(57)【要約】【課題】全て自動的に周期性パターンの欠陥検査方法および欠陥検査装置を提供すること。【解決手段】取得した画像データについて濃度比較差分処理と２値化処理を行い、２値化処理工程で得た２値化画像から欠陥のサイズと位置情報を決定することで欠陥点の抽出を行う欠陥抽出処理をこの順に全ての画素について実施する事によって抽出された欠陥について、特定の方向の任意のピッチだけ離れた複数の画素の画像との輝度値を比較し、予め決めた判定基準に従って欠陥の種類である欠陥モードを選別する欠陥選別工程と、前記欠陥選別工程で選別された欠陥ごとに、輝度値の差分をクラス分けする欠陥種別クラス分け工程と、前記欠陥モード別クラス分け工程で得られた全ての欠陥についての判定結果を、予め設定した良否判定基準に従って、良否判定を行う良否判定工程と、から構成されていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査方法および欠陥検査装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周期性パターンの欠陥検査方法であって、少なくとも、
周期性パターンの顕微鏡による拡大画像を撮影し、記憶する画像取得工程と、
前記画像取得工程で取得した画像とその画像から特定の方向の任意のピッチだけ離れた画像の輝度値を比較し、その差分データをとる輝度値差分処理工程と、
前記輝度値差分処理工程で得た差分データについて予め設定した２値化閾値によって２値化処理を行い、２値化画像を得る２値化処理工程と、
前記２値化処理工程で得た２値化画像から欠陥のサイズと位置情報を決定することで欠陥点の抽出を行う欠陥抽出処理を、この順に全ての周期性パターン形成エリアについて実施する事によって抽出された欠陥について、特定の方向の予め設定したピッチだけ離れた複数の画像との輝度値を比較し、予め設定した判定基準に従って欠陥の種類を選別する欠陥選別工程と、
前記欠陥選別工程で選別された欠陥の種類ごとに、輝度値の差分をクラス分けする欠陥種別クラス分け工程と、
前記欠陥種別クラス分け工程で得られた全ての欠陥についての判定結果を、予め設定した良否判定基準に従って、良否判定を行う良否判定工程と、から構成されていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査方法。
【請求項２】
請求項１に記載の周期性パターンの欠陥検査方法で使用する周期性パターンの欠陥検査装置であって、少なくとも、
検査対象である被検査基板を載置する試料台と、
前記試料台を、基板を検査する検査領域に移動し、周期性パターンの検査対象の画素と、その画素から任意の方向の任意のピッチだけ離れた複数の比較対象の画素とを検査可能に配置することができる試料台駆動機構と、
前記検査領域にて前期被検査基板に形成された周期性パターンの拡大画像を撮像するための光学系を備えた撮像装置と、
前記撮像装置で撮像された画像データを記憶する記憶装置と、
情報を表示する表示装置と、
前記試料台と前記試料台駆動機構と前記撮像装置と前記記憶装置と前記表示装置とを制御し、画像データなどの演算処理を行う制御装置と、
前記制御装置に情報を入力する入力装置と、を備えていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周期性パターンが形成された物品の欠陥検査方法および欠陥検査装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
周期性パターンが形成された物品としては、例えばフラットパネルディスプレイ、フラットパネルディスプレイ用カラーフィルタ、カラーフィルタ用フォトマスク、固体撮像素子、半導体メモリー、などを例として挙げることができる。
【０００３】
これらの物品の製造工程において、様々な欠陥が発生する。そのため、製造工程の中で欠陥検査を行い、修正を行ったり、不良品として製造工程から除外される。
【０００４】
例えば、ある種の液晶ディスプレイ用カラーフィルタの場合、通常は、ガラス基板の表面にブラックマトリックスを形成後、色パターンの形成、透明電極の形成、フォトスペーサの形成、ＡＳＶ（アドバンスト・スーパー・ビュー）パターンの形成、などが行われる。
【０００５】
欠陥検査は、これらの形成工程が終了する毎に実施され、欠陥を有するものについては修正を行ったり、不良品として製造工程から除外される。
【０００６】
欠陥検査では、様々な欠陥を検出する必要がある。例えば、液晶ディスプレイ用カラーフィルタの場合、透過光の光学顕微鏡で観察した場合、黒く見える欠陥（以後、黒系異物欠陥と称する。）、コントラストが小さく透明な欠陥（以後、水シミ欠陥と称する。）、パターンが欠損しているか、薄くなっていて明るく見える欠陥（以後、白抜け欠陥と称する。）、白抜け欠陥のうち、微小であるため見え難い欠陥（以後、微小ピンホール欠陥と称する。）などの欠陥を挙げることができる。
【０００７】
これらの欠陥は、カラーフィルタを形成する着色樹脂材料自身が固まった樹脂系異物、製造装置からの発塵による金属系異物、人体から発生する人皮系異物、衣類などから発生する繊維系異物、製造装置などに使用されているグリースから発生する液滴系異物などがあり、形状が異なるばかりでなく、光学的な濃度、コントラスト、透明性、など光を使用した欠陥検査においては、光学的に区別し易いものから、区別し難いものまで、様々な欠陥を検出しなければならない。
【０００８】
従来の検査方法としては、欠陥部と非欠陥部の光学的な濃度差分処理から、設定された２値化閾値（以後、スライスと称する。）で２値化を行い、欠陥部分の抽出を行う方法では、上記した様々な欠陥の判別は困難であるため、欠陥観察装置や目視検査装置を使って最終確認を行わなければならず、設備と人が必要なばかりでなく、製造するのに要する時間が長くなる、という問題点を抱えている。  
【０００９】
検査方法としては、例えば特許文献１に開示されているものがあるが、これは擬似欠陥を抑制する点で類似した技術であるが、飛来して表面に載っているだけの異物欠陥と本来の異物欠陥を識別する方法であり、上記の問題点を解決するものではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特許第３３８７３５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の課題は、欠陥観察装置や目視検査装置などといった、人が最終的に欠陥を観察して判定することが不要な周期性パターンの欠陥検査方法および欠陥検査装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記の課題を解決する手段として、請求項１に記載の発明は、周期性パターンの欠陥検査方法であって、少なくとも、
周期性パターンの顕微鏡による拡大画像を撮影し、記憶する画像取得工程と、
前記画像取得工程で取得した画像とその画像から特定の方向の任意のピッチだけ離れた画像の輝度値を比較し、その差分データをとる輝度値差分処理工程と、
前記輝度値差分処理工程で得た差分データについて予め設定した２値化閾値によって２値化処理を行い、２値化画像を得る２値化処理工程と、
前記２値化処理工程で得た２値化画像から欠陥のサイズと位置情報を決定することで欠陥点の抽出を行う欠陥抽出処理を、この順に全ての周期性パターン形成エリアについて実施する事によって抽出された欠陥について、特定の方向の予め設定したピッチだけ離れた複数の画像との輝度値を比較し、予め設定した判定基準に従って欠陥の種類を選別する欠陥選別工程と、
前記欠陥選別工程で選別された欠陥の種類ごとに、輝度値の差分をクラス分けする欠陥種別クラス分け工程と、
前記欠陥種別クラス分け工程で得られた全ての欠陥についての判定結果を、予め設定した良否判定基準に従って、良否判定を行う良否判定工程と、から構成されていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査方法である。
【００１３】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の周期性パターンの欠陥検査方法で使用する周期性パターンの欠陥検査装置であって、少なくとも、
検査対象である被検査基板を載置する試料台と、
前記試料台を、基板を検査する検査領域に移動し、周期性パターンの検査対象の画素と、その画素から任意の方向の任意のピッチだけ離れた複数の比較対象の画素とを検査可能に配置することができる試料台駆動機構と、
前記検査領域にて前期被検査基板に形成された周期性パターンの拡大画像を撮像するための光学系を備えた撮像装置と、
前記撮像装置で撮像された画像データを記憶する記憶装置と、
情報を表示する表示装置と、
前記試料台と前記試料台駆動機構と前記撮像装置と前記記憶装置と前記表示装置とを制御する制御装置と、
前記制御装置に情報を入力する入力装置と、を備えていることを特徴とする周期性パターンの欠陥検査装置である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、周期性パターンが形成された基板の欠陥検査は、欠陥検査装置による自動検査だけで十分信頼性が高い検査を実施することが可能となるため、顕微鏡を使って人が実施する確認作業が不要となり、製造に要する時間を短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の周期性パターンの欠陥検査方法の手順を示すフロー図
【図２】濃度比較差分処理の説明図
【図３】２値化処理の説明図
【図４】本発明の欠陥点と比較点の輝度値算出方法の説明図
【図５】欠陥の例を示した顕微鏡写真であり、（Ａ）は黒系異物欠陥（光学的濃度が大きい欠陥）の顕微鏡写真の例、（Ｂ）は水シミ欠陥（光学的な濃度が小さい欠陥）の顕微鏡写真の例である。
【図６】欠陥の例を示した顕微鏡写真であり、（Ａ）は白抜け欠陥（周期性パターンの一部が無くなるか、薄くなって白く見える欠陥）の顕微鏡写真の例、（Ｂ）は微小ピンホール欠陥（周囲より明るく見える微小な欠陥）の顕微鏡写真の例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
本発明を、図面を用いて説明する。
図１は、本発明の周期性パターンの欠陥検査方法の手順を示すフロー図である。
まず検査対象物である周期性パターンが形成された被検査基板を、基板駆動機構を使用して、本発明の欠陥検査装置に装填する。欠陥検査装置に被検査基板が装填されると同時に、被検査基板は欠陥検査装置の試料台に保持、固定される。試料台は、試料台駆動機構であるＸ−Ｙ−θステージ上に設置され、被検査基板に形成された周期性パターンのＸ方向およびＹ方向に移動できるように、Ｘ−Ｙ−θステージを回転させることによって、Ｘ−Ｙ−θステージのＸ方向およびＹ方向と被検査基板に形成された周期性パターンのＸ方向およびＹ方向を合致させる。予め入力した周期性パターンのＸ方向およびＹ方向の整数倍のピッチだけ基板を移動させることが可能である。
【００１７】
被検査基板が試料台に保持されると、欠陥検査装置に備えられている撮像装置が被検査基板に形成されている周期性パターンの全ての部位について撮像し、画像データとして記憶装置に記憶する。この工程を画像取得工程と呼ぶ。撮像装置としては、例えば２５６モノクロ階調のＣＣＤカメラを使用することが可能であるが、これに限定するものではなく、実施する検査の内容に合せたものを採用すればよい。ここで、周期性パターンの全ての部位とは、例えば、液晶表示装置に用いられるカラーフィルタにおいては、１つ１つの全ての画素を指す。
【００１８】
次に、全ての画素の画像データが記憶装置に取り込まれると、制御装置が、取得した画像データを使って、濃度比較差分処理を行う。この工程を輝度値差分処理工程と呼ぶ。この処理は、図４に示すように、ある画素と、例えば当該画素と予め設定した方向の、予め設定したピッチ数だけ両側に離れた２つの画素と光学的濃度を比較する。
この濃度比較差分処理で実施する内容を図２に示している。図２の左上の「ラインセンサ取り込み画像」と記した顕微鏡写真の画像にあるように、その中の１つの画素に円形の欠陥が写っている。図２の右側に「各画素（横）の濃淡（縦）」と記した（Ａ）と（Ｂ）の２つの棒グラフ状のデータは、左側の顕微鏡写真（Ａ）と（Ｂ）に対応したものである。上側の（Ａ）と記したデータは、左側の画像の（Ａ）と記した部分の横方向に走る線に沿った濃淡（ここでは明暗に相当し、上ほど明るく、下ほど暗いことを示している。）を示している。ここで、（Ａ）と記したデータと（Ｂ）と記したデータを比較すると、データの右から３番目の棒状の部位で（Ｂ）の方が高くなっており、そのほかの部位では同等のデータになっている。両者の差分をとることによって図２の右側の一番下にある「比較処理（差分）後の濃淡」と記したデータ（（Ｃ）と記したデータ）が得られる。これは、図２の左側の下にある「比較処理（差分）後の濃淡」と記した顕微鏡写真を見れば分かるように、欠陥を浮き彫りにした濃度比較差分処理によって得たデータである。
【００１９】
次に、この濃度比較差分処理によって得たデータの２値化処理を行う。この工程を２値化処理工程と呼ぶ。まず、図３で２値化処理について説明する。図３の左側に３つ顕微鏡写真を示したが、上段の「比較処理（差分）後の濃淡」と記した顕微鏡写真は、上記の濃度比較差分処理で得られたものである。その顕微鏡写真の右側にある３つのグラフは、２値化処理の２値化閾値の設定によっては擬似欠陥が出現することを説明している。すなわ
ち、実際には存在しない欠陥、擬似欠陥が２値化閾値であるスライスの設定の仕方によって発生することを、一番下の「白側２値化処理（スライスＢ）」と記したグラフに示している。しかし、中段の「白側２値化処理（スライスＡ）」と記したグラフでは擬似欠陥は出現していない。上段の「比較処理（差分）後の濃淡」と記したグラフにあるように、実際に欠陥があるところ以外の位置にも低いながらもピークがあるが、実際にはここには欠陥が無い擬似欠陥である為、適切な２値化閾値、スライスＡを設定して除外しなければならない。
【００２０】
次に、２値化された画像から、欠陥サイズを決定し、その欠陥点の被検査基板内の座標を関係付け、記憶装置に記憶する。この処理を全ての周期性パターンが形成された領域にわたって実施し、欠陥を抽出する。この処理を欠陥抽出処理と呼ぶ。この処理により、各欠陥の大きさと位置を特定することができ、欠陥だけを抽出することができるようになる。
【００２１】
次に、欠陥の種類を選別する欠陥選別工程を実施する。
図４は、欠陥がある領域である欠陥点にある画素と２つの比較点にある画素から輝度値を算出する場合の、画素の配置関係を示している。表２に示したように、欠陥点の５つの画素、１〜５の輝度値の平均値、最大値、最小値を算出するために、まず図４に示した比較点Ａの１’〜５’とＢの１”〜５”と欠陥点の１〜５の各画素の輝度値を測定し、欠陥点、比較点Ａ、比較点Ｂの輝度値の平均値、最大値、最小値を算出して、更に比較点ＡとＢの平均値、最大値、最小値から両者の平均値、最大値、最小値を得て、これを比較点の平均値、最大値、最小値とする。
【表１】
2013108879.tif 000003
【００２２】
次に、欠陥種別クラス分け工程を実施する。
抽出された欠陥について、再度、任意のピッチを元に、Ｘ方向またはＹ方向について、輝度値の比較を行う。その際、予め、設定しなければならない値を表２に示す。これはモード別に、比較ピッチ、比較方向、輝度値の種類（最大値、最小値、平均値）、欠陥点の輝度値、比較点の輝度値、輝度差などを、経験的に設定しておくものである。
【表２】
2013108879.tif 000004
例えば、下記の様に設定する。
モード名  ：ｘｘ欠損
比較ピッチ：Ｂ
比較方向  ：Ｙ
輝度値種類：欠陥点は平均、比較点は最大
論理式  ：α１＜α＜α２  ＡＮＤ  β１＜β＜β２  ＡＮＤ  γ１≦絶対値（β−α）≦γ２
この様に設定した場合、比較ピッチＢにてＹ方向に対して濃度比較差分処理を実行する。そして、欠陥点の平均輝度値αがα１より大きく、α２より小さく、且つ、比較点の最大輝度値βがβ１以上で、β２より小さく、且つ、比較点の最大輝度値βと欠陥点の平均輝度値αの差分、絶対値（β−α）、がγ１以上で、γ２より小さい場合、当該欠陥の欠陥モードはｘｘ欠損と分類される。この様にして、予め経験的に得た情報を元に、発生する全て欠陥の特徴を数値的に捉え、分類しておく。
【００２３】
次に、良否判定工程を実施する。
分類した全ての欠陥について、サイズによる良否判定の基準を設定する。予め経験的に表３に示した様な表を作成しておく。
【表３】
2013108879.tif 000005
この表によって、モード別に区分された欠陥をサイズ別に良否判定する。
表３の設定の場合、モード名が水シミと分類された欠陥においては、下記の様な判定と
することが出来る。
１ｐｉｘ以上１０ｐｉｘ以下：判定１
１１ｐｉｘ以上１６ｐｉｘ以下：判定２
１７ｐｉｘ以上２４ｐｉｘ以下：判定３
２５ｐｉｘ以上４４ｐｉｘ以下：判定４
４５ｐｉｘ以上              ：判定５
ここで、判定１〜判定５は、ＯＫ、ＮＧなどの良否判定となる。
【００２４】
以上のような方法によって、自動的に、欠陥を分類し、欠陥の分類毎に設定した大きさを判定することによって、良否判定を行うことが可能である。
【実施例】
【００２５】
次に、本発明の実施例について説明する。
＜実施例１＞
図５（Ａ）に黒系異物欠陥と（Ｂ）に水シミ欠陥の顕微鏡写真の例を示す。真ん中に欠陥点、その左右は比較点の画像である。
表４はそれぞれ黒系異物欠陥と水シミ欠陥の、欠陥点と比較点の輝度値についての平均値、最大値、最小値、の例である。
【表４】
2013108879.tif 000006
【００２６】
上記の黒系異物欠陥の場合、輝度値の比較点の平均値と欠陥点の平均値の差は、１０９−１７＝９２、水シミ欠陥の場合は同じく、６９−５０＝１９、となる。この値、９２と１９が、比較点の最大輝度βと欠陥点の平均輝度αの差分（絶対値（β−α））となる。
【００２７】
この欠陥を分類し、選別する方法は、黒系異物欠陥の場合は、
α１＜α＜α２          ⇔    ０＜α＜２５５  且つ
β１＜β＜β２          ⇔    ０＜β＜２５５  且つ
γ１≦絶対値（β−α）≦γ２    ⇔    ８２≦絶対値（β−α）≦１０２
とすることにより、黒系異物欠陥であると分類し、選別することが可能である。
ここで、絶対値（β−α）の範囲の設定として、検出誤差を考慮して、９２±１０とした。
【００２８】
また、水シミ欠陥の場合は、
α１＜α＜α２          ⇔    ０＜α＜２５５  且つ
β１＜β＜β２          ⇔    ０＜β＜２５５  且つ
γ１≦絶対値（β−α）≦γ２    ⇔    ９≦絶対値（β−α）≦２９
とすることにより、水シミ欠陥であると分類し、選別することが可能である。
これらに対して、判定サイズを選択することによって、欠陥モードに対するサイズによる欠陥良否判定が可能となる。  
ここで、絶対値（β−α）の範囲の設定として、検出誤差を考慮して、１９±１０とした。
【００２９】
＜実施例２＞
図６は、白抜け欠陥と微小ピンホール欠陥の顕微鏡写真の例を示す。真ん中が欠陥点、その左右は比較点の画像である。
表５は、それぞれ白抜け欠陥と微小ピンホール欠陥の、欠陥点と比較点の輝度値についての平均値、最大値、最小値、の例である。
【表５】
2013108879.tif 000007
【００３０】
上記の白抜け欠陥の場合、輝度値の比較点の平均値と欠陥点の平均値の差は、９７−１９８＝−１０１、微小ピンホール欠陥の場合は同じく、１２０−１６６＝−４６、となる。この値、−１０１と−４６が、比較点の最大輝度βと欠陥点の平均輝度αの差分（絶対値
（β−α））となる。
【００３１】
この欠陥を分類し、選別する方法は、黒系異物欠陥の場合は、
α１＜α＜α２          ⇔    ０＜α＜２５５  且つ
β１＜β＜β２          ⇔    ０＜β＜２５５  且つ
γ１≦絶対値（β−α）≦γ２    ⇔  ９１≦絶対値（β−α）≦１１１
とすることにより、白抜け欠陥であると分類し、選別することが可能である。
ここで、絶対値（β−α）の範囲の設定として、検出誤差を考慮して、１０１±１０とした。
【００３２】
また、微小ピンホール欠陥の場合は、
α１＜α＜α２          ⇔    ０＜α＜２５５  且つ
β１＜β＜β２          ⇔    ０＜β＜２５５  且つ
γ１≦絶対値（β−α）≦γ２    ⇔  ３６≦絶対値（β−α）≦５６
とすることにより、微小ピンホール欠陥であると分類し、選別することが可能である。
ここで、絶対値（β−α）の範囲の設定として、検出誤差を考慮して、４６±１０とした。
これらに対して、判定サイズを選択することによって、欠陥モードに対するサイズによる欠陥良否判定が可能となる。
【図１】
2013108879.tif 000008
【図２】
2013108879.tif 000009
【図３】
2013108879.tif 000010
【図４】
2013108879.tif 000011
【図５】
2013108879.tif 000012
【図６】
2013108879.tif 000013