(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
走査型電子顕微鏡手段と、
該走査型電子顕微鏡手段を用いて試料を撮像して得た画像から欠陥の画像を抽出する欠陥画像抽出手段と、
該欠陥画像抽出手段で抽出した欠陥を予め設定したルールに基づいて分類するルール式分類器と前記欠陥画像抽出手段で抽出した欠陥を教示された分類情報に基づいて分類する教示式分類器とを結合した分類器手段と、
該分類器手段の教示式分類器に前記分類情報を教示する教示手段と、
該教示手段で教示した前記分類情報に基づいて分類した欠陥の属性情報を算出する欠陥属性情報算出手段と、
該欠陥属性情報算出手段で算出した欠陥の属性情報と前記ルール式分類器に予め設定したルールに基づいて分類した結果を突き合わせて該付き合わせた結果に基づいて前記ルール式分類器と前記教示式分類器との結合の状態を修正する結合状態修正手段と、
該結合状態修正手段で結合の状態が修正された前記分類器手段で分類した結果を出力手段と、
を備えたことを特徴とする欠陥観察装置。
【請求項２】
前記分類器手段の教示式分類器で分類した欠陥の属性の情報を入力する入力手段を更に備えることを特徴とする請求項１記載の欠陥観察装置。
【請求項３】
前記欠陥属性情報算出手段で算出する欠陥の属性情報は，欠陥と配線パターンとの位置関係に関する情報，欠陥の凹凸形状に関する情報，欠陥種に関する情報，のいずれかを含むことを特徴とする請求項１記載の欠陥観察装置。
【請求項４】
前記走査型電子顕微鏡は、前記試料の画像として、１対の陰影画像を撮像することを特徴とする請求項１記載の欠陥観察装置。
【請求項５】
前記教示手段は、前記欠陥画像抽出手段で抽出した欠陥の画像を画面上に表示し、該画面上に表示された前記欠陥の画像をドラッグアンドドロップして分類情報を教示することを特徴とする請求項１記載の欠陥観察装置。
【請求項６】
前記教示手段が前記教示式分類器に教示する分類情報には，欠陥の分類クラスとその分類クラスに指定される可能性のある複数個の属性名称とを含み、前記入力手段は前記欠陥の分類クラスと複数個の属性名称とを列挙して画面上に表示することを特徴とする請求項２記載の欠陥観察装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，半導体デバイスや液晶パネルなどの製造工程において発生する各種欠陥を観察し分類する欠陥観察方法及びその装置にかかるものである。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスの製造工程において半導体ウェハに形成される回路パターンの微細化がますます進むにつれ，その製造工程で発生する欠陥が製品歩留まりに与える影響は大きくなってきており，製造段階においてそのような欠陥が発生しないように管理することはますます重要となっている。現在，半導体ウェハの製造現場では，一般的に，ウェハ検査装置と観察装置とを用いて歩留り対策を行っている。
【０００３】
検査装置とは，ウェハ上のどの位置に欠陥が存在するかを高速に調べるものである。光学的な撮像手段もしくは電子線を照射して撮像する手段を用いてウェハ表面の状態を画像化しその画像を自動処理することで，欠陥の存在の有無を調べる。光学的な手段を用いた検査装置では，波長で制限される解像度の限界から、検出した画像から微細な欠陥の存在は確認できてもその欠陥の種類を詳細に判別することは難しい。また、電子線を用いた検査装置では、その高速性が重要であるため，可能な限り取得する画像の画素サイズを大きく（つまり低解像度化し）することによる画像データ量の削減を行っており，多くの場合，検出した低解像度の画像からは欠陥の存在は確認できても，その欠陥の種類を詳細に判別することはできない。
【０００４】
一方，観察装置とは，検査装置によって検出された各欠陥について，画素サイズを小さくした状態で（つまり解像度の高い）画像を撮像し，その欠陥を分類するのに用いられる装置である。現在，各メーカより，画像撮像処理や分類処理を人手もしくは計算機による自動処理で行う観察装置が市場に投入されている。この観察装置において十分に精度の高い分類を行うために必要となる画像の解像度は，対象の欠陥により決定される。ますます微細化が進む半導体製造プロセスにおいては，その欠陥サイズが数十ナノメートルのオーダに達していることもあり，画素サイズを数ナノメートルにすることが可能な走査型電子顕微鏡を用いた観察装置（以下レビューＳＥＭと記す）が使われだしてきている。
このレビューＳＥＭにおける欠陥分類の技術に関しては，従来よりルールベースによる分類器や，統計パターン認識手法を用いた教示分類器が知られている。ルール分類器とは，欠陥がもつ各種の性質を利用した分類ルールを作成しておき，このルールに基づいて分類を行う方式である。分類ルールは，欠陥が持つ性質（たとえば，その欠陥の凹凸状態や，形状（丸いか，四角いか等），または大きさ（大きいか，小さいか等）を利用して決定される。すなわち，凹凸状態や大きさなどを定量算出した数値データ（以下特徴量）を用い，ルールによって定義された基準を各分類対象の欠陥から計算された特徴量が満たすかどうかを判定し分類するものである。
【０００５】
また，統計的パターン認識に基づく教示分類器は，教示サンプルを用いた統計分類器である。これは，事前にユーザがクラスを定義するとともにそのクラス毎に複数個のサンプル欠陥データを与えておき，それらのサンプルから欠陥の分類に有効と思われる各種の欠陥特徴量（たとえば，欠陥画像の明るさ，欠陥部位の画像テクスチャ情報など）を計算しておき，その特徴量データの統計的性質に基づいた分類基準（例えば特徴量空間における距離尺度）を定めておくものである。そして分類時には，分類対象の欠陥データから計算した特徴量と事前に作成した分類基準とを比較することでその欠陥を分類するものである。
【０００６】
これらの分類器を用いた分類システムは従来から多く存在し，様々なものが発表されている。特開２００１−１３５６９２号公報（特許文献１）には，ルール分類器と教示分類器の組み合わせからなる分類技術について説明がある。本技術では，分類対象欠陥を分類する際に，先ず，ルール分類器で分類されさらにその後，そのルールクラスに対応した教示分類器で分類を行なう。一般に，教示分類器を用いて多数のクラス（例えば１０以上）に自動分類すると十分な性能を得ることが難しいことが知られているが，上記の方法では，教示分類器は，各ルール分類クラスに対し対応がとられたクラスのみが分類対象となるため，教示分類器で分類すべきクラス数が例えば２から３といったように減少させることが出来るというメリットがある。
【０００７】
【特許文献１】特開２００１−１３５６９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし，半導体のプロセスが複雑化するにつれ，製造工程において発生する欠陥も多種多様となっており，ユーザの要求する分類クラス数は増加する傾向にある。この場合，従来技術による欠陥分類技術では，正確に欠陥分類を行うことがますます難しくなってきている。
【０００９】
図３に分類すべきクラス定義の1例を示す。この例では，付着異物（白），付着異物（黒）及びキズ欠陥については，その欠陥位置に関して３種（ブリッジ，パターン上，下地上），パターン細りと太りについては，ブリッジ/パターン上の２種にクラス分けがされており，合計１３クラスが定義されている。欠陥毎に固有の発生原因を調べるためには欠陥種に着目した分類（付着異物（白），付着異物（黒），キズ等の分類）が必要であるし，また，欠陥がデバイスに与える影響を見るためには欠陥の存在位置での分類（ブリッジ，パターン上，下地上）が必要となる。これは，例えば，下地部に異物が存在してもその欠陥が歩留まりに与える影響は小さいが，複数の配線パターンにブリッジする異物は，配線ショートを引き起こす恐れがあり，歩留まりに与える影響が大きいからである。図３の分類基準は，計１３クラスの例を示したが，製造プロセスにおいて新たに別モードの欠陥（例えばテクスチャの異なる異物）が１種，分類対象に追加された場合，この異物に対してもその配線パターンとの位置関係を考慮した分類を行うとすると，分類基準は３つ増加し計１６クラスとなる。つまり，欠陥種が増加するとその分類クラスはその３倍で増加することになる。
【００１０】
図３に示した様に欠陥の種別とその位置関係を基に１０を超えるような多くの分類クラスが定義される場合，これを自動で高精度かつ容易に実現するＡＤＣシステムの実現は困難になる。先に述べた特許文献１にも開示されているように，欠陥分類においては，欠陥の先見的特徴（例えば断面が凸であるもしくは凹であるなど）を用いたルール分類器と，欠陥の特徴量の統計的性質を利用した教示分類器を組み合わせて用いることは有効である。しかし，図３にて説明したようにクラス数が多い場合には，そのルール分類器と教示分類器とを適切に組み合わせる作業，つまりレシピの設定作業は手間がかかるという課題があり、また、クラスの基準が変更される場合や，新たに分類システムが製造ラインに導入される度に，これらのレシピ設定に時間がかかるという課題があった。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上で述べた課題を解決するため，本発明にかかる欠陥観察装置では，事前に定めた分類ルールを用いるルール式分類器と，ユーザが任意に教示可能な教示式分類器との結合からなる分類手段を設け，その結合形態を，訓練用サンプルに対するルール式分類器と教示式分類器の分類結果に基づいて自動構成することとした。
さらに，本発明にかかる欠陥観察装置では，分類クラス及びそのクラスに属する欠陥の属性を定義する手段を設け，この定義手段からの情報，及び，訓練用サンプルに対するルール式分類器と教示式分類器の分類結果に従って，前記ルール式分類器と教示式分類器との結合形態を自動構成することとした。なお，上記の定義手段において定義される各分類クラスの性質とは，例えばそのクラスに属する欠陥の凹凸状態，配線パターンとの位置関係，欠陥種別などを意味する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば，分類すべきクラスが多数となる場合であっても，ルール分類器と教示分類器との結合形態を，収集した訓練用サンプルに基づいて自動で変更したり，また，ユーザにより定義された分類クラスの属性情報をも用いて自動で変更することが可能となり，分類クラスが多い場合であっても，高精度名分類を実現するためのレシピ設定を効率的に行うことができる。 
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の実施例を、以下に図を用いて説明する。
【実施例１】
【００１４】
本実施例にかかる走査電子顕微鏡を用いた欠陥観察装置（レビューＳＥＭ），及びそれを用いた半導体ウェハ上の欠陥に対する自動分類処理について説明する。レビューＳＥＭの装置構成を図１に示す。図１において１０１は１次電子１０８を発生させる電子源，１０２は１次電子を加速する為の加速電極，１０３は１次電子を収束する為の集束レンズ，１０４は１次電子を２次元走査偏向する偏向器，１０５は１次電子を試料１０６上に収束させるための対物レンズである。１０７は試料を搭載するステージである。１１０は試料より発生した２次電子信号１０９を検出する検出器であり，１２０は反射電子信号１１９を検出する反射電子検出器である。本図では，反射電子検出器１２０は対向して２つ設置されており，それぞれ試料から放出された反射電子１１９の異なる成分を検出するものである。１１１は検出された信号をデジタル化するためのデジタル化手段である。これらの各部位は，バス１１８を通じて全体制御部１１３に接続されている。本装置には，その他，画像データを格納する画像メモリ１１５，取得画像に対しＡＤＲ/ＡＤＣ処理（つまり画像処理や分類処理）を行う演算部１１４，検査条件などを格納したレシピを記憶するレシピ部１１６，装置に対し指示を与える為のキーボードやマウスなどのデバイス，及び装置からのデータを出力するモニタやプリンタなどからなる入出力部１１７，撮像した画像を保管しておく記憶部１２１がバス１１８により互いに接続されている。
【００１５】
先ず本実施例による欠陥観察装置における自動分類用レシピ設定作業について図２を用いて説明する。この作業の目的は，半導体ウェハ製造現場などで予め例えば図３のように定義されている分類基準をこの装置上に設定し（教示分類），また内部の分類器（ルール分類器）をその分類基準に適するように構成することにある。この教示分類を設定する作業は，装置オペレータにより，入出力部１１７（キーボードやマウスなど入力装置と，その結果を表示するモニタ）を通して対話的に行われ，またその指示を受けて装置内の演算部１１４等で実行される。
【００１６】
まず，レシピ設定に先立って，事前に訓練用の画像サンプルを収集しておく（Ｓ２０１）。これは訓練用サンプル収集用の半導体ウェハを用意し，そのウェハ上の欠陥を図１に示すレビューＳＥＭで撮像することにより行う。収集された訓練用サンプル画像データは記憶部１２１に保存される。
【００１７】
図４は，入出力部１１７に表示されるＧＵＩ（Ｇraphical Ｕser Ｉnterface）を模式的に示したものである。表示ウィンドウ５０１内に，訓練用サンプル表示ウィンドウ５０２があり，その他，クラス作成ボタン５０４，特徴量算出ボタン５０５，教示処理ボタン５０６がある。記憶部１２１に保存されている訓練用サンプルは，訓練用サンプル表示ウィンドウ５０２に訓練用サンプルアイコン５０３として配列表示されている。
【００１８】
次に，オペレータは，クラス作成ボタン５０４を用いて（マウスでクリックするなどして）クラスの作成を行う（Ｓ２０２）。この際，図５に示すように、ウィンドウ５０１中にクラスウィンドウ６０１，６０４が作成される。このクラスウィンドウ６０１，６０４には，そのクラス名称６０２，６０４と画像アイコン６０３を表示する機能を持つ。オペレータはそのクラスの名称を設定し（図中クラスウィンドウ６０１は “クラス１” クラスウィンドウ６０４は “クラス２”），また，画像サンプルの教示ウィンドウ５０１から，ドラッグアンドドロップにより欠陥アイコン画像を移動する。各アイコンは，ドラッグアンドドロップにより各クラスに移動された時点で，そのサンプルに分類クラスが付与されたことになる。オペレータは，全クラス（図５の例では２つのクラスウィンドウを表示する場合を示したが、分類するクラスの数に合せて表示するクラスウィンドウの数を増やせばよい。また、全てのクラスウィンドウを同時に画面上に表示する必要はなく、選択的に表示するようにしてもよい。）を定義するまでこのクラス定義作業を繰り返す（Ｓ２０３）。
【００１９】
次に各訓練用サンプルから各欠陥の特徴を表現する数値データ（特徴量データ）を算出する（Ｓ２０４）。この特徴量計算処理は，オペレータが特徴量計算ボタン５０５をクリックすることにより起動され，演算部１１４が，記憶部１２１に保存されている訓練用サンプルデータに対して行うものである。計算された特徴量値は記憶部１２１に記憶される。画像から算出される主な特徴量は，凹凸状態，欠陥と配線パターンとの位置関係，パターン欠陥（パターン細り，太り，オープン，ショート）特徴，欠陥形状特徴，欠陥の画像明度特徴，欠陥の画像テクスチャ等である。以下それらについて簡単に説明する。
【００２０】
凹凸状態を表現する特徴量は以下のように計算する。これは反射電子１１９を２つの対向する反射電子検出器１２０と１２０’とで検出して得られる反射電子像を用いる。図６(ａ)は付着異物など表面に凸形状を持つ欠陥１２０１が付着した状態を示す試料の断面図である。図６(ｂ)(ｃ)は、視野に対してそれぞれ図６(ａ)の(1)または(2)の方向からそれぞれの検出器で撮像して得た像であり，異物欠陥１２０１の陰影がそれぞれ逆方向に生じている様子を示している。走査型電子顕微鏡において左右に対向する反射電子検出器１２０と１２０’とにより凸形状の物質を観察すると，本図に示す様に，図６(ｂ) については(1)の方向から照明光を照らした時に見られる陰影のつき方（凸形状の物質の(1)の側に明るい成分１２０２が，(2)の側に暗い影１２０３が見られる）と同様な方向に陰影が見られる画像が得られる。図６(ｃ) については明るい成分１２０５と暗い影１２０４とが逆の方向に生じる。
【００２１】
凹凸認識の処理手順を図７に示す。実際の試料表面には，図７（ａ）にその断面形状を示すように、形成された配線パターン１３０１も凹凸形状をもつため，反射電子像上には，配線による陰影と異物欠陥１２０１による陰影が混在して存在する。よって欠陥の凹凸判定にはパターンの凹凸に影響されない処理が必要である。まず反射電子の欠陥画像（１３０２と１３０３）と反射電子像に対し良品パタン推定を行うことで得られた合成参照画像（１３０４と１３０５）とに対しそれぞれ左右の反射電子像間の差画像を計算することによりその陰影成分を強調した画像を欠陥画像・参照画像それぞれについて取得する（１３０６と１３０７）。次に，得られた２枚の画像（１３０６と１３０７）の差演算を行い背景の配線パターンがもつ凹凸の情報を除去し欠陥の凹凸情報が顕在化された画像を取得する（１３０８）。そしてこの画像から陰影の斜面が存在する方向，具体的には図の白部と黒部の相対位置関係を調べることでこの欠陥が凹みであるのか凸であるのかを判定する。白が黒の右に存在するならば凸，逆ならば凹である。また黒部と白部が存在しない場合や存在しても非常にその面積が小さい場合には平と判定する。
【００２２】
欠陥と配線パターンとの位置関係についての特徴量は以下のように算出する。これは，高倍画像の視野においてどの部位が配線パターン・非配線パターン（つまり下地）であるのかを調べる配線認識処理を実行後，欠陥部位が配線パターンに重なっているかを判定し，ブリッジする場合は２，ブリッジしない場合は１，下地上の場合は０といった数値を算出するものである。配線認識処理の具体的内容を示したのが図８である。図８(ａ)は，欠陥画像と同一のパターンが形成された欠陥が存在しない部位の画像１００１（参照画像）を示す。一方、図８（ｂ）は配線認識結果画像１００２であり、図８（ａ）の参照画像において回路パターン１００３，１００４の部分が背景の下地部よりも明るいということを利用して，パターン部１００３，１００４を白色に，下地を黒色に２値化処理を行った結果を表示したものである。本処理結果は，参照画像の各画素毎にそこが配線部（回路パターン）であるのか下地であるのかの情報が得られたことを示す。
【００２３】
欠陥領域の抽出方法については，図９を用いて説明する。先ず図９（ａ）の欠陥画像１１０１と図９（ｂ）の参照画像１１０２とを比較して差画像（図示せず）を生成する。次に、図９（ｃ）に示すように、差画像を２値化して２値画像１１０３を作製し、得られるラベル１１０４に対し凸包１１０５（ラベルを取り囲む最小の凸多角形）を計算し，この凸包部を欠陥領域とする。この凸包計算を行う理由は，一つの欠陥であってもそのパターンとの位置関係や，画像撮像時に混入するノイズの程度に依存して1つの欠陥が，複数のラベルとして検出される可能性が高いからである。そして，求めた図９（ｃ）の欠陥凸包１１０５を含む画像と図８（ｂ）の配線認識結果画像１００２を重ね合わせ，欠陥凸包１１０５が配線パターン１００３，１００４に対してどの位置に存在するかを判定し，例えば“複数配線パターンにブリッジする”ケースに対しては２，“単一の配線パターン上に存在”する場合には１，“下地の上に存在”する場合には０などの数値データを割り当てる。
【００２４】
パターン欠陥（パターン細り，太り，オープン，ショート）特徴については，以下の様に計算する。図８では，参照画像を用いた配線認識処理の例を示したが，本処理を欠陥画像に対しても行う。そして欠陥画像と参照画像の配線認識結果を比較してパターン欠陥の判定を行う。例えば，欠陥部位の周辺に着目し，欠陥の発生により配線パターンの数が減少すれば配線パターンのショート，増加すればオープンと判定し，各モード（パターン細り，太り，オープン，ショート）に応じて異なる数値を割り当てる。
【００２５】
また，その他の欠陥形状特徴，欠陥の画像明度特徴，欠陥の画像テクスチャ等の特徴量は，例えば，形状特徴としては，欠陥の凸包から計算したその欠陥の大きさ，円形度，近似楕円の長軸方向などを，画像の明度特徴やテクスチャ特徴は，その凸包内部領域における2次電子画像の諧調値平均，画像エッジ強度等を算出することにより計算される。
【００２６】
その後，算出した特徴量を用いて，記憶部１２１に保存された訓練用サンプル画像データについて、予め演算部１１４に登録されているルール分類器（後述）を用いて分類を行う（Ｓ２０５）。
【００２７】
次に，ルール/教示分類器の結合処理（Ｓ２０６）と教示分類器用の教示データ作成（Ｓ２０７）を行う。この一連の処理は，教示処理ボタン５０６のクリックにより処理が開始され，演算部１１４内で行われる。
【００２８】
本実施例にかかる欠陥観察装置が持つ，ルール分類器１６０２〜１６０６と教示分類部１６０７との結合からなる分類手段を模式的に示したのが図１０である。図１０の上段にあるツリー１６０１はルール分類器１６０２〜１６０６の分類ツリーを示したものであり，このルールは装置のレシピ部１１６に予め登録してあるものとする。本図に示す分類ルールは，先ずその欠陥がパターン欠陥であるかどうかを判定し（１６０２），該当しない場合には，その欠陥が凹凸どちらの性質を持つか判定する（１６０３）。さらに判定された欠陥に対し，各欠陥と配線パターンの関係がブリッジ，非ブリッジ，下地上のいずれであるのかを判定する（１６０４および１６０５）。また，パターン欠陥であると判定された場合には，さらにその欠陥が，細り，太り、オープン，ショートのいずれであるのかを判定する（１６０６）ケースを示すものである。つまり，このルール分類器１６０２〜１６０６は図中aからjの１０クラスの分類を行う。
【００２９】
一方，先のステップＳ２０２で定義した装置ユーザが希望する教示分類部１６０７の分類クラス（図３に示した１３クラス：教示データ）を図１０中の下段に記載する。この状態では，ルール分類器１６０２〜１６０６のクラスと教示分類部１６０７の分類クラス（ＩＤ：１〜ＩＤ：１３）との対応関係はいまだ定義されていないため，次に，演算部１１４は，訓練用サンプル（図示せず）を用いて，これらの対応関係並びに教示分類器のクラス定義・教示データ作成を行う。
【００３０】
具体的には，まず，図２のステップＳ２０１において収集した訓練用サンプル1つ1つに対し，その特徴量を用いてルール分類を行う。各サンプルには，それぞれがどの分類クラスに属するかの情報が図４に示すウィンドウを通じて得られているため，このルール分類を実行することにより，各サンプルが属するルール分類器１６０２〜１６０６のクラス（クラスaからj）と教示分類部１６０７の分類クラス（ＩＤ：１〜１３）の対応関係が得られることになる。そこで，この対応関係を用いてルール分類器１６０２〜１６０６のクラスと教示分類部１６０７の分類クラスとの結合を行う。例えば，訓練用サンプルを多量（例えば２００個以上）に用意し，ルール分類器１６０２〜１６０６のクラス(ａ〜ｊ)と教示分類部１６０７の分類クラス(ＩＤ：１〜１３)との各対応関係に対し，それに該当するサンプルがある基準数（例えば５個）以上ある場合には，そのルール分類器１６０２〜１６０６のクラスと教示分類部１６０７の分類クラス（ＩＤ：１〜ＩＤ：１３）とを結合させる。図１０中にその結合例を点線を用いて示す。本図の例では，ルール分類器１６０５のクラスａは，教示分類部１６０７の分類クラスのＩＤ：１とＩＤ：４という２つのクラスに結合されており，また，例えばルール分類器１６０４のクラスｄは，教示分類部１６０７の分類クラスのＩＤ：７にのみ結合されていることがわかる。
【００３１】
なお，図１０には示していないが，教示分類部１６０７の分類クラス(ＩＤ：１〜ＩＤ：１３)の定義数がルール分類器１６０２〜１６０６のクラスに対し少ない場合などには，ルール分類器１６０４〜１６０６の複数のクラスが教示分類部１６０７の１つの分類クラスに結合されることもありうる。また，ルール分類の為の必要な特徴量の計算段階において，何らかの計算ミス（ノイズなどに起因して欠陥抽出処理に失敗するなどする場合）が発生すると，例えば，凸の欠陥でありながら誤って凹と判定されるケースが発生することも考えられるがこのような計算ミスが発生した場合であっても，ルール分類器１６０２〜１６０６の判定結果に従って結合関係が定義される。
【００３２】
本分類システムでは，先に述べたルール分類器１６０５のクラスaのように，１つのルールクラスから教示分類部１６０７の複数の分類クラスに結合されているケースがある場合には，この分類を教示分類部１６０７を用いて行う。そのため，次に，演算部１１４は，求められた，ルール分類器１６０２〜１６０６で分類したクラスと教示分類部１６０７の分類クラスとの結合関係の中から，ルール分類器１６０２〜１６０６の１つのルールクラスから教示分類部１６０７の複数の分類クラスに結合がされているケースを抽出し，教示分類器１６０７のための教示データ作成を行う（Ｓ２０７）。例えば，図１０に示す例では，教示分類部１６０７の分類クラスＩＤ：１―ＩＤ：４との分類問題と，分類クラスＩＤ：２−ＩＤ：５の分類問題，分類クラスＩＤ：３−ＩＤ：６の分類問題の３つの２クラス問題に対し教示分類器が使われることになり，各々の教示データが作成される。つまり，本例では，教示分類部１６０７の３つの教示分類器１６０８〜１６１０のための教示データが訓練用サンプルを用いて作成される。教示データとは，該当する複数のクラスの分類基準を，該当するクラスに属する訓練用サンプルの特徴量データから統計的に求めるもので，例えば，具体的な教示データの一例としては，各クラスに属する欠陥サンプルの特徴量から計算したその特徴量の平均値と分散値等が使われる。いずれのクラスに属するかが未知である欠陥を分類する際には，分類対象である欠陥の特徴量と教示データ（各クラスの特徴量平均値と分散値）を比較し，その特徴量値が統計的に見て最も近いクラスを分類結果とするものである。
【００３３】
ここまでの処理で得られた，ルール分類器クラス(図１０に示す例では、ａ〜ｊ)と分類クラス(図１０に示す例では、ＩＤ：１〜ＩＤ：１３)との結合関係，教示分類器が適用されるルールクラスと分類クラスとの関係，及び各教示分類器のための教示データ作成結果は，分類レシピとしてレシピ部１１６に登録される（Ｓ２０８）。以上が本実施例における教示レシピ作成の手順である。
【００３４】
次に，クラスが不明である欠陥を自動分類する処理のシーケンスについて図１と１１とを用いて説明する。先ず，分類処理の開始前に，試料ウェハ１０６はステージ１０７に搭載されており，さらに試料ウェハを外観検査装置により検査して得られた各欠陥の位置情報，及び，画像撮像する際の各種の電子光学系条件（例えば，加速電圧，プローブ電流，撮像倍率）等がレシピ部１１６に格納されているものとする。また，先にその作成方法を説明した教示データもこのレシピ部１１６に格納されているものとする。レシピに設定される撮像倍率には通常，低倍率（例えば1万倍程度）及び高倍率（例えば５万倍程度）の２種が設定される。これは，非常に微小な欠陥の分類処理を行うには，対象の微小な構造を解析できるだけの画像情報が必要なために，その撮像倍率を５万倍程度以上に設定する必要があるが，そのような条件下では撮像視野が狭くなり，検査装置で検出された欠陥の座標と顕微鏡装置との座標との一致精度が悪い場合には，撮像部位が視野に入らなくなる場合が想定されるからである。この場合，画像取得処理つまりＡＤＲ処理では，（１）低倍率で視野の広い画像を取得し，その画像視野内からの欠陥位置の抽出，（２）抽出された欠陥位置を高倍率で撮像する，という２ステップの処理が行われるためである。
【００３５】
オペレータは，入出力部１１７を通して，レシピ部１１６に登録された複数のレシピから，測定に用いるレシピを選択し，そこに格納された条件でＡＤＲとＡＤＣを行うように全体制御部１１３に指示を与える。また必要ならば，レシピ１１６に格納されている検査装置の結果である欠陥データの内から選択した部分欠陥データに対してのみＡＤＲとＡＤＣを行うように全体制御部１１３に伝える。
【００３６】
ＳＥＭによる欠陥画像の取得及び取得した画像の処理は、図１１に示すようなフローで処理される。先ず、全体制御部１１３は，記憶部１２１に記憶されている欠陥検査装置で検出された試料ウェハ１０６上の欠陥の座標データに基づいて対象の欠陥一つ一つについて，試料ウェハ１０６上の対象欠陥の部位と同一のパターンが形成された部位の画像（参照画像）を撮像する。半導体ウェハの場合ウェハ上に同一回路パターンが繰返し形成されていることから，この参照画像の取得は，欠陥が存在する半導体チップと隣接するチップであって，その欠陥のチップ内での存在位置が同一である部位が視野に入るようにステージ１０７を移動し（Ｓ１１０１），この参照位置の撮像を行うことで実現される（Ｓ１１０２）。但し、１つのチップ内に同一形状のパターンが形成されている場合には、同じチップ内の同一形状パターンを撮像して、それを参照画像とすることもできる。撮像して得られた参照画像は、バス１１８を介して画像メモリ１１５に記憶される。画像の取得処理では，電子源１０１より放出された１次電子１０８が，加速電極１０２により加速された後，集束レンズ１０３で収束され，その後さらに対物レンズ１０５で収束され，試料１０６の測定部位に照射される。その際，偏向器１０４は，レシピに登録された倍率で定まる視野範囲を１次電子が２次元走査するように，１次電子ビームを偏向する。
【００３７】
電子ビームの照射により試料表面から発生した，２次電子１０９や反射電子信号１１９は，２次電子検出器１１０や反射電子検出器１２０、１２０’により捕獲され，シンチレータ（図示せず）により光信号に変換された後さらに，光電子倍増管（図示せず）により電気信号に変換された後，デジタル化手段（Ａ/Ｄ変換器）１１１で，デジタル信号に変換される。得られたデジタル信号はデジタル画像として，バス１１８を介して画像メモリ１１５に格納される。なお，走査型電子顕微鏡においては，その試料から発生する２次電子等のショットノイズが多いため，同一箇所を１度スキャンするだけでは，十分にＳ/Ｎ比の高い画像を得ることができない場合が多い。そのため，通常はレシピに指定されたスキャン回数（フレーム数）だけ，１次電子ビームの走査及びデジタルデータの取得が行われ，後にそれらの平均画像を求めることで画像データを生成する。
【００３８】
次に，欠陥部位について画像撮像を行うために記憶部１２１に記憶されている欠陥検査装置で検出された試料ウェハ１０６上の欠陥の座標データに基づいてステージ１０７を移動し（Ｓ１１０３）低倍の画像撮像を行い低倍の欠陥画像を取得する（Ｓ１１０４）。この低倍欠陥画像と先に撮像して画像メモリ１５に記憶しておいた参照画像との差演算を演算部１１４で行うことで欠陥の位置を計算し欠陥抽出を行う（Ｓ１１０５）。次に抽出された欠陥位置を中心として高倍率の画像を撮像する（Ｓ１１０６）。このとき、欠陥は低倍の欠陥画像を取得したときの視野の中に有るので、ステージ１０７を移動させること無く１次電子１０８の走査範囲を偏向器１０４で制御することにより、低倍の欠陥画像で抽出した欠陥が視野の中心に入るようにして高倍率の欠陥画像を撮像することができる。
【００３９】
次に，欠陥抽出処理を行う（Ｓ１１０８）。これは，高倍の欠陥画像と参照画像との間で差演算を行うことにより実現される。本シーケンスでは，高倍率の参照画像を撮像せずにこの参照画像は演算部１１４にて作成する（Ｓ１１０７）。具体的には，先に取得した低倍の参照画像において，高倍の画像と同一視野である部分を画像拡大処理により作成する。欠陥抽出処理は，欠陥画像と作成した参照画像との差演算で得られた差画像を適当なしきい値で２値化し，得られた複数の領域（ラベル）の凸包により囲まれる領域として抽出する。なお，実際の処理では画像に含まれるノイズ信号が欠陥画像と参照画像で微妙に異なることに起因して欠陥ラベルが誤検出されることがあるため，例えば，ラベルの面積に対するしきい値処理を施すことで，サイズの小さいラベルを凸包の計算対象から削除するといった前処理を行っても良い。
【００４０】
次に欠陥分類のために必要な特徴量の算出処理を行う（Ｓ１１０９）。ここでは，教示データ作成処理の説明内容と同様に，欠陥の凹凸状態や配線パターンと欠陥との位置関係，欠陥の大きさやテキスチャなどを表現する画像特徴量が計算される。最後に，各種の特徴量データから最終的な欠陥の特徴付け，つまり欠陥分類を行う（Ｓ１１１０）。この分類は，教示データ作成時に決定された方式によって行われる。例えば，図１０に示したように，ルール分類器と教示分類器とを組み合わせて自動分類がされる。分類された結果は，表示部１１７にその欠陥画像と共に表示されるか，または，記憶部１２１に格納される。またはネットワークを介して接続された他のコンピュータにその結果を転送してもよい。ここまで述べた各欠陥の分類シーケンスは，観察対象となる欠陥のすべてが終了するまで続けられる。
【実施例２】
【００４１】
次に本発明にかかる欠陥観察装置の第２の実施例について説明する。先に述べた第一の実施例においては，ルール分類器と分類クラスとの結合関係を求める際に，訓練用サンプルに対して付与された分類クラスとそのサンプルのルール分類器での分類結果との対応関係を用いてこれを行っていた。この方式は訓練用サンプルが十分にある場合には有用であると考えられるが，一方，訓練用サンプルが少ない場合には問題もある。例えば，収集した訓練用サンプルにおいて，たまたま，ある分類クラスの欠陥サンプルが少なかった場合等に，そのクラスに対して適切な結合関係が定義されないことが起こりうるからである。このようなケースは，分類クラスの数が増えるにつれて発生しやすくなると考えられる。以下に示す第２の実施例は，この課題に対応するものである。具体的には，分類クラスを定義する際に，各クラスが持つ欠陥属性を定義しておき，この定義された情報をも用いて，ルールクラスと分類クラスとの結合関係を定義する。まず，各分類クラスに対してその属性を定義する実施例について説明する。
【００４２】
図１２は，本発明にかかる欠陥観察装置（図１）の入出力部１１７に表示されるＧＵＩについてその第２の実施例を模式的に示したものである。このウィンドウは，図４に示した表示ウィンドウ５０１とほぼ同じ構成をしており，異なるのは，クラス属性設定ウィンドウ７０２と属性登録ボタン７０１が含まれることである。図１３に本実施例における図１２のＧＵＩを用いたレシピ作成手順を示す。
【００４３】
本実施例におけるレシピ作成手順は、まず，レシピ設定に先立って，図２のフロー図で説明したのと同じ方法で事前に訓練用の画像サンプルを収集する（Ｓ１３０１）。次に，クラス作成ボタン５０４を用いて（マウスでクリックするなどして）分類クラスの作成を行う（Ｓ１３０２）。この際，図１２のウィンドウ５０１中には，図１４に示すクラスウィンドウ８０１が作成される。このクラスウィンドウ８０１を拡大表示したのが図１５であり，クラス名称部９０１，画像表示部９０２，欠陥属性情報部９０３から構成される。オペレータはそのクラスの名称を設定し，また，画像サンプルの教示ウィンドウ５０１から，ドラッグアンドドロップにより欠陥アイコン画像を移動する。画像表示部９０２には，移動された欠陥アイコン画像が表示される。
【００４４】
次に，オペレータはこのクラスに対する欠陥の性質（属性）を設定する（Ｓ１３０３）。この処理は具体的には以下のようになされる。表示ウィンドウ５０１内のクラス属性設定ウィンドウ７０２を拡大表示したのが図１６である。クラス属性設定ウィンドウ７０２は，欠陥の凹凸状態１６０１，欠陥位置１６０２，パタン欠陥１６０３，及び欠陥種１６０４について，それぞれ，欠陥の性質（属性１６０５）に関しての複数の選択肢が表示されておりそれをＧＵＩ上で選択できる機能を持つ。オペレータは，クラス属性設定ウィンドウ７０２上で，欠陥の属性（例えば，本例では凸，ブリッジ，付着異物（黒））を選択し，その後，該当するクラス（例えば，クラスウィンドウ８０１の“クラス１“）を選択した後，属性登録ボタン７０１をクリックする。その結果，クラス１に対する欠陥の属性が登録される。図１５の欠陥属性情報部９０３は設定された属性を示した例である。なお，図１６に示した各選択肢は，新たな欠陥が発生した場合等のためにその内容を増減・変更できる仕組みを別途設けておくものとする。
【００４５】
以上の操作は，ユーザが定義するクラス全てについて繰り返される。この操作により各クラスに対し属性が設定されると，例えば図３に示すクラス定義に対しては，図１７に示すように各ＩＤ番号（１７０１）ごとのクラス（１７０２）に対する属性（１７０３）が定義される。この属性テーブルは，記憶部１２１に記憶される。
【００４６】
次に各訓練用サンプルから各欠陥の特徴を表現する特徴量データを算出する（Ｓ１３０４）。この特徴量計算は，第一の実施例に述べた方法と同一の方法で計算される。オペレータが特徴量計算ボタン５０５のクリックすることにより起動され，演算部１１４が，記憶部１２１に保存されている訓練用サンプルデータに対して行う。計算された特徴量値も記憶部１２１に記憶される。
【００４７】
一方、記憶部１２１に保存された訓練用サンプル画像データについて、予め演算部１１４に登録されているルール分類器（後述）を用いて分類を行う（Ｓ１３０５）。
次に，ルール/教示分類器の結合処理（Ｓ１３０６）と教示分類器用の教示データ作成（Ｓ１３０７）を行いレシピ登録（Ｓ１３０８）を行う。この一連の処理は，第一の実施例に述べたのと同様に，教示処理ボタン５０６のクリックにより処理が開始され，演算部１１４内で行われるが，本第二の実施例においては，ステップＳ１３０３において登録された各分類クラスの属性情報をも用いて行われる。具体的には次の処理が行われる。
【００４８】
図１８は，図１０と同様，本発明にかかる分類システムを模式的に示したものであり，上段にルール分類器１８０２〜１８０６と１０種類のルール分類器クラス(ａからｊ) を備えたルール分類ツリー１８０１，下段にユーザが定義した分類クラス１８０７（ＩＤ：１〜ＩＤ：１３）と教示分類器１８０８，１８０９を示してある。また，第一の実施例において説明した，訓練用サンプルのルール分類結果と分類クラス名との対応関係を用いて求めたルール分類器クラス（ａからｊ）と分類クラス（ＩＤ：１〜ＩＤ：１３）と結合関係を点線で示してある。本図は，訓練用サンプルの数が少ないケースを例示して示したものであり，図１０に示した結合関係と比較し，結合されているクラスが少ないことがわかる。例えば，パタン欠陥の細り（クラスｈ）や凹みの下地上欠陥（クラスｆ）に対して結合されている分類クラスが存在しない，凸のブリッジ欠陥（クラスａ）はＩＤ：４と結合されておらずＩＤ：１のみと結合されている，等が見られる。
【００４９】
次に，演算部１１４は，図１８に示した状態の結合関係に対し，図１７に示す各分類クラスの属性情報を用いて，結合関係の修正を行う。まず，各分類クラスに対し，そのクラスに定義された欠陥属性（図１７）とルール分類器クラス（ａ〜ｊ）との関係をチェックして，その欠陥の属性に対応があればそれらを結合する。今，ルール分類器クラス（ａ〜ｊ）については，各クラスの性質はルールから導かれる（例えば，クラスａは，“凸かつブリッジ“という属性を持つ）ため，これを図１７と比較することで，本例においてはルール分類器クラスのクラスａと分類クラスＩＤ：4とが結合される。また，同様に「凹で下地上」の属性を持つルール分類器クラスのクラスｆと分類クラスＩＤ：９が結合され，また，「パターン欠陥（細り）」の属性を持つルール分類器クラスのクラスｈは，同様の性質を持つ分類クラスＩＤ：１１と結合される。
【００５０】
また，結合関係の修正方法としては，上に挙げた，各クラスが持つ定性的な欠陥属性の情報を用いるほかに，実際の特徴量データを定量的に利用する方法によっても行うことができる。図１９は，記憶部１２１に保存されている，本分類システムで用いられる画像特徴量の一覧を示したテーブルである。本テーブルは，項目番号欄１９０１、特徴量名称欄１９０２、関係する欠陥属性欄１９０３及び使用する分類器欄１９０４で構成され、各特徴量について，その特徴量が判定に寄与する欠陥の属性が対応付けられている。例えば，項目番号欄１９０１で＃１に対応する特徴量名称欄１９０２の凹凸特徴は，関係する欠陥属性欄１９０３から「凹凸状態」の判定に有効であることを意味する。ちなみに，関係する欠陥属性欄１９０３に記載されている各項目は，図１７に示した，各クラスに対して定義されている欠陥の属性と対応している。
【００５１】
具体的な手順は，各分類クラスに対して定義されている欠陥属性のうち，凹凸状態，欠陥位置，パタン欠陥について着目し，各ルール分類器のクラス（ａ〜ｊ）がそれらの性質を持っているかをチェック，上記の性質を持っている場合には結合関係を定義する。例えば，図１７より分類クラスＩＤ：１は，「凸でブリッジ」という属性を持っており，また，図１９より，凹凸状態と欠陥位置は，特徴量の＃１と＃２で算出されるということがわかる。そこで，図１８のルール分類器クラス(ａ〜ｊ)毎に，該当する訓練用サンプルについて図１９の特徴量＃１と＃２に対応する値をチェックし，「凸かつブリッジ」となる傾向が強いクラスがあればそれをＩＤ：１と結合させる。このチェック方法の一例としては，例えば訓練用サンプルの全てから抽出した＃１と＃２の特徴量をヒストグラム表示し，そのヒストグラムにおける該当クラスに属するサンプルの位置を確認する方法が挙げられる。
【００５２】
このように実際の特徴量データを用いて結合関係を定義しなおすのは，特にルール分類でのミスが発生する場合に有用である。例えば図１８の例において，本来なら「凸でブリッジ」となるべき付着異物（黒）の幾つかについてはルール分類においてパタン欠陥（ショート）（クラスｊ）に誤分類されるとする。このような事例数が教示サンプルにおいて少ない場合には，クラスｊとＩＤ：１は結合されない。しかし，この結合状態がこのままであると，実運用時に本来ＩＤ：１に分類されるべき欠陥が誤ってルール分類器の段階で，パタン欠陥（ショート，クラスｊ）と判定された場合，この結果はＩＤ：１には分類されることはなく，必ず誤分類をおこす。よって，レシピ作成段階において，クラスｊが，ＩＤ：１の欠陥が持つべき属性を特徴量レベルで有すると判定できる場合には，予め結合しておくことが望ましい。
【００５３】
さらに，このルール分類器１８０２〜１８０６の各クラス（クラスａからｊ）に分類された欠陥サンプルの特徴量状態を考慮して，分類クラス１８０７（ＩＤ１〜１３）との結合関係を定義する方法は，ルール分類器１８０２〜１８０６における分類ルールが，欠陥属性（本例では，凹凸状態，欠陥位置，パターン欠陥）を基準として定義されたものである必要はなく，いかなるルールを用いた場合でも適用できる。つまり，ここで述べた方法は，ルール分類器１８０２〜１８０６のルール設計基準に関わりなく，ルール分類器クラスの各クラス（クラスａからｊ）がもつサンプル特徴量の状態とユーザが定義した分類クラスの属性との関係のみに着目してクラスを結合することを可能にする。
【００５４】
図１８の状態に対し，上述した方法により結合関係を定義しなおした結果の例が図２０である。結合関係を定義しなおした結果，４つの教示分類器１８０８〜１８１１が用いられることになる。なお，本例においては，ＩＤ：１−ＩＤ：４の間の教示分類器１８０８〜１８１０用の教示データの作成には，ＩＤ：２−ＩＤ：５（もしくはＩＤ：３−ＩＤ：６）に含まれる訓練用サンプルが使用される。これは，図１８に示す結合状態では，クラスaは，ＩＤ：１とＩＤ：４の双方には結合されていないつまり，ＩＤ：１とＩＤ：４のサンプルが両立して存在しないためにそのままでは訓練サンプルが存在せず，他クラスのサンプルを流用する必要があるからであるが，ＩＤ：２とＩＤ：５は，図１７より，その違いが欠陥種のみにあることが判定できるため，同様に欠陥種のみに違いがあるＩＤ：１とＩＤ：４の教示分類器にその訓練用サンプルを用いることができるからである。
【００５５】
以上が，第二の実施例におけるレシピ設定処理の内容である。クラスが不明である欠陥を自動分類する処理は第一の実施例に示したシーケンスと同様に行われる。
なお，第１，第２の実施例においては，ルール分類器のクラスと分類クラスの間の結合を自動で行う例について示したが，これをマニュアルで行っても同様の結果が期待できる。その際は，上の第２の実施例に述べたように，先ず訓練用サンプルの分類結果を用いて，結合状態の初期状態を求めておき，その状態や，各ルール分類器クラス（クラスａ〜ｊ）に含まれる訓練用サンプルの特徴量の統計的性質などを入出力部１１７に表示し，オペレータに修正させてもよいし，逆に，どのクラスも結合されていない状態を初期状態として，分類クラスの属性や，ルール分類器クラスの特徴量の統計的性質などを参照してオペレータが結合関係を定義してもよい。
【実施例３】
【００５６】
次に本発明にかかる画像分類システムの第３の実施例について説明する。先の第２の実施例における教示処理の手順は，各分類クラスに属する欠陥の性質（属性）を登録する方法として，図１６に示すように，分類クラスに設定される可能性のある性質の名称を複数個一覧表示しそこから選択させる例を示したが，本処理の目的は，設定した分類クラスとその分類クラスに属する欠陥の属性について図１７に示す対応関係を取得することであるから，この分類クラスに対し，欠陥の性質（属性）を登録する具体的な方法は，これには限られない。例えば，分類クラスの名称や，名称のみならず各クラスに属する教示サンプルのみを登録した後に，図２１に示すようにそれらの分類クラスを一覧表示し，複数の分類クラスを選択して属性を設定することも可能である。例えば図２１の例では，クラス１，２，３の３クラスを同時に選択しておいた状態で，欠陥種“付着異物（黒）”の属性を登録したり，またクラス３，６，９を同時に選択した状態で，欠陥位置の属性に“下地上”を登録することも可能である。
【実施例４】
【００５７】
次に本発明にかかる画像分類システムの第４の実施例について説明する。先に説明した第１及び第２の実施例における教示処理の手順においては，分類クラスの設定に先立って訓練用のサンプル欠陥の画像データを収集しておき，収集した欠陥サンプルは全て同一のウィンドウ内に整列されて表示される例を述べたが，教示用サンプルが多数収集される場合には，多数の画像アイコンが同一ウィンドウ内に整列されるためその視認性が低下するという問題が生じる。本発明は，その問題に対応するもので，教示サンプルを収集された後に，画像特徴量の計算を行い，その結果に基づいて，図２２に示す様に，教示サンプルウィンドウ５０２内における整列位置を変更する。この特徴量としては，ルール分類器で用いられる特徴量例えば，欠陥と配線パターンの位置情報や欠陥の凹凸情報に関する特徴量を用いることができる。欠陥サンプルの収集前に，教示サンプルウィンドウ５０２内部をこれらの特徴量を用いて複数の区分，例えば，欠陥位置情報と欠陥凹凸情報とのマトリックス上で分割しておく。収集されるサンプル画像データは，算出された特徴量に従い，欠陥位置情報と凹凸情報が抽出されその結果に従って，教示サンプルウィンドウ５０２内に配列表示される。この様に教示サンプルをそのその属性に応じて整列して表示しておけば，これら欠陥サンプルが多量（例えば１００以上）ある場合でも，欠陥画像の視認性を向上でき，オペレータは容易に所望の性質を持つ欠陥を画面上から探し出すことができるようになる。
【実施例５】
【００５８】
以上の実施例における教示データの設定処理は，レビューＳＥＭ本体の入出力部１１７を通して分類クラスの作成などを行いレシピ部１１６に格納する例について説明したが，本発明を実現するには，この構成には限られない。例えば，得られたサンプル欠陥画像を用いて，分類クラスを設定したり教示分類用の教示データを作成する処理は，レビューＳＥＭ本体と高速ネットワーク等で接続された別個のシステムであってもよい。図２３には，このシステムの概略を示しており，ネットワーク２３０１に，複数台のレビューＳＥＭ２３０２と，教示処理を行う教示コンピュータ２３０３が接続されている。コンピュータ２３０３には，データベース２３０４が接続され，複数のレビューＳＥＭから得られる大量の画像データはここに格納される。分類クラスの設定などの教示処理は全てこの教示コンピュータ２３０３上で行われ，生成された教示データは，ネットワークに接続された複数のレビューＳＥＭ上のレシピ部に配信される。このようなシステムにおいては接続されるレビューＳＥＭは，同一ラインである必要はなく，異なる生産現場であってもよい。このようなシステムによればより多くの教示サンプルを効率的に収集することができる。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】本発明に係る装置の構成図である。
【図２】本発明に係る教示データ作成の処理フロー図である。
【図３】本発明に係る分類装置における分類クラス定義例である。
【図４】本発明に係る装置での教示手順における入出力部の表示例である。
【図５】本発明に係る装置での教示手順における入出力部の表示例である。
【図６】（ａ）は付着異物など表面に凸形状を持つ欠陥１２０１が付着した状態を示す試料の断面図である。 (ｂ)は、凹凸認識処理を行うために視野に対して (ａ)の(1)の方向から撮像して得た像、(ｃ) は、凹凸認識処理を行うために視野に対して (ａ)の(２)の方向から撮像して得た像である。
【図７】（ａ）は付着異物など表面に凸形状を持つ欠陥１２０１が付着した状態を示す凹凸形状をもつ配線パターン１３０１が形成された試料の断面図、(ｂ)は、本発明に係る凹凸認識処理のフローを説明するＳＥＭ画像である。
【図８】(ａ)は欠陥画像と同一のパターンが形成された欠陥が存在しない部位の画像（参照画像）であり、（ｂ）は（ａ）の参照画像においてパターン部を白色に，下地を黒色にして２値化処理を行った配線認識結果画像である。
【図９】（ａ）は欠陥画像、（ｂ）は参照画像、（ｃ）は欠陥画像（ａ）と参照画像（ｂ）との差画像を２値化して作製した２値画像である。
【図１０】分類システムを模式的に示したブロック図である。
【図１１】分類処理のフロー図である。
【図１２】教示手順における入出力部の表示画面の例である。
【図１３】教示データ作成の処理フロー図である。
【図１４】教示手順における入出力部の表示画面の例である。
【図１５】教示手順における入出力部の表示画面の例である。
【図１６】教示手順における入出力部の表示画面の例である。
【図１７】各分類クラスに定義された属性の例を示した図である。
【図１８】分類システムを模式的に示したブロック図である。
【図１９】分類処理に用いる特徴量とその属性の一覧を示した入出力部の表示画面の例である。
【図２０】分類システムを模式的に示したブロック図である。
【図２１】教示画面の構成の一例を示す図である。
【図２２】教示画面の構成の一例を示す図である。
【図２３】分類システムのネットワークシステム構成の例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００６０】
１０１…電子源    １０２…加速電極    １０３…集束レンズ    １０４…偏向器    １０５…対物レンズ    １０６…試料    １０７…ステージ    １１０…２次電子検出器    １１１…デジタル化手段    １１３…全体制御部    １１４…演算部    １１５…画像メモリ    １１６…レシピ部    １１７…入出力部    １１８…バス    １２０、１２０’…反射電子検出器    １２１…記憶部    ５０１…表示ウィンドウ    ５０２…訓練用サンプル表示ウィンドウ    ５０３…訓練用サンプルアイコン    ５０４…クラス作成ボタン    ５０５…特徴量算出ボタン    ５０６…教示処理ボタン    ６０１…クラスウィンドウ    ７０１…属性登録ボタン    ７０２…クラス属性設定ウィンドウ    ８０１…クラスウィンドウ    ９０１…クラス名称部    ９０２…画像表示部    ９０３…欠陥属性情報部    １００１…配線認識結果    １１０１…ラベル    １１０２…欠陥凸包      １２０１…欠陥    １３０１…配線パターン    １３０６…欠陥差画像    １３０７…参照差画像    １３０８…欠陥陰影顕在化像    ２３０１…ネットワーク    ２３０２…レビューＳＥＭ    ２３０３…教示コンピュータ
【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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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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