(57)【要約】      （修正有）【課題】ＥＬＡ工程において、高速、かつ目視検査員の品質評価値や最終画質と整合のとれた基板の品質評価方法及びその装置を提供する。【解決手段】評価対象となる基板５を一方向に連続的に移動させながら基板５に斜め方向から光を照射して基板５上に形成された多結晶シリコン薄膜により発生する１次回折光による像を撮像して１次回折光像を取得すると共に、基板５からの正反射光又は透過光の光軸近傍の散乱光の像を撮像して光軸近傍の散乱光像を取得し、この取得した１次回折光像の画像と光軸近傍の散乱光像の画像を処理して複数の特徴を抽出し、この抽出した複数の特徴のうち、少なくとも１つ以上の特徴を用いて、事前に設定した評価基準に従って基板５上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質評価値を算出して基板５上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質を評価するようにした。【選択図】図１
2012119512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質を評価する装置であって、
評価対象となる基板を載置して少なくとも一方向に連続的に移動可能なテーブル手段と、
該テーブル手段に載置された前記基板に斜め方向から光を照射して前記基板上に形成された多結晶シリコン薄膜により発生する１次回折光による像を撮像して１次回折光像を取得すると共に、前記基板からの正反射光又は透過光の光軸近傍の散乱光の像を撮像して光軸近傍の散乱光像を取得する画像取得手段と、
該画像取得手段で取得した前記１次回折光像の画像と前記光軸近傍の散乱光像の画像を処理して複数の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
該特徴抽出手段で抽出した該複数の特徴のうち、少なくとも１つ以上の特徴を用いて事前に設定した評価基準に従って該基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質評価値を算出する品質評価値算出手段と
を備えたことを特徴とする基板の品質評価装置。
【請求項２】
前記事前に設定する評価基準を、前記画像取得手段で取得した前記多結晶シリコン薄膜が形成された基板の画像を用いて学習により作成する判定基準設定手段を更に備えることを特徴とする請求項１記載の基板の品質評価装置。
【請求項３】
前記判定基準設定手段は、前記基板の画像に対して設定された評価値を前記基板の画像の特徴量に関連付けて学習することにより前記判定基準を作成することを特徴とする請求項２に記載の基板の品質評価装置。
【請求項４】
前記品質評価値算出手段で算出した前記基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質評価値に基づいて前記多結晶シリコン薄膜を形成したレーザアニール装置のレーザ照射条件の良否を判定するレーザ照射条件良否判定手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の基板の品質評価装置。
【請求項５】
前記画像取得手段は、前記基板からの正反射光又は透過光の光軸近傍の散乱光の像を撮像することを、前記基板からの正反射光又は透過光を遮光板で遮光し、該遮光板で遮光されなかった散乱光による像を撮像することを特徴とする請求項１乃至４の何れかに記載の基板の品質評価装置。
【請求項６】
基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質を評価する方法であって、
評価対象となる基板を一方向に連続的に移動させながら前記基板に斜め方向から光を照射して前記基板上に形成された多結晶シリコン薄膜により発生する１次回折光による像を撮像して１次回折光像を取得すると共に、前記基板からの正反射光又は透過光の光軸近傍の散乱光の像を撮像して光軸近傍の散乱光像を取得し、
該取得した１次回折光像の画像と前記光軸近傍の散乱光像の画像を処理して複数の特徴を抽出し、
該抽出した複数の特徴のうち、少なくとも１つ以上の特徴を用いて、事前に設定した評価基準に従って前記基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質評価値を算出する
ことを特徴とする基板の品質評価方法。
【請求項７】
前記事前に評価基準を設定することが、前記取得した多結晶シリコン薄膜が形成された基板の画像を用いて学習により作成して設定することであることを特徴とする請求項６記載の基板の品質評価方法。
【請求項８】
前記事前に評価基準を設定することが、前記取得した多結晶シリコン薄膜が形成された基板の画像に対して設定された評価値を前記基板の画像の特徴量に関連付けて学習することにより前記判定基準を作成することを特徴とする請求項６又は７に記載の基板の品質評価方法。
【請求項９】
前記算出した基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質評価値に基づいて前記多結晶シリコン薄膜を形成したレーザアニール装置のレーザ照射条件の良否を判定することを特徴とする請求項６乃至８の何れかに記載の基板の品質評価方法。
【請求項１０】
前記基板からの正反射光又は透過光の光軸近傍の散乱光の像を撮像することを、前記基板からの正反射光又は透過光を遮光板で遮光し、該遮光板で遮光されなかった散乱光による像を撮像することを特徴とする請求項６乃至９の何れかに記載の基板の品質評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光若しくはレーザを用いて得られた被検査対象物の画像（検出画像）から基板の品質を評価する検査に係り、特にTFT基板、有機EL基板などに形成された結晶シリコンの品質評価を行うのに好適な基板の品質評価方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
TFT液晶表示装置や有機EL表示装置に代表されるフラットパネルの生産現場において、パルスエキシマレーザをガラス基板上に形成されたアモルファスシリコン膜に照射することにより、低温の状態でガラス基板の一部の領域に結晶シリコンを形成する工程がある。この工程をＥＬＡ（Excimer Laser Anneal）工程と称す。ここで、照射レーザエネルギーの変動によって、結晶シリコンの粒子の大きさが変化し、最終的なパネルの品質を決定づけるため、結晶シリコンの品質（粒子の大小やばらつき）を評価し、エキシマレーザアニール装置のレーザパワーを最適化したり、品質の悪い基板を排除する必要がある。このため、検査員による目視の評価が行われているが、官能検査であるがゆえ、検査員によって評価結果が異なり、品質が安定しないことが問題となり、品質を定量化する方式、及び装置の必要性が生じている。その方法の１つに、電子顕微鏡（ＳＥＭ）によるものがあるが、基板を切断する必要がある上、評価に時間がかかり、生産ラインにおいて実用的なものではない。また、基板にマイクロ波とレーザを照射し、結晶の誘電率で結晶性を評価する装置もあるが、全数の検査は困難である。また、生産ラインにおいて、高速に結晶シリコンの品質を評価する別の技術として、特開２００６−１９４０８号公報（特許文献１）には、結晶シリコンの表面に可視光線を照射し、その反射光の画像を取得し、画像の輝度均一性、ストライプ状の模様のコントラストなどから結晶シリコン表面の結晶の品質の優劣を検査する方法が記載されている。また、特開２００１−３０８００９号公報（特許文献２）には、エキシマレーザアニール処理をした基板に光を照射し、基板からの回折光をモニタリングしてエキシマレーザの照射条件を最適化することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−１９４０８号公報
【特許文献２】特開２００１−３０８００９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
結晶シリコンの品質評価は、上述の通り、目視検査員による官能評価であることが多い。このため、検査員によって判定基準に微妙な違いがあり、それらを集約した判定基準を設定し、適宜更新する必要がある。また、プロセスの立ち上げ時においては、新しい品質劣化要因が生じることも想定され、判定基準が変わっていく可能性もある。更に、被検査対象物であるフラットパネルの製造工程では、ＥＬＡ工程の後に多数の工程を経たあと、最終的な画質の評価として点灯検査が行われる。このため、結晶シリコンの品質と最終画質との相関を鑑みながら、最終画質の結果を反映させて結晶シリコンの品質判定基準を適宜変更する必要性が生じる可能性がある。
【０００５】
特許文献１に記載されている方法では、検査基準をプロセスの変化や検査条件の変化などに応じて柔軟に対応させることについて記載されていない。
【０００６】
また、特許文献２に記載されている方法においても、基板からの回折光の情報だけを用いることが記載されているだけで、検査基準をプロセスの変化や検査条件の変化などに応じて柔軟に対応させることについて記載されていない。
【０００７】
本発明の目的は、ＥＬＡ工程において、検査基準をプロセスの変化や検査条件の変化などに応じて柔軟に対応させることができ、高速、かつ目視検査員の品質評価値や最終画質と整合のとれた基板の品質評価方法及びその装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明は、基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質を評価する装置において、評価対象となる基板を載置して少なくとも一方向に連続的に移動可能なテーブル手段と、このテーブル手段に載置された基板に斜め方向から光を照射して基板上に形成された多結晶シリコン薄膜により発生する１次回折光による像を撮像して１次回折光像を取得すると共に、基板からの正反射光又は透過光の光軸近傍の散乱光の像を撮像して光軸近傍の散乱光像を取得する画像取得手段と、この画像取得手段で取得した１次回折光像の画像と光軸近傍の散乱光像の画像を処理して複数の特徴を抽出する特徴抽出手段と、この特徴抽出手段で抽出した複数の特徴のうち、少なくとも１つ以上の特徴を用いて事前に設定した評価基準に従って基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質評価値を算出する品質評価値算出手段とを備えて構成した。
【０００９】
また、上記課題を解決するために、本発明では、基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質を評価する方法を、評価対象となる基板を一方向に連続的に移動させながら基板に斜め方向から光を照射して基板上に形成された多結晶シリコン薄膜により発生する１次回折光による像を撮像して１次回折光像を取得すると共に、基板からの正反射光又は透過光の光軸近傍の散乱光の像を撮像して光軸近傍の散乱光像を取得し、この取得した１次回折光像の画像と光軸近傍の散乱光像の画像を処理して複数の特徴を抽出し、この抽出した複数の特徴のうち、少なくとも１つ以上の特徴を用いて、事前に設定した評価基準に従って基板上に形成された多結晶シリコン薄膜の品質評価値を算出するようにした。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、目視観察・評価による判定と整合のとれた品質評価値を出力することができるようになった。また、基板の品質評価値算出の基になる判定基準を、複数の基板の画像とその基板の製品完成後の品質をセットにして事前に入力して設定することにより最終品質の事前予測が可能になった。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】品質評価装置の一実施の形態としての概略の構成を示すブロック図である。
【図２】品質評価装置の構成の概念を示すブロック図である。
【図３Ａ】基板上の多結晶シリコン膜にレーザを照射して１次回折光が発生した状態を示す基板の断面図である。
【図３Ｂ】アニール用レーザパワーと多結晶シリコン薄膜の結晶粒径との関係を概念的に表現したグラフである。
【図４】基板の品質評価値を算出する処理の流れを示すフロー図である。
【図５】基板の品質評価値を算出する処理の概念を示すフロー図である。
【図６】評価対象となる結晶シリコンが形成された基板の画像の概念図である。
【図７】ユーザの観点で判定基準を設定する処理の一例を示すフロー図である。
【図８】最終点灯検査時の品質評価値から判定基準を設定する処理の一例を示すフロー図である。
【図９】品質評価装置の照明光学系の別の形態としての概略の構成を示すブロック図である。
【図１０】複数の光学系より得られた画像から基板の品質の判定基準を設定する処理の一例を示すフロー図である。
【図１１】複数の光学系より得られた画像から基板の品質評価値を算出する処理の一例を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
本発明に係る基板の品質評価方法及びその装置の実施の形態について図を用いて説明する。まず、被検査対象物として結晶シリコンが形成された基板を対象とした品質評価装置の実施の形態について説明する。
【００１３】
図２は本発明に係る基板の品質評価装置１００の実施の形態を示す概念図である。光学系１は、照明部４及び複数の検出部７ａ、７ｂを有して構成される。照明部４は、照明条件（例えば照射角度、照明方位、照明波長、偏光状態など）が調整された状態で被評価対象物５（結晶シリコンが形成された基板）に照射する。照明部４から出射される照明光により被検査対象物５から散乱光が発生する。ここでは、検出部７ａの方向に散乱した光を散乱光６ａ、検出部７ｂの方向に散乱した光を散乱光６ｂと呼ぶ。散乱光６ａ及び散乱光６ｂの夫々を検出部７ａ及び検出部７ｂの夫々で散乱光強度信号として検出する。該検出された散乱光強度信号の夫々はＡ／Ｄ変換部２で増幅されてＡ／Ｄ変換され、画像処理部３に入力される。
画像処理部３は、前処理部８−１、評価値算出部８−２を適宜有して構成される。画像処理部３に入力された散乱光強度信号に対し、前処理部８−１において、後述する判定基準の算出を行う。評価値算出部８−２は前処理部８−１で生成された判定基準に応じて、後述する処理を行い、基板の品質評価値を算出し、全体制御部９に出力する。
【００１４】
散乱光６ａ及び散乱光６ｂの夫々は、各々検出部７ａ及び検出部７ｂの方向に発生する散乱光分布を指す。照明部４による照明光の光学条件が異なれば、それによって発生する散乱光６ａと散乱光６ｂは互いに異なる。本実施例において、ある照明光によって発生した散乱光の光学的性質およびその特徴を、その散乱光の散乱光分布と呼ぶ。散乱光分布とは、より具体的には、散乱光の出射位置・出射方位・出射角度に対する、強度・振幅・位相・偏光・波長・コヒーレンシ等の光学パラメータ値の分布を指す。
【００１５】
次に、図２に示す構成を実現する具体的な品質評価装置の一実施の形態としてのブロック図を図１に示す。即ち、本実施例に係る品質評価装置１００は、被検査対象物（例えば、結晶シリコンが形成された基板５）に対して照明光を斜方から照射する照明部４と、基板５からの１次回折光の方向の散乱光を結像させる検出光学系（１次回折光検出系）７ａと、試料５からの正反射光の近傍の散乱光を結像させる検出光学系（正反射光近傍散乱光検出系）７ｂと、それぞれの検出光学系により結像された光学像を受光し、画像信号に変換するセンサ部１１ａ、１１ｂとを有する光学系１と、センサ部１１ａ、１１ｂで得られた画像信号を増幅してＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換部２と、画像処理部３と、全体制御部９とを備えて構成される。ここでは、散乱光を例にその処理の詳細を説明する。なお、回折光も同様の処理が行われる。
【００１６】
基板５はＸＹ平面内の移動及び回転とＸＹ平面に垂直なＺ方向への移動が可能なステージ（Ｘ−Ｙ−Ｚ−θステージ）１３に搭載され、Ｘ−Ｙ−Ｚ−θステージ１３はメカニカルコントローラ１４により駆動される。このとき、基板５をＸ−Ｙ−Ｚ−θステージ１３に搭載し、該Ｘ−Ｙ−Ｚ−θステージ１３を水平方向に移動させながら被検査対象物上の異物からの散乱光を検出することで、検出結果を二次元画像として得る。
【００１７】
照明部４の照明光源４１は、レーザを用いても、ランプを用いてもよい。また、各照明光源の光の波長は短波長であってもよく、また、広帯域の波長の光（白色光）であってもよい。短波長の光を用いる場合、検出する画像の分解能を上げる（微細な欠陥を検出する）ために、紫外領域の波長（１６０〜４００nm）の光（Ultra Violet Light：ＵＶ光）を用いることもできる。レーザを光源として用いる場合、それが単波長のレーザである場合には、可干渉性を低減する手段４３を照明部４に備えることも可能である。照明部４は、更に照明光源４１から発射された光を平行光とするコリメートレンズ４２と、コリメートされた光を一方向に長い(図１の場合には、紙面に直角な方向に長い)ビーム形状に変換するシリンドリカルレンズ４４を備えている。照明条件（例えば照射角度、照明方位、照明波長、偏光状態等）はユーザにより選択、もしくは自動選択され、照明ドライバ１２において、選択条件に応じた設定、制御を行う。
基板５から発した散乱光のうち、ＥＬＡにより基板５に形成された多結晶シリコン膜の規則的な突起状のパターンからの反射光による１次回折光及びその近傍の散乱光は検出光学系７ａを介してセンサ部１１ａにて画像信号に変換される。また、基板５から正反射光の方向に散乱した光は、空間フィルタ７１ｂで正反射光が遮光されて正反射光近傍の散乱光が検出光学系７ｂを介してセンサ部１１ｂにて画像信号に変換される。検出光学系７ａは、対物レンズ７２ａ、光学フィルタ７３a、結像レンズ７４ａを備えて構成され、センサ部１１ａに集光、結像される。また、検出光学系７ｂも７ａと同様に対物レンズ７２ｂ、光学フィルタ７３ｂ、結像レンズ７４ｂを備えた構成になっている。
センサ部１１ａ、１１ｂは、１次元イメージセンサ（ＣＣＤリニアセンサ）、もしくは、複数の１次元イメージセンサを２次元に配列して構成した時間遅延積分型のイメージセンサ（Time Delay Integration Image Sensor：ＴＤＩイメージセンサ）を採用し、Ｘ−Ｙ−Ｚ−θステージ１２の移動と同期してイメージセンサで散乱光分布を検出し、２次元画像を得る。また、７３ａ、７３ｂは光学フィルタであり、ＮＤフィルタやアッテネータ等の光強度を調整が可能な光学素子、あるいは偏光板や偏光ビームスプリッタや波長板等の偏光光学素子、あるいはバンドパスフィルタやダイクロイックミラー等の波長フィルタの何れか又はそれらを組み合わせたもので構成され、検出光の光強度、偏光特性、波長特性の何れか又はそれらを組み合わせて制御する。
【００１８】
画像処理部３は被検査対象物である基板５上の品質評価値を算出するものであって、センサ部１１ａ、１１ｂから入力された画像信号に対して、品質評価値を算出するための基準を設定する前処理部８−１、設定された品質判定基準に基づいて、検出された画像から品質評価値を算出する評価値算出部８−２、外部から入力されるパラメータやデータなどを受け付け、前処理部８−１および評価値算出部８−２へセットするデータ教示部８−３を含んで構成される。そして、画像処理部３において例えばデータ教示部８−３はデータベース１５を接続して構成される。
【００１９】
全体制御部９は、各種制御を行うＣＰＵ（全体制御部９に内蔵）を備え、ユーザからのパラメータなどを受け付け、検出された基板の画像、品質評価値等を表示する表示手段と入力手段を持つユーザインターフェース部（ＧＵＩ部）１６及び画像処理部３で処理された基板の特徴量や画像、品質判定基準等を記憶する記憶装置１７を適宜接続している。メカニカルコントローラ１４は、全体制御部９からの制御指令に基づいてＸ−Ｙ−Ｚ−θステージ１３を駆動する。尚、画像処理部３、検出光学系７ａ、７ｂ等も全体制御部９からの指令により駆動される。
【００２０】
被評価対象である基板５は、例えばガラス基板であって、表面に結晶シリコンが多数、規則的に形成されている。全体制御部９は基板５をＸ−Ｙ−Ｚ−θステージ１３により連続的に移動させ、これに同期して、基板の像をセンサ部１１ａ、１１ｂより取り込み、得られた２種の散乱光（６ａ、６ｂ）の画像各々に対し、各種の特徴を算出し、算出した特徴の値を事前に設定した判定基準と比較して品質評価値を算出する。
【００２１】
図３Ａには、ガラス基板３００上に形成されたアモルファスシリコン薄膜３１０の一部がエキシマレーザでアニールされて結晶粒径がそろった多結晶シリコン薄膜３２０が形成された状態の基板３００に、光源３５０から照明光３５１を入射角度θ１（基板３００の法線方向に対する角度）で基板３００に照射して、基板３００の表面の側のθ２方向に1次回折光３５２が発生する状態を示している。
【００２２】
このエキシマレーザアニールにより形成された多結晶シリコン薄膜３２０の粒径は、エキシマレーザの照射エネルギー（レーザのパワー密度と照射時間との積）に依存する。すなわち、アモルファスシリコン薄膜３１０に照射するレーザのパワーを上昇させていくと、図３Ｂに示すように、あるエネルギレベルを超えたところからアモルファスシリコン薄膜３１０の結晶化が進行し始め、多結晶シリコン薄膜３２０が成長する。そして、照射するレーザのパワーを更に上げていくと、多結晶シリコン薄膜３２０の粒径が更に大きく成長していく。
【００２３】
ここで、多結晶シリコン薄膜３２０の粒径がそろった状態になると多結晶シリコン薄膜３２０の表面には、結晶の粒径に応じてほぼ一定のピッチＰで突起が形成される（図３Ａの図面に直角な方向にも一定のピッチで突起が形成されている）。この膜表面の突起のピッチＰは、多結晶シリコン薄膜３２０の結晶粒径によって変わる。
【００２４】
一方、図３Ａに示した構成において、光源３５０から発射された波長がλの照明光の基板３００への入射角度θ１と、多結晶シリコン薄膜３２０が形成された基板３００から発生する1次回折光の出射角度θ２、多結晶シリコン薄膜３２０の表面の突起のピッチＰとの間には、
【００２５】
【数１】
2012119512.tif 000003
【００２６】
で表される関係が成り立つ。
【００２７】
すなわち、アモルファスシリコン薄膜３１０をアニールする時のエキシマレーザのパワーにばらつき（空間的な分布）や変動（経時的な変化）があると、多結晶シリコン薄膜３２０の粒径が変化する。その結果、θ１の方向から照射された基板３００から発生する1次回折光の出射角度θ２が変化することになる。従って、１次回折光３５２を検出してその角度θ２を求めることにより、多結晶シリコン薄膜３２０の粒径を推定することができる。
【００２８】
次に、画像処理部３の基板の品質評価値算出部８−２の処理の流れの一例を説明する。図４は、図１に示した、基板５に対し、ステージ１３の走査によりセンサ部１１ａから得られる1次回折光分布の画像から品質評価値を算出する処理の流れの概要を示す。評価値算出部８−２には、事前に設定された判定基準４１０とセンサ部１１ａで検出された基板５の画像４２０が入力される。評価値算出部８−２では、まず品質を左右する特徴を顕在化するため、評価の妨げになるノイズを除去する（Ｓ４０１）。ノイズの例としては、センサの電気ノイズ、検出仰角に依存して生じる輝度シェーディング、照明むらなどがある。ノイズの除去方法としては、平滑化、特定周波数帯域の除去などがある。次に、ノイズを除去した基板の画像について、１つ又は複数の特徴量を演算する（Ｓ４０２）。
ここで、対象が結晶シリコンである場合、パルスエキシマレーザの照射エネルギーの変動を起因としたストライプ状のむら、基板内の輝度分布などが品質を左右する特徴の例となる。そこでこれらを定量化する特徴量の例として、
特徴（１）：ストライプ状のむらのある方向の輝度投影から算出するコントラスト
特徴（２）：画像内の各画素について、輝度勾配強度の画像内分布
等がある。図６はその例を示す。６１は結晶シリコンが形成された基板の画像である。エキシマレーザアニール装置で表面にアモルファスシリコンの薄膜が形成された基板に照射する一方向に長く成形したレーザの長手方向がＸ方向、スキャン方向（送り方向）がＹ方向とする。照射レーザエネルギーの変動や一方向に長く成形したレーザの長手方向のエネルギの分布などにより、レーザアニールにより形成される多結晶シリコンの品質が劣化すると、６１のように、Ｘ方向に沿ったストライプ状のむらが顕著になる。このため、検出画像の各点の輝度値をｆ(x、y)とすると、特徴（１）は、Ｘ方向に各画素の投影輝度平均を（数２）の通りに算出し、投影輝度平均のＹ方向の変化量（数３）をコントラストとする。
【００２９】
【数２】
2012119512.tif 000004
【００３０】
【数３】
2012119512.tif 000005
【００３１】
特徴（２）は、各画素に対して、（数４）の通りに輝度勾配強度を演算し、そのヒストグラムを対象領域内で求め、特徴とするものである。
【００３２】
【数４】
2012119512.tif 000006
【００３３】
特徴（１）と（２）は特徴量の一例であって、それ以外でも基板の特徴を表すものであればよい。そして、複数の特徴量のうちの全て、あるいはいくつかを、事前に設定してある判定基準と比較し（Ｓ４０３）、判定基準に基づいて基板の品質評価値を決定する（Ｓ４０４）。次に、この品質評価値に基づいてレーザアニール装置のレーザ照射条件の良否を判定する（Ｓ４０５）し、その結果を出力する（Ｓ４０６）。
【００３４】
図５は、Ｓ４０４において基板の品質評価値を決定するその具体的な概念図である。５１０、５２０はそれぞれ異なる基板について、同一の検出条件で取得した画像である。このような基板５の画像が画像処理部３に入力されると、まず、基板５の画像各々について、特徴量Ａ、Ｂ、・・・を演算する。ここでは、２つの特徴量Ａ、Ｂを使って品質評価値を算出する例を示す。本発明では、前処理部８−１にて事前に特徴量Ａ、Ｂを用いた判定基準を決定しておく。
【００３５】
図５の５３０は判定基準を示す特徴空間の例である。すなわち、特徴Ａ、特徴Ｂを軸とする２次元の特徴空間において、各品質評価値の取り得る範囲を設定する。５３０は、 
If 「ThA1＜特徴A≦ThA2」 and 「ThB1＜特徴B≦ThB2」 Then Level１
といったように、しきい値で評価値の範囲が決定可能となるように、各評価値の範囲を軸に平行になるように矩形で区切った判定基準の例である。そして、この各評価値の範囲（図中５３０のLevel１〜Level４）が設定された特徴空間上で、評価対象基板の画像から算出した特徴量がどこにプロットされるかで、品質評価値を決定する。
【００３６】
図５の特徴空間５３０においては、基板５１０の画像から算出した特徴量はLevel１の領域内にプロットされ、基板５２０の画像から算出した特徴量はLevel３にプロットされたことを示しており、それぞれの評価値は、Level１、Level３に決定される（Ｓ４０４）。図５では、特徴空間５３０における判定基準を特徴軸に平行な直線で区切った矩形領域で示したが、特徴軸に対して、傾きをもった直線で区切ることも可能である。また、直線ではなく、特徴空間上で各評価値の領域を曲線で区切ることも可能である。
【００３７】
領域の設定は、
If 「ThA1＜特徴A≦ThA2」 and 「ThB1＜特徴B≦ThB2」 Then Level１
といったしきい値（ThA1，ThA2，ThB1，ThB2）をユーザが設定することができる。また、５３０のような特徴空間をユーザインターフェース部１６に表示し、ＧＵＩ上で各評価値の範囲を直接、ユーザが設定することもできる。
【００３８】
本実施例において、品質評価値を決定する判定基準は、図５に示した２次元の特徴空間５３０での設定にとどまるのではなく、より高次元の特徴空間においても設定可能である。例えば、３種の特徴量を用いた３次元の特徴空間においては、品質判定基準は、平面、曲面で設定可能である。さらに、より高次元の特徴空間においては、品質判定基準は、超平面、超曲面となる。この場合、ユーザが複数の特徴軸に対してしきい値を設定するのは困難である。そのため、本発明では、教師あり学習による判定基準設定機能を持つ。
【００３９】
図７は、判定基準４１０をユーザの観点で設定する場合の処理フローの例である。まず、ユーザは基板５を目視で観察し（Ｓ７０１）、基板５に品質評価値を設定する（Ｓ７０２）。これを繰返し、品質評価値を網羅する基板５と評価値をセットで準備する。次に、評価した基板５の画像を光学系１にて取得する（Ｓ７０３）。ユーザは、得られた基板５の画像とユーザにより設定されたその基板５の評価値をセットとし、これらを各評価値を網羅するように複数セット揃えて、画像処理部３に入力する。画像処理部３に基板５の画像と評価値の複数セットが入力されると、前処理部８−１において、Ｓ７０２で評価値が設定された評価値が既知、すなわち教師付きの基板の画像について、ノイズの除去を行い（Ｓ７０４）、特徴量を算出する（Ｓ７０５）。特徴量は、８−２の評価値算出部で算出するものと同じである。そして、画像から算出された特徴量とその画像の評価値の全セットを学習させて（Ｓ７０６）、判定基準７１０を出力する。
【００４０】
Ｓ７０６で実行する学習は、パラメトリックな手法、ノンパラメトリックな手法など各種の一般的な識別器を使う。その一例としては、特徴空間にプロットされる各評価値の分布は正規分布に従うと仮定し、各画像の特徴量から算出され、特徴空間にプロットされた点が教師として入力された評価値の分布に入る確率を求めて判定基準を算出する方法がある。これは、ある評価値となるｎ個の画像から算出した特徴量をｘ１，ｘ２，‥，ｘｎとすると、それが正しい評価値とされるための識別関数φは、（数５）、(数６)で与えられる。
【００４１】
【数５】
2012119512.tif 000007
【００４２】
【数６】
2012119512.tif 000008
【００４３】
なお、ユーザがセットした各基板の評価値は基板そのものの観察結果から決定した例を述べたが、７０３にて検出した画像をユーザが観察して、教師としての評価値を与えてもよい。いずれにせよ、基板の画像に、ユーザの基準が入った評価値を教師として与え、識別器を用いて学習し、判定基準を生成することで、実際の検査員による目視評価結果と整合のとれた品質評価値を出力することが本発明の範囲である。この前処理部８−１で作成された判定基準７１０が、図４の処理フローで説明した品質評価値算出部８−２に入力される判定基準４１０として用いられる。
【００４４】
前処理部８−１で行う判定基準７１０の設定は、Ｓ７０２で設定されるユーザの評価基準を教師として与えることだけに限らない。図８はその例である。まず、結晶シリコンが形成された基板を目視で観察する。（Ｓ８０１）一方、基板５を光学系１で撮像して基板５の画像を取得して（Ｓ８０３）記憶する。さらにこの目視観察した基板が各製造工程を経た後の最終点灯検査時の品質評価値を、取得した画像とセットとし（Ｓ８０２）、これらを各評価値を網羅するように複数セット揃えて、画像処理３に入力する。以後の処理を図７と同様に、前処理部８−１において基板の画像についてノイズの除去を行い（Ｓ７０４）、特徴量を算出し（Ｓ７０５）、画像から算出された特徴量とその画像の最終点灯評価値の全セットを学習させて（Ｓ７０６）、判定基準８１０を出力する。
【００４５】
本例では、基板の画像に、最終点灯検査時の基準が入った評価値を教師として与え、識別器を用いて学習し、判定基準を生成することで、最終品質と整合のとれた品質評価値を出力する。なお、学習のために教師として与える評価値は、他に電子顕微鏡（ＳＥＭ）により観察して得たものなど、整合をとりたい評価値でよい。
【００４６】
以上に説明したように、図２に示した構成を実現する具体的な品質評価装置の形態の例を図１に従い説明したが、光学系１の別の形態の品質評価装置９００の例を図９に示す。即ち、本実施例に係る品質評価装置の別の形態として、図９に示すような光学系９１を備えた構成について説明する。光学系９１では、多結晶シリコンが形成されたガラス基板９５に対し、照明部９４を裏面に配置し、照射する構成とした。この場合、検出光学系（一次回折光検出系）９７ａでは、ガラス基板９５上に形成された多結晶シリコン膜の規則的な突起状のパターンからの反射光による１次回折光を結像させてセンサ部９１１ａでその像を検出し、１次回折光の画像を得る。一方、検出光学系（ガラス基板透過光近傍の散乱光検出系）９７ｂでは、ガラス基板透過光を遮光してその近傍の散乱光を結像させてセンサ部９１１ｂでその像を検出し、ガラス基板透過光の近傍の散乱光の画像を得る。
【００４７】
照明部９４の構成は図１で説明した照明部４の構成と同じであり、照明光原９４１、コリメートレンズ９４２、光学フィルタ９４３、シリンドリカルレンズ９４４を備えている。１次回折光を検出する検出光学系９７ａの構成は図１で説明した１次回折光検出系７ａの構成と同じであり、対物レンズ９７２ａ、光学フィルタ９７３ａ、結像レンズ９７４ａを備えており、センサ部９１１ａに集光、結像される。ガラス基板９５を透過した透過光の近傍の散乱光を検出する検出光学系９７ｂの構成は図１で説明した正反射光近傍散乱光検出系７ｂの構成と同じであり、ガラス基板９５を透過した透過光を遮光するための遮光フィルタ９７１ｂ、対物レンズ９７２ｂ、光学フィルタ９７３ｂ、結像レンズ９７４ｂを備えており、センサ部９１１ｂに集光、結像される。ガラス基板９５を裏面から照射するメリットとしては、例えば図１の照明部４と１次回折光検出系７ａの配置関係について、構造物が互いに干渉しないように、制約をつける必要があったのに比べ、制約を受けずに１次回折光検出系９７ａと照明部９１とを配置することができる。図９に示した構成において、１次回折光検出系９７ａと透過光の近傍の散乱光を検出する検出光学系９７ｂとが干渉する場合には、透過光の近傍の散乱光を検出する検出光学系９７ｂの光軸をガラス基板９５を透過した透過光の光軸に対して傾けて設置するようにしても良い。この場合、検出光学系９７ｂの光軸に対してずれているガラス基板９５を透過した透過光はセンサ部９１１ｂに就航されないために、遮光フィルタ９７１ｂは不要となる。
【００４８】
ここで、複数の検出系をもつことで、様々な検出仰角による回折光、散乱光の画象を得ることができるが、これによって、より正確な基板の品質評価値を得ることができる。その例を説明する。まず、一方の検出系（例えば、１次回折光検出系７ａ）は高い解像度で基板５からの散乱光による画像を得ることができる。これにより、ＥＬＡ工程における、エキシマレーザの照射パワーの過不足を起因とした多結晶シリコン膜の結晶粒径の大小が評価可能となる（品質評価値Ａ）。他方の検出系（例えば、正反射光又は基板透過光の光軸近傍の散乱光検出系７ｂ）は低い解像度で基板５からの結晶粒径に応じた強度の散乱光信号を得ることができる。これにより、パルスエキシマレーザのパルス抜けやレーザショットの安定性などを起因とした結晶シリコンの不均一性などが評価可能となる（品質評価値Ｂ）。品質評価値Ａによって、ＥＬＡ工程においてエキシマレーザアニール装置で設定されたレーザパワーの良し悪しの評価や、最適パワー値の設定などが可能となる。また、品質評価値Ｂによって、全数を対象とした、結晶シリコンの出来栄えが評価可能となる。学習時の教示データを最終点灯検査時の品質として、判定基準を作ることで、ＥＬＡ工程後の各基板の最終的な画質が事前に予測でき、品質不良の未然防止になる。
以上に説明したように、異なる検出系から得られた複数の画像から、それぞれの評価値を算出するのではなく、複数の異なる検出系から得られた複数の画像の情報を統合して、１つの品質評価値を算出することも可能である。
【００４９】
図１０にその手順の一例を示す。まず、１つの基板１００に対する画像取得条件が異なる条件で検出して複数の基板１００の画像（例えば、１次回折光による画像１００ａ、正反射光又は基板透過光の光軸近傍の散乱光による画像１００ｂ）を取得し（Ｓ１００１）、この画像を取得した基板上に形成された多結晶シリコン膜の評価値１０２（ユーザ観点のもの、ＳＥＭ観察結果をもとにしたもの、などいずれでもよい）を設定する（Ｓ１００２）。これらの基板１００の複数の画像１００ａおよび１００ｂと設定された評価値のデータは関連付けてセットとして画像処理部３に入力される。画像処理部３に基板の画像と評価値の複数セットが入力されると、前処理部８−１において、それぞれの画像（１００ａ，１００ｂ）に、ノイズの除去処理Ｓ１００３ａ及びＳ１００３ｂを行い、特徴量を算出する（Ｓ１００４ａ，Ｓ１００４ｂ）。ノイズの除去処理Ｓ１００３ａとＳ１００３ｂとは異なる処理であってもよい。また、特徴量算出Ｓ１００４ａとＳ１００４ｂで算出される特徴量は同じで種類のものあっても異なる種類のものであってもよい。そして、１つの基板に対して複数の画像から算出された特徴量とその基板の評価値の全セットを学習させて（Ｓ１００５）、判定基準を出力する（Ｓ１００６）。  
図１１は、図１０で算出した判定基準を用いて基板の品質評価値を算出する処理の流れの概要を示す。評価値算出部８−２には、図１０の処理フローに従って事前に設定された判定基準１１０１とセンサ部１１ａとセンサ部１１ｂ（又はセンサ部９１１ａとセンサ部９１１ｂ）の両者で検出された基板の画像１１００ａ，１１００ｂが入力される（Ｓ１１０１，Ｓ１１００ａ，Ｓ１１００ｂ）。評価値算出部８−２では、画像１１００ａ，１１００ｂの各々にノイズ除去処理を行う（Ｓ１１０２ａ，Ｓ１１０２ｂ）。ノイズの除去方法はそれぞれ別のものでも構わない。次にノイズを除去した基板の画像各々について、複数の特徴量を演算して求める（１１０３ａ，１１０３ｂ）。特徴量演算ステップＳ１１０３ａ及びＳ１１０３ｂで算出する特徴量は同じ種類のものであっても、異なっていてもよい。そして、特徴量演算ステップＳ１１０３ａ及びＳ１１０３ｂで個々に算出された複数の特徴量のうちの全て、あるいはいくつかを、図１０の通りに事前に設定してある判定基準１１０１と比較し（Ｓ１１０４）、判定基準に基づいて基板の品質評価値を決定する（Ｓ１１０５）。これにより、異なる光学条件で検出された複数の画像から基板の品質評価値を決定できる。次に、この品質評価値に基づいてレーザアニール装置のレーザ照射条件の良否を判定し（Ｓ１１０６）、その結果（評価値）を出力する（Ｓ１１０７）。
本発明により、検査員が基板を目視により直接観察するのと同様の画像を得、かつ、その画像に対し、人間の評価結果を既知の品質評価値として学習させて判定基準を生成することで、人間による判定と整合のとれた品質評価値を出力することが可能となる。
更に、最終点灯検査結果を既知の品質評価値として学習させて判定基準を生成することで、ＥＬＡ工程後の基板に対して、最終品質の事前予測が可能となる。
これにより、ＥＬＡ装置の最適条件を定量的な評価値から決定でき、基板の品質の安定化を実現する。また、基板全数の定量的な評価値から、品質の管理、ＥＬＡ装置の不具合検出、品質不良の未然防止が実現できる。
【００５０】
以上、本発明の一実施例を、基板上に形成された結晶シリコンを対象とした品質評価を例にとって説明したが、TFT液晶パネルや有機ＥＬパネルなど、フラットパネルの画質検査にも適用可能である。また、評価対象はフラットパネルのガラス基板や点灯時の画質に限られるわけではなく、品質を定量化するものであれば、例えば半導体ウェハの出来栄え検査等でも適用可能である。
【符号の説明】
【００５１】
１・・・光学系    ２・・・Ａ／Ｄ変換部    ３・・・画像処理部    ４ａ、４ｂ・・・照明部    ５・・・基板    ７ａ、７ｂ・・・検出部    ８−１・・・前処理部８−２・・・評価値算出部    １１ａ、１１ｂ・・・センサ部    ９・・・全体制御部    １３・・・ステージ。
【図１】
2012119512.tif 000009
【図２】
2012119512.tif 000010
【図３Ａ】
2012119512.tif 000011
【図３Ｂ】
2012119512.tif 000012
【図４】
2012119512.tif 000013
【図５】
2012119512.tif 000014
【図６】
2012119512.tif 000015
【図７】
2012119512.tif 000016
【図８】
2012119512.tif 000017
【図９】
2012119512.tif 000018
【図１０】
2012119512.tif 000019
【図１１】
2012119512.tif 000020