(57)【要約】【課題】指定される領域の形状や数に拘わらず簡単に領域指定を行うことができる画像処理装置を提供する。【解決手段】処理対象の画像を該画像の画素より大きい複数の単位領域１００に分割する手段と、複数の単位領域の各々に番号（１〜８１）を付与する手段と、複数の単位領域に付与された複数の番号のうち１つ以上を選択し、選択された番号（例えば１〜４と１０〜１３と１９〜２２と２８〜３１）に対応する１つ以上の単位領域を注目領域（例えばＡ）として指定する手段とを備える。【選択図】      図８
2005062950.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の画像を該画像の画素より大きい複数の単位領域に分割する分割手段と、
前記複数の単位領域の各々に番号を付与する付与手段と、
前記複数の単位領域に付与された複数の前記番号のうち１つ以上を選択し、選択された前記番号に対応する１つ以上の前記単位領域を注目領域として指定する指定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理装置において、
前記複数の単位領域の各々の濃度情報を前記番号に対応づけて記憶する記憶手段と、
前記記憶手段による記憶内容を参照し、前記指定手段が前記注目領域を指定する際に選択した前記１つ以上の番号に対応する前記濃度情報を用いて、前記注目領域の濃度情報を計算する計算手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の画像処理装置において、
前記指定手段は、複数の前記注目領域を指定し、
前記計算手段は、前記複数の注目領域の濃度情報をそれぞれ計算し、
前記複数の注目領域の濃度情報の違いに基づいて、前記画像の特徴量を抽出する抽出手段をさらに備えたことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置に関し、特に、半導体回路素子などの製造工程において基板を検査する装置に好適な画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、対象画像に対して何らかの処理を施す前に、対象画像の領域指定を行うことがある。一般的な領域指定の方法は、対象画像の中の２点を結ぶ線分が対角線となるように、矩形状の領域を指定する方法である。この方法によれば、１つの矩形状の領域を簡単に指定できる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記した従来の方法では、矩形以外の任意形状の領域を指定したり、離れた複数の領域を同時に指定したりすることが難しく、煩雑な作業が必要であった。
本発明の目的は、指定される領域の形状や数に拘わらず簡単に領域指定を行うことができる画像処理装置を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の画像処理装置は、処理対象の画像を該画像の画素より大きい複数の単位領域に分割する分割手段と、前記複数の単位領域の各々に番号を付与する付与手段と、前記複数の単位領域に付与された複数の前記番号のうち１つ以上を選択し、選択された前記番号に対応する１つ以上の前記単位領域を注目領域として指定する指定手段とを備えたものである。
【０００５】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像処理装置において、前記複数の単位領域の各々の濃度情報を前記番号に対応づけて記憶する記憶手段と、前記記憶手段による記憶内容を参照し、前記指定手段が前記注目領域を指定する際に選択した前記１つ以上の番号に対応する前記濃度情報を用いて、前記注目領域の濃度情報を計算する計算手段とを備えたものである。
【０００６】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の画像処理装置において、前記指定手段は、複数の前記注目領域を指定し、前記計算手段は、前記複数の注目領域の濃度情報をそれぞれ計算し、前記複数の注目領域の濃度情報の違いに基づいて、前記画像の特徴量を抽出する抽出手段をさらに備えたものである。
【０００７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
本発明の実施形態は、請求項１〜請求項３に対応する。ここでは、図１の表面検査装置１０に組み込まれた画像処理装置１５を例に説明する。
表面検査装置１０は、図１に示すように、被検物体であるウエハ１１を支持するホルダ１２と、ウエハ１１の表面に照明光Ｌ１を照射する照明系１３と、ウエハ１１の表面からの回折光Ｌ２を受光する受光系１４と、画像処理装置１５と、制御装置１６とで構成されている。
【０００８】
表面検査装置１０は、半導体回路素子の製造工程において、ウエハ１１の表面を自動的に検査する装置である。ウエハ１１の表面には、図２に示すように、複数のチップ２０がｘｙ方向に配列されている。各々のチップ２０には、複数種類の繰り返しパターンが形成されている。繰り返しパターンとは、周期的に繰り返される線配列形状の回路パターン（レジストパターン）のことである。各々のチップ２０における繰り返しパターンの配置は同様である。
【０００９】
概略、表面検査装置１０では、ウエハ１１の表面の検査（繰り返しパターンの欠陥検出）を行う前に、ウエハ画像の濃度情報に基づいて最適な装置条件（例えば後述のチルト角や照明光量や照明波長など）の候補を多数決定し、得られた多数の候補をクラスタリングにより分類する。そして、分類の結果を考慮して最適な装置条件に設定し、検査を行う。なお、多数の候補が得られる理由は、ウエハ１１に複数種類の繰り返しパターンが存在するからである。
【００１０】
本実施形態の画像処理装置１５は、多数の候補をクラスタリングにより分類する際、各々の候補に対応するウエハ画像の特徴量を抽出するために、ウエハ画像の領域指定を行う（詳細は後述）。本実施形態の画像処理装置１５によれば、指定される領域の形状や数に拘わらず簡単に領域指定を行うことができる。
本実施形態の画像処理装置１５について具体的に説明する前に、表面検査装置１０の各部の説明を行う。
【００１１】
ホルダ１２は、不図示の搬送装置によって搬送されてきたウエハ１１を上面に載置し、例えば真空吸着により固定保持する。また、ホルダ１２は、不図示のチルト機構によって、ウエハ１１の表面を通る軸Ａｘ１のまわりに所定の角度範囲内でチルト可能である。ホルダ１２のチルト角Ｔは、制御装置１６によって任意に設定可能な装置条件の１つである。
【００１２】
なお、図１の軸Ａｘ２は、ホルダ１２の法線に相当する。ここで、ホルダ１２が水平に保たれた状態での軸Ａｘ２（基準法線）に平行な方向をＺ方向とする。また、軸Ａｘ１に平行な方向をＸ方向とする。さらに、Ｘ方向およびＺ方向に直交する方向をＹ方向とする。
照明系１３は、光源２１とライトガイド２２と凹面反射鏡２３とで構成された偏心光学系である。ライトガイド２２は、光源２１からの光を伝送し、端面２２ａから凹面反射鏡２３に向けて射出する。端面２２ａは、凹面反射鏡２３の前側焦点位置に配置されている。
【００１３】
凹面反射鏡２３は、球面の内側を反射面とした反射鏡であり、ホルダ１２の斜め上方に配置されている。つまり、凹面反射鏡２３の中心とホルダ１２の中心とを通る軸（光軸Ｏ１）がＺ方向に対して所定の角度θｉだけ傾けられている。θｉは固定値である。
また、凹面反射鏡２３は、光軸Ｏ１がホルダ１２の軸Ａｘ１（Ｘ方向）に対して直交すると共に、後側焦点面がウエハ１１の表面と略一致するように配置されている。表面検査装置１０の照明系１３は、ウエハ１１側に対してテレセントリックな光学系である。
【００１４】
上記の照明系１３において、光源２１からの光は、ライトガイド２２と凹面反射鏡２３とを介して、ウエハ１１の表面全体に照射される（照明光Ｌ１）。照明光Ｌ１は、ウエハ１１上の任意の点に到達する光束の中心線が光軸Ｏ１に略平行な光束である。照明光Ｌ１の入射角（θｉ−Ｔ）は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と光軸Ｏ１との間の角度に相当し、ホルダ１２のチルト角Ｔに応じて変化する。
【００１５】
また、照明光Ｌ１の波長λと光量は、光源２１から射出される光の波長と光量に応じて変化する。例えば光源２１に波長選択フィルタとニュートラルデンシティ（ＮＤ）フィルタを設けた場合、各々のフィルタを制御することにより、照明光Ｌ１の波長λと光量を変化させることができる。照明光Ｌ１の波長λと光量も、上記のチルト角Ｔと同様、制御装置１６によって任意に設定可能な装置条件の１つである。
【００１６】
このようにして照明光Ｌ１が照射されると、ウエハ１１の表面に形成された繰り返しパターンからは、後述する回折の条件にしたがって回折光Ｌ２が発生する。回折光Ｌ２の回折角（θｒ＋Ｔ）は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と回折光Ｌ２の進行方向との間の角度に相当し、チルト角Ｔに応じて変化する。θｒは、回折光Ｌ２の進行方向とＺ方向との間の角度を表す。なお、回折光Ｌ２を発生させる繰り返しパターンの直線方向は、ホルダ１２の軸Ａｘ１に略平行である。
【００１７】
ここで、回折の条件は、照明光Ｌ１の波長λおよび入射角（θｉ−Ｔ）、回折光Ｌ２の回折角（θｒ＋Ｔ）および回折次数ｎ、繰り返しパターンのピッチｐを用いると、次式（１）で表すことができる。
ｓｉｎ（θｉ−Ｔ）  −  ｓｉｎ（θｒ＋Ｔ）  ＝  ｎλ／ｐ    …（１）
式（１）において、入射角（θｉ−Ｔ）および回折角（θｒ＋Ｔ）は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２を基準として入射側に見込む角度方向をプラス、反射側に見込む角度方向をマイナスとする。回折次数ｎは、ｎ＝０の０次回折光（正反射光）を基準として入射側に見込む角度方向をプラス、反射側に見込む角度方向をマイナスとする。
【００１８】
また、式（１）において、θｉはＺ方向と光軸Ｏ１との間の角度（固定値）を表し、θｒはＺ方向と回折光Ｌ２の進行方向との間の角度を表している。チルト角Ｔは、ホルダ１２が水平状態に保たれたときをＴ＝０とし、入射側への角度方向をプラス、反対側への角度方向をマイナスとする。θｉは、チルト角Ｔ＝０のときの照明光Ｌ１の入射角に相当する。θｒは、チルト角Ｔ＝０のときの回折光Ｌ２の回折角に相当する。
【００１９】
式（１）から分かるように、チルト角Ｔを変化させることにより、照明光Ｌ１の入射角（θｉ−Ｔ）をチルト角Ｔに応じて変化させることができ、結果として、回折光Ｌ２の回折角（θｒ＋Ｔ）も変化させることができる。
受光系１４は、回折光Ｌ２を受光する光学系であり、凹面反射鏡２７と、ＣＣＤカメラ２８とで構成された偏心光学系である。
【００２０】
凹面反射鏡２７は、上記の凹面反射鏡２３と同様の反射鏡であり、ホルダ１２の斜め上方に配置される。つまり、凹面反射鏡２７の中心とホルダ１２の中心とを通る軸（光軸Ｏ２）が基準法線（Ｚ方向）に対して所定の角度θｄだけ傾くように配置されている。θｄは固定値である。以下、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と光軸Ｏ２との間の角度（θｄ＋Ｔ）を受光角という。この受光角（θｄ＋Ｔ）も、上記の入射角（θｉ−Ｔ）と同様、チルト角Ｔに応じて変化する。
【００２１】
また、ＣＣＤカメラ２８は、その撮像面が凹面反射鏡２３の焦点面と略一致するように配置される。ＣＣＤカメラ２８の撮像面には、複数の画素が２次元的に配列されている。
上記の受光系１４において、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンから発生した回折光Ｌ２は、凹面反射鏡２３を介して集光され、ＣＣＤカメラ２８の撮像面上に到達する。ＣＣＤカメラ２８の撮像面上には、回折光Ｌ２によるウエハ１１の像（ウエハ回折像）が形成される。ＣＣＤカメラ２８は、ウエハ回折像を撮像して、画像信号を画像処理装置１５に出力する。
【００２２】
上記のように、照明系１３と受光系１４が固定されているため（θｉ，θｄは固定値）、ホルダ１２のチルト角Ｔと照明光Ｌ１の波長λとの組み合わせを調整して、回折光Ｌ２の回折角（θｒ＋Ｔ）が受光角（θｄ＋Ｔ）と一致するように設定すれば、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンから発生した回折光Ｌ２を受光系１４の光軸Ｏ２に沿って進行させることができる。
【００２３】
そして、受光系１４の光軸Ｏ２に沿って導かれる回折光Ｌ２の光量が適量である場合には、ＣＣＤカメラ２８によって、コントラストの良好なウエハ回折像を撮像することができる。回折光Ｌ２の光量は、ウエハ１１に照射される照明光Ｌ１の光量を調整することで、適量に設定できる。
コントラストの良好なウエハ回折像を撮像するために調整すべき装置条件は、ホルダ１２のチルト角Ｔと照明光Ｌ１の波長λと光量である。その他、ＣＣＤカメラ２８の露出時間や電気的な感度などが調整可能な場合、これらを装置条件として含めてもよい。また、ホルダ１２が軸Ａｘ２のまわりに回転可能な場合、その回転角を装置条件に含めてもよい。装置条件の調整は制御装置１６が行う。
【００２４】
ここで、回折光Ｌ２の強度は、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とで異なる。このため、ＣＣＤカメラ２８の撮像面に形成されるウエハ回折像には、繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とに起因する明暗差（コントラスト差）が生じることになる。
画像処理装置１５は、ＣＣＤカメラ２８から得られるウエハ回折像の画像信号を所定ビット（例えば８ビット）のディジタル画像に変換し、ウエハ画像としてメモリに記憶させる。さらに、そのときの装置条件（ホルダ１２のチルト角Ｔや照明光Ｌ１の波長λなどの組み合わせ）も併せてメモリに記憶させる。
【００２５】
また、画像処理装置１５は、ウエハ１１の表面に形成された繰り返しパターンの欠陥検出を行う前に、制御装置１６と協同して、最適な装置条件（チルト角Ｔや波長λなどの組み合わせ）の候補を多数決定する（図３参照）。そして、画像処理装置１５は、得られた多数の候補をクラスタリングにより分類する（図４と図５参照）。上述したように、多数の候補が得られる理由は、ウエハ１１に複数種類の例えばピッチの異なる繰り返しパターンが存在するからである。
【００２６】
次に、最適な装置条件（チルト角Ｔや波長λなどの組み合わせ）の候補の決定処理について説明する。この決定処理は、画像処理装置１５と制御装置１６とが、図３に示すフローチャートの手順にしたがって行う。
ウエハ１１がホルダ１２上に固定されると、制御装置１６は、ホルダ１２や光源２１などを制御して装置条件を例えば初期値に設定する（ステップＳ１）。そして、画像処理装置１５は、そのときの装置条件を制御装置１６から取り込み、ＣＣＤカメラ２８からウエハ画像を取り込み（ステップＳ２）、装置条件とウエハ画像を対応づけてメモりに記憶する（ステップＳ３）。
【００２７】
ステップＳ１〜Ｓ３の処理は、予め想定された全ての装置条件（チルト角Ｔや波長λなどの組み合わせ）の各々で処理済になる（つまりステップＳ４の判定がＹｅｓとなる）まで、繰り返し行われる。この間、制御装置１６による装置条件の設定変更ごとに、画像処理装置１５によるウエハ画像の取り込みが行われ、メモリには装置条件とウエハ画像との記憶情報が蓄積していく。
【００２８】
そして、全ての装置条件で処理済になる（ステップＳ４がＹｅｓ）と、画像処理装置１５は、メモリに記憶させた各ウエハ画像ごとに、全画素の輝度値を調べて、最大輝度値を求める（ステップＳ５）。さらに、各ウエハ画像に対応づけられた装置条件と最大輝度値との関係を調べ、最大輝度値が極大値を示す多数の装置条件を「最適な装置条件の候補」と決定する（ステップＳ６）。決定された多数の候補は、メモリ内でウエハ画像に対応づけられている。以下の説明では、決定された候補の数を９個とする。
【００２９】
次に、多数の候補の分類処理について説明する。分類処理は、画像処理装置１５が、図４に示すフローチャートの手順にしたがって行う。また、図４のステップＳ１２の具体的な処理手順は、図５のフローチャートに示す通りである。
画像処理装置１５は、まず、各々の候補に対応づけられたウエハ画像のチップ平均画像を求める（ステップＳ１１）。つまり、各ウエハ画像の中から図２に示す複数のチップ２０に対応する部分画像（以下「チップ画像」という）を抜き出し、得られた複数のチップ画像の濃度を画素ごとに平均化し、チップ平均画像を生成する。
【００３０】
上述したように、１つのウエハ１１内で各々のチップ２０における繰り返しパターンの配置は同様であるため、各々のチップ画像の濃度分布も同様である。したがって、複数のチップ画像の濃度平均により得られたチップ平均画像は、ウエハ画像（ウエハ１１の全体像）の特徴を示すと考えられる。
図６に、チップ平均画像の例を示す。９個のチップ平均画像の各々は、９個の候補の各々に対応づけられたウエハ画像から生成されたものである。このため、９個のチップ平均画像も、メモリ内で各々の候補に対応づけられる。チップ平均画像どうしを比較すると、候補の装置条件の相違に応じて、濃度分布も少しずつ異なることが分かる。
【００３１】
次に、画像処理装置１５は、図４のステップＳ１２において、各々のチップ平均画像の特徴量を抽出するために、各々のチップ平均画像の領域指定を行う。この領域指定の処理手順は、図５のフローチャートのステップＳ２１，Ｓ２２，Ｓ２４に示す通りである。その他のステップＳ２３，Ｓ２５，Ｓ２６は、チップ平均画像の特徴量の抽出（濃度演算）に関わる処理手順である。
【００３２】
画像処理装置１５は、図５のステップＳ２１において、処理対象のチップ平均画像を複数の単位領域１００（図７参照）に分割する。図７の例では、分割数が８１個であり、８１個の単位領域１００が９×９で配列されている。また、各々の単位領域１００は、チップ平均画像の画素より大きい矩形状の領域である。このため、各々の単位領域１００には、複数の画素が含まれている。
【００３３】
次のステップＳ２２（図５）において、画像処理装置１５は、チップ平均画像の複数の単位領域１００の各々に番号を付与する。図７中の数字（１〜８１）は、単位領域１００の番号を示している。
【００３４】
次いで、画像処理装置１５は、チップ平均画像の各々の単位領域１００で平均濃度を計算し、各々の単位領域１００の平均濃度を番号に対応づけてメモりに記憶する（ステップＳ２３）。
そして次のステップＳ２４において、画像処理装置１５は、チップ平均画像の複数の単位領域１００に付与された番号（１〜８１）のうち１つ以上を選択し、選択された番号に対応する１つ以上の単位領域１００を注目領域として指定する。この注目領域は、後述の特徴量を抽出する際に注目する領域である。
【００３５】
例えば、１６個の番号（１〜４と１０〜１３と１９〜２２と２８〜３１）が選択された場合、これらの番号に対応する１６個の単位領域１００が、図８に示す注目領域Ａとして指定されたことになる。この注目領域Ａは、チップ平均画像の左上に位置する４×４の矩形状の領域である。
また、３９個の番号（１６〜１８と２５〜２７と３４〜３６と４３〜４５と５２〜５４と５６〜６３と６５〜７２と７４〜８１）が選択された場合、これらの番号に対応する３９個の単位領域１００が、図８に示す注目領域Ｂとして指定されたことになる。この注目領域Ｂは、チップ平均画像の右下に位置するＬ字状の領域である。
【００３６】
さらに、同様の方法で１つ以上の番号を選択することにより、選択された番号に対応する１つ以上の単位領域１００を、例えば図９〜図１０に示す注目領域Ａ，Ｂとして指定することができる。
このような領域指定の方法によれば、指定される領域の形状が矩形以外の任意形状であっても、具体的には図８の注目領域ＢのようなＬ字状や、図９の注目領域Ｂのような中抜きの形状であっても、簡単に領域指定を行うことができる。さらに、図１０や図１１の注目領域Ｂのように、離れた複数の領域を同時に指定する場合でも、簡単に領域指定を行うことができる。
【００３７】
そして領域指定の後、画像処理装置１５は、図５のステップＳ２５において、注目領域Ａ，Ｂ（図８〜図１１）の各々の平均濃度を計算する。この計算では、上記のステップＳ２３でメモリに記憶させた情報、つまりチップ平均画像の各々の単位領域１００の番号（１〜８１）に対応づけて記憶させた単位領域１００の平均濃度が参照され、必要なものが読み出される。
【００３８】
例えば、図８の注目領域Ａの平均濃度を計算する場合には、この注目領域Ａを指定する際に選択した１６個の番号（１〜４と１０〜１３と１９〜２２と２８〜３１）に対応する単位領域１００の平均濃度が読み出される。そして、読み出した１６個の平均濃度を用いて、注目領域Ａの平均濃度の計算が行われる。
実際の計算では、次のような計算式（１）が用いられる。この計算式（１）は、図８の注目領域Ａに関わる１６個の番号（１〜４と１０〜１３と１９〜２２と２８〜３１）を変数とする式である。これら１６個の変数に、読み出した１６個の平均濃度をそれぞれ代入することにより、各チップ平均画像の注目領域Ａの平均濃度を簡単に計算することができる。
【００３９】
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同様に、図８の注目領域Ｂの平均濃度を計算する場合には、この注目領域Ｂを指定する際に選択した３９個の番号（１６〜１８と２５〜２７と３４〜３６と４３〜４５と５２〜５４と５６〜６３と６５〜７２と７４〜８１）に対応する単位領域１００の平均濃度が読み出される。そして、読み出した３９個の平均濃度を用いて、注目領域Ｂの平均濃度の計算が行われる。
【００４０】
実際の計算では、次のような計算式（２）が用いられる。この計算式（２）は、図８の注目領域Ｂに関わる３９個の番号（１６〜１８と２５〜２７と３４〜３６と４３〜４５と５２〜５４と５６〜６３と６５〜７２と７４〜８１）を変数とする式である。これら３９個の変数に、読み出した３９個の平均濃度をそれぞれ代入することにより、各チップ平均画像の注目領域Ｂの平均濃度を簡単に計算することができる。
【００４１】
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その他の注目領域Ａ，Ｂ（図９〜図１１）についても同様であり、各々の注目領域を指定する際に選択した１つ以上の番号を変数とする計算式を用い、選択した１つ以上の番号に対応する平均濃度を読み出し、読み出した平均濃度を計算式の変数に代入することにより、各チップ平均画像の注目領域Ａ，Ｂ（図９〜図１１）の平均濃度を簡単に計算することができる。
【００４２】
画像処理装置１５は、図５の最後のステップＳ２６において、各チップ平均画像ごとに、その特徴量を８通り抽出する。つまり、図８の注目領域Ａ，Ｂの平均濃度の違いに基づいて、次の式（３）に示す領域濃度差と式（４）に示す領域濃度比を各々計算することにより、２通りの特徴量ｆ１，ｆ２を抽出する。さらに、図９〜図１１の注目領域Ａ，Ｂの平均濃度を用いて同様の計算を行い、６通りの特徴量ｆ３〜ｆ８を抽出する。
【００４３】
領域濃度差＝（注目領域Ａの平均濃度）−（注目領域Ｂの平均濃度）    …（３）
領域濃度比＝（注目領域Ａの平均濃度）÷（注目領域Ｂの平均濃度）    …（４）
画像処理装置１５は、ここまでの処理により、多数の候補に対応づけられたチップ平均画像（図６）の各々に関して８通りの特徴量（ｆ１〜ｆ８）を抽出し終えると、図４のステップＳ１３の処理に進む。つまり、各チップ平均画像の特徴量（ｆ１〜ｆ８）を正規化する。これは、次のクラスタリング処理の際、特徴量（ｆ１〜ｆ８）を同じ尺度で扱えるようにするための処理である。
【００４４】
そして、画像処理装置１５は、正規化された後の特徴量（ｆ１〜ｆ８）に基づいてクラスタリング処理を行い（ステップＳ１４）、多数の候補を分類する。つまり、正規化された後の特徴量（ｆ１〜ｆ８）をそれぞれ軸とする８次元のユークリッド空間（特徴量空間）を設定し、この特徴量空間に類似性の尺度を導入して、多数の候補を似たものどうしのグループ（つまりクラスター）に分類する。なお、特徴量空間の各軸は距離的に等価に扱うことができる。
【００４５】
クラスタリング処理について簡単に説明する。画像処理装置１５は、まず、各々の候補を全てクラスターとする。この時点でクラスター数は９個である。各クラスターに含まれる要素の数は１個である。次に、クラスター間の距離（つまり要素の間のユークリッド距離）を全ての組み合わせで計算する。
そして、クラスター間の距離が最小である一対のクラスターを選び、併合する。この併合により、一対のクラスターは、１つのクラスターとなる。これには２つの要素が含まれることになる。この時点でのクラスター数は８個である。次に、クラスター間の距離を同様にして計算する。ただし、１つのクラスターに複数の要素が含まれる場合、クラスター間の距離は群間平均により求められる。
【００４６】
画像処理装置１５では、距離の計算を終えると、上記と同様、最小距離の一対のクラスターの併合処理を行う。さらに、クラスター間の距離の計算と併合処理を繰り返し、クラスター数が所定数（例えば５個）になると、多数の候補の分類処理（図４）を終了する。なお、最終的なクラスター数は、分類処理の対象となった候補の数などに応じて変更可能である。
【００４７】
図１２に、５個のクラスターに分類された候補と、それに対応付けられたチップ平均画像の例を示す。図１２に示すように、９個のチップ平均画像（図６）は５個のクラスターに分類され、各々のクラスターには類似性の高いチップ平均画像が含まれている。したがって、それぞれのチップ平均画像に対応する候補の装置条件も、類似性の高いものが同じクラスターに分類されたことになる。
【００４８】
本実施形態の画像処理装置１５によれば、多数の候補に対応づけられた各チップ平均画像から特徴量（ｆ１〜ｆ８）を抽出し、特徴量（ｆ１〜ｆ８）に基づいてクラスタリング処理を行うため、多数の候補を類似性の高いものが含まれる所定数（例えば５個）のクラスターに分類することができる。
【００４９】
その後、画像処理装置１５では、各クラスターから代表的な候補の装置条件を選んで最適条件に決定することができる。この場合に、決定される最適条件の数は、クラスター数と同数であり、候補の全数よりも少ない。したがって、それぞれの最適条件の下でウエハ１１の検査を１回ずつ行うとしても、全ての候補を最適条件に設定して１回ずつ検査する場合と比較して、全体の処理時間を短縮することができる。
【００５０】
さらに、分類後の各クラスターから選んだ代表的な候補をさらに厳選し、その中から最も検査に適するものを最適条件として選ぶことも可能である。このような場合、選択の対象となる母体数を減らすことができるので、より容易に最適条件を選ぶことができる。
また、本実施形態によれば、チップ平均画像を用いたことにより、特徴量の抽出を効率よく行うことができる。そのため、多数の候補の分類を正確かつ容易に行うことができる。
【００５１】
さらに、本実施形態によれば、各チップ平均画像の領域指定の際に、チップ平均画像（図７）を複数の単位領域１００に分割し、各々の単位領域１００に番号を付与し、１つ以上の番号を選択することにより注目領域（例えば図８〜図１１の注目領域Ａ，Ｂ）を指定するため、領域の形状や数に拘わらず簡単に領域指定を行うことができる。
【００５２】
また、本実施形態によれば、各々の単位領域１００の平均濃度を番号に対応づけて予め記憶しておき、領域指定の際に選択した１つ以上の番号に対応する単位領域１００の平均濃度を読み出すことにより、注目領域の平均濃度を計算するため、その計算を簡単に行うことができる。
さらに、本実施形態によれば、各チップ平均画像の注目領域（例えば図８〜図１１の注目領域Ａ，Ｂ）の指定を簡単に行うことができ、かつ、注目領域の平均濃度の計算も簡単に行うことができるため、各チップ平均画像の様々な注目領域における特徴量を簡単に抽出することが可能となる。したがって、クラスタリングによる多数の候補の分類を効率よく行える。
【００５３】
（変形例）
なお、上記した実施形態では、各ウエハ画像の最大輝度値に基づいて最適条件の候補を決定した（図３のステップＳ５，Ｓ６）が、本発明はこれに限定されない。各ウエハ画像の平均輝度値や他のファクター（輝度情報）に基づいて最適条件の候補を決定しても構わない。
【００５４】
また、本実施形態では、多数の候補を分類する際に、ウエハ画像からチップ平均画像を求め、そのチップ平均画像から特徴量を抽出したが、本発明はこれに限定されない。（１）ウエハ画像から特徴量を抽出しても良い。これは、ウエハ１１などの基板の表面に塗布されたレジスト膜の厚みの不均一性や、基板の歪みなどに起因する欠陥を検査する場合に有効である。（２）ウエハ１画像からショット平均画像を求め、そのショット平均画像から特徴量を抽出するようにしても良い。
これは、ショット領域が１つのチップ２０より小さいときでも有効である。
【００５５】
さらに、本実施形態では、チップ平均画像の領域指定の際に、チップ平均画像を複数の矩形状の単位領域１００に分割したが、単位領域１００の形状は矩形状に限らず、その他の形状でも構わない。これは領域分割をウエハ画像やショット平均画像に対して行う場合にも同様である。
また、本実施形態では、各々の単位領域１００の平均濃度を番号に対応づけて記憶したが、平均濃度に限らず、他の濃度情報（最大濃度など）を番号に対応づけて記憶してもよい。
【００５６】
さらに、本実施形態では、領域指定の際に選択した１つ以上の番号に対応する単位領域１００の平均濃度を用いて、注目領域の平均濃度を計算したが、本発明はこれに限定されない。単位領域１００の平均濃度や他の濃度情報（最大濃度など）を用いて、注目領域の他の濃度情報（最大濃度など）を計算してもよい。
【００５７】
また、本実施形態では、クラスタリング処理を行う際に、特徴量空間としてユークリッド空間を用いる例を示したが、他の距離（例えばマハラノビス距離）や空間を用いるようにしても良い。
さらに、本実施形態では、８種類の特徴量（ｆ１〜ｆ８）を全て用いてクラスタリング処理を行う例を示したが、一部の特徴量のみを用いるようにしても良い。また、クラスタリングに用いる特徴量を設定可能にしても良い。
【００５８】
また、本実施形態では、ウエハ１１の表面からの回折光Ｌ２を用いて検査を行う例を示したが、ウエハ１１の表面からの散乱光を用いて検査を行うようにしても良いし、ウエハ１１の表面からの回折光Ｌ２と散乱光との両方を用いて検査を行うようにしても良い。
さらに、本実施形態の表面検査装置１０とは構成が異なる表面検査装置に本発明を適用しても良い。例えば、固定されたホルダに対して、照明系および受光系が可動であり、照明系および受光系を動かすことで、ホルダのチルトと同様の効果が得られる表面検査装置に適用しても良い。
【００５９】
また、本実施形態では、表面検査装置１０の画像処理装置１５により多数の候補の決定処理や分類処理などを行ったが、表面検査装置１０に接続された外部のコンピュータを用いた場合でも、同様の効果を得ることができる。
【００６０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明の画像処理装置によれば、指定される領域の形状や数に拘わらず簡単に領域指定を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】表面検査装置１０の全体構成を示す図である。
【図２】ウエハ１１の表面の外観を示す概略図である。
【図３】最適な装置条件の候補の決定処理を示すフローチャートである。
【図４】多数の候補の分類処理を示すフローチャートである。
【図５】特徴量の抽出処理を示すフローチャートである。
【図６】チップ平均画像の例を示す図である。
【図７】チップ平均画像の単位領域１００と番号付与について説明する図である。
【図８】チップ平均画像の注目領域Ａ，Ｂの一例を示す図である。
【図９】チップ平均画像の注目領域Ａ，Ｂの一例を示す図である。
【図１０】チップ平均画像の注目領域Ａ，Ｂの一例を示す図である。
【図１１】チップ平均画像の注目領域Ａ，Ｂの一例を示す図である。
【図１２】クラスタリングによる分類結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１０  表面検査装置
１１  ウエハ
１２  ホルダ
１３  照明系
１４  受光系
１５  画像処理装置
１６  制御装置
２０  チップ
２１  光源
２２  ライトガイド
２３，２７  凹面反射鏡
２８  ＣＣＤカメラ
１００  単位領域
【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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