(57)【要約】      （修正有）【課題】画像の位置ずれがある場合であっても欠陥を誤検出しにくい欠陥検査方法、欠陥検査装置、プログラムおよび出力部を提供する。【解決手段】被検査対象物に照明光を照射する照射工程と、照射により該被検査対象物から散乱する散乱光を検出する検出工程と、検出した散乱光に基づく画像を複数の領域に分割し、複数の領域のそれぞれについての画素値の情報である第一の画素値情報収集工程と、第一の画素値情報を処理して複数の領域全体についての画素値の情報を得る第二の画素値情報収集工程と、第一の画素値情報と該第二の画素値情報とを比較して複数の領域の各画像と複数の領域全体の画像との類似度を算出する類似度算出工程と、前記類似度算出工程にて算出された類似度を用いて該被検査対象物の欠陥を抽出する欠陥抽出工程と、を有する欠陥検出工程と、を備える欠陥検査方法である。【選択図】図１
2013160629.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象物に照明光を照射する照射工程と、
前記照射工程による照射により該被検査対象物から散乱する散乱光を検出する検出工程と、
前記検出工程にて検出した散乱光に基づく画像を複数の領域に分割し、該複数の領域のそれぞれについての画素値の情報である第一の画素値情報を得る第一の画素値情報収集工程と、前記第一の画素値情報収集工程にて得た該第一の画素値情報を処理して該複数の領域全体についての画素値の情報である第二の画素値情報を得る第二の画素値情報収集工程と、該第一の画素値情報と該第二の画素値情報とを比較して該複数の領域の各画像と該複数の領域全体の画像との類似度を算出する類似度算出工程と、前記類似度算出工程にて算出された類似度を用いて該被検査対象物の欠陥を抽出する欠陥抽出工程と、を有する欠陥検出工程と、
を備える欠陥検査方法。
【請求項２】
請求項１記載の欠陥検査方法であって、
前記第一の画素値情報収集工程では、該複数の領域のそれぞれについての画素値の分布情報である第一の画素値情報を得、
前記第二の画素値情報収集工程では、該複数の領域全体についての画素値の分布情報である第二の画素値情報を得ることを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載の欠陥検査方法であって、
前記欠陥抽出工程では、前記類似度算出工程にて算出した類似度を一の特徴量として特徴空間を形成し、該特徴空間のはずれ画素を欠陥として抽出することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれかに記載の欠陥検査方法であって、
前記欠陥検出工程は、さらに、前記類似度算出工程にて算出される類似度とは異なる特徴量を算出する特徴量算出工程を備え、
前記欠陥抽出工程では、前記特徴量算出工程にて算出された特徴量と前記類似度算出工程にて算出された類似度とを用いて特徴空間を形成することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれかに記載の欠陥検査方法であって、
前記第一の画素値情報収集工程では、該散乱光に基づく画像を複数のカテゴリに分類した後に、カテゴリ毎に複数の領域に分割することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項６】
請求項３または４に記載の欠陥検査方法であって、
前記第一の画素値情報収集工程では、該散乱光に基づく画像を複数のカテゴリに分類した後に該複数のカテゴリごとに複数の領域に分割し、
前記欠陥抽出工程では、該特徴空間を該複数のカテゴリごとに形成することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項７】
請求項５または６に記載の欠陥検査方法であって、
前記第一の画素値情報収集工程では、該散乱光に基づく画像の背景パターンの類似性に基づきカテゴリ分類を行うことを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項８】
被検査対象物に照明光を照射する照射部と、
前記照射部による照射により該被検査対象物から散乱する散乱光を検出する検出部と、
前記検出部にて検出した散乱光に基づく画像を複数の領域に分割し、該複数の領域のそれぞれについての画素値の情報である第一の画素値情報を得る第一の画素値情報収集部と、前記第一の画素値情報収集部にて得た該第一の画素値情報を処理して該複数の領域全体についての画素値の情報である第二の画素値情報を得る第二の画素値情報収集部と、該第一の画素値情報と該第二の画素値情報とを比較して該複数の領域の各画像と該複数の領域全体の画像との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部にて算出された類似度を用いて該被検査対象物の欠陥を抽出する欠陥抽出部と、を有する欠陥検出部と、
を備える欠陥検査装置。
【請求項９】
請求項８記載の欠陥検査装置であって、
前記第一の画素値情報収集部では、該複数の領域のそれぞれについての画素値の分布情報である第一の画素値情報を得、
前記第二の画素値情報収集部では、該複数の領域全体についての画素値の分布情報である第二の画素値情報を得ることを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項１０】
請求項８または９に記載の欠陥検査装置であって、
前記欠陥抽出部では、前記類似度算出部にて算出した類似度を一の特徴量として特徴空間を形成し、該特徴空間のはずれ画素を欠陥として抽出することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項１１】
請求項８乃至１０のいずれかに記載の欠陥検査装置であって、
前記欠陥検出部は、さらに、前記類似度算出部にて算出される類似度とは異なる特徴量を算出する特徴量算出部を備え、
前記欠陥抽出部では、前記特徴量算出部にて算出された特徴量と前記類似度算出部にて算出された類似度とを用いて特徴空間を形成することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項１２】
請求項８乃至１１のいずれかに記載の欠陥検査装置であって、
前記第一の画素値情報収集部では、該散乱光に基づく画像を複数のカテゴリに分類した後に、カテゴリ毎に複数の領域に分割することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項１３】
請求項１０または１１に記載の欠陥検査装置であって、
前記第一の画素値情報収集部では、該散乱光に基づく画像を複数のカテゴリに分類した後に該複数のカテゴリごとに複数の領域に分割し、
前記欠陥抽出部では、該特徴空間を該複数のカテゴリごとに形成することを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項１４】
請求項１２または１３に記載の欠陥検査装置であって、
前記第一の画素値情報収集部では、該散乱光に基づく画像の背景パターンの類似性に基づきカテゴリ分類を行うことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項１５】
検出した散乱光に基づく画像を複数の領域に分割し、該複数の領域のそれぞれについての画素値の情報である第一の画素値情報を得る第一の画素値情報収集部と、前記第一の画素値情報収集部にて得た該第一の画素値情報を処理して該複数の領域全体についての画素値の情報である第二の画素値情報を得る第二の画素値情報収集部と、該第一の画素値情報と該第二の画素値情報とを比較して該複数の領域の各画像と該複数の領域全体の画像との類似度を算出する類似度算出部と、前記類似度算出部にて算出された類似度を用いて該被検査対象物の欠陥を抽出する欠陥抽出部と、を有するプログラム。
【請求項１６】
被検査対象物に照明光を照射し、該照射により該被検査対象物から散乱する散乱光に基づく検出画像を表示する検出画像表示部と、
前記検出画像表示部に表示された検出画像を複数の領域に分割し、該複数の領域のそれぞれについての画素値の分布情報である第一の画素値情報を表示する第一の画素値情報表示部と、
前記第一の画素値情報表示部に表示された該第一の画素値情報を用いて算出される該複数の領域についての画素値の分布情報である第二の画素値情報を表示する第二の画素値情報表示部と、
該第一の画素値情報と該第二の画素値情報との類似度に基づき算出される該複数の領域それぞれの画素値の特徴を示す画像を表示する特徴量画像表示部と、
を備える出力部。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料表面の欠陥を検査する欠陥検査方法、欠陥検査装置、プログラムおよび出力部に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体ウェーハ、液晶ディスプレイ、ハードディスク磁気ヘッドなどの薄膜デバイスは多数の加工工程を経て製造される。薄膜デバイスの製造においては、歩留まり向上および安定化を目的として、一連の製造工程毎に外観検査が実施される。
【０００３】
特許文献１（特許３５６６５８９号公報）には、「長手方向にほぼ平行光のスリット状ビームを回路パターンが形成された被検査対象基板に対して照明する照明過程と、該照明過程で照明された被検査対象基板上に存在する異物等の欠陥から得られる反射散乱光をイメージセンサで受光して信号に変換して検出する検出過程と、該検出過程で検出された信号に基づいて異物等の欠陥を示す信号を抽出する欠陥判定過程とを有することを特徴とする欠陥検査方法」（特許請求の範囲の請求項１）が開示されている。また、特許文献１には、多数のチップから取得した複数画像に対し、近接するチップから取得した画像同士の差分画像を基に欠陥判定をする方法が開示されている。
【０００４】
特許文献２（特開２００７−１９２６８８号公報）には、「画像比較部では位置ずれ検出部で算出された位置ずれ量の情報を用いて画像の位置合わせを行い、検出画像と参照画像を比較して、その差の値が特定のしきい値より大きい領域を欠陥候補と」する欠陥検査方法（明細書の段落［００２３］）が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許３５６６５８９号公報
【特許文献２】特開２００７−１９２６８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
被検査対象物である半導体ウェーハでは、ＣＭＰ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）による平坦化等が要因となり、隣接チップであっても膜厚に微妙な違いが生じており、チップ間の画像に局所的に明るさの違いが発生している。他にもグレイン（表面の微小な凹凸）やラインエッジラフネス（ＬＥＲ）など、領域毎に異なる明るさムラを生む要因がある。特許文献１や特許文献２などの従来手法においては、検出画像と参照画像との位置合わせ方法として、検出された回路パターンの画像の一致度が最も高い位置を探索して位置ずれ量を決定する方法があるが、明るさムラの影響により、同一形状となるように形成されたパターンでも取得された画像の見え方が異なり正しく位置合わせができない場合がある。位置合わせが正しくできていない場合、位置ずれに起因して検出画像と参照画像との差が大きくなり、本来は正常部であるのに欠陥と誤検出してしまう。
【０００７】
また、このような誤検出を起こさないためには高精度な位置合わせが必要となり、高精度な位置合わせを行うためには高い計算コストが必要となる。さらに、高感度な欠陥検査を実現するためには、サブピクセル単位での位置合わせを行う必要があり、計算コストを必要とするという課題がある。
【０００８】
そこで本願では、画像の位置ずれがある場合であっても欠陥を誤検出しにくい欠陥検査方法、欠陥検査装置、プログラムおよび出力部を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本願において開示される発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、次の通りである。
（１）被検査対象物に照明光を照射する照射工程と、前記照射工程による照射により該被検査対象物から散乱する散乱光を検出する検出工程と、前記検出工程にて検出した散乱光に基づく画像を複数の領域に分割し、該複数の領域のそれぞれについての画素値の情報である第一の画素値情報を得る第一の画素値情報収集工程と、前記第一の画素値情報収集工程にて得た該第一の画素値情報を処理して該複数の領域全体についての画素値の情報である第二の画素値情報を得る第二の画素値情報収集工程と、該第一の画素値情報と該第二の画素値情報とを比較して該複数の領域の各画像と該複数の領域全体の画像との類似度を算出する類似度算出工程と、前記類似度算出工程にて算出された類似度を用いて該被検査対象物の欠陥を抽出する欠陥抽出工程と、を有する欠陥検出工程と、を備える欠陥検査方法である。
【発明の効果】
【００１０】
本願において開示される発明によれば、画像の位置ずれがある場合であっても欠陥を誤検出しにくい欠陥検査方法、欠陥検査装置、プログラムおよび出力部を提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施形態の概略構成図である。
【図２】本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施形態の欠陥候補抽出部の構成の一例を示す図である。
【図３】本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施形態の欠陥候補判定部の構成の一例を示す図である。
【図４】被検査対象物である半導体ウェーハのチップの構成とカテゴリ分割の一例を示す図である。
【図５】本発明に係る欠陥検査装置を用いて作成した特徴空間の一例を示す図である。
【図６】本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施形態の特徴空間形成部の一例を示す図である。
【図７】本発明に係る欠陥検査装置を用いて算出する局所ヒストグラムと全体ヒストグラムの一例について示す図である。
【図８】本発明に係る欠陥検査装置を用いた場合の位置ずれに対するロバスト性を示す図である。
【図９】本発明に係る欠陥検査装置を用いる場合のグラフィックユーザインターフェースの一例を示す図である。
【図１０】本発明に係る欠陥検査装置を用いる場合のグラフィックユーザインターフェースによるパラメータ調整の一例を示す図である。
【図１１】本発明に係る欠陥検査装置の第二の実施形態の欠陥候補判定部の構成の一例について示す図である。
【図１２】本発明に係る欠陥検査装置の第二の実施形態を用いて算出する局所ヒストグラムと全体ヒストグラムの一例について示す図である。
【図１３】本発明に係る欠陥検査方法の第一の実施形態を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施例を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【実施例１】
【００１３】
以下において、本発明の欠陥検査技術（欠陥検査方法および欠陥検査装置）の実施例１を、図１から図１０により詳細に説明する。
【００１４】
本発明の欠陥検査技術の実施例１として、半導体ウェーハを対象とした暗視野照明による欠陥検査装置および欠陥検査方法を例にとって説明する。
【００１５】
図１は、本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施形態の概略構成図である。
欠陥検査装置は、被検査対象物である試料２１０に照明光を照射し、試料２１０から散乱する散乱光に基づく画像を取得する画像取得部１１０と、画像取得部１１０で取得した画像に基づき欠陥候補を抽出する欠陥候補抽出部１３０と、欠陥候補抽出部１３０や画像取得部１１０を制御する制御部２７０と、画像取得部１１０で取得した画像情報等を記憶する記憶部２７２と 、入出力データを制御部２７０に対して入出力する入出力部２７１と、を備えて構成される。
【００１６】
（画像取得部１１０）
画像取得部１１０は、試料２１０を載置するステージ２２０、ステージ２２０の移動を制御するメカニカルコントローラ２３０、照明光学系（照明部）２４０として２つの照明部２４０−１、２４０−２、検出光学系２５０として試料２１０の上方に散乱する散乱光を検出する上方検出系２５０−１、斜方に散乱する散乱光を検出する斜方検出系２５０−２、イメージセンサ２６０として上方検出系２５０−１と斜方検出系２５０−２のそれぞれにより検出された散乱光に基づく画像を検出するイメージセンサ２６０−１、２６０−２を有し、検出光学系２５０−１は、空間周波数フィルタ２５１および検光子２５２を有する。
【００１７】
ここで、試料２１０は、例えば半導体ウェーハなどの被検査対象物である。
ステージ２２０は、試料２１０を搭載してＸＹ平面内の移動および回転（θ）とＺ方向への移動を行う。
メカニカルコントローラ２３０は、ステージ２２０を駆動する。照明部２４０からの光を試料２１０に照射し、試料２１０からの散乱光を上方検出系２５０−１、斜方検出系２５０−２で結像させ、結像された光学像を各々のイメージセンサ２６０−１、２６０−２で受光して、画像信号に変換する。このとき、試料２１０をＸ‐Ｙ‐Ｚ‐θ駆動のステージ２２０に搭載し、ステージ２２０を水平方向に移動させながら異物や欠陥からの散乱光を検出することで、２次元画像として検出結果を得る。
照明部２４０の照明光源は、レーザを用いてもランプを用いてもよい。また、各照明光源の波長の光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（図示せず）を照明部２４０の各々に備えることも可能である。
【００１８】
イメージセンサ２６０−１、２６０−２に複数の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）を採用しステージ２２０の移動と同期して各１次元イメージセンサが検出した信号を次段の１次元イメージセンサに転送して加算することにより、比較的高速で高感度に２次元画像を得ることが可能になる。このＴＤＩイメージセンサとして複数の出力タップを備えた並列出力タイプのセンサを用いることにより、センサからの出力を並列に処理することができ、より高速な検出が可能になる。また、イメージセンサ２６０に、裏面照射型のセンサを用いると表面照射型のセンサを用いた場合と比べて検出効率を高くすることができる。
【００１９】
イメージセンサ２６０−１、２６０−２から出力される検出結果である２次元画像は、欠陥候補抽出部１３０に転送される。
【００２０】
（欠陥候補抽出部１３０）
欠陥候補抽出部１３０では、転送されたイメージセンサ２６０−１、２６０−２から出力される検出結果である２次元画像を前処理補正し、補正された画像を画像メモリに格納し、画像メモリに格納された２次元画像を処理して欠陥候補を抽出する。欠陥候補抽出部１３０の詳細な構成については図２を用いて後述する。
【００２１】
（制御部２７０）
制御部２７０は、各種制御を行うＣＰＵ（制御部２７０に内蔵）を備え、ユーザからの検査パラメータ（特徴量の種類、しきい値など）の変更を受け付けたり検出された欠陥情報を表示したり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（入出力部）２７１、検出された欠陥候補の特徴量や画像などを記憶する記憶装置（記憶部）２７２と接続されている。画像取得部１１０のメカニカルコントローラ２３０は、制御部２７０からの制御指令に基づいてステージ２２０を駆動する。尚、欠陥候補抽出部１３０や画像取得部１１０の照明光学系２４０や検出光学系２５０等も制御部２７０からの指令により駆動される。
【００２２】
図２は、本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施形態の欠陥候補抽出部の構成の一例を示す図である。
欠陥候補抽出部１３０は、画像取得部１１０で検出された画像信号に対してシェーディング補正、暗レベル補正等の画像補正を行う前処理部３１０、前処理部３１０で補正された画像のデジタル信号を格納しておく画像メモリ部３２０、画像メモリ部３２０に記憶された対応する領域の画像を比較し欠陥候補を抽出する欠陥候補判定部３３０、処理のパラメータをセットするパラメータ設定部３４０を備えて構成される。
【００２３】
前処理部３１０では、画像取得部１１０より入力された画像データに対して画像補正を行い、一定単位の大きさの画像に分割し、分割した画像を画像メモリ部３２０へ格納する。
画像メモリ部３２０では、格納された画像のうち、検査領域の画像（以下、「検出画像」と記載）と検出画像の検査領域に対応する領域の画像（以下、「参照画像」と記載）の画像データ（デジタル信号）を読み出す。ここで、参照画像の領域は、検出画像の検査領域と同様のパターン回路が作り込まれているなど、概略同一の形状をしている部分であれば良い。例えば、参照画像は検出画像のチップに隣接するチップの画像を用いても良いし、検出画像のチップに隣接する複数のチップ画像から作成した、画像内に欠陥のない理想画像を用いることとしても良い。
パラメータ設定部３４０は、外部から入力される欠陥候補を抽出する際の特徴量の種類やしきい値などの検査パラメータを設定し、欠陥候補判定部３３０に与える。
欠陥候補判定部３３０では、検出画像と参照画像との位置を合わせるための位置ずれ量（補正量）を算出し、算出された補正量を用いて検出画像と参照画像の位置合わせ（位置ずれ補正）を行い、位置合わせされた検出画像と参照画像等の画像データから各種の特徴量を算出し、算出した特徴量を用いて特徴空間を作成し、特徴空間上ではずれ値となる画素を欠陥候補として抽出する。抽出された欠陥候補の画像や特徴量等は、制御部２７０へ出力される。欠陥候補判定部３３０の詳細な構成については図３を用いて説明する。
【００２４】
図３は、本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施形態の欠陥候補判定部３３０の構成の一例を示す図である。
欠陥候補判定部３３０は、画像位置合わせ部４１０、カテゴリ演算部４２０、カテゴリ設定部４３０、特徴空間形成部４４０、はずれ画素検出部４５０を備えて構成される。
【００２５】
画像位置合わせ部４１０は、画像メモリ部３２０から入力した検出画像や参照画像を含む複数の画像の位置ずれ量（補正量）を検出し複数の画像の位置ずれを補正する。
カテゴリ演算部４２０では、位置合わせ部４１０にて位置ずれを補正した複数の検出画像について、画素毎に背景パターンの類似性に基づきカテゴリ分割をする。カテゴリ演算部４２０へ入力される画像は、ウェーハ上の代表チップ、例えば最初に取得したチップの画像や、複数のチップから算出した画像内に欠陥の無い理想画像としても良い。カテゴリ分けの基準となる特徴量は、着目画素とその周辺の画素の濃淡値そのものを利用しても良いし、分散やエントロピー、Ｓｏｂｅｌフィルタにより求めた明度勾配などを利用しても良い。また、グルーピングの方法として、例えば、前述の特徴量に基づき、決定木による分類、サポートベクターマシンによる分類、最近傍則に基づく分類など、一般的に利用されているパターン識別手法を用いても良い。また、カテゴリ演算部では、設計データを利用し、同一形状のパターン同士を同じカテゴリに分割しても良い。さらに、カテゴリはユーザが直接指定し、設定することもできる。
【００２６】
カテゴリ設定部４３０では、画像位置合わせ部４１０から入力した検査対象の画像に対し、あらかじめカテゴリ演算部４２０にて決定したカテゴリ分割を設定する。
【００２７】
特徴空間形成部４４０では、カテゴリ設定部４３０で設定したカテゴリ毎に特徴空間を形成する。特徴空間を形成するためには、１以上の特徴量を抽出することが必要であり、抽出した特徴量を軸とすることで特徴空間を形成できる。特徴量の１つとして、着目画素とその周辺から求めた局所ヒストグラムとカテゴリ内の全ての局所ヒストグラムを統合した全体ヒストグラムとの距離に基づくヒストグラム距離（画像類似度）を用いることが、本願の特徴の１つである。ヒストグラム距離以外の特徴量としては、検出画像の着目画素とその近傍画素との明るさの増減などがある。また、一般的な特徴量として、注目画素の明るさ、コントラスト、隣接チップの画像との濃淡差、近傍画素の明るさ分散値などを用いても良い。また、カテゴリ毎に異なる種類の特徴量による特徴空間を形成しても良く、各欠陥候補のばらつきなどに基づき正規化を実施しても良い。特徴空間を形成する方法の詳細については、図５乃至図８を用いて後述する。  
次に、はずれ画素検出部４５０では、特徴空間形成部４４０にて形成した特徴空間内で外れた位置にある画素を欠陥候補として出力する。ここで、欠陥候補を判定するための基準は、特徴空間内のデータ点のばらつきや、データ点の重心からの距離などを用いることができる。このとき、パラメータ設定部３４０から入力されたパラメータを利用し、判定基準を決定しても良い。
【００２８】
図４は、被検査対象物である半導体ウェーハのチップの構成とカテゴリ分割の一例を示す図である。
検査対象となる試料２１０は同一パターンのチップ５００が多数、規則的に並んでいる。制御部２７０では試料である半導体ウェーハ２１０をステージ２２０により連続的に移動させ、これに同期して、順次、チップの像をイメージセンサ２６０−１、２６０−２より取り込む。
試料２１０の中央部分に互いに隣接して形成された５つのチップを拡大した図が図４の中段に描かれている。規則的に配列された各チップの同じ位置に対応する領域５１０、５２０、５３０、５４０、５５０は図４の下段に描かれているような回路パターンにより構成されており、この回路パターンを４つのカテゴリ５６１、５６２、５６３、５６４に分割する。ここで、同じ塗りつぶしパターンの領域が同じカテゴリを表わす。このようなカテゴリ分割はカテゴリ演算部４２０により行われる。カテゴリ設定部４３０では、カテゴリ演算部４２０で分割されたカテゴリに従い、試料２１０表面の各領域がカテゴリ５６１、５６２、５６３、５６４別に設定される。
【００２９】
図４では、一定範囲の領域毎にカテゴリを設定した例を示したが、設定カテゴリは画素単位にも設定することができ、分割数は任意に設定することが可能である。このように、カテゴリ分割を行うことで、複数チップの同じカテゴリに分類された画像を用いて特徴空間を形成し統計量を算出することができるため、例えウェーハ上に形成されたチップ数が少なかった場合にも安定した特徴空間が形成可能となる。
【００３０】
図５は、本発明に係る欠陥検査装置を用いて作成した特徴空間の一例を示す図である。
特徴空間形成部４４０（図３）では、カテゴリ設定部４３０で設定したカテゴリ毎に特徴空間が形成される。図５の左図は図４でカテゴリ５６１と分割された領域の画像から生成した特徴空間であり、チップ毎の特徴量バラツキが少ないカテゴリであることが分かる。また、図５の右図は図４でカテゴリ５６２と分割された領域の画像から生成した特徴空間であり、特徴量のバラツキが大きいカテゴリであることが分かる。はずれ画素検出部４５０（図３）では、特徴空間形成部４４０にて形成されたそれぞれの特徴空間の外れ値を欠陥候補として判定する。
【００３１】
図６は、本発明に係る欠陥検査装置の第一の実施形態の特徴空間形成部の一例を示す図である。
図６に示す特徴空間形成部では、本願の特徴の１つである、局所ヒストグラムと全体ヒストグラムとの距離（ヒストグラム距離、画像類似度）を特徴量として算出する方法を説明する。
特徴空間形成部４４０は、カテゴリ分割部４３０で設定したカテゴリ毎に特徴量（ヒストグラム距離、画像類似度）を抽出するヒストグラム間距離特徴量抽出部６０１、６０２、６０３と、ヒストグラム間距離特徴量抽出部６０１、６０２、６０３にて形成し抽出したカテゴリ毎の特徴量を集計し、各カテゴリ毎に特徴空間を形成する特徴量集計部６６０と、を備える。また、特徴空間形成部４４０は、ユーザ表示用に、抽出した各特徴量を画像化して制御部２７０を通して記憶部２７２へ格納することもできる。ここで、ヒストグラム間距離特徴量抽出部として記号６０１、６０２、６０３の３つを記載してあるが、例えばカテゴリ数が５の場合はヒストグラム間距離特徴量抽出部は５つ必要である。また、ヒストグラム間距離特徴量抽出部はカテゴリ数だけ備えなくても良く、共通のヒストグラム間距離特徴量抽出部を１つ設けて、この部分で各カテゴリに応じた特徴量を算出するように構成されていても良い。また、特徴量集計部６６０は、各ヒストグラム間距離特徴量抽出部に対応した個数備えられていても良いし、１つだけ備えられている場合には、全カテゴリ共通の特徴空間を形成するものであっても良い。全カテゴリ共通の特徴空間を形成するものである場合には、欠陥検査装置全体の小型化を実現することができる。
【００３２】
はずれ画素検出部４５０では、カテゴリ毎の特徴量ばらつきなどの統計量をもとに、欠陥判定をするためのしきい値を決定し、決定したしきい値に基づき外れ値検出を行う。また、カテゴリ毎に算出した全体ヒストグラムや特徴空間は制御部を通して記憶部２７２へ格納しておく。特徴空間は、検出画像の背景パターンの類似性に基づくカテゴリ毎に形成されているため、カテゴリ毎に正常部の分布特性が異なっており、それらに応じたしきい値を設定することで、高精度の欠陥判定が可能となる。
はずれ画素検出部４５０では、過去の検査結果の全体ヒストグラムや特徴空間と今回算出した全体ヒストグラムや特徴空間との照合を行い、過去の検査結果から今回の検査結果と最も近い検査結果を特定し、過去の結果にて適用されたしきい値などのパラメータを決定するようにしても良い。その場合は、新たな画像データに対してしきい値を算出することが不要となるため、検査時間の短縮を図ることができる。
【００３３】
ここで、ヒストグラム間距離特徴量抽出部６０１の構成について説明する。ヒストグラム間距離特徴量抽出部６０１は、局所領域設定部６１０と、局所ヒストグラム算出部６２０と、局所ヒストグラム記憶部６４０と、全体ヒストグラム算出部６３０と、ヒストグラム間距離算出部６５０とを備えて構成される。
局所領域設定部６１０は、検出画像の任意の着目画素とその周辺画素を含む領域（以下「局所領域」と記載）を切り出し、切り出した局所領域の情報を局所ヒストグラム算出部６２０へ送信する。切り出す局所領域は矩形領域でなくても良く、着目画素を中心とする円形などでも良い。例えば、着目画素を中心とした５ピクセル×５ピクセルの画素領域とすればよく、所定の切り出し方で、検出画像について複数の局所領域を切り出すことができる。
局所ヒストグラム算出部６２０は、切り出された複数の局所領域の各々について画素値を横軸、頻度を縦軸とした局所ヒストグラムを作成し、局所ヒストグラム記憶部６４０に格納する。各画素値の頻度を算出する際は、切り出された領域の各画素を均一に扱っても良いし、各画素に対し重み付けをしてから頻度を算出しても良い。例えば着目画素からの距離に応じた重み付けをすることで、局所領域中央付近の画素がヒストグラムに対する影響が強く、局所領域の外周に近づくにつれ影響を弱くすることができる。このような重み付をすることで、位置ずれに対するロバスト性をさらに向上させることができる。また、ヒストグラム自体を作成しなくても、切り出された局所領域について各画素値の頻度を求めたデータを作成しておけば良く、局所領域の検出画像部分の画素値の分布情報を得ておけば良い。
【００３４】
全体ヒストグラム算出部６３０では、カテゴリ毎に局所ヒストグラム算出部６２０で算出した複数の局所ヒストグラムの統合を行い、全体ヒストグラムを作成する。カテゴリ毎に全体ヒストグラムを作成するため、全体ヒストグラムはカテゴリ数だけ作成されることになる。この全体ヒストグラムは、各カテゴリではどのような画素値の画素が多いか等、カテゴリ毎の画素値の傾向を知ることができる。局所ヒストグラムや全体ヒストグラムを算出する範囲は、チップ内のカテゴリ毎であっても良いし、ウェーハ全体のカテゴリ毎であっても良い。但し、局所ヒストグラムと全体ヒストグラムは、頻度の合計が大きく異なるため、頻度の合計が１となるように正規化を施すことが必要である。
局所ヒストグラムの統合方法は、同一カテゴリ内の全ての局所ヒストグラムの頻度の平均としても良いし、各局所ヒストグラムに任意の重みを設定し加重平均としても良い。また、上記ではカテゴリ毎に全体ヒストグラムを作成すると述べたが、各カテゴリ毎に作成された局所ヒストグラムを全て統合して全カテゴリ統一の全体ヒストグラムを１つ作成することとしても良い。
【００３５】
ここで全体ヒストグラムを算出する際の重み設定方法について説明する。まず局所ヒストグラムを平均化する等して仮の全体ヒストグラムを算出しておき、求めた仮の全体ヒストグラムと各局所ヒストグラムとの類似度を算出する。局所ヒストグラムと仮の全体ヒストグラムが類似しているほど当該局所ヒストグラムに高い重み付けを行い全体ヒストグラムを再算出することで、欠陥の影響などの外れ値の影響を排除した精度の高い全体ヒストグラムを算出することができる。
【００３６】
次にヒストグラム間距離算出部６５０では、全体ヒストグラム算出部６３０で算出した全体ヒストグラムと、局所ヒストグラム算出部６２０で算出し局所ヒストグラム記憶部６４０に格納してある各局所ヒストグラムとの距離を算出する。
算出された距離（ヒストグラム距離、画像類似度）は、局所ヒストグラムの分布と全体ヒストグラムの分布の類似度を示す指標である。全体ヒストグラムは複数の局所ヒストグラムを平均化するなど統合処理を施して作成されたヒストグラムであるため、全体ヒストグラムの分布と類似度の低い局所ヒストグラムに対応する局所領域は画素値に特異性があると分かる。全体ヒストグラムとの類似度が低い、つまり、局所領域の画素値に特異性があるということは、当該局所領域に欠陥などの異物が存在する可能性が高いということになる。よって、各局所ヒストグラムと全体ヒストグラムとの距離（画像類似度）を算出することで、どの局所領域に欠陥が存在するかを推定することができる。
【００３７】
距離の算出方法は、画素値毎に小さい方の頻度の総和を求めるヒストグラム公差法や、ヒストグラム間の距離を輸送問題と捉え最適な輸送コストとして定義するＥａｒｔｈ  Ｍｏｖｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｔａｎｃｅなどを用いることができる。また、局所ヒストグラムと全体ヒストグラムの明るさを併せ込んでからヒストグラム間距離を算出することもできる。Ｅａｒｔｈ  Ｍｏｖｅｒ’ｓ  Ｄｉｓｔａｎｃｅを用いるか、明るさの併せ込みを行ってからヒストグラム間距離を算出することで、各チップの画像に明度変動が発生していたとしても、それに対しロバストな特徴量が算出できる。
【００３８】
図７は、本発明に係る欠陥検査装置を用いて算出する局所ヒストグラムと全体ヒストグラムの一例について示す図である。
チップＡの局所領域７０１、チップＢの局所領域７０２、局所領域７０３は同一カテゴリに分類された局所領域であり、局所ヒストグラム７１１、７１２、７１３は局所領域７０１、７０２、７０３のそれぞれから算出されたヒストグラムである。また、全体ヒストグラム７１７は局所ヒストグラム７１１、７１２、７１３を統合して作成したヒストグラムである。７２０は全体ヒストグラム７１７と各局所ヒストグラム７１１、７１２、７１３から算出した距離の分布で、距離が大きいほど対応する局所領域に欠陥が存在する可能性が高い。
例えば、局所領域を５×５ピクセルとした場合、各局所ヒストグラムは２５画素の画素値分のデータによるヒストグラムとなるため、頻度の分布が疎なヒストグラムとなるが、全体ヒストグラムは複数の局所ヒストグラムの集合なので、比較的密なヒストグラムが形成される。図７では、同一カテゴリについて３つの局所領域および局所ヒストグラムが記載されているが、実際には、同一カテゴリに分類された領域の各画素を着目画素（中心画素）とした局所領域を生成し、各局所領域について局所ヒストグラムを生成することになる。
【００３９】
図７の例では、局所ヒストグラム７１２と全体ヒストグラム７１７とは他の局所ヒストグラム７１１、７１３と比べ距離が大きい（横軸のヒストグラム距離が大きい）ため、局所ヒストグラム７１２に対応する局所領域７０２に欠陥が存在する確率が高いと考えることができる。
同様に、局所領域７０１、７０２、７０３とは別のカテゴリに分類された局所領域７０４、７０５、７０６から算出した局所ヒストグラム７１４、７１５、７１６を統合して全体ヒストグラム７１８を作成することができる。全体ヒストグラム７１８と各局所ヒストグラム７１４、７１５、７１６との距離を求めてヒストグラム距離７２１を得ることができる。ヒストグラム距離７２１には、ヒストグラム距離７２０のように外れ値がないため、局所領域７０４、７０５、７０６には欠陥が存在しない確率が高いと考えることができる。
【００４０】
図８は、本発明に係る欠陥検査装置を用いた場合の位置ずれに対するロバスト性を示す図である。
検出画像は、複数のチップＡ、Ｂ、Ｃを撮像して取得した画像であり、中央の枠は局所領域を示す。例えばチップＡの局所領域は、着目画素ａを中心とした領域である。
差画像とは、チップＡの検出画像とチップＢの検出画像との差画像、チップＢの検出画像とチップＣの検出画像との差画像である。従来技術では、ここに示す差画像の明度をしきい値判別して欠陥抽出を行っている。チップＡとチップＢの検出画像の局所領域には位置ずれが発生しており、両者の差画像には位置ずれによる濃淡差が発生している。また、チップＣには欠陥が存在し、チップＢとチップＣの差画像では欠陥部分に濃淡差が発生している。従来技術のような、一定以上の濃淡差の画素を欠陥と判定する方法では、位置ずれによるパターン同士の濃淡差（チップＡとチップＢの検出画像により求めた差画像）と欠陥による濃淡差（チップＢとチップＣの検出画像により求めた差画像）との区別が付かず、欠陥のみを検出することが難しい。
局所ヒストグラムは、チップＡ、Ｂ、Ｃの各局所領域から作成されたものであり、各局所領域の画素値の分布を示す。チップＡに対応する局所ヒストグラムは、着目画素ａを中心とする局所領域に対して作成されたものである。ここでは、局所領域内にパターンなし領域と縦長パターンおよび横長パターンのパターン領域とが含まれているため、得られる局所ヒストグラムの分布には画素値の２つの山がある分布となっている。また、図８ではチップＡに対応して１つの局所ヒストグラムが描かれているが、実際には、例えばチップＡの全画素について着目画素とした場合の複数の局所領域が設定されており、複数の局所領域それぞれについて局所ヒストグラムが生成される。
全体ヒストグラムは、チップＡ、Ｂ、Ｃのそれぞれについて複数個生成された局所ヒストグラムを統合処理して作成されるものである。既述の通り、全体ヒストグラムは複数の局所ヒストグラムを例えば平均化することにより作成されるため、局所領域内の画素値の平均的な分布を示すヒストグラムとなっている。
ヒストグラム距離画像は、全体ヒストグラムの分布と各局所ヒストグラムの分布との類似度に対応する両ヒストグラムの距離を濃淡で示した画像である。図７のヒストグラム距離７２０、７２１を画像の濃淡で表現したものがヒストグラム距離画像に相当し、これを特徴量として用いる。つまり、着目画素ａを中心とする局所領域から作成した局所ヒストグラムと全体ヒストグラムとの距離に基づきヒストグラム距離画像の着目画素ａに対応する部分の濃淡が決定する。局所ヒストグラムは全画素について作成されており、各画素についてのヒストグラム距離を画像化することでヒストグラム距離画像を得ることができる。チップＣの局所ヒストグラムは、他のチップの局所ヒストグラムと比べ、全体ヒストグラムとの形状の差異が大きいため、ヒストグラム間の距離が大きくなった（ヒストグラム距離画像は距離が大きいほど明るい画素値となっている）。一方、チップＡとチップＢの局所ヒストグラムと全体ヒストグラムの距離はともに小さいため、位置ずれに対しロバストであるといえる。
【００４１】
つまり、従来手法のしきい値判別を用いて欠陥抽出した場合には、位置ずれに起因する誤検出が起きてしまうという課題があったが、本願の局所ヒストグラムと全体ヒストグラムとの距離を用いて欠陥抽出した場合には、実欠陥は正しく検出し、位置ずれに起因する画像の濃淡は欠陥として誤検出しないことが分かる。
【００４２】
図１３は、本発明に係る欠陥検査方法の第一の実施形態を説明する図である。
Ｓｔｅｐ１３０１では、図１の画像取得部１１０を用いて被検査対象物の画像を取得する。Ｓｔｅｐ１３０２では、図２の前処理部３１０で取得した画像を前処理してノイズを低減させる。Ｓｔｅｐ１３０３では、前処理を施した画像を画像メモリ部３２０に格納する。Ｓｔｅｐ１３０４では、図３の画像位置合わせ部４１０で画像メモリ部３２０に格納した画像データ同士の位置ずれ量（補正量）を算出し、位置合わせを行う。Ｓｔｅｐ１３０５では、カテゴリ演算部４２０で被検査対象物の画像上のカテゴリ分割を行い、カテゴリ設定部４３０にてカテゴリ演算部４２０で分割したカテゴリを設定する。Ｓｔｅｐ１３０６では、図６の局所領域設定部６１０を用いてＳｔｅｐ１３０５で設定したカテゴリ毎に検査画像の局所領域を設定する。Ｓｔｅｐ１３０７では、局所ヒストグラム算出部６２０にて、Ｓｔｅｐ１３０６で設定した局所領域ごとに画素値を横軸とした局所ヒストグラムを作成する。局所ヒストグラムは、局所領域の画素値の分布を示す。Ｓｔｅｐ１３０８では、全体ヒストグラム算出部６２０にてＳｔｅｐ１３０７で算出した局所ヒストグラムを統合して全体ヒストグラムを生成する。全体ヒストグラムは同一カテゴリの局所領域から生成した局所ヒストグラムを平均化するなどして生成されるものであり、当該カテゴリの画素値の平均的な分布を知ることができる。Ｓｔｅｐ１３０９では、ヒストグラム間距離算出部６５０にて各局所ヒストグラムと全体ヒストグラムとの距離（分布の類似度）を算出する。距離が大きいということは、当該局所ヒストグラムに対応する局所領域の画素値が平均から離れていることを示すため、距離によって当該局所領域に欠陥が存在する確率を計ることができることから、特徴量として欠陥抽出に用いる。Ｓｔｅｐ１３１０では、Ｓｔｅｐ１３０５で設定された全てのカテゴリについてヒストグラム間距離を算出したかを判断し、算出していないカテゴリがある場合には、Ｓｔｅｐ１３０６〜Ｓｔｅｐ１３０９を反復する。Ｓｔｅｐ１３１１では、ヒストグラム間距離以外の特徴量を算出する。特徴量の一般的な例として、例えば、注目画素の明るさやコントラスト、隣接チップの画素との濃淡差等がある。ヒストグラム間距離以外の特徴量は用いずに、ヒストグラム間距離のみにより欠陥抽出を行っても良い。Ｓｔｅｐ１３１２では、特徴量集計部６６０によりＳｔｅｐ１３０９およびＳｔｅｐ１３１１で算出した特徴量を元に特徴空間を形成する。Ｓｔｅｐ１３１３では、図３のはずれ画素検出部４５０とＳｔｅｐ１３１３で形成した特徴空間に基づきはずれ画素を検出し、Ｓｔｅｐ１３１４にて欠陥検出を行う。
【００４３】
図９は、本発明に係る欠陥検査装置を用いる場合のグラフィックユーザインターフェース２７１（図１）の一例を示す図である。
一番上の画面では、検査結果を表示する検査対象のウエハＩＤ、レイヤＮｏ．を設定することができる。また、ユーザは、画面９０１にて検査結果を表示するセンサ（検出系）の種類を設定し、検出画像、カテゴリ画像、抽出した特徴量画像を確認し、画面９０２にてカテゴリ別の特徴空間により欠陥の検出状況を確認することができる。ここでは、検出された欠陥ＩＤ、その座標、特徴量の値などを表示する。また、画面９０３にて、各ＤＩＥにおける検出画像、該検出画像から生成した局所ヒストグラム、複数の局所ヒストグラムから生成した全体ヒストグラムおよび各局所ヒストグラムに対応するヒストグラム特徴量画像などの特徴量の詳細な情報を確認することができる。
【００４４】
図１０は、本発明に係る欠陥検査装置を用いる場合のグラフィックユーザインターフェース２７１（図１）によるパラメータ調整の一例を示す図である。
ユーザは、画面１００１にてカテゴリ画像や特徴量画像を確認し、チェックボックス１０１１にてどの特徴量を特徴空間の生成に利用するかを決定できる。また、利用する場合には入力部１０１２にて重み付けを決定することができる。また、入力部１０１３では特徴量を算出する局所領域のサイズを指定することができる。これにより、カテゴリ毎に異なる特徴量による特徴空間を形成することができる。カテゴリ毎に異なる局所領域により特徴量を抽出することで、異なる周期のパターンに対して適切に特徴量を抽出可能となる。また、これらのパラメータはカテゴリ分割時に抽出した特徴量や、各カテゴリの領域サイズに基づいて自動で決定することもできる。画面１００２は、図９の画面９０２と同様に、カテゴリ別情報として表示するカテゴリの種類を設定したり、設定したカテゴリ内の画素数を表示したり、設定したカテゴリの画像から生成した特徴空間を表示し、検出された欠陥のＩＤ、座標、特徴量の値などを表示する。
【実施例２】
【００４５】
以下において、本発明の欠陥検査技術（欠陥検査方法および欠陥検査装置）の実施例２を図１１と図１２により説明する。実施例１と同様の部分の説明は割愛する。
【００４６】
実施例１で説明した欠陥検査技術では、代表のチップの画像に対してカテゴリ分割を実施し、そのカテゴリ分割を他のウェーハに適用したが、実施例２では、複数のチップが形成されるウェーハ全面の画像に対して、カテゴリ分割を実施し、欠陥判定する実施例について説明する。ウェーハ全面に対しカテゴリ分割を実施することで、チップ画像間の位置合わせが不要となるため、チップ画像間の位置ずれによる誤検出が発生しなくなる。但し、複数条件のセンサ（検出系）による統合処理を実施する場合は、複数条件のセンサ画像間の位置合わせが必要であり、それらの位置ずれに対するロバスト性を確保する必要がある。
【００４７】
図１１は本発明に係る欠陥検査装置の第二の実施形態の欠陥候補判定部３３０’の構成の一例について示す図である。
欠陥候補判定部３３０’は、ウェーハ全面に対しカテゴリ分割を実施することでチップ画像間の位置合わせが不要であるため、画像位置合わせ部４１０を有さない構成となっている点が図３と異なる。
【００４８】
図１２は、本発明に係る欠陥検査装置を用いて算出する局所ヒストグラムと全体ヒストグラムの一例について示す図である。
領域１１０１、１１０２、１１０３は同一カテゴリに分割された画素とその周辺画素からなる局所領域で、ヒストグラム１１１１、１１１２、１１１３は、局所領域１１０１、１１０２、１１０３から算出した局所ヒストグラム、ヒストグラム１１１７は同カテゴリの全体ヒストグラムである。全体ヒストグラム１１１７と各局所ヒストグラム１１１１、１１１２、１１１３との距離を求めたものがヒストグラム距離１１２０であり、局所ヒストグラム１１１２の分布と全体ヒストグラム１１１７の分布との類似度が他の局所ヒストグラムと比較して離れていることから、局所ヒストグラム１１１２に対応する局所領域１１０２に欠陥が存在する確率が高いことが分かる。また、局所ヒストグラム１１１２との距離がしきい値を超えている場合には、欠陥として抽出される。しきい値は、予め定めたものであっても良いし、算出したヒストグラム距離１１２０の値に応じて求められた値であっても良い。
また、ヒストグラム１１１４、１１１５、１１１６は局所領域１１０４、１１０５、１１０６から算出された局所ヒストグラムで、ヒストグラム１１１８はそのカテゴリの全体ヒストグラムである。全体ヒストグラム１１１８と各局所ヒストグラム１１１４、１１１５、１１１６との距離を求めたものがヒストグラム距離１１２１であり、ヒストグラム距離１１２１についてはしきい値を超える分布が存在しないため、欠陥は抽出されない。
【符号の説明】
【００４９】
１１０・・・画像取得部、１３０・・・欠陥候補抽出部、２７０・・・制御部、１６０・・・統合後処理部、１７０・・・結果出力部、２１０・・・ウェーハ、２２０・・・ステージ、２３０・・・コントローラ、２４０・・・照明系、２５０・・・検出系、３１０・・・前処理部、３２０・・・画像メモリ部、３３０、３３０’・・・欠陥候補判定部、３４０・・・パラメータ設定部、４１０・・・画像位置合わせ部、４２０・・・カテゴリ演算部、４３０・・・カテゴリ設定部、４４０・・・特徴空間形成部、４５０・・・はずれ画素検出部、４６０・・・はずれ画素検出部
【図１】
2013160629.tif 000003
【図２】
2013160629.tif 000004
【図３】
2013160629.tif 000005
【図４】
2013160629.tif 000006
【図５】
2013160629.tif 000007
【図６】
2013160629.tif 000008
【図７】
2013160629.tif 000009
【図８】
2013160629.tif 000010
【図９】
2013160629.tif 000011
【図１０】
2013160629.tif 000012
【図１１】
2013160629.tif 000013
【図１２】
2013160629.tif 000014
【図１３】
2013160629.tif 000015