(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置において、
前記画素について検出された前記グレイレベル差による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出する分散値算出部と、
前記分散値の増大に応じて前記欠陥の検出感度を低減する検出感度低減部と、
を備えることを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項２】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置において、
前記画素について検出された前記グレイレベル差を２値化した２値化情報による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出する分散値算出部と、
前記分散値の増大に応じて前記欠陥の検出感度を低減する検出感度低減部と、
を備えることを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項３】
前記分散値算出部は、前記画素について欠陥として判定されたか否かによって重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出することを特徴とする請求項２に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項４】
前記検出感度低減部は、前記分散値に応じて前記検出閾値を補正することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項５】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置において、
前記画素について検出された前記グレイレベル差による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出する分散値算出部を備え、
検出される前記欠陥の欠陥情報と共に前記分散値を出力することを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項６】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置において、
前記画素について検出された前記グレイレベル差を２値化した２値化情報による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出する分散値算出部を備え、
検出される前記欠陥の欠陥情報と共に前記分散値を出力することを特徴とする画像欠陥検査装置。
【請求項７】
前記分散値算出部は、前記画素について欠陥として判定されたか否かによって重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出することを特徴とする請求項６に記載の画像欠陥検査装置。
【請求項８】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置であって、前記画素について検出された前記グレイレベル差による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出する分散値算出部を備え、検出される前記欠陥の欠陥情報と共に前記分散値を出力する画像欠陥検査装置と、
該画像欠陥検査装置により出力される前記欠陥情報及び前記分散値を入力して、前記分散値に基づいて前記欠陥を分類する欠陥分類装置と、
を備えることを特徴とする画像欠陥検査システム。
【請求項９】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置であって、前記画素について検出された前記グレイレベル差を２値化した２値化情報による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出する分散値算出部を備え、検出される前記欠陥の欠陥情報と共に前記分散値を出力する画像欠陥検査装置と、
該画像欠陥検査装置により出力される前記欠陥情報及び前記分散値を入力して、前記分散値に基づいて前記欠陥を分類する欠陥分類装置と、
を備えることを特徴とする画像欠陥検査システム。
【請求項１０】
前記分散値算出部は、前記画素について欠陥として判定されたか否かによって重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出することを特徴とする請求項９に記載の画像欠陥検査システム。
【請求項１１】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置から出力される、前記欠陥の欠陥情報を分類する欠陥分類装置であって、
該画像欠陥検査装置によって算出される、前記画素について検出された前記グレイレベル差による重み付けをして算出された前記画素の座標値の分散値を、前記欠陥情報と共に入力するデータ入力部と、
前記分散値に基づいて前記欠陥を分類する分類部と、
を備えることを特徴とする欠陥分類装置。
【請求項１２】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置から出力される、前記欠陥の欠陥情報を分類する欠陥分類装置であって、
該画像欠陥検査装置によって算出される、前記画素について検出された前記グレイレベル差を２値化した２値化情報による重み付けをして算出された前記画素の座標値の分散値を、前記欠陥情報と共に入力するデータ入力部と、
前記分散値に基づいて前記欠陥を分類する分類部と、
を備えることを特徴とする欠陥分類装置。
【請求項１３】
該画像欠陥検査装置は、前記画素について欠陥として判定されたか否かによって重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出することを特徴とする請求項１２に記載の欠陥分類装置。
【請求項１４】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査方法において、
前記画素について検出された前記グレイレベル差による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出し、
前記分散値の増大に応じて前記欠陥の検出感度を低減する、
ことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項１５】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査方法において、
前記画素について検出された前記グレイレベル差を２値化した２値化情報による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出し、
前記分散値の増大に応じて前記欠陥の検出感度を低減する、
ことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項１６】
前記画素について欠陥として判定されたか否かによって重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出することを特徴とする請求項１５に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項１７】
前記分散値に応じて前記検出閾値を補正することにより前記検出感度を低減すること特徴とする請求項１４〜１６のいずれか一項に記載の画像欠陥検査方法。
【請求項１８】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査方法において、
前記画素について検出された前記グレイレベル差による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出し、
検出された前記欠陥を前記分散値に基づいて分類する、
ことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項１９】
２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、前記２つの検査画像のうちいずれか一方の前記画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査方法において、
前記画素について検出された前記グレイレベル差を２値化した２値化情報による重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出し、
検出された前記欠陥を前記分散値に基づいて分類する、
ことを特徴とする画像欠陥検査方法。
【請求項２０】
前記画素について欠陥として判定されたか否かによって重み付けをして前記画素の座標値の分散値を算出することを特徴とする請求項１９に記載の画像欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出し、検出したグレイレベル差を閾値と比較して、グレイレベル差が閾値より大きい場合に欠陥であると判定する画像欠陥検査装置、画像欠陥検査システム及び画像欠陥検査方法、ならびにこのように検出された欠陥を分類する欠陥分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
本発明は、同一であるべき２つの画像の対応する部分を比較して、差が大きな部分を欠陥と判定する画像処理方法及び装置を対象とする。ここでは半導体製造工程で半導体ウエハ上に形成した半導体回路パターンの欠陥を検出する外観検査装置（インスペクションマシン）を例として説明を行なうが、本発明はこれに限定されるものではない。
【０００３】
一般の外観検査装置は、対象表面を垂直方向から照明してその反射光の像を捕らえる明視野検査装置であるが、照明光を直接捕らえない暗視野検査装置も使用されている。暗視野検査装置の場合、対象表面を斜め方向又は垂直方向から照明して正反射は検出しないようにセンサを配置し、照明光の照射位置を順次走査することにより対象表面の暗視野像を得る。従って、暗視野装置ではイメージセンサを使用しない場合もあるが、これも当然発明の対象である。このように、本発明は、同一であるべき２つの画像（信号）の対応する部分を比較して、差が大きな部分を欠陥と判定する画像処理方法及び装置であれば、どのような方法及び装置にも適用可能である。
【０００４】
半導体製造工程では、半導体ウエハ上に多数のチップ（ダイ）を形成する。各ダイには何層にも渡ってパターンが形成される。完成したダイは、プローバとテスタにより電気的な検査が行われ、不良ダイは組み立て工程から除かれる。半導体製造工程では、歩留まりが非常に重要であり、上記の電気的な検査の結果は製造工程にフィードバックされて各工程の管理に使用される。
【０００５】
しかし、半導体製造工程は多数の工程で形成されており、製造を開始してから電気的な検査が行われるまで非常に長時間を要するため、電気的な検査により工程に不具合があることが判明した時には既に多数のウエハは処理の途中であり、検査の結果を歩留まりの向上に十分に生かすことができない。そこで、途中の工程で形成したパターンを検査して欠陥も検出するパターン欠陥検査が行われる。全工程のうちの複数の工程でパターン欠陥検査を行なえば、前の検査の後で発生した欠陥を検出することができ、検査結果を迅速に工程管理に反映することができる。
【０００６】
図１に、本特許出願の出願人が、特願２００３−１８８２０９（下記特許文献１）にて提案する外観検査装置のブロック図を示す。図示するように、２次元又は３次元方向に自在に移動可能なステージ１の上面に試料台（チャックステージ）２が設けられている。この試料台の上に、検査対象となる半導体ウエハ３を載置して固定する。ステージの上部には１次元又は２次元のＣＣＤカメラなどを用いて構成される撮像装置４が設けられており、撮像装置４は半導体ウエハ３上に形成されたパターンの画像信号を発生させる。
【０００７】
図２に示すように、半導体ウエハ３上には、複数のダイ３Ａが、Ｘ方向とＹ方向にそれぞれ繰返し、マトリクス状に配列されている。各ダイには同じパターンが形成されるので、隣接するダイの対応する部分の画像を比較するのが一般的である。両方のダイに欠陥がなければグレイレベル差は閾値より小さいが、一方に欠陥があればグレイレベル差は閾値より大きくなる（シングルディテクション）。これではどちらのダイに欠陥があるか分からないので、更に異なる側に隣接するダイとの比較を行ない、同じ部分のグレイレベル差が閾値より大きくなればそのダイに欠陥があることが分かる（ダブルディテクション）。
【０００８】
撮像装置４は１次元のＣＣＤカメラを備え、カメラが半導体ウエハ３に対してＸ方向又はＹ方向に一定速度で相対的に移動（スキャン）するようにステージ１を移動する。画像信号は多値のディジタル信号（グレイレベル信号）に変換された後、差分検出部６に入力されると共に、信号記憶部５に記憶される。スキャンにより隣のダイのグレイレベル信号（検査画像信号）が生成されると、それに同期して信号記憶部５に記憶された前のダイのグレイレベル信号（基準画像信号）を読み出し、差分検出部６に入力する。実際には微小な位置合わせ処理などが行われるがここでは詳しい説明は省略する。
【０００９】
差分検出部６には隣接する２個のダイのグレイレベル信号が入力され、２つのグレイレベル信号の差（グレイレベル差）が演算されて検出閾値計算部７と欠陥検出部８に出力される。
ここでは、差分検出部６は、対比される２個のダイの撮像画像に含まれる各画素のグレイレベル差の絶対値を算出し、それをグレイレベル差として出力する。検出閾値計算部７は、グレイレベル差の分布に応じて検出閾値を決定して欠陥検出部８に出力する。欠陥検出部８は、グレイレベル差を決定された閾値と比較して欠陥かどうかを判定する。
半導体パターンは、メモリセル部、論理回路部、配線部、アナログ回路部などのパターンの種類に応じてノイズレベルが異なるのが一般的である。半導体パターンの部分と種類の対応関係は設計データにより分かる。そこで、例えば、検出閾値計算部７は部分毎に閾値決定処理を行って閾値を決定し、欠陥検出部８は部分毎に決定された閾値で判定を行なう。そして欠陥検出部８は、欠陥と判定された部分について、各欠陥毎に、その欠陥の位置やグレイレベル差、検出時の検出閾値等の欠陥パラメータなどを含む欠陥情報を出力する。
【００１０】
その後、欠陥と判定された部分を更に詳細に調べるため、欠陥情報は自動欠陥分類（ＡＤＣ）装置に供される（図示せず）。自動欠陥分類装置では、欠陥と判定された部分が歩留に影響する真の欠陥であるか、それとも撮像画像のノイズなどの影響によって誤検出した疑似欠陥であるか、またはどのような種類の欠陥（配線ショート、パターン欠損もしくはパーティクル等）であるかを判定する欠陥分類処理を行っている。
この欠陥分類処理では、欠陥の部分を詳細に調べる必要があるため長い処理時間を必要とする。そのため、欠陥を判定する場合には、真の欠陥は漏らさず、且つ真の欠陥以外の疑似欠陥はできるだけ欠陥と判定しないことが要求される。
【００１１】
【特許文献１】特開２００４−１７７３９７号公報
【特許文献２】特開平４−１０７９４６号公報
【特許文献３】特許第２９９６２６３号公報
【特許文献４】特開２００２−２２４２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
上記特許文献１における欠陥検査においては、検査画像ごとにそのグレイレベル差の分布に応じて最適な検出閾値を決定して、疑似欠陥の発生を抑える。しかしながら、検査画像に含まれるノイズレベルの検査画像に対する依存性が大きい場合には、グレイレベル差の分布が検査画像によって大きく異なり、上述の手法のように検査画像ごとに閾値を設定しても疑似欠陥の発生を抑えることは困難であった。
【００１３】
上記問題点に鑑み、本発明は、２画像の対応する各画素同士の画素値の差分を検出して、この差分が検出閾値を超えるとき画素部分を欠陥として検出する画像欠陥検査において、検出された真欠陥と疑似欠陥とを区別することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の発明者は、真欠陥の場合では、２画像の対応する画素同士グレイレベル差が検出閾値を超えて欠陥部分であると判定される画素が欠陥の位置に集中するのに対し、疑似欠陥の場合には欠陥部分が広い範囲に分散して発生する事実に着目した。
そして、検査画像において、各画素について検出されたグレイレベル差によって重み付けがされた画素の座標値の分散値を算出すると、検査画像に真欠陥が含まれる場合にはかかる分散値が小さくなるのに対し、検査画像に疑似欠陥が含まれると分散値が大きくなることを検証した。
【００１５】
そこで、本発明の第１形態による画像欠陥検査装置は、２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、２つの検査画像のうちいずれか一方の上記画素の部分が欠陥であると判定するように構成され、さらに上記画素について検出されたグレイレベル差によって（又はこのグレイレベル差を２値化した２値化情報によって）重み付けをしたこの画素の座標値の分散値を算出する分散値算出部と、分散値の増大に応じて欠陥の検出感度を低減する検出感度低減部と、を備えて構成される。
【００１６】
検出感度低減部は、算出した分散値に応じて検出閾値を補正することによりによる欠陥検出感度を低減してよい。また、画像欠陥検査装置は、検出される欠陥の欠陥情報と共に分散値を出力することとしてよい。
【００１７】
本発明の第２形態による画像欠陥検査システムは、画像欠陥検査装置と欠陥分類装置とを備えて構成される。ここで画像欠陥検査装置は、２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出してグレイレベル差が検出閾値を超えるとき２つの検査画像のうちいずれか一方のこの画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置であって、上記画素について検出されたグレイレベル差によって（又はこのグレイレベル差を２値化した２値化情報によって）重み付けをしたこの画素の座標値の分散値を算出する分散値算出部を有し、検出される欠陥の欠陥情報と共に分散値を出力する。一方で欠陥分類装置は、画像欠陥検査装置により出力される欠陥情報及び分散値を入力して分散値に基づいて欠陥を分類する。
【００１８】
次に、本発明の第３形態による欠陥分類装置は、２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、２つの検査画像のうちいずれか一方のこの画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査装置から出力される、欠陥の欠陥情報を分類する欠陥分類装置であって、画像欠陥検査装置によって算出される、上記画素について検出されたグレイレベル差によって（又はこのグレイレベル差を２値化した２値化情報によって）重み付けをしたこの画素の座標値の分散値を、欠陥情報と共に入力するデータ入力部と、分散値に基づいて欠陥を分類する分類部と、を備えて構成される。
【００１９】
本発明の第４形態による画像欠陥検査方法は、２つの検査画像の対応する画素同士のグレイレベル差を検出し、そのグレイレベル差が検出閾値を超えるとき、２つの検査画像のうちいずれか一方のこの画素の部分が欠陥であると判定する画像欠陥検査方法であって、上記画素について検出されたグレイレベル差によって（又はこのグレイレベル差を２値化した２値化情報によって）重み付けをしたこの画素の座標値の分散値を算出し、分散値の増大に応じて欠陥の検出感度を低減する。
【００２０】
欠陥の検出感度の低減は、分散値に応じて検出閾値を補正することにより実現してよい。また、画像欠陥検査方法は、分散値に基づいて検出された欠陥を分類してもよい。
【発明の効果】
【００２１】
本発明により、２画像の対応する各画素同士の画素値の差分を検出してこの差分が検出閾値を超えるとき画素部分を欠陥として検出する画像欠陥検査において、検出された真欠陥と疑似欠陥とを区別することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、添付する図面を参照して本発明の実施例を説明する。図３は、本発明による画像欠陥検査装置の第１実施例に係る外観検査装置のブロック図である。図３に示す外観検査装置は、図１を参照して説明した従来の外観検査装置に類似する構成を有しており、したがって同一の構成要素には同じ参照符号を付して示し、説明を省略する。
差分検出部６は、２つダイを撮像した撮像画像（一方を検査画像、他方を基準画像とする）の対応する部分から、２画像の対応する各画素同士の画素値（グレイレベル信号）の差分（グレイレベル差）をそれぞれ検出して、これら差分信号を各画素値とする差画像を作成する。
【００２３】
外観検査装置１０は、この差分検出部６が作成した差画像においてこれに含まれる各画素の座標値の分散値を、それぞれの画素の画素値であるグレイレベル差信号によって重み付けをして算出する分散値算出部２１と、検出閾値計算部７が算出した検出閾値を補正することによって分散値算出部２１が算出した分散値の増加に応じて欠陥の検出感度を低減する検出閾値補正部２３と、を備える。
【００２４】
以下、図４〜図５に、実際の検査画像及び基準画像、ならびにこれらから算出した差画像を参照して、本発明の原理を説明する。図４の（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）は、それぞれ真欠陥を含まない場合の検査画像、基準画像及びこれらの間の差画像であり、図５の（Ａ）、（Ｂ）及び（Ｃ）は、それぞれ真欠陥を含む検査画像、基準画像及びこれらの間の差画像である。
【００２５】
これら画像から分かる通り、真欠陥を含む差画像（図５の（Ｃ））では、欠陥として検出されるグレイレベル差の大きな画素が集中して発生する部分がある。これに対し、真欠陥を含まない差画像（図４の（Ｃ））では、グレイレベル差のある画素も存在しているが、これらは疑似欠陥であり画面全体にまばらに発生し、真欠陥を含む差画像のように集中して発生する部分がない。
【００２６】
したがって、これら差画像（図４の（Ｃ）及び図５の（Ｃ））において、各画素の画素値（グレイレベル差信号）によって重み付けがされた画素の座標値の分散値を算出すると、真欠陥が含まれる差画像（図５の（Ｃ））ではかかる分散値が小さくなるのに対し、疑似欠陥が含まれる差画像（図４の（Ｃ））では分散値が大きくなる。
【００２７】
このようなグレイレベル差信号によって重み付けがされた画素の座標値の分散値（以下、単に「分散値」と記す）を算出式の例を以下に示す。いま、差画像の座標（ｘ，ｙ）における画素値（すなわちグレイレベル差）をΔＧＬ（ｘ，ｙ）と記すとすると、それぞれＸ方向及びＹ方向に関する分散値Ｄｅｖx、Ｄｅｖyを、次式（１）によって算出する。
【００２８】
【数１】
0004776308.tif 000002
【００２９】
式（１）において、ｎは任意の定数であり、Ｗtx及びＷtyは次式（２）によって得られる重みの総量である。
【００３０】
【数２】
0004776308.tif 000003
【００３１】
図４の（Ｃ）及び図５の（Ｃ）に示す差画像について、上記式（１）を用いて分散値Ｄｅｖx、Ｄｅｖyを算出した例を下記表１に示す。表からみて分かるとおり、検査画像に真欠陥を含む場合と比べて、検査画像に真欠陥を含まない場合に分散値Ｄｅｖx、Ｄｅｖyが増加している。
【００３２】
【表１】
0004776308.tif 000004
【００３３】
分散値算出部２１は、差分検出部６が作成した差画像を入力して、上記式（１）のような算出式を用いて入力された差画像について分散値（Ｄｅｖx、Ｄｅｖy）を算出する。検出閾値補正部２３は、分散値算出部２１が算出した分散値の増加に応じて検出閾値計算部７が算出した検出閾値を補正して、欠陥検出部８による欠陥の検出感度を低下させる。例えば、検出閾値補正部２３は、分散値算出部２１が算出した分散値の増加に応じて検出閾値計算部７が算出した検出閾値を増加させることとしてよい。
このように、分散値の増加に応じて欠陥検出部８の検出感度を低下させることで、疑似欠陥が生じやすい場所を検出してここでの検出感度を下げて疑似欠陥の発生を防止する。
なお、本実施例及び以下に続く各実施例において、分散値算出部２１は、検査対象である半導体ウエハ３を撮像した検査画像をＸ方向及びＹ方向それぞれ任意の画素数毎に分割した範囲毎に、上記分散値（Ｄｅｖx、Ｄｅｖy）を算出して、それぞれの範囲において検出閾値計算部７が算出した検出閾値を補正することとしてよい。
通常の場合では差分検出部６による差画像の作成、検出閾値計算部７による検出閾値算出及び欠陥検出部８による欠陥検出は、検査対象である半導体ウエハ３を撮像した検査画像をＸ方向及びＹ方向に所定の画素数毎に分割した、ロジカルフレームと呼ばれる部分画像毎に行われるので、分散値算出部２１は、このロジカルフレーム毎に上記分散値（Ｄｅｖx、Ｄｅｖy）を算出することとしてよい。
【００３４】
ところで、図４の（Ａ）及び（Ｂ）に示すように、検査画像にはダイ３上の形成パターンに対応したパターンが現れる。これらのパターンのエッジ部分はノイズ信号を多く含むため差画像の画素にグレイレベル差が生じやすく、このようなエッジ部分を含む画像は分散値が大きくなりやすい傾向がある。
すなわち、検査画像や基準画像において、特定のパターン部分に色ムラが発生している場合には、このパターンの方向に沿った方向で分散値を算出すると大きくなり、このパターンの方向と交差する方向で分散値を算出すると、パターン部分を含む部分が集中するために分散値が小さくなる。
【００３５】
ここで図４の（Ａ）及び（Ｂ）に示すＸ方向に方向性を有するパターンのように、検査画像や基準画像が、画像上のＸ方向及びＹ方向のいずれか一方向にのみ方向性を有するパターンを有することとし、これら画像間の差画像について、Ｘ方向及びＹ方向に関する分散値Ｄｅｖx及びＤｅｖyをそれぞれ算出することを考える。図４の（Ａ）に示すように、基準画像等に現れたパターンがＸ方向に方向性を有する場合を例とする。
【００３６】
パターンの方向に沿ったＸ方向に関する分散値Ｄｅｖxを算出すると、エッジ部分に生じたグレイレベル差による重み付けがなされるＸ座標値が、分散値の算出方向（Ｘ方向）に沿って変化するため、このＸ方向に関する分散値Ｄｅｖxは大きくなりやすい。
これに対し、パターンの方向に直交するＹ方向に関する分散値Ｄｅｖyを算出すると、グレイレベル差による重み付けがなされるＹ座標値が常に変わらないため、このＹ方向に関する分散値Ｄｅｖyは小さくなる。
【００３７】
このため、検査画像や基準画像が、画像上のＸ方向及びＹ方向のいずれか一方向にのみ方向性を有するパターンを有する場合には、分散値を算出する方向によって分散値が変動する可能性がある。
したがって本実施例及び以下に続く各実施例において、検出閾値補正部２３は、Ｘ方向及びＹ方向に関する分散値Ｄｅｖx及びＤｅｖyを両方とも算出して、これらの分散値のうちの大きい方、又はこれらの分散値の平均値や２乗平均値に応じて検出閾値を補正することとしてよい。
【００３８】
また本実施例及び以下に続く各実施例において、分散値算出部２１は、差画像を算出した検査画像等に含まれるパターンの方向を検出して、常に検出したパターンの方向と同じ方向に関して算出した分散値を算出することとしてもよい。または分散値算出部２１は、常に検出したパターンの方向と直交する方向に関して算出した分散値を算出することとしてもよい。
このために分散値算出部２１は、現在のステージ１の座標位置と、検査対象（ダイ等）の既知のパターン設計データ（ＣＡＤデータなど）から、検査対象（ダイ等）の現在の検査位置のパターンの方向性を検出してもよい。または分散値算出部２１は、差画像を算出した検査画像の空間周波数成分やスペクトル強度を（高速フーリエ変換などによって）算出して、検査画像に含まれるパターンの方向性を検出してもよい。
【００３９】
図６は、本発明による画像欠陥検査装置の第２実施例に係る外観検査装置のブロック図である。図６に示す実施例では、分散値算出部２１は、差分検出部６が生成した差画像の各画素の画素値（グレイレベル差信号）を２値化した２値化情報によって重み付けがされた画素の座標値の分散値を算出する。このように分散値を算出することにより、２値化されたグレイレベル差信号が、２値のうちのいずれかの値を有する画素についてのみ計算が発生するので、より簡単な方法で分散値を算出することが可能となる。
【００４０】
このために、欠陥検出部８は、差分検出部６が生成した差画像の各画素について検出閾値計算部７が算出した閾値と比較して、グレイレベル差信号が閾値を超えた画素値を欠陥として判定し、各欠陥について上記欠陥情報を出力するとともに、差分検出部６が生成した差画像の各画素について、画素値（グレイレベル差信号）が２値化閾値Ｔｈを超えたか否かを示す重み付け信号Ｄを出力する。重み付け信号Ｄは次式（３）に示すように定めてよい。
【００４１】
【数３】
0004776308.tif 000005
【００４２】
ここにａは定数である。この重み付け信号Ｄは２値化されたグレイレベル差信号となる。そして、分散値算出部２１は、欠陥検出部８が出力した重み付け信号Ｄ（２値化グレイレベル差信号）を入力して、次式（４）のような算出式を用いて入力された差画像について分散値（Ｄｅｖx、Ｄｅｖy）を算出する。
【００４３】
【数４】
0004776308.tif 000006
【００４４】
式（４）において、ｎは任意の定数であり、Ｗtx及びＷtyは次式（５）によって得られる重みの総量である。
【００４５】
【数５】
0004776308.tif 000007
【００４６】
なお、２値化閾値Ｔｈは任意の数値に設定してもよいが、検出閾値計算部７が算出した閾値と同じ値にしてもよい。このとき、分散値算出部２１が算出する分散値は、当該画素が欠陥検出部８によって欠陥と判定されるか否かによって重み付けがされた画素の座標値の分散値と等しくなる。
【００４７】
図３及び図６を参照して上記説明した外観検査装置１０では、分散値の増大に応じて検出感度を下げて疑似欠陥の発生を予防することとしたが、欠陥検出後に分散値の大小に応じて検出された欠陥を分類してもよい。このような外観検査システムを図７に示す。
外観検査システムは、外観検査装置１０と、この外観検査装置１０により検出され出力される欠陥情報を分類する自動欠陥分類（ＡＤＣ）装置５０と、を備えて構成される。
そして、外観検査装置１０において上述の分散値を算出し、この分散値情報を検出した欠陥の欠陥情報と併せて自動欠陥分類装置５０に出力する。自動欠陥分類装置５０側では、分散値情報に基づいて（例えば分散値の大きさに応じて）欠陥情報を分類して、例えば真欠陥と疑似欠陥に分け、必要に応じて疑似欠陥と判定された（例えば分散値が所定の閾値よりも大きい）欠陥情報を削除することとしてよい。
【００４８】
図８は、図７に示す外観検査システムにおける、本発明による画像欠陥検査装置の第３実施例に係る外観検査装置のブロック図である。外観検査装置１０の構成図である。外観検査装置１０は、分散値算出部２１によって算出した分散値情報を、欠陥検出部８が作成した欠陥情報に併せて（あるいはこれに含めて）後段の自動欠陥分類装置５０へ出力する。
図９は、図７に示す本発明による自動欠陥分類装置の実施例のブロック図である。自動欠陥分類装置５０は、外観検査装置１０から出力される欠陥情報及び分散値情報を入力するためのデータ入力部５１と、外観検査装置１０から出力される欠陥情報をこの欠陥情報に含められた各パラメータに応じて分類する分類部５２とを備える。ここで、例えばデータ入力部５１は例として、フレキシブルディスクドライブやＣＤ−ＲＯＭドライブ等のドライブ装置やリムーバブルメモリ装置、ＬＡＮアダプタなどのネットワークインタフェースとして実現可能であり、分類部５２はコンピュータなどの計算機により実現可能である。
【００４９】
分類部５２は、データ入力部５１に入力された欠陥情報を、これに併せて入力された分散値情報に従って分類する。例えば分類部５２は、分散値情報が所定の閾値を超えるときこれに対応して入力された欠陥情報の欠陥を疑似欠陥とし、所定の閾値以下のときこれに対応して入力された欠陥情報の欠陥を真欠陥であるとしてよい。そして、自動欠陥分類装置５０は、こうして分類された真欠陥に関する欠陥情報のみをデータ出力部５３を介して例えば表示装置などへ出力することとしてよい。
また分類部５２は、真欠陥と分類された欠陥情報について、この欠陥情報に含まれる情報に基づいて更にこの欠陥が真欠陥であるか疑似欠陥であるかを判定し、またはどのような種類の欠陥（配線ショート、パターン欠損もしくはパーティクル等）であるかを判定する。
このようにして、欠陥情報と共に分散値情報を出力して、欠陥検出後に自動欠陥分類装置５０にて真欠陥と疑似欠陥を分類することによっても、疑似欠陥を低減させて、欠陥分類処理の効率を高めることが可能となる。
【００５０】
図１０は、図７に示す外観検査システムにおける、本発明による画像欠陥検査装置の第４実施例に係る外観検査装置のブロック図である。図１０に示す分散値算出部２１は、図６に示す分散値算出部２１と同様に、差分検出部６が生成した差画像の各画素の画素値（グレイレベル差信号）が所定値Ｔｈを超えるか否かによって重み付けがされた画素の座標値の分散値を算出し、この分散値情報を、欠陥検出部８が作成した欠陥情報に併せて（あるいはこれに含めて）後段の自動欠陥分類装置５０へ出力する。
【産業上の利用可能性】
【００５１】
本発明は、２つの画像の対応する部分のグレイレベル差を検出し、検出したグレイレベル差を閾値と比較して、グレイレベル差が閾値より大きい場合に欠陥であると判定する画像欠陥検査装置、画像欠陥検査システム及び画像欠陥検査方法、ならびにこのように検出された欠陥を分類する欠陥分類装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】従来の半導体回路用の外観検査装置のブロック図である。
【図２】半導体ウエハ上のダイの配列を示す図である。
【図３】本発明による画像欠陥検査装置の第１実施例に係る外観検査装置のブロック図である。
【図４】（Ａ）は真欠陥がない検査画像であり、（Ｂ）は基準画像であり、（Ｃ）は（Ａ）に示す画像と（Ｂ）に示す画像との間のグレイレベル差画像である。
【図５】（Ａ）は真欠陥がある検査画像であり、（Ｂ）は基準画像であり、（Ｃ）は（Ａ）に示す画像と（Ｂ）に示す画像との間のグレイレベル差画像である。
【図６】本発明による画像欠陥検査装置の第２実施例に係る外観検査装置のブロック図である。
【図７】本発明による画像欠陥検査システムの実施例に係る外観検査システムのブロック図である。
【図８】本発明による画像欠陥検査装置の第３実施例に係る外観検査装置のブロック図である。
【図９】本発明による欠陥分類装置の実施例に係る自動欠陥分類装置のブロック図である。
【図１０】本発明による画像欠陥検査装置の第４実施例に係る外観検査装置のブロック図である。
【符号の説明】
【００５３】
１    ステージ
２    試料台
３    ウエハ
４    撮像装置
５    信号記憶部
６    差分検出部
７    検出閾値計算部
８    欠陥検出部
２１    分散値算出部
２３    検出閾値補正部
【図１】
0004776308.tif 000008
【図２】
0004776308.tif 000009
【図３】
0004776308.tif 000010
【図６】
0004776308.tif 000011
【図７】
0004776308.tif 000012
【図８】
0004776308.tif 000013
【図９】
0004776308.tif 000014
【図１０】
0004776308.tif 000015
【図４】
0004776308.tif 000016
【図５】
0004776308.tif 000017