３、および、撮像部２に対してステージ３を相対的に移動するステージ駆動部３１を有する。
【００２８】
撮像部２は、照明光を出射する照明部２１、基板９に照明光を導くとともに基板９からの光が入射する光学系２２、および、光学系２２により結像された基板９の像を電気信号に変換する撮像デバイス２３を有する。ステージ駆動部３１はステージ３を図３中のＸ方向に移動するＸ方向移動機構３２、および、Ｙ方向に移動するＹ方向移動機構３３を有する。Ｘ方向移動機構３２はモータ３２１にボールねじ（図示省略）が接続され、モータ３２１が回転することにより、Ｙ方向移動機構３３がガイドレール３２２に沿って図３中のＸ方向に移動する。Ｙ方向移動機構３３もＸ方向移動機構３２と同様の構成となっており、モータ３３１が回転するとボールねじ（図示省略）によりステージ３がガイドレール３３２に沿ってＹ方向に移動する。
【００２９】
検査装置１は、電気的回路により構成される演算部４、および、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たコンピュータ５をさらに有する。演算部４は、撮像部２から対象物画像の電気信号を取得して欠陥の自動判定を行い、コンピュータ５は、欠陥の自動判定に利用される各種パラメータの値（すなわち、欠陥判定条件）を生成するとともに、検査装置１の各構成を制御する制御部としての役割を担う。なお、図３において被検査画像メモリ４１１、遅延処理回路４２、参照画像メモリ４１２、特徴量算出部４３および検査出力部４４が演算部４の構成であり、分類教示部５０１、分類教示画像メモリ５３１、画像サンプリング部５０２、データセット生成部５０３および欠陥判定器構築部５０４がコンピュータ５の構成または機能を示している。
【００３０】
検査装置１では、コンピュータ５がステージ駆動部３１を制御して撮像部２の撮像位置を基板９上の所定の位置へと相対的に移動し、撮像部２にて取得された画像に対して演算部４が欠陥の判定を行う。以下、演算部４の各構成について説明しつつ、欠陥判定の処理について説明を行う。
【００３１】
演算部４では、まず、撮像部２からの信号を受信して対象物画像のデータが被検査画像メモリ４１１に記憶される。ただし、被検査画像メモリ４１１では対象物画像中の複数の領域のそれぞれが被検査画像として取扱可能に特定されている。被検査画像メモリ４１１からは特徴量算出部４３および遅延処理回路４２に被検査画像の画素値が順次出力される。遅延処理回路４２は入力された画素値を適宜遅延して参照画像メモリ４１２へと出力し、参照画像メモリ４１２には１つの被検査画像分のデータが記憶される。参照画像メモリ４１２は記憶している被検査画像の画素値を順次特徴量算出部４３へと出力する。これにより、特徴量算出部４３には被検査画像メモリ４１１から出力された画素値と、１つの被検査画像分だけ遅延された画素値とが同時に入力される。
【００３２】
図４（ａ）は、複数の被検査画像６１１〜６１４（以下、「被検査画像６１０」と総称する。）が被検査画像メモリ４１１において対象物画像（の一部）として記憶されている様子を示す図である。対象物画像は、例えば、メモリ領域およびロジック領域を有する基板９上のダイ（すなわち、１つのチップに対応する領域）におけるメモリ領域の画像であり、パターンが周期的に配列されている。そして、パターンの周期毎に対象物画像の一部が被検査画像として取り扱われる。換言すれば、１つの被検査画像６１０からパターンの周期の整数倍だけ離れた領域が他の被検査画像６１０として特定されている。
【００３３】
ここで、被検査画像メモリ４１１が右側の被検査画像６１４から順に画素値を出力するものとすると、１つの被検査画像６１０の画素値が出力される際には、参照画像メモリ４１２からは右側に隣接する被検査画像６１０の対応する画素値が出力されることとなる。すなわち、被検査画像６１３の１つの画素値が被検査画像メモリ４１１から出力される際には、被検査画像６１４の対応する画素値が参照画像メモリ４１２から出力される。同様に、被検査画像６１２，６１１の１つの画素値が被検査画像メモリ４１１から出力される際には、被検査画像６１３，６１２の対応する画素値がそれぞれ参照画像メモリ４１２から出力される。
【００３４】
なお、最初の被検査画像６１４の画素値が被検査画像メモリ４１１から出力される際には、予め隣接する被検査画像６１３のデータが参照画像メモリ４１２に記憶され（例えば、ダミーのデータとして被検査画像６１３のデータが被検査画像メモリ４１１から出力される。）、これらの被検査画像６１４，６１３の対応する画素値が被検査画像メモリ４１１および参照画像メモリ４１２から同時に出力される。
【００３５】
以上のように、各被検査画像６１０の画素値が被検査画像メモリ４１１から出力される際には、隣接する被検査画像６１０のデータが検査における参照画像のデータとして参照画像メモリ４１２に記憶されており（正確には、参照画像メモリ４１２から１つの画素値が出力されると、遅延処理回路４２から隣接する被検査画像６１０の対応する画素値が入力されて置き換えられる。）、参照画像の画素値が参照画像メモリ４１２から出力される。
【００３６】
図４（ｂ）は参照画像を図４（ａ）に対応付けて例示する図である。符号６２２，６２３，６２４を付す参照画像はそれぞれ被検査画像６１２，６１３，６１４であり、図４（ａ）にて右側から順に配列された被検査画像６１４，６１３，６１２，６１１に対して、参照画像６２３，６２４，６２３，６２２が使用される様子を示している。以下の説明ではこれらの参照画像を「参照画像６２０」と総称する。
【００３７】
特徴量算出部４３は、被検査画像６１０の画素値から参照画像６２０の画素値を減算した符号付差分および差分絶対値を算出し、算出された符号付差分および差分絶対値がそれぞれ画素特徴量α，βとして検査出力部４４に入力される。図５は、図４（ａ）に示す各被検査画像６１０の１つの画素に関して画素特徴量が算出される様子を説明するための図である。なお、図５において符号６１１ａ，６１２ａ，６１３ａ，６１４ａにて示す画素値は、図４（ａ）において符号６１１ａ，６１２ａ，６１３ａ，６１４ａを付す画素の画素値を示している。
【００３８】
画素６１４ａの画素値が被検査画像メモリ４１１から出力される際には、画素６１３ａの画素値が参照画像メモリ４１２から出力されるため、画素６１４ａの画素値Ｙ４から画素６１３ａの画素値Ｙ３を減算した符号付差分Ｚ４（Ｙ３＜Ｙ４であるものとする。）および差分絶対値Ｚ４が算出され、符号付差分Ｚ４および差分絶対値Ｚ４がそれぞれ画素特徴量αおよび画素特徴量βとされる。
【００３９】
画素６１３ａ，６１２ａ，６１１ａの画素値が被検査画像メモリ４１１から出力される際には、それぞれ画素６１４ａ，６１３ａ，６１２ａの画素値が参照画像メモリ４１２から出力され、特徴量算出部４３は画素値Ｙ３から画素値Ｙ４を減算した符号付差分（−Ｚ３）および差分絶対値Ｚ３（＝Ｚ４）、画素値Ｙ３から画素値Ｙ２を減算した符号付差分（−Ｚ２）（Ｙ２＜Ｙ３であるものとする。）および差分絶対値Ｚ２、画素値Ｙ２から画素値Ｙ１を減算した符号付差分Ｚ１（Ｙ１＞Ｙ２であるものとする。）および差分絶対値Ｚ１をそれぞれ求め、符号付差分（−Ｚ３），（−Ｚ２），Ｚ１および差分絶対値Ｚ３，Ｚ２，Ｚ１がそれぞれ画素特徴量αおよび画素特徴量βとされる。なお、実際の動作では各被検査画像６１０から１画素ずつ順番に特徴量算出部４３に画素値（および参照画像６２０中の対応する画素値）が入力され、画素特徴量αおよび画素特徴量βが順次求められる。
【００４０】
検査出力部４４には、欠陥または非欠陥の判定結果を信号Ｒとして出力する電気回路が設けられており、欠陥判定条件が予めコンピュータ５から入力されることにより決定木を利用した判定器が構築されている。そして、被検査画像６１０の各画素に関する画素特徴量α，βが特徴量算出部４３から入力されるごとに画素単位の判定結果が出力される。
【００４１】
次に、検査出力部４４による欠陥自動判定の準備として行われる欠陥判定条件を生成する処理に関して説明を行う。欠陥判定条件の生成は主として図３中のコンピュータ５により行われる。
【００４２】
コンピュータ５は、図６に示すように、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、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、検査装置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。
【００４３】
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、固定ディスク５４に記憶される。そして、プログラム８０がＲＡＭ５３にコピーされるとともにＣＰＵ５１がＲＡＭ５３内のプログラムに従って演算処理を実行することにより（すなわち、コンピュータがプログラムを実行することにより）、コンピュータ５が欠陥判定条件を生成する処理を行う。
【００４４】
図３において分類教示画像メモリ５３１はコンピュータ５のＲＡＭ５３の一部に相当し、分類教示部５０１、画像サンプリング部５０２、データセット生成部５０３および欠陥判定器構築部５０４は、ＣＰＵ５１等により実現される機能に相当する。ただし、これらの機能は専用の電気的回路により実現されてもよく、部分的に電気的回路が用いられてもよい。
【００４５】
図７はコンピュータ５が欠陥判定条件を生成する処理の流れを示す図である。まず、対象物画像のデータが固定ディスク５４に記憶され、対象物画像中の被検査画像および参照画像がＣＰＵ５１により特定されてアクセスが可能な状態で準備される（ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３）。なお、前述の欠陥判定処理と同様に、対象物画像のデータが被検査画像メモリ４１１に記憶され、参照画像メモリ４１２に１つの参照画像のデータが記憶されてもよい。
【００４６】
続いて、被検査画像がディスプレイ５５に表示され、画像から欠陥領域と非欠陥領域とを操作者が選択する操作を受け付けて画像を処理することにより、分類教示部５０１が欠陥または非欠陥の分類を付与した画像（以下、「分類教示画像」という。）のデータを生成する（ステップＳ１４）。
【００４７】
具体的には、図８（ａ）に示す被検査画像６１０が記憶されている場合に、まず、被検査画像６１０の全体の階調数（例えば、明暗が０ｘ００〜０ｘＦＦで表現される２５６階調）を半分（すなわち、０ｘ８０〜０ｘＦＦの１２８階調）とする変換が行われる。そして、操作者により選択された欠陥領域６１０ａの画素のみが最も暗い画素値（すなわち、０ｘ００）に変換される。また、明らかにノイズと考えられる領域６１０ｂ等、後述する決定木の構築において利用することが好ましくない領域がある場合には、利用禁止を示す画素値（例えば、０ｘ４０）が付与される。
【００４８】
図８（ｂ）は、欠陥を示す画素値および利用禁止を示す画素値が付与され、非欠陥画素の画素値が変換された分類教示画像６３０を示す図であり、異なる並行斜線を付すことにより画素値の相違を示している。図８（ｂ）の分類教示画像６３０では、図８（ａ）の欠陥領域６１０ａに対応する領域６３０ａは画素値が０ｘ００とされ、ノイズと考えられる領域６１０ｂに対応する領域６３０ｂは画素値が０ｘ４０とされ、被検査画像６１０の非欠陥の領域は０ｘ８０〜０ｘＦＦの画素値へと階調変換されている。すなわち、分類教示部５０１では、各画素（画像の一部の各画素であってもよい。）に欠陥を示す画素値または非欠陥を示す画素値のいずれかが付与された分類教示画像が生成される。生成された分類教示画像６３０は分類教示画像メモリ５３１に記憶される。
【００４９】
なお、分類教示部５０１は必ずしも検査装置１のコンピュータ５により実現される必要はなく、別途設けられたコンピュータにおいて行われてもよい。また、必ずしも被検査画像６１０のほぼ全ての画素に関して欠陥または非欠陥の情報が付与される必要はなく、後続の処理に必要なものだけに分類情報が付与されてもよい。
【００５０】
分類教示画像６３０が分類教示画像メモリ５３１に記憶されると、画像サンプリング部５０２において、乱数に基づいて分類教示画像６３０から複数の画素が無作為に抽出される（ステップＳ１５）。このとき、同じ画素が重複して抽出されてもよく、所定の画素数（例えば１０００画素）となるまで抽出が行われる。また、画素の抽出はコンピュータ５のディスプレイ５５に表示された分類教示画像６３０を確認しながら操作者により行われてもよい。
【００５１】
分類教示画像６３０から画素が抽出されると、抽出された画素のそれぞれに対応する被検査画像６１０の画素値および参照画像６２０の画素値が特徴量算出部４３に入力され、特徴量算出部４３において画素特徴量α，βが算出され（ステップＳ１６）、データセット生成部５０３へと出力される。なお、ステップＳ１６において、特徴量算出部４３と同等の処理がコンピュータ５により別途行われてもよい。
【００５２】
データセット生成部５０３では、分類教示画像６３０から抽出された各画素の画素値に基づいて、対応する画素特徴量α，βに分類（すなわち、欠陥または非欠陥の分類）を組み合わたデータセットが作成される（ステップＳ１７）。表１は、データセット群を例示する表であり、各データセットは画素を識別するＩＤナンバ、画素特徴量α、画素特徴量β、並びに、欠陥または非欠陥を示す分類により構成される。前述したように分類教示画像６３０から抽出された画素の値が０ｘ００である場合は分類の項目は「欠陥」とされ、利用禁止を示す画素値（上記説明では、０ｘ４０）である場合はデータセット群から削除され、他の値（すなわち、０ｘ８０〜０ｘＦＦ）の場合は「非欠陥」とされる。
【００５３】
【表１】
2004012422.tif 000003
【００５４】
作成された（複数の）データセットは欠陥判定器構築部５０４へと出力され、欠陥判定器構築部５０４において、データセットを用いた学習が行われることにより学習結果（すなわち、欠陥判定条件に相当するパラメータの値）が生成され、欠陥判定条件が検査出力部４４に入力されることにより、画素特徴量に応じて欠陥の判定結果を出力する決定木（すなわち、判定器）が構築される（ステップＳ１８）。その結果、検査出力部４４において高速な欠陥の自動判定が可能となる。
【００５５】
決定木の構築アルゴリズムとしては、例えば、ＱｕｉｎｌａｎによるＣ４．５（または、ＩＤ３）があり、その作成手順は上位ノードから順に割り当てられる変数およびしきい値を決定するというものである。その際、データの偏りを評価する指標（すなわち、エントロピー）を用い、最も効率よく分類ができるような変数およびしきい値が求められていく。これにより、ＱｕｉｎｌａｎによるＣ４．５ではサイズが小さくコンパクトな決定木が得られる。図９は欠陥判定条件として各ノードに割り当てられる変数およびしきい値が決定された決定木の一例を模式的に示す図である。
【００５６】
以上のように、検査装置１では決定木を利用することにより適切な欠陥検査を高速に行うことができる。また、複数の特徴量に基づいて欠陥の判定が行われる場合であっても、操作者は分類教示画像６３０を生成するのみで、自動的に欠陥判定条件が生成され、煩雑な作業を行うことなく効率よく欠陥検査を行うことができる。
【００５７】
なお、さらに高度な欠陥の判定を行う場合には、検査出力部４４にニューラルネットワークまたは関数木（例えば、遺伝的アルゴリズムにより構築される関数木）を利用して判定を行う電気回路が設けられ、欠陥判定器構築部５０４はニューラルネットワークまたは関数木に応じた欠陥判定条件を生成し、検査出力部４４へと出力する。ニューラルネットワークまたは関数木は、一般的に浮動小数点による演算を含むため、決定木と比較して判定に要する時間が長くなってしまうが、高い検査性能が得られる。したがって、欠陥の判定を高速に行う場合には決定木が利用されることが好ましく、高度な欠陥判定を行う場合にはニューラルネットワークまたは関数木が利用されることが好ましいといえる。
【００５８】
図１０は本発明の第２の実施の形態に係る検査装置１ａの構成を示す図である。検査装置１ａは、第１の実施の形態に係る検査装置１の欠陥判定器構築部５０４に関連して学習・評価データセット生成部５４１、欠陥判定器評価部５４２および学習・評価データセット修正部５４３が追加される。追加される各構成はコンピュータ５により実現される機能を示している。他の構成は第１の実施の形態と同様であり、同符号を付している。
【００５９】
検査装置１ａの欠陥判定の処理は検査装置１と同様であるが、欠陥判定条件を生成する処理において相違している。図１１は検査装置１ａが欠陥判定条件を生成する処理を示す図である。以下、検査装置１ａの学習・評価データセット生成部５４１、欠陥判定器評価部５４２および学習・評価データセット修正部５４３の機能について説明しつつ、検査装置１ａが欠陥判定条件を生成する処理について説明を行う。
【００６０】
検査装置１ａが欠陥判定条件を生成する処理は、データセット生成部５０３において複数のデータセットが生成されるまでは、第１の実施の形態と同様である（図７のステップＳ１１〜Ｓ１７）。検査装置１ａにおいてデータセットが生成されると、学習・評価データセット生成部５４１は生成されたデータセット（以下、「元のデータセット」という。）から（複数の）学習用データセットおよび（複数の）評価用データセットの選択を行う（ステップＳ２１）。学習用データセットおよび評価用データセットは、元のデータセットから所定数だけランダムに選択されて生成されてもよく、元のデータセット全体が学習用データセットまたは評価用データセットとされてもよい。すなわち、学習用データセットおよび評価用データセットは元のデータセットの少なくとも一部としてそれぞれ生成される。
【００６１】
続いて、欠陥判定器構築部５０４において学習用データセットを用いて決定木が生成される（ステップＳ２２）。決定木が生成される処理は第１の実施の形態と同様であるが、欠陥判定条件の生成時に行われる欠陥判定処理はコンピュータ５によりソフトウェア的に実行される。すなわち、ソフトウェア的な決定木の生成が行われる。
【００６２】
決定木が生成されると、欠陥判定器評価部５４２において決定木を用いて評価用データセットに対する判定が行われ（ステップＳ２３）、決定木の評価が行われる。具体的には、欠陥判定器評価部５４２では、決定木に評価用データセットの画素特徴量が入力され、判定結果と評価用データセットの分類とを比較することにより、正答率（すなわち、評価用データセットのうち、決定木により正しく欠陥判定が行われたものの割合）が算出される。
【００６３】
所定の正答率（例えば、９９％）以上の結果が得られた場合には、検査出力部４４に生成された欠陥判定条件が入力される。算出された正答率が所定値以下の場合には、欠陥判定器評価部５４２において各評価用データセットに関する判定率を評価用データセットに付与して学習用データセットおよび評価用データセットが学習・評価データセット修正部５４３へと送られる（ステップＳ２４）。なお、ステップＳ２３は後述するように反復実行され、判定率は、欠陥判定器評価部５４２において１つの評価用データセットに欠陥判定を行った回数に対して、欠陥または非欠陥が正しく判定された回数の割合とされる。
【００６４】
学習・評価データセット修正部５４３では、送られた各評価用データセットの判定率から各評価用データセットに対して所定の評価値を算出する。具体的には、判定率をａ（０≦ａ≦１）とすると、分類が非欠陥である画素に関しては、（ａ２＋（１−ａ）２）により算出される値（すなわち、正しい分類判定または誤った分類判定が行われるほど大きくなる値）が評価値とされ、分類が欠陥である画素に関しては、ａ２（すなわち、正しい分類判定が行われるほど大きくなる値）が評価値とされる。
【００６５】
そして、評価用データセットの中から評価値の高いものがある程度優先されつつ無作為抽出が行われ、抽出されたデータセットが修正された学習用データセットとされる（ステップＳ２５）。なお、抽出されたデータセットが学習用データセットに追加されるのみでもよく、抽出されたデータセットが学習用データセットの一部と置き換えられてもよい。
【００６６】
修正された学習用データセットは欠陥判定器構築部５０４に送られ、修正された学習用データセットに基づいて決定木が再生成される（ステップＳ２２）。検査装置１ａでは、欠陥判定器評価部５４２において、所定の正答率以上の結果が得られるまでステップＳ２２〜Ｓ２５が繰り返される。なお、予め繰返回数のリミットが設定され、リミットに達した場合に繰り返し処理が終了されてもよい。また、繰り返し演算を行っても判定率ａが小さい評価用データセットは、分類教示画像６３０を作成する際の操作者による指定が誤っていた可能性があるため、評価用データセット群から除外される。
【００６７】
以上のように、検査装置１ａでは学習用データセットを適切に修正することにより、正答率が高い適切な判定器を構築することができる。また、評価用データセットを適切に修正することにより、操作者が分類教示画像を生成する際に誤った分類の教示を行ったとしても欠陥判定の精度の低下が抑制される。
【００６８】
なお、決定木を評価する指標として正答率以外の指標が用いられてもよく、例えば、検出率（評価用データセットにおける分類が欠陥であるもののうち正しく欠陥と判定されたデータセットの割合）および疑似率（評価用データセットに対する判定結果が欠陥であるもののうち分類が非欠陥である評価用データセットの割合）により決定木が評価されてもよい。
【００６９】
図１２は本発明の第３の実施の形態に係る検査装置１ｂを示す図である。検査装置１ｂでは、撮像部２からの対象物画像の信号が切替スイッチ４０を介して被検査画像メモリ４１１または参照画像メモリ４１２へと出力される。他の構成は第１または第２の実施の形態と同様である。
【００７０】
検査装置１ｂにおける被検査画像は、例えば、基板９上に配列されているダイのロジック領域上に形成されたパターンの画像とされる。検査装置１において被検査画像が取得される際には、切替スイッチ４０が被検査画像メモリ４１１側に接続されるとともに、ステージ駆動部３１がステージ３を移動することにより撮像部２の撮像位置が基板９上のダイのロジック領域上へと移動する（図３参照）。そして、被検査画像メモリ４１１に対象物画像のデータが記憶され、さらに、対象物画像中の被検査画像の領域が特定される。
【００７１】
参照画像が取得される際には、切替スイッチ４０は参照画像メモリ４１２側に接続され、撮像部２の撮像位置がステージ駆動部３１により他のダイの同じ位置（すなわち、ダイのパターンの周期の整数倍だけ離れた撮像領域）へと移動し、他のダイのロジック領域上の画像が取得される。そして、撮像部２により取得された対象物画像のデータが参照画像の領域が特定可能な状態で参照画像メモリ４１２に記憶される。ロジック領域内のパターンは周期性を有しないため、１つの対象物画像に被検査画像と参照画像とを含めることができないが、被検査画像に対応する基板９上の領域からダイのパターンの周期の整数倍だけ離れた領域を撮像することにより、参照画像を準備することが可能となる。
【００７２】
被検査画像および参照画像が取得されると、検査装置１ｂは第１または第２の実施の形態と同様に欠陥判定条件を生成し、欠陥の自動判定を行う。以上のように、第３の実施の形態に係る検査装置１ｂでは、基板９上において互いに離れた領域の被検査画像および参照画像をステージ駆動部３１を制御して取得することにより、決定木を適切に構築し、被検査画像の各画素の欠陥を検出することが可能とされる。
【００７３】
図１３は本発明の第４の実施の形態に係る検査装置１ｃを示す図である。検査装置１ｃは切替スイッチ４０を有し、ステージ駆動部３１および切替スイッチ４０が制御されることにより撮像部２により取得された対象物画像が被検査画像メモリ４１１、または、３つの参照画像メモリ４１２ａ，４１２ｂ，４１２ｃのいずれかへと入力される（図３参照）。第３の実施の形態と同様に、被検査画像メモリ４１１には被検査画像の領域が特定可能な状態で対象物画像が取得され、各参照画像メモリ４１２ａ〜４１２ｃには、基板９上のダイのパターンの周期の整数倍だけ離れた領域を示す複数の対象物画像が、それぞれ参照画像の領域が特定可能な状態で記憶される。
【００７４】
第４の実施の形態では、画素特徴量を算出する際に複数の参照画像から参照される画像値を決定する点で第１ないし第３の実施の形態と相違する。欠陥判定条件の生成、または、欠陥の自動判定における画素特徴量の算出では、参照画像中の互いに対応する画素の値が各参照画像メモリ４１２ａ〜４１２ｃから参照画像セレクタ４９１へと入力される。参照画像セレクタ４９１は、入力される複数の画素値のうち、中間値を選択して出力する。例えば、図１４に示すように、入力される３つの画素値がＹ５，Ｙ６，Ｙ７（ただし、Ｙ５＞Ｙ６＞Ｙ７）であるとすると、画素値Ｙ５〜Ｙ７の中間値である画素値Ｙ６が参照画像セレクタ４９１により選択され、特徴量算出部４３へと出力される。
【００７５】
特徴量算出部４３では、被検査画像の画素値と選択された参照画像の画素値の符号付差分および差分絶対値が画素特徴量として算出される。図１４に示すように被検査画像の画素値をＹ８とすると、特徴量算出部４３では、画素値Ｙ８から画素値Ｙ６を減算した符号付差分（−Ｚ８）（Ｙ８＜Ｙ６であるものとする。）および差分絶対値Ｚ８が算出され、符号付差分（−Ｚ８）および差分絶対値Ｚ８がそれぞれ画素特徴量αおよび画素特徴量βとされる。そして、このようにてして求められる画素特徴量α，βを用いて学習による判定器の構築や欠陥の自動判定が行われる。
【００７６】
以上のように、第４の実施の形態に係る検査装置１ｃでは、１つの被検査画像に対して複数の参照画像が取得され、画素毎に参照画像の選択が行われる。換言すれば、複数の参照画像から実質的に新たな参照画像が生成され、生成された参照画像に基づいて、画素特徴量が算出される。これにより、１つの参照画像から取り出される画素値が欠陥画素の画素値であったとしても、他の２つの参照画像から非欠陥の画素の画素値が取り出される限り、適切に判定器を構築することができるとともに欠陥検査の精度の向上が実現される。
【００７７】
なお、複数の参照画像から決定される画素値は、必ずしも中間値である必要はなく、例えば、複数の参照画像からの画素値の平均を算出し、平均値が特徴量算出部４３に入力されてもよい。
【００７８】
また、第１および第２の実施の形態と同様に、切替スイッチ４０が設けられずに撮像部２が被検査画像メモリ４１１に接続され、対象物画像の一部が被検査画像とされ、被検査画像からパターンの周期の整数倍離れた複数箇所の領域が参照画像として参照画像メモリ４１２ａ〜４１２ｃに記憶されてもよい。
【００７９】
図１５は本発明の第５の実施の形態に係る検査装置１ｄを示す図である。検査装置１ｄの参照画像メモリ４１２にはＣＡＤデータを元に生成されたゴールデン・テンプレート画像（すなわち、欠陥が存在しない、または、欠陥が存在しないと推定される画像）のデータが予め記憶される。他の構成は第１または第２の実施の形態と同様であり、同符号を付している。
【００８０】
検査装置１ｄにより検査が行われる場合、仮に、基板９上の検査対象領域のほとんどが欠陥である場合であっても被検査画像の各画素に対応する参照画像の画素が欠陥画素となることが防止され、適切に判定器を構築するとともに欠陥の判定を行うことが実現される。なお、ゴールデン・テンプレート画像としては基板９上の欠陥が存在しない検査対象領域を撮像することにより取得される画像や、この画像に対してスムージングやコントラスト調整によるノイズ付加等の画像処理を施すことにより得られる画像等が採用されてもよい。
【００８１】
図１６は本発明の第６の実施の形態に係る検査装置１ｅを示す図である。検査装置１ｅには、第４の実施の形態と同様に、複数の参照画像メモリ４１２ａ〜４１２ｃが設けられ、被検査画像メモリ４１１および複数の参照画像メモリ４１２ａ〜４１２ｃから被検査画像の画素値および複数の参照画像の画素値が特徴量算出部４３に入力される。
【００８２】
特徴量算出部４３では、予め、被検査画像と各参照画像との差分絶対値を示す差分画像における複数の画素値（または、全ての画素値）の標準偏差（合計３つの標準偏差）が求められて準備されている。そして、欠陥判定条件の生成、または、欠陥自動判定が行われる際に被検査画像および３つの参照画像の画素値が入力されると、被検査画像の画素値に対する３つの差分絶対値が算出され、それぞれが対応する標準偏差により正規化される。すなわち、各差分絶対値が対応する標準偏差で除され、所定の係数が乗じられる。正規化された差分絶対値は欠陥である確率の指標値として利用することができるため、以下、正規化された差分絶対値を「エラー確率値」と呼ぶ。
【００８３】
３つのエラー確率値が求められると、特徴量算出部４３ではさらに、３つのエラー確率値が掛け合わされ（あるいは、相乗平均が求められ）、欠陥自動判定の際には検査出力部４４に、欠陥判定条件の生成の際にはデータセット生成部５０３に画素特徴量として入力される。検査装置１ｅでは以上のようにして求められる画像特徴量を利用して判定器の構築および欠陥判定が行われる。
【００８４】
なお、特徴量算出部４３による演算は、実質的には、被検査画像と各参照画像との差分画像を求め、差分画像の画素値が正規化され、さらに、正規化された複数の差分画像の対応する画素の値の相乗平均を画素値として有する新たな差分画像を生成する処理に等しい。特徴量算出部４３には、生成される新たな差分画像を記憶するための画像メモリが別途設けられてもよい。また、新たな差分画像は、正規化された複数の差分画像の平均値画像として生成されてもよい。
【００８５】
以上のように、第６の実施の形態に係る検査装置１ｅでは、標準偏差により正規化された差分画像に基づいて画素特徴量の算出を行うことにより、撮像部２からの画像の質にばらつきがある場合であっても、適切に判定器を構築するとともに欠陥の判定を行うことが実現される。
【００８６】
次に、検査装置１ｅが欠陥の判定を行うもう１つの処理の例について説明を行う。検査装置１ｅには追加的な欠陥判定を行うために平均化回路４９２がさらに設けられ、特徴量算出部４３において生成された画素特徴量と周辺画素の画素特徴量（処理の直前に別途記憶されているものとする。）との平均値を求め、求められた値を検査出力部４４またはデータセット生成部５０３へと出力する。正規化された差分画像を実質的に平滑化して判定器の構築および欠陥判定に利用することにより、複数の画素に亘る、いわゆるシミのような欠陥（すなわち、画素値が「非欠陥」に比べてわずかに高い程度であるが比較的面積の大きい欠陥）であっても検出することが可能となる。
【００８７】
なお、特徴量算出部４３では、必ずしも標準偏差により差分画像が正規化される必要はなく、例えば、差分絶対値のヒストグラムにおいて任意の範囲での頻度の累積値を用いて差分画像が正規化されてもよい。すなわち、差分画像の画素値に関する統計から得られる様々な差分統計特徴量に基づいて差分画像が正規化されてよい。
【００８８】
図１７は本発明の第７の実施の形態に係る検査装置１ｆを示す図である。検査装置１ｆには、２つのデータセット生成部５０３ａ，５０３ｂ、２つの欠陥判定器構築部５０４ａ，５０４ｂおよび２つの検査出力部４４ａ，４４ｂが設けられ、被検査画像の画素が属する領域種別（すなわち、領域の種類）を特定する領域判定回路４９３、および、各検査出力部４４ａ，４４ｂからの欠陥判定結果を選択するセレクタ４９４が演算部４に設けられる。検査装置１ｆでは、第３の実施の形態と同様に、撮像部２からの対象物画像の信号は切替スイッチ４０を介して被検査画像メモリ４１１または参照画像メモリ４１２へと出力される。領域判定回路４９３は参照画像のデータが参照画像メモリ４１２に記憶された時点で、参照画像の画素値の平均を算出する。平均値は各画素が属すべき領域種別を特定するためのしきい値（以下、「領域判定しきい値」という。）として準備される。
【００８９】
欠陥判定条件を生成する際には、画像サンプリング部５０２において分類教示画像の画素が無作為に抽出されると、参照画像メモリ４１２から参照画像の対応する画素値が領域判定回路４９３へと送られ、欠陥判定しきい値に基づいて領域種別が特定される。データセット生成部５０３ａ，５０３ｂはそれぞれ対応する領域種別が予め決められており、特定された領域種別に対応するデータセット生成部５０３ａ，５０３ｂへと画素の分類および画素特徴量が送られることにより、各データセット生成部５０３ａ，５０３ｂにてデータセットが生成される。すなわち、各データセット生成部５０３ａ，５０３ｂには対応する領域種別に属する画素のデータセットが生成される。各領域種別のデータセットは対応する欠陥判定器構築部５０４ａ，５０４ｂに送られ、生成された欠陥判定条件が対応する検査出力部４４ａ，４４ｂに出力される。このようにして、検査出力部４４ａ，４４ｂにおいて領域種別毎の判定器が構築される。
【００９０】
欠陥の自動判定の際には、被検査画像の画素値が被検査画像メモリ４１１から特徴量算出部４３に入力されると、参照画像メモリ４１２から対応する参照画像の画素値が特徴量算出部４３および領域判定回路４９３に入力される。特徴量算出部４３にて算出された画素特徴量は２つの検査出力部４４ａ，４４ｂへと出力され、各検査出力部４４ａ，４４ｂが欠陥の自動判定を行い、判定結果がセレクタ４９４へと出力される。一方、領域判定回路４９３において、参照画像の画素値から領域種別が特定され、特定された領域種別を示すデータはセレクタ４９４に入力される。セレクタ４９４は領域判定の結果に基づいて検査出力部４４ａ，４４ｂからの判定結果を選択し、選択された判定結果を信号Ｒとして出力する。
【００９１】
検査装置１ｆは、領域種別毎に適切な判定器を構築し欠陥の判定を行うことができるため、例えば、比較的平坦な領域（以下、「背景領域」という。）に表面のグレインが強い（すなわち、表面が粗い）アルミニウム配線が形成されたパターンを検査する場合のように被検査画像に複数の領域種別が存在する場合に、欠陥判定結果の精度を高めることができる。
【００９２】
図１８は本発明の第８の実施の形態に係る検査装置１ｇを示す図である。検査装置１ｇでは領域判定回路４９３からの出力が、欠陥判定条件を生成する際にはデータセット生成部５０３に、欠陥の自動判定の際には検査出力部４４へと出力される。これにより、データセット生成部５０３が生成するデータセットの画素特徴量の１つとして領域判定の結果が加えられ、欠陥の自動判定の際に、検査出力部４４において領域判定の結果が反映された欠陥の判定結果を求めることが可能となる。その結果、第７の実施の形態と同様に、実質的に領域種別毎に欠陥の判定を行うことができ、欠陥判定結果の精度を高めることができる。
【００９３】
図１９は本発明の第９の実施の形態に係る検査装置１ｈを示す図である。検査装置１ｈでは、３つのデータセット生成部５０３ａ，５０３ｂ，５０３ｃ、３つの欠陥判定器構築部５０４ａ，５０４ｂ，５０４ｃおよび３つの検査出力部４４ａ，４４ｂ，４４ｃが設けられ、１つの多数決回路４９５が演算部４にさらに設けられる。
【００９４】
欠陥判定条件の生成の際には、画像サンプリング部５０２は各データセット生成部５０３ａ〜５０３ｃに分類教示画像から無作為に抽出した画素値を入力し、特徴量算出部４３も対応する画素特徴量を入力する。すなわち、検査装置１ｈでは３群の異なるデータセットが生成される。各データセット群は対応する欠陥判定器構築部５０４ａ〜５０４ｃに入力され、欠陥判定器構築部５０４ａ〜５０４ｃにおいて生成された欠陥判定条件が検査出力部４４ａ〜４４ｃにそれぞれ入力される。
【００９５】
欠陥自動判定の際には、特徴量算出部４３は画素特徴量を各検査出力部４４ａ〜４４ｃに入力し、各検査出力部４４ａ〜４４ｃは入力された画素特徴量に対して欠陥の自動判定を行い、判定結果を多数決回路４９５へと出力する。多数決回路４９５では、判定結果の多数決を行い、多数決により選択された結果を信号Ｒとして出力する。
【００９６】
これにより、検査装置１ｈでは３つ欠陥判定条件のうちの１つが不適切であっても、あるいは、特殊な画素特徴量であるためにいずれかの検査出力部が適切な判定を行うことができなくても、他の２つの検査出力部にて適切な判定が行われる限り欠陥判定を適切に行うことが実現され、欠陥検査の精度が向上される。なお、３つの検査出力部４４ａ〜４４ｃは必ずしも同じアルゴリズムを利用する判定器である必要はなく、異なるアルゴリズムを利用する判定器が含まれてもよい。
【００９７】
以上、第１ないし第９の実施の形態に係る検査装置１，１ａ〜１ｈについて説明を行ってきたが、検査装置１，１ａ〜１ｈの演算部４の機能がコンピュータ５により実現されてもよい。以下、コンピュータ５が各実施の形態の演算部４と同様の欠陥の自動判定を行う処理について説明を行う。
【００９８】
図２０は、コンピュータ５が欠陥判定を行う処理の流れを示す図である。コンピュータ５では、まず、撮像部２からの信号を受けて対象物画像のデータが固定ディスク５４に記憶され（予め記憶されていてもよい。）、対象物画像中の被検査画像がＣＰＵ５１により特定されてアクセスが可能な状態で準備される（ステップＳ３１，Ｓ３２）。また、必要な数の参照画像のデータも固定ディスク５４に準備される（ステップＳ３３）。
【００９９】
例えば、第１および第２の実施の形態の処理を行う場合には、対象物画像の一部が被検査画像として特定され、パターンの周期の整数倍だけ被検査画像から離れた領域が参照画像として特定される。一方、他の実施の形態のように参照画像が撮像部２から直接取得される場合は、コンピュータ５がステージ３を適宜、ダイのパターンの周期の整数倍だけ移動して被検査画像および必要な数の参照画像の撮像が行われたり、あるいは、ゴールデン・テンプレート画像が参照画像として準備される。
【０１００】
被検査画像および参照画像が準備されると、ＣＰＵ５１により被検査画像および参照画像に基づいて被検査画像の各画素に対応する画素特徴量を画素値として有する特徴量画像が求められる（ステップＳ３４）。例えば、第１ないし第５、第７または第９の実施の形態と同等の処理を行う場合には、被検査画像と参照画像（または、複数の参照画像から生成された新たな参照画像）との符号付差分画像（符号付差分を画素値として有する画像）および差分（絶対値）画像（差分絶対値を画素値をとして有する画像）が特徴量画像として求められ、第６の実施の形態と同等の処理を行う場合には、画素の複数のエラー確率値の相乗平均を画素値として有する特徴量画像や特徴量画像に平滑化処理を施した画像が求められる。さらに、第８の実施の形態の場合には、差分画像と領域種別を示す２値画像が求められる。
【０１０１】
そして、特徴量画像（２以上の特徴量画像の場合は各特徴量画像）の１つの画素が特定され（ステップＳ３５）、特徴量画像における画素値が判定器（第７および第９の実施の形態と同様の動作を行う場合は複数の判定器）に入力されて欠陥の判定が行われる（ステップＳ３６）。
【０１０２】
ステップＳ３５ないしＳ３６が特徴量画像の各画素について繰り返されることより、被検査画像の全画素に対する欠陥判定が完了する（ステップＳ３７）。以上の処理により、第１ないし第９の実施の形態と同様に、欠陥判定の処理を適切に行うことが実現される。欠陥判定結果は、例えば、欠陥の位置を示す２値画像のデータとして固定ディスク５４に保存される。
【０１０３】
なお、コンピュータ５では特徴量画像が生成されるものとして説明したが、第１ないし第９の実施の形態にて説明したように、１つの画素について判定が行われる毎に画素特徴量が求められてもよい。コンピュータ５にて欠陥自動検出を行う場合には、柔軟に処理工程を変更することができる。
【０１０４】
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
【０１０５】
複数の画素を１つの画素とみなして画像の解像度を低下させた欠陥の判定が行われてもよい。その際、欠陥判定条件の生成や欠陥判定の際に複数の画素の画素値から導かれる値（例えば、平均値）が利用される。
【０１０６】
画素特徴量は、被検査画像の画素値と参照画像の対応する画素値とから所定の規則にて演算処理することにより得られる値であればよく、１つの画素について算出される特徴量は３種類以上であってもよい。
【０１０７】
コンピュータが欠陥判定の処理を行う場合に、欠陥判定条件を生成するコンピュータと欠陥判定の処理を行うコンピュータとは異なるコンピュータであってもよい。検査装置における演算処理に係る部分は、様々な構成のコンピュータシステムにより実現することができる。
【０１０８】
撮像部２とステージ３とは相対的に移動すればよく、例えば、ステージ３が固定され、撮像部２に移動機構が設けられてもよい。
【０１０９】
【発明の効果】
本発明によれば、学習により構築された判定器を利用して効率よく適切な欠陥判定を行うことができ、請求項７、１１ないし１３、並びに、１７の発明では、さらに適切な判定器を構築することができる。
【０１１０】
また、請求項１４の発明では、高速に欠陥判定を行うことができ、請求項１５の発明では、高度な欠陥判定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ）および（ｂ）は差分画像のヒストグラムを例示する図である。
【図２】（ａ）および（ｂ）は正規化された差分画像のヒストグラムを例示する図である。
【図３】検査装置の概略構成を示す図である。
【図４】（ａ）および（ｂ）は、それぞれ被検査画像および参照画像を示す図である。
【図５】画素特徴量が算出される様子を説明するための図である。
【図６】コンピュータの構成を示す図である。
【図７】欠陥判定条件を生成する処理の流れを示す図である。
【図８】（ａ）および（ｂ）は、それぞれ被検査画像および分類教示画像を示す図である。
【図９】決定木を模式的に示す図である。
【図１０】第２の実施の形態に係る検査装置を示す図である。
【図１１】欠陥判定条件を生成する処理の流れの一部を示す図である。
【図１２】第３の実施の形態に係る検査装置を示す図である。
【図１３】第４の実施の形態に係る検査装置を示す図である。
【図１４】参照画像セレクタにより画素値が選択される様子を説明するための図である。
【図１５】第５の実施の形態に係る検査装置を示す図である。
【図１６】第６の実施の形態に係る検査装置を示す図である。
【図１７】第７の実施の形態に係る検査装置を示す図である。
【図１８】第８の実施の形態に係る検査装置を示す図である。
【図１９】第９の実施の形態に係る検査装置を示す図である。
【図２０】欠陥自動判定の処理の流れを示す図である。
【符号の説明】
１，１ａ〜１ｈ　検査装置
２　撮像部
５　コンピュータ
９　基板
３１　ステージ駆動部
４３　特徴量算出部
４４，４４ａ〜４４ｃ　検査出力部
８０　プログラム
４１３，４１３ａ〜４１３ｃ　参照画像メモリ
５０３，５０３ａ〜５０３ｃ　データセット生成部
５０４，５０４ａ〜５０４ｃ　欠陥判定器構築部
５３１，５３１ａ〜５３１ｃ　分類教示画像メモリ
６１０，６１１〜６１４　被検査画像
６１１ａ〜６１４ａ　画素
６２２〜６２３　参照画像
６３０　分類教示画像
Ｓ１２〜Ｓ１８，Ｓ２１〜Ｓ２５，Ｓ３２〜Ｓ３６　ステップ
【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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