(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する方法であって、第１の被検査パターンを検出して該第１の被検査パターンの第１の画像を得、該第１の画像を記憶し、第２の被検査パターンを検出して該第２の被検査パターンの第２の画像を得、前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との画像全体の明るさの合わせ込みと局所的な明るさの合わせ込みとを行い、該画像全体の明るさの合わせ込みと局所的な明るさの合わせ込みとを行なった第１の画像と第２の画像とを比較することにより前記パターンを検査するものであり、
前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との画像全体の明るさを合わせ込むことを、前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との画像全体に一括したフィルタ操作を行うことにより行うことを特徴とする被検査パターンの欠陥検査方法。
【請求項２】
基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する方法であって、第１の被検査パターンを検出して該第１の被検査パターンの第１の画像を得、該第１の画像を記憶し、第２の被検査パターンを検出して該第２の被検査パターンの第２の画像を得、前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との画像全体の明るさの合わせ込みと局所的な明るさの合わせ込みとを行い、該画像全体の明るさの合わせ込みと局所的な明るさの合わせ込みとを行なった第１の画像と第２の画像とを比較することにより前記パターンを検査するものであり、
前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との画像全体の明るさを合わせ込むことを、前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との濃淡の２乗誤差が最小になるようなフィルタを用いて操作を行って該第１の画像と第２の画像との明るさの２乗誤差が最小になるように画像全体の明るさを合わせ込むことにより行うことを特徴とする被検査パターンの欠陥検査方法。
【請求項３】
基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する方法であって、第１の被検査パターンを検出して該第１の被検査パターンの第１の画像を得、該第１の画像を記憶し、第２の被検査パターンを検出して該第２の被検査パターンの第２の画像を得、前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との画像全体の明るさの合わせ込みと局所的な明るさの合わせ込みとを行い、該画像全体の明るさの合わせ込みと局所的な明るさの合わせ込みとを行なった第１の画像と第２の画像とを比較することにより前記パターンを検査するものであり、
前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との明るさを局所的に合わせ込むことを、ゲインとオフセットをもつ線形変換によって、前記第１の画像と前記第２の画像との明るさがほぼ同一となるように変換するものであり、
前記ゲインとオフセットをもつ線形変換に、前記局所的に合わせ込む領域の着目した画素と周囲の画素との明るさの差に応じて重みを付けることを特徴とする被検査パターンの欠陥検査方法。
【請求項４】
前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との明るさを局所的に合わせ込むことを、２枚の画像の画素単位の位置合わせの前に行うことを特徴とする請求項１ないし３の何れかに記載の被検査パターンの欠陥検査方法。
【請求項５】
前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との明るさを合わせ込むことを、２枚の画像の画素単位の位置合わせの後に行うことを特徴とする請求項１ないし３の何れかに記載の被検査パターンの欠陥検査方法。
【請求項６】
基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する方法であって、第１の被検査パターンを撮像して該第１の被検査パターンの第１の画像を得、該第１の画像を記憶し、第２の被検査パターンを撮像して該第２の被検査パターンの第２の画像を得、前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との位置ずれを補正し、該位置ずれを補正した第１の画像と第２の画像との局所的な明るさの違いを検出して該検出した明るさの差に応じて局所的な階調変換を行うことにより局所的な明るさを合わせ込み、該局所的な明るさを合わせ込んだ前記第１の画像の全体と前記第２の画像の全体との明るさを合わせ込み、該明るさを合わせ込んだ第１の画像と第２の画像とを比較することにより前記パターンを検査するものであり、
前記第１の画像の全体と前記第２の画像の全体との明るさを合わせ込むことを、前記第１の画像の全体と前記第２の画像の全体との濃淡の２乗誤差が最小になるように前記第１の画像の全体と前記第２の画像の全体とにフィルタリングを施すことにより行うことを特徴とする被検査パターンの欠陥検査方法。
【請求項７】
基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する方法であって、第１の被検査パターンを撮像して該第１の被検査パターンの第１の画像を得、該第１の画像を記憶し、第２の被検査パターンを撮像して該第２の被検査パターンの第２の画像を得、前記記憶した第１の画像と前記第２の画像との位置ずれを補正し、該位置ずれを補正した第１の画像と第２の画像との局所的な明るさの違いを検出して該検出した明るさの差に応じて局所的な階調変換を行うことにより局所的な明るさを合わせ込み、該局所的な明るさを合わせ込んだ前記第１の画像の全体と前記第２の画像の全体との明るさを合わせ込み、該明るさを合わせ込んだ第１の画像と第２の画像とを比較することにより前記パターンを検査するものであり、
前記第１の画像と前記第２の画像との明るさを局所的に合わせ込むことを、ゲインとオフセットをもつ線形変換によって、前記第１の画像と前記第２の画像との明るさがほぼ同一となるように変換することを特徴とする被検査パターンの欠陥検査方法。
【請求項８】
基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する欠陥検査装置であって、第１の被検査パターンを撮像して該第１の被検査パターンの第１の画像を得ると共に第２の被検査パターンを撮像して該第２の被検査パターンの第２の画像を得る撮像手段と、該撮像手段により撮像して得た前記第１の画像を記憶する記憶手段と、前記第１の画像と前記第２の画像との少なくとも何れか一方を局所的に階調変換する階調変換手段と、該階調変換手段により少なくとも何れか一方を局所的に階調変換した第１の画像と第２の画像との明るさを合わせ込む明るさ補正手段と、該明るさ補正手段で明るさを合わせ込んだ前記第１の画像と第２の画像とを比較して前記パターンの欠陥を検出する欠陥検出手段とを備えたことを特徴とする被検査パターンの欠陥検査装置。
【請求項９】
前記階調変換手段は、前記比較する第１の画像と第２の画像との明るさを、ゲインとオフセットをもつ線形変換によって変換することを特徴とする請求項８記載の被検査パターンの欠陥検査装置。
【請求項１０】
更に前記第１の画像と第２の画像との位置ずれを補正する位置ずれ補正手段を備え、前記階調変換手段は前記位置ずれ補正手段で位置ずれを補正した前記第１の画像と第２の画像との少なくとも何れか一方を局所的に階調変換することを特徴とする請求項８記載の被検査パターンの欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検査パターンの欠陥を検出する外観検査に係り、特に半導体ウェハや液晶ディスプレイなどにおける被検査パターンの欠陥検査方法及びその装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の検査装置は、特開昭５５−７４４０９号公報記載の技術の如く、被検査パターンを移動させつつ、ラインセンサ等の撮像素子により被検査パターンの画像を検出し、前記検出した画像信号と所定時間だけ遅延させた画像信号の濃淡を比較することにより、その不一致を欠陥として認識するものであった。
【０００３】
また、特公平８−１０４６３号に記載のように、比較は２枚の画像を整列させて、行うものであった。
【０００４】
上記従来の欠陥の認識方法を詳しく、図１５、１１、１２、１３を参照して説明する。図１５は、従来技術の被検査パターンのメモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部の略示説明図、図１６は、図１５のメモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部における明るさのヒストグラム、図１７は、ＣＭＰ（ケミカルメカニカル）などの平坦化処理された被検査パターンの略示図である。
【０００５】
図１５に示す如く、半導体ウエハ上にはメモリチップ２０が多数配設されて形成されている。前記メモリのチップ２０は、メモリマット部２１と周辺回路部２２に大別することができる。前記メモリマット部２１は小さな繰返しパターン（セル）の集合であり、前記周辺回路部２２は基本的にはランダムパターンの集合である。ただし、多くの場合、子細に見ると複数の異なるセルピッチを有する繰り返しパターンの集合体とみなすことができる。
【０００６】
図１６には、図１５のメモリマット部２１および周辺回路部２２における明るさの分布、すなわち、１０ビット構成で最大１０２４階調として、メモリチップ内の明るさに対する頻度（ヒストグラム）を示したものであるが、前記メモリマット部２１はパターン密度が高く一般的に暗い。一方、前記周辺回路部２２はパターン密度が低く一般的に明るい。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
図１７に示した、ＣＭＰなどの平坦化プロセスでは、図１８に示すヒストグラムでわかるように、メモリマット部２１内の回路パターンは、パターンの膜厚の違いによって明るさの違いを生じさせている。同図では、配線層をデポジションした後、ＣＭＰ処理により平坦化したものである。このようなパターンでは、膜厚が局所的に変動し、明るさむらが生じやすい。このようなパターンの場合、図１６と図１７に示すパターンの明るさを比較することになり、明るさの違いを誤検出しないようにしきい値を設定すると、きわめて欠陥検出感度を低下させてしまう。このような明るさの違いは、照明光として波長帯域の広いものを使用すれば、ある程度は相殺できるが、ＣＭＰ処理されたパターンについては、明るさの変動が大きいこともあり、限界がある。このため、明るさの異なるパターンから微小な欠陥を検出することが望まれていた。
【０００８】
さらに、従来は、２枚の画像の差の２乗和を計算し、これに放物面を当てはめて、画像の位置ずれを検出していた。しかし、これでは、比較する２枚の画像が一致するという保証がなく、比較する上で最適なマッチングが望まれていた。図２１は、２枚の画像（後述の図６のｆ（ｘ、ｙ））の各画素についての差の２乗和を、一方の画像をｘ、ｙ方向に±１画素の範囲でシフトしてもとめた実験結果である。横軸がｘ方向、縦軸がｙ方向である。図中の値は、差の２乗和である。ここでは、同一の画像（図６のｆ（ｘ、ｙ））を用いている。即ち、差の２乗和として、Σ（ｆ（ｘ、ｙ）−ｆ（ｘ±１、ｙ±１））２を算出している。図２１からわかるように、同一の画像でも差の２乗和は、（０、０）を中心に対称ではなく、０．６％程度の非対称性がある。同一の画像であるため、（０、０）で差の２乗和は０になている。従って、このデータに放物線を当てはめ画素寸法以下の分解能で差の２乗和が最小になる位置を求めても、正確な位置のずれ、ここでは（０、０）は検出できない。
【０００９】
さらに、ＣＭＰなどの平坦化プロセスのウエハでは明るさが異なる。この明るさの違いの影響を示す。ここでは、１枚の画像と、それの明るさを１．１倍したものを使用した。１．１倍というのは、ＣＭＰウエハ明るさ変動としては普通か或いは小さいものである。実験結果を図２２に示す。差の絶対値の和を表示している。最小位置は、（０、１）となっている。画素以下の分解能どころか画素のレベルで大きな誤差がある。差の２乗和も同じ傾向であるが、これらのデータから、画像の位置ずれは正確に求められないことがわかる。勿論、１．０５倍でも同様の傾向にある。このように、差の２乗和に放物面を当てはめ、これから最小となる位置を求めることは、極めて大きな誤差をもつ方法と言わざるを得ない。
【００１０】
本発明の目的は、上記従来の技術課題を解決すべくなされたもので、明るさの異なるパターンも比較検査可能にし、つねに高感度で、欠陥を信頼性高く検査することができる被検査パターンの欠陥検査方法を提供することにある。
【００１１】
また、本発明の他の目的は、高精度な画像マッチング法を用いた被検査パターンの欠陥検査方法を提供することにある。
【００１２】
さらに、ＣＭＰなどの平坦化処理されたウエハパターンを対象にした場合にも、高感度な欠陥検出方法を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本発明では、基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する方法において、第１の被検査パターンを検出してこの第１の被検査パターンの第１の画像を得、この第１の画像を記憶し、第２の被検査パターンを検出してこの第２の被検査パターンの第２の画像を得、記憶した第１の画像と第２の画像との画像全体の明るさの合わせ込みと局所的な明るさの合わせ込みとを行い、この画像全体の明るさの合わせ込みと局所的な明るさの合わせ込みとを行なった第１の画像と第２の画像とを比較することによりパターンを検査するものであり、前記記憶した第１の画像と第２の画像との画像全体の明るさを合わせ込むことを、記憶した第１の画像と第２の画像との画像全体に一括したフィルタ操作を行うことにより行うようにした。
【００１４】
また、本発明は、前記記憶した第１の画像と第２の画像との画像全体の明るさを合わせ込むことを、記憶した第１の画像と第２の画像との濃淡の２乗誤差が最小になるようなフィルタを用いて操作を行って第１の画像と第２の画像との明るさの２乗誤差が最小になるように画像全体の明るさを合わせ込むことにより行うようにした。
【００１５】
また、本発明は、前記記憶した第１の画像と第２の画像との明るさを局所的に合わせ込むことを、ゲインとオフセットをもつ線形変換によって、第１の画像と第２の画像との明るさがほぼ同一となるように変換するものであり、このゲインとオフセットをもつ線形変換に、局所的に合わせ込む領域の着目した画素と周囲の画素との明るさの差に応じて重みを付けるようにした。
【００１６】
そして、これらの記憶した第１の画像と第２の画像との明るさを局所的に合わせ込むことを、２枚の画像の画素単位の位置合わせの前に行うようにした。
【００１７】
あるいは、これらの記憶した第１の画像と第２の画像との明るさを局所的に合わせ込むことを、２枚の画像の画素単位の位置合わせの後に行うようにした。
【００１８】
また、本発明は、基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する方法において、第１の被検査パターンを撮像してこの第１の被検査パターンの第１の画像を得、この第１の画像を記憶し、第２の被検査パターンを撮像してこの第２の被検査パターンの第２の画像を得、記憶した第１の画像と第２の画像との位置ずれを補正し、この位置ずれを補正した第１の画像と第２の画像との局所的な明るさの違いを検出してこの検出した明るさの差に応じて局所的な階調変換を行うことにより局所的な明るさを合わせ込み、この局所的な明るさを合わせ込んだ第１の画像の全体と第２の画像の全体との明るさを合わせ込み、この明るさを合わせ込んだ第１の画像と第２の画像とを比較することによりパターンを検査するものであり、前記第１の画像の全体と第２の画像の全体との明るさを合わせ込むことを、第１の画像の全体と第２の画像の全体との濃淡の２乗誤差が最小になるように第１の画像の全体と第２の画像の全体とにフィルタリングを施すことにより行うようにした。
【００１９】
また、本発明は、前記第１の画像と第２の画像との明るさを局所的に合わせ込むことを、ゲインとオフセットをもつ線形変換によって、第１の画像と第２の画像との明るさがほぼ同一となるように変換するようにした。
【００２０】
また、本発明は、基板上に本来同一となるように形成された複数個の組のパターンの欠陥を検査する欠陥検査装置において、第１の被検査パターンを撮像してこの第１の被検査パターンの第１の画像を得ると共に第２の被検査パターンを撮像してこの第２の被検査パターンの第２の画像を得る撮像手段と、この撮像手段により撮像して得た第１の画像を記憶する記憶手段と、第１の画像と第２の画像との少なくとも何れか一方を局所的に階調変換する階調変換手段と、この階調変換手段により少なくとも何れか一方を局所的に階調変換した第１の画像と第２の画像との明るさを合わせ込む明るさ補正手段と、この明るさ補正手段で明るさを合わせ込んだ第１の画像と第２の画像とを比較してパターンの欠陥を検出する欠陥検出手段とを備えて構成した。
【００２１】
そして、階調変換手段は、比較する第１の画像と第２の画像との明るさを、ゲインとオフセットをもつ線形変換によって変換するように構成した。
【００２２】
更に、第１の画像と第２の画像との位置ずれを補正する位置ずれ補正手段を備え、階調変換手段は、位置ずれ補正手段で位置ずれを補正した第１の画像と第２の画像との少なくとも何れか一方を局所的に階調変換するように構成した。
【００３３】
【発明の実施の形態】
図１ないし図１４、および図２３ないし図３０を参照して本発明の各実施の形態を説明する。
【００３４】
〔実施の形態  １〕
本発明に係わる被検査パターンの欠陥検査方法、装置を説明する。図１及び図２は、本発明の一実施例に係わる被検査パターンの欠陥検査装置の構成図である。
【００３５】
本実施の形態においては、半導体ウエハの被検査パターンを例として説明する。
【００３６】
図１及び図２において、１はイメージセンサであり、被検査パターンである半導体ウエハ４からの反射光の明るさ、すなわち濃淡に応じた濃淡画像信号を出力するものであり、２はイメージセンサ１から得られる濃淡画像信号をディジタル画像信号９に変換するＡ／Ｄ変換器、３は濃淡画像信号を遅延させる遅延メモリ、４は被検査パターンのある半導体ウエハ、５は被検査パターンの半導体ウエハ４を載置するＸ方向とＹ方向とＺ方向とθ方向（回転）の移動するステージ、６は半導体ウエハ４に対する対物レンズ、７は被検査パターンの半導体ウエハ４を照明する照明光源、８は照明光を反射して対物レンズ６を通して半導体ウエハ４に照射すると共に、半導体ウエハ４からの反射光を透過するハーフミラー、９は濃淡画像信号がＡ／Ｄ変換器で変換されたディジタル画像信号である。このようにして、照明光源７からの照明光を反射させて対物レンズ６を通して半導体ウエハ４に対して、例えば明視野照明を施すように構成している。
【００３７】
また、３は、画像信号９を繰り返される１セルまたは複数セルピッチ分を記憶して遅延させる遅延メモリであってもよいし、 画像信号９を繰り返される１チップまたは複数チップピッチ分記憶して遅延させる遅延メモリでもよい。
【００３８】
１１はディジタル画像信号９及び遅延されたディジタル画像信号１０を位置合わせするものであり、ここでは、画素単位で濃淡差が最小となる位置ずれ量を検出し、この位置ずれ量に基づき一方の画像をシフトして、２枚の画像を位置合わせするものである。ここで、画像はイメージセンサにより連続的に検出されるが、画像を例えば２５６ラインごとに分割し（このライン数は、後述する方法により決定される）、この単位で位置合わせを行う。１２は、明るさの異なる画像信号を、明るさを一致させるべく、双方の画像信号を変換する明るさ変換部である。ここでは、画像全体に一括したフィルタ操作を実施して、明るさを一致させている。
【００３９】
１３は、明るさの異なる画像信号を、明るさを一致させるべく、双方の画像信号の階調を変換する階調変換部である。ここでは、個々の画素毎にゲインとオフセットにより線形変換を実施して、明るさを一致させている。そして、得られた画像信号を比較部１４において比較し、不一致を欠陥として検出するものである。
【００４０】
検出された画像信号は、パイプライン型の画像処理により、順次一定の処理が施され、最後に欠陥とその特徴が出力されるものである。
【００４１】
なお、上記例では照明として、明視野照明を採用したが、これに限るものでなく、暗視野照明、輪帯照明などの顕微鏡照明として使用できるものならば、差し支えない。また、電子線による照明でも適用できることは言うまでもない。
【００４２】
これらの照明条件を種々変えて、複数回検査し、これら複数回の検査結果の論理和を取って最終結果としても差し支えない。或いは、論理積をとって確実に欠陥として識別し、例えばこの欠陥分布や個数によってプロセス診断してもよい。この場合、不一致部の目視確認を行うレビューは不要として作業の簡素化、簡易化を図ることもできる。
【００４３】
次に上記構成の検査装置の動作について図１〜５を参照して説明する。図１と図２では、処理順序を変えてある。
【００４４】
図１及び図２において、対物レンズ６で収束させた照明光で、ステージ５をＸ方向に走査して被検査パターンの半導体ウエハ４の対象領域について等速度で移動させつつ、イメージセンサ１により前記半導体ウエハ４上に形成された被検査パターン、すなわちチップ２０内のメモリマット部２１および周辺回路部２２の明るさ情報（濃淡画像信号）を検出する。
【００４５】
１列分の移動が終わると、隣の列にＹ方向に高速移動し、位置決めする。すなわち、等速移動と高速移動を繰り返して検査を行うものである。もちろん、ステップ＆リピート型の検査でも差し支えない。そして、Ａ／Ｄ変換器２は、イメージセンサ１の出力（濃淡画像信号）をディジタル画像信号９に変換する。このディジタル画像信号９は１０ビット構成である。勿論、６ビット程度あれば、画像処理する上では特に問題ないが、微小欠陥を検出するにはある程度のビット数が必要である。
【００４６】
まず、画素単位の画像位置合わせについて説明する。画素単位の画像位置合わせは、比較する二枚の画像の一方を画素の単位でずらしながら濃淡差（画像の各画素の値と対応画素の値の差）を演算し、濃淡差が最小となる位置ずれ量を求めるものである。画像の位置ずれ検出の範囲は、例えば最大±３画素とし、またパターンの設計ルールに応じて可変とする。得られた位置ずれ量だけ片方の画像位置をずらせることにより、二枚の画像の位置合わせを行なうものである。
【００４７】
下記を用いて説明する。
【００４８】
【数１】
0004024381.tif 000002
【００４９】
位置ずれ検出は、上記のＳ（Δｘ、Δｙ）をｍｉｎとするΔｘ、Δｙを検出するものである。
【００５０】
ただし、最小となる位置は画素単位でしか求められないため、真の位置が求めたΔｘ、Δｙのどちらの近くにあるかにより、オフセットとして加える。
【００５１】
下記の式に基づき、Δｘ、Δｙに１を加えたりもしくは、そのままにする。
【００５２】
すなわち、
【００５３】
【数２】
0004024381.tif 000003
【００５４】
【数３】
0004024381.tif 000004
【００５５】
【数４】
0004024381.tif 000005
【００５６】
【数５】
0004024381.tif 000006
【００５７】
なお、Δｘ＋＋は、Δｘ＝Δｘ＋１の意である。
【００５８】
このように位置合わせにより、つねに得られた位置ずれ量だけ片方の画像の位置をずらせることにより、二枚の画像の位置合わせが行なわれる。すなわち、画像ｆを常に右上移動して、新たな画像ｆ′を求めることになり、移動方向を４種類(右下移動、左上移動、左下移動、右上移動）から１種類に特定することができる。これはハードウエアの簡単化につながるものである。
【００５９】
図３は、明るさ一致フィルタ操作部１２を詳しく示したものである。画素単位で位置合わせされた２枚の画像ｆ（ｘ、ｙ）とｇ（ｘ、ｙ）に関して、まず画像内で下記値を最小にするフィルタＦ、Ｆ‘を求める。
【００６０】
【数６】
0004024381.tif 000007
【００６１】
フィルタＦ、Ｆ‘は、例えば２×２画素のサイズをもつものである。
【００６２】
図５にフィルタの１例を示す。フィルタＦとＦ‘は、同図に示すように対称形であり、双対である。このような双対形にすると、フィルタのパラメータの係数を、最小二乗法を用いて、解くことができる。
【００６３】
【数７】
0004024381.tif 000008
【００６４】
【数８】
0004024381.tif 000009
【００６５】
ただし、
【００６６】
【数９】
0004024381.tif 000010
【００６７】
【数１０】
0004024381.tif 000011
【００６８】
【数１１】
0004024381.tif 000012
【００６９】
本方式は、対象である二枚の画像にフィルタリングを施し、その濃淡の二乗誤差を最小にして一致させるものである。繰返し演算などが不要であり、一回の演算で実現可能なものである。
【００７０】
上記方式の特徴は、二枚の画像の濃淡が、二乗の誤差最小の意味でよく一致するようにフィルタ係数α、βを求めるものである。特に、これらのパラメータは必ずしも画像の位置ずれ量の真値を表しているわけではない。例えば、従来技術において述べたように、Ｓ（Δｘ、Δｙ）に放物面を当てはめ、その最小位置を算出し、次にこの算出位置に基づいて、内挿して補間画素を求める方式も考えられるが、この場合は明るさに関して、なんら満たすべき規範とか条件はなく、その意味で、得られる画像を比較検査に使うことは、保証されたものでない。さらに、明るさが異なる場合は、算出した位置ずれは何を表しているか不明である。その上、たとえ放物面近似して算出した最小位置が、本実施例で述べた方式と位置が一致しても、得られる比較すべき画像は一致するものではない。
【００７１】
提案したマッチング方式は、２枚の画像の明るさの２乗誤差が最小になることを保証するものであり、この点で他の方式と一線をかくすものである。図１４に示すように、線形近似であるため、フィルタの係数であるαは、位置ずれとみなすと、誤差をもつ。しかし、得られた明るさは一致している。 本方式は、画像間の濃淡の違いを本質的に小さくでき、比較検査において極めて都合のよい方式であると考えられる。
【００７２】
さらに、フィルタ係数α、βの算出は、繰返し演算することなく解析的に行うことができ、ハードウエア化するのに適しているという特長がある。
図４は、局所的な階調変換部１３を詳しく示したものである。画素単位で位置合わせされ、明るさ一致フィルタ操作出力の２枚の画像ｆ（ｘ、ｙ）とｇ（ｘ、ｙ）に関して、まず画像内の定めたエリア内で下記の値を最小にするパラメータａ、ｂ（a：ゲイン、ｂ：オフセットに相当）を求める。
【００７３】
【数１２】
0004024381.tif 000013
【００７４】
パラメータａ、ｂは、上記した値をａ、ｂで偏微分し、零とおくことによって求められる。例えば、定めたエリアとは、各点の周囲の７の範囲である。
【００７５】
求められたパラメータを用いて画像信号の片方ｇ（ｘ、ｙ）を
【００７６】
【数１３】
0004024381.tif 000014
【００７７】
と変換する。これにより明るさが一致した画像が得られる。パラメータａ、ｂは、位置（ｘ、ｙ）ごとに異なる値を取りうる。
【００７８】
【数１４】
0004024381.tif 000015
【００７９】
【数１５】
0004024381.tif 000016
【００８０】
ここで、Σの範囲の画素数をＭＮとしている。
【００８１】
さらに、Σの範囲において、着目した中央画素と周囲画素の明るさを比較し、明るさが大きく異なるときは、これを加算しないこともよい方法である。
【００８２】
或いは、加算自体はするのであるが、加算するとき、重みを付けて、寄与率を下げることが有効である。例えば、（ｘ、ｙ）の着目画素の明るさをｃとし、Σの範囲内の別の画素の明るさをｄとすると、重みＷ（ｘ、ｙ）を
【００８３】
【数１６】
0004024381.tif 000017
【００８４】
とする。ここで、ｍａｘ[ ]は最大値検出、ｃ、ｄはいずれも８ビット階調の明るさである。また、Ｄは定数とする。これにより、着目した中央画素と周囲画素の明るさが似ているときは、重みを１近くの値にし、似ていないときは、小さい値とするものである。Dは定数としたが、明るさに応じて可変してもよく、D＝func（ｃ）である。さらには、同じパターンに属すか否かで判断し、異なるパターンの平均明るさをμとすると、D＝｜ｃ−μ｜として与えてもよい。パターンの種類が３つ以上ある場合には、似ているパターン間の明るさの違いをＤとすればよい。勿論、このような形態にこだわる必要は必ずしもなく、重みを適切に与えられるものならばよい。
【００８５】
図６に検出した２枚の画像の例を示す。検出した２枚の画像には、図示したような明るさに大きな違いがある。この２枚の画像を、画素単位の精度で位置合わせを行い、明るさ一致フィルタ操作をした。しかしながら、本画像では明るさの違いが大きすぎて、同図に示すように、差画像において、大きな不一致が生じている。このような画像に対し、階調変換処理を実施した。
【００８６】
図７〜９に処理例を示す。図７〜９において、検出した２枚の画像ｆ（ｘ、ｙ）、ｇ（ｘ、ｙ）、及び明るさヒストグラムを示す。また、変換後の画像ａ＊ｇ（ｘ、ｙ）＋ｂ、及び明るさヒストグラムを示す。ここでは、Ｄ＝７０とした。図７に示すヒストグラムからわかるように、Dの値は双峰性のヒストグラム分布の各分布平均の差に相当する値になっている。即ち、このようなDが設定された重みWは、同じ分布に属するかどうかの指標になっている。なお、定めたエリアは、各点の周囲の７×７画素の範囲である。図７〜９から、変換によって明るさヒストグラムがほぼ等しくなることがわかる。ここで、図７〜９の画像を対象にした実験結果では、画像内のある点でａ＝１．４１、ｂ＝０が得られた。この画像では、明るさのゲインが大きく（４１％）異なることがわかる。
【００８７】
この例から、オフセットｂを常に０と設定し、ゲインだけを可変にする方式も考えられる。これらは、対象とするパターンの特性や装置構成等により、決定すればよい。
【００８８】
図１０及び図１１は、このような変換により得られた画像の差を示したものである。図１０及び図１１において、最初の３つは、定めたエリアを、各点の周囲の３×３、５×５、７×７画素の範囲としたものである。また、この時の重みは、Ｗ（ｘ、ｙ）＝１とした。さらに、最後の１つは、７×７画素の範囲について、重みを上記したＷ（ｘ、ｙ）に従うとしたものを示した。これらの図より、エリアが小さい場合は、明るさを局所的に合わせ込み、画像間の不一致が小さくなることがわかる。これでは、明るさの許容範囲は広がるが、微小な欠陥を見逃してしまう。このため、エリアを検出すべき欠陥に応じて拡げる必要がある。しかし、重みが１に固定されている場合、パターン領域の境界部が不一致として、即ち虚報として検出されてしまう。重み付けした場合は、境界の影響が低減され、ほぼ２枚の画像の明るさが一致し、微小な欠陥も検出できることになる。
【００８９】
なお、７×７画素などのエリアは、必ずしも正方形である必要性はなく、長方形や多角形、或いは円でもよい。また、このような極微小な領域でなく、数１００×数１００画素といった領域にしてもよく、要は明るさの変動が吸収可能な範囲であればよい。
【００９０】
重み付けの方法は、この他にも、着目した中央画素と周囲画素の明るさを比較し、明るさの差がしきい値より大きいときは、重みを０とすることもできる。
【００９１】
以上述べた以外に、下記の階調変換も考えられる。
【００９２】
【数１７】
0004024381.tif 000018
【００９３】
ここで、σｆ、ｍｆは、それぞれ画像ｆ（ｘ、ｙ）において、点（ｘ、ｙ）近傍の定めたエリア内の標準偏差、平均値であり、σｇ 、 ｍｇは、それぞれ画像ｇ（ｘ、ｙ）において、点（ｘ、ｙ）近傍の定めたエリア内の標準偏差、平均値である。
上記した変換により、画像ｇ（ｘ、ｙ）の明るさをｆ（ｘ、ｙ）に一致させることができる。
【００９４】
Ｗ（ｘ、ｙ）は、上記した重みでもよいし、画像ｆ（ｘ、ｙ）とｇ（ｘ、ｙ）の定めたエリア内の画像データの相関係数でもよい。
【００９５】
この方式も、結果として２つの画像のヒストグラムが一致するという特長がある。
【００９６】
いずれの方式も、ゲインとオフセットからなる線形変換の形になっている。
【００９７】
以上のべた階調変換は、着目画素近傍の局所的な明るさ変換である。勿論、目的や画像の特性に従って、画像全体、即ちここでは２５６ライン全体に適用しても構わないものである。また、２枚の画像のどちらに、一方の画像の明るさを一致させるかは、例えば、画像毎に明るさ平均値を算出し、明るい方に合わせることができる。また、定めたエリア毎、或いは各点毎に、明るさ平均値を算出し、明るい方に合わせることもできる。
【００９８】
なお、図１では、画像明るさ一致フィルタ操作の後に、階調変換を実施しているが、この順序は、図２に示すように入れ替えてよい。
【００９９】
次に、比較器１４は、本発明者らが開発した方式、特開昭６１−２１２７０８号公報記載の技術に示したもの等で差し支えなく、画像の差画像検出回路、差画像を定めたしきい値で２値化する不一致検出回路、２値化された出力より面積や長さ（投影長）、座標などを算出する特徴抽出回路から構成される。
【０１００】
図１２及び図１３を用いて、さらに本発明にかかる２値化の際のしきい値設定について説明する。
【０１０１】
上記したように、差画像を２値化する際、領域の境界などで、虚報が発生しやすい。そこで、図１２に示すように、画像の局所領域内の最大値と最小値の差、平均値、微分値のｘ、ｙいずれか大きい方（以下、局所データ）を、各点ごとに算出する。これらの値に、別途定めたパラメータを掛け合わせ、加算する、いわゆる積和演算することにより、しきい値を生成する。これにより、例えば、領域の境界部の明るさ変化が大きいところでは、微分値等が大きくなるので、しきい値が大きくなり、虚報の発生を未然に防ぐことが可能になる。勿論、最大値と最小値の差、平均値、微分値のｘ、ｙいずれか大きい方は、３つとも備える必要はなく、いずれかひとつでもよい。例えば、上記した階調変換を実施した場合は、平均値を算出する必要性はない。
【０１０２】
このようなしきい値を用いて、画像の差を２値化すれば、虚報の問題をより効果的に低減できる。なお、上記局所データは、後述する散布図により分布を求めることにより、その大小の決定支援が可能である。図３１〜３３には、画像の局所領域内の最大値と最小値の差に関する散布図を示している。この分布データに線分を当てはめ、線分からの誤差を求める。このような処理を各局所データに関して行い、その積和によってしきい値を決めることが可能である。
【０１０３】
たとえば、しきい値Ｔｈとして
Ｔｈ＝Ｃ３×局所コントラスト＋Ｃ２×明るさ平均
を選ぶと考える。ここで、局所コントラスト画像を、各画素に関して３×３画素の最大値−最小値
で定義し、明るさ平均画像を、各画素に関して３×３画素の移動平均であらわす。
【０１０４】
比較する２枚の画像の局所コントラスト画像をｆ（ｘ、ｙ）、ｇ（ｘ、ｙ）とし、
【０１０５】
【数１８】
0004024381.tif 000019
【０１０６】
上式より求められるＶｅをσｋとする。
【０１０７】
同様に、明るさの平均画像をｆ（ｘ、ｙ）、ｇ（ｘ、ｙ）とし、求められるＶｅをσａとする。
【０１０８】
これらより、下式の（数１９）が決まる。
【０１０９】
【数１９】
0004024381.tif 000020
【０１１０】
同様のことを、画像を変えて行い、係数のＣ２、Ｃ３が求められる。
【０１１１】
上記したＴｈを選ぶと考えると、局所コントラストの散布図において、傾き１（ｍ＝１）、切片０（ｎ＝０）の直線から各プロットデータ点までの距離であり、誤差に相当する標準偏差σｋを求める。同様に、明るさ平均の散布図において、傾き１、切片０の直線から各プロットデータ点までの距離であり、誤差に相当する標準偏差σaを求める。また、もとの２枚の画像の明るさの散布図において、傾き１、切片０の直線から各プロットデータ点までの距離であり、誤差に相当する標準偏差σｇを求める。
【０１１２】
これらの値を上記Ｔｈの式に代入すると、（数１９）のような、Ｃ２とＣ３の式が得られる。この操作を異なる場所の画像について行うと、係数が異なる別のＣ２とＣ３に関する式が得られる。従って、これらを連立方程式として解くと、Ｃ２、Ｃ３という係数が一意に決まる。これより、C2、C3からしきい値Thが決められる。もちろん、しきい値Thは、
Ｔｈ＝Ｃ３×局所コントラスト＋Ｃ２×明るさ平均＋オフセット
としてもよい。
【０１１３】
更に、別の設定方式として、求めるべき浮動しきい値を、明るさの局所的なコントラストや平均値の線形結合として（数２０）で表し、比較する２枚の画像の散布図情報を用いて重回帰分析によりパラメータを算出してもよい。
【０１１４】
【数２０】
0004024381.tif 000021
【０１１５】
この時の設定の手順を以下に示す。
【０１１６】
（１）複数点の画像（２チップ一組）を検出する。
【０１１７】
（２）検出画像、参照画像のデータから明るさの散布図を作成する。（欠陥を含まない画像を対象とするか、または、欠陥部を除いた画像を用いる。）
（３）散布図におけるデータの集合を包絡する点を求めて（評価では、頻度１の点を抽出する）、その点に対応する画像の画素から、局所的コントラストや平均値のデータを抽出する。
【０１１８】
（４）上記（３）で求めた情報をもとに重回帰分析によりパラメータＣ０〜Ｃ４を調整する。
【０１１９】
（５）ｐ値（有意水準）に応じて用いるデータの選択を行う（ｐ値が十分信頼の持てる値（０.０５以下）となる組み合わせを求める）。
【０１２０】
（６）求めたパラメータＣ０〜Ｃ４から、しきい値画像を算出して差画像と比較を行う。
【０１２１】
（７）虚報があれば虚報の情報の加えて、パラメータＣ０〜Ｃ４を調整する。
【０１２２】
（８）テスト検査を行う。
【０１２３】
（９）虚報が発生したら、上記（７）と（８）とを繰り返す。
【０１２４】
また、図１３に示すように、上記したように係数と誤差の積和演算ではなく、ルックアップテーブル（ＬＵＴ）を用いても構成可能である。図１２及び図１３に示すように、画像の局所最大値と局所最小値を求め、その差よりコントラストを求め、これをＬＵＴに入力する。同様に、画像の局所平均値を求め、ＬＵＴに入力する。これらのＬＵＴ出力を別のＬＵＴに入力し、しきい値を求める。ＬＵＴの規模を適切なものとするため、図１２及び図１３では使用するビット数を８→６ビットに制限している。求めたしきい値は、比較回路（図１及び図２）１４に入力し、２値化のしきい値として使用する。ＬＵＴの中身のデータは、種々の画像を用いて、上記した手順と同様の手順で、誤差等を求め、これを補間等してデータを埋めて作成する。
【０１２５】
選ぶ画像は、誤検出しやすい場所が適していることは言うまでもないが、従来はこのような決め方がなく、本発明により決め方の手順が決まっただけでなく、きわめて論理的に決められるということが特徴である。
【０１２６】
図１及び図２において、設計情報に基づいて得られる半導体ウエハ４上におけるチップ内の配列データ等の座標を、キーボード、ディスク等から構成された入力手段１５で入力しておくことにより、ＣＰＵ１６は、入力された半導体ウエハ４上におけるチップ内の配列データ等の座標に基づいて、欠陥検査データを作成して記憶装置１７に格納する。
【０１２７】
この欠陥検査データは、必要に応じてディスプレイ等の表示手段に表示することもできるし、また出力手段により出力することもできる。
【０１２８】
また、このデイスプレイ上に、階調変換する前の画像または画像データと階調変換後の画像または画像データとをそれぞれ表示することにより、または、階調変換後の画像または画像データを表示することにより、階調変換が正しくなされて検査が行われていることを、作業者が目視で確認することができる。
【０１２９】
これらにより、きわめて高精度に画像を比較することができ、本発明で意図した目的がより高感度に実現できることになる。
なお、本実施例では明視野照明も用いた例を示したが、暗視野照明により得られた画像を対象にしてもよい。また欠陥の種類もショートやオープンなどの形状不良や、それ以外の異物も対象となる。
【０１３０】
〔実施の形態  ２〕
本発明に係るパターン検査方法および装置の第２の実施の形態を図１９に示す。ここでは、電子線により試料を走査して、電子線の照射によってウエハから発生する電子を検知し、その強度変化に基づいて走査部位の電子線像を得、電子線像を用いてパターン検査を行う。前述の発明が解決しようとする課題に対して、本第２の実施の形態では、欠陥判定のしきい値を、パターンの位置ずれ、階調値の差異などを考慮して画素ごとに設定することで対処する。
【０１３１】
本システムは、検出部１０１、画像取り出し部１０２、画像処理部１０３、システム全体を制御する全体制御部１０４からなる。
【０１３２】
始めに、検出部１０１について述べる。
【０１３３】
図１９において、電子銃３１を出た電子ビームは、磁界レンズ３２、対物レンズ３３を経て、試料面では画素サイズ程度のビーム径に絞られる。この際、グランド電極３７、リターディング電極３８によって、試料に負電位を引加し、対物レンズと試料間で電子ビームを減速することで低加速電圧領域での高分解能化を図る。電子線が照射されると、試料（ウエハ１）からは電子が発生する。偏向器３４による電子線のＸ方向の繰り返し走査と、ステージ２による試料のＹ方向の連続的な移動に同期して試料から発生する電子を検出することで、試料の２次元の電子線像が得られる。試料から発生した電子は検出器３５で捕らえられ、アンプ３６で増幅される。ここで、高速検査を可能にするために、電子ビームをＸ方向に繰り返し走査させる偏向器３４としては、偏向速度の速い静電偏向器を用いることが、また、電子銃３１としては、電子ビーム電流を大きくできるので照射時間が短くできる熱電界放射型電子銃を用いることが、また、検出器３５には高速駆動が可能な半導体検出器を用いることが望ましい。
【０１３４】
次に、画像取り出し部１０２について述べる。
【０１３５】
アンプ３６で増幅された信号は、ＡD変換器３９によってディジタル信号に変換された後、前処理回路４０において、暗レベル補正（ビーム・ブランキング期間中の特定数画素の階調値の平均を暗レベルとする）、電子ビーム電流の揺らぎ補正（ビーム電流を図示されていない対物絞りで検出し、信号をビーム電流で正規化する）、シェーディング補正（ビーム走査位置による光量変動を補正）を行った後、ガウシアンフィルタ、平均値フィルター、あるいはエッジ強調フィルターなどによるフィルタリング処理を行って、画質を改善する。また、必要に応じて、画像の歪みの補正も行なう。これらの前処理は、後の欠陥判定処理において有利なように検出画像を変換するためのものである。
【０１３６】
遅延回路４１は信号を一定時間だけ遅延させるが、遅延時間を、例えばステージ２がチップピッチ分移動する時間にすれば、遅延された信号g0と遅延されていない信号f0は隣り合うチップの同じ箇所での画像信号となり、前述したチップ比較検査となる。あるいは遅延時間を、ステージ２がメモリセルのピッチ分移動する時間にすれば、遅延された信号g0と遅延されていない信号f0は隣り合うメモリセルの同じ箇所での画像信号となり、前述したセル比較検査となるわけである。以上のようにして、画像取り出し部１０２から、比較すべき画像信号f0とg0が取り出される。以下、f0を検出画像、 g0を比較画像と呼ぶことにする。
【０１３７】
次に、画像処理部１０３における処理について述べる。
【０１３８】
画素単位の位置合わせ部４２では、検出画像の位置を基準にした時、検出画像と比較画像の「整合度」が最大となる位置が、０〜１画素の間になるように、比較画像の位置をずらす。
【０１３９】
次に、明るさ一致フィルタ操作部における、画像間あかるさ不一致を最小にするフィルタＦ、Ｆ‘を求める。前述したように、フィルタのパラメータの係数を、最小二乗法を用いて、解いて(7)式、(8)式のように、 dx0、dy0を求めるには種々の統計量ΣΣ××を求める必要がある。統計量算出部４４において、それら種々の統計量の算出を行い、サブＣＰＵ４５において計算されたΣΣ××を用いて、(数7)、(数8)の演算を行ってα、βを求める。
【０１４０】
局所階調変換回路４６は、前述したf1とg1の明るさをそろえる階調変換を実施するためのものである。
【０１４１】
差分抽出回路４９では、f1とg1の差画像sub(x,y)を求める。式で表すと次のようになる。
【０１４２】
【数２１】
0004024381.tif 000022
【０１４３】
しきい値演算回路４８では、遅延回路４６、４７を経た画像信号f1、g1および、α、βを用いて、sub(x,y)の値に応じて欠陥候補か否かを判定する二つのしきい値thH(x,y)とthL(x,y) を算出する。 thH(x,y)はsub(x,y)の上限を規定するしきい値であり、 thL(x,y)はsub(x,y)の下限を規定するしきい値である。しきい値演算回路４８の構成を図２０に示す。演算の内容を式で表すと次のようになる。
【０１４４】
【数２２】
0004024381.tif 000023
【０１４５】
【数２３】
0004024381.tif 000024
【０１４６】
ただし、
【０１４７】
【数２４】
0004024381.tif 000025
【０１４８】
【数２５】
0004024381.tif 000026
【０１４９】
【数２６】
0004024381.tif 000027
【０１５０】
ここで、 a a、 b bは、0〜0.5の実数、γは０以上の実数、εを０以上の整数
【０１５１】
【数２７】
0004024381.tif 000028
【０１５２】
しきい値を算出する（数２２）（数２３）の右辺の第１項A(x,y)は、位置ずれ検出部４３で求めたα、βに対応してしきい値を補正するための項である。例えば（数２７）で表されるdx1は、f1の階調値のｘ方向の局所的な変化率とみなし、 dx1(x,y) *αは、位置がαずれた時のf1の階調値の変化の予測値ということができる。よって、A(x,y)の第１項{dx1(x,y) *α - dx2(x,y)*(- α)}は、ｘ方向にf1の位置をα、g1の位置を- αずらした時に、f1とg1の差画像の階調値がどのぐらい変化するかを画素ごとに予測した値ということができる。同様に第２項はｙ方向について予測した値ということができる。 しきい値の第一項A(x,y)は、α、βをキャンセルするための項である。
【０１５３】
しきい値を算出する（数２２）（数２３）の右辺の第２項B(x,y)は、パターンエッジの微小な位置ずれやパターン形状の微小な差異、パターン歪みを許容するための項である。 A(x,y)を求める(数２４)とB(x,y)を求める(数２５)を対比させれば明らかなように、B(x,y)はa a、 b b による、差画像の階調値の変化予測の絶対値である。 A(x,y)によって既知の位置ずれ（とみなす）がキャンセルされるとするならば、 A(x,y)にB(x,y)を加算するのは、位置の合った状態からさらにｘ方向にa a、ｙ方向にb bだけ位置をずらす（とみなす）ことを意味している。つまり、ｘ方向にa a、ｙ方向にb bの位置ずれを許容するのがB(x,y)である。
【０１５４】
また、 A(x,y)からB(x,y)を減ずるのは、位置の合った状態からさらにｘ方向に- a a、ｙ方向に-b bだけ位置をずらすことを意味している。 ｘ方向に- a a、ｙ方向に-b bの位置ずれを許容するのが -B(x,y)である。しきい値に上限、下限を設けることによって、± a a、± b bの位置ずれを許容することになるわけである。 そして、パラメータa a 、 b bの値を適切な値に設定することによって、許容する位置ずれ量を自由にコントロールすることが可能である。
【０１５５】
しきい値を算出する(数２２)及び(数２３)の第３項C(x,y)は、階調値の微小な差異を許容するための項である。 C(x,y)の加算は、g1の階調値がf1の階調値よりもC(x,y)だけ大きいのを許容することを意味し、 C(x,y)の減算は、g1の階調値がf1の階調値よりもC(x,y)だけ小さいのを許容することを意味する。ここでは、 C(x,y)を、局所領域での階調値の代表値（ここではmax値）に比例定数γを掛けた値と、定数εとの和としたが、この関数にこだわる必要はなく、階調値の変動の仕方が既知であれば、それに合った関数するのがよい。例えば、階調値の平方根に変動幅が比例すると分かっていれば、(数２６)の代わりに、 C(x,y)=(max1+max2)1/2*γ＋εとすべきである。 B(x,y)と同様、パラメータγ、εによって、許容する階調値の差異を自由にコントロールすることが可能である。
【０１５６】
欠陥判定回路５０では、差分抽出回路４９の出力sub(x,y)および、しきい値演算回路４８の出力thL(x,y)、thH(x,y)を用いて、
【０１５７】
【数２８】
0004024381.tif 000029
【０１５８】
を満たせば、位置(x,y)の画素は非欠陥候補、満たさなければ位置(x,y)の画素は欠陥候補と判定する。欠陥判定回路５０は、非欠陥候補画素は0、欠陥候補画素は1以上の値を持つdef(x,y)を出力する。
【０１５９】
特徴抽出回路５０ａでは、ノイズ除去処理（例えば、def(x,y)に対して縮小・膨張の処理を行う）によってノイズ的な出力を削除したあと、近隣の欠陥候補部を一つにまとめる欠陥候補部のマージ処理を行う。その後、一まとまりごとに、重心座標、ＸＹ投影長、面積などの特徴量を算出する。
【０１６０】
全体制御部１０４では、欠陥部の座標を試料上の座標系に変換し、疑似欠陥の削除を行い、最終的に、試料上での位置と特徴量とからなる欠陥データをまとめる。
【０１６１】
この欠陥データは、前記下実施の形態１と同様に、デイスプレイ上に表示することもできるし、出力手段により出力することもできる。
【０１６２】
また、このデイスプレイ上に、階調変換する前の画像または画像のデータと階調変換後の画像または画像のデータとをそれぞれ表示することにより、または、階調変換後の画像または画像のデータを表示することにより、階調変換が正しくなされて検査が行われていることを、作業者が目視で確認することができる。
【０１６３】
本実施の形態によれば、小領域全体としての位置ずれや、個々のパターンエッジの微小な位置ずれや、階調値の微小な差異が許容されるため、正常部を欠陥と誤認識することがなくなる。また、パラメータa a 、 b b、γ、εによって、位置ずれ、階調値の変動の許容量のコントロールを容易に行うことが可能となる。
【０１６４】
〔実施の形態  ３〕
本発明に係るパターン検査方法および装置の第３の実施の形態を図２３に示す。図２３において、図１及び図２と同様に、１はイメージセンサであり、被検査パターンである半導体ウエハ４からの反射光の明るさ、すなわち濃淡に応じた濃淡画像信号を出力するものであり、２はイメージセンサ１から得られる濃淡画像信号をディジタル画像信号９に変換するＡ／Ｄ変換器、３は濃淡画像信号を遅延させる遅延メモリ、４は被検査パターンのある半導体ウエハ、５は被検査パターンの半導体ウエハ４を載置するＸ方向とＹ方向とＺ方向とθ方向（回転）の移動するステージ、６は半導体ウエハ４に対する対物レンズ、７は被検査パターンの半導体ウエハ４を照明する照明光源、８は照明光を反射して対物レンズ６を通して半導体ウエハ４に照射すると共に、半導体ウエハ４からの反射光を透過するハーフミラー、９は濃淡画像信号がＡ／Ｄ変換器で変換されたディジタル画像信号である。このようにして、照明光源７からの照明光を反射させて対物レンズ６を通して半導体ウエハ４に対して、例えば明視野照明を施すように構成している。
【０１６５】
また、３は、画像信号９を繰り返される１セルまたは複数セルピッチ分を記憶して遅延させる遅延メモリであってもよいし、 画像信号９を繰り返される１チップまたは複数チップピッチ分記憶して遅延させる遅延メモリでもよい。
【０１６６】
１１はディジタル画像信号９及び遅延されたディジタル画像信号１０を位置合わせするものであり、ここでは、画素単位で濃淡差が最小となる位置ずれ量を正規化相関により検出し、この位置ずれ量に基づき一方の画像をシフトして、２枚の画像を位置合わせするものである。なお、正規化したのは、位置合せすべき画像間の明るさの違いの影響を軽減するためである。
【０１６７】
即ち、検出画像f(x,y)に対して記憶画像g(x,y)を移動し、相関値が最大となる位置を下式により求める。
【０１６８】
【数２９】
0004024381.tif 000030
【０１６９】
【数３０】
0004024381.tif 000031
【０１７０】
【数３１】
0004024381.tif 000032
【０１７１】
【数３２】
0004024381.tif 000033
【０１７２】
【数３３】
0004024381.tif 000034
【０１７３】
ここで、画像はイメージセンサにより連続的に検出されるが、画像を後述するライン単位ごとに分割し、この単位で位置合わせを行う。上式では、検出画像はＸ×Ｙ画素の寸法である。
なお、図示していないが、画像の位置ずれを求める上記した正規化相関は、すべての画像を相手にして行う必要はなく、例えば画像をイメージセンサの長手方向にK分割し、分割した各小画像（X／K×Y画素の大きさ）のうち、情報がある小画像について、行ってもよい。情報があるかどうかの判断は、例えば各小画像を微分し、エッジの有無を検出し、エッジが多い小画像を選ぶ。たとえば、イメージセンサがマルチタップ構成の並列出力可能なリニアイメージセンサの場合、各タップ出力画像が、小画像に相当する。この考え方は、並列出力される画像は、位置ずれが等しいということに基づいている。
【０１７４】
１３は、明るさの異なる画像信号を、明るさを一致させるべく、双方の画像信号の階調を変換する階調変換部である。ここでは、個々の画素毎にゲインとオフセットにより線形変換を実施して、明るさを一致させている。
【０１７５】
【数３４】
0004024381.tif 000035
【０１７６】
【数３５】
0004024381.tif 000036
【０１７７】
【数３６】
0004024381.tif 000037
【０１７８】
【数３７】
0004024381.tif 000038
【０１７９】
１２は、明るさの異なる画像信号を、明るさを一致させるべく、双方の画像信号を変換する明るさ変換部である。ここでは、画像全体に一括したフィルタ操作を実施して、明るさを一致させている。
【０１８０】
そして、得られた画像信号を比較部１４において比較し、不一致を欠陥として検出するものである。
【０１８１】
２３は、比較する２枚の画像を入力する画像入力部であり、この画像より、散布図作成部２４において散布図を求める。散布図は、縦軸と横軸が、２枚の画像の明るさを示している。２５は、得られた散布図を表示する表示部である。１５は、入力手段であるが、例えば、差画像の絶対値を２値化するしきい値を入力し、入力したしきい値の線分を散布図上にプロットする。この散布図を見れば、入力したしきい値の妥当性が判断しやすい。また、表示された散布図を参照して、画像に適したしきい値を決めることもできる。散布図の１例を図３４に示す。
【０１８２】
Ｗ（ｘ，ｙ，ｄｘ，ｄｙ）＝１のときは以下のように示される。
【０１８３】
【数３８】
0004024381.tif 000039
【０１８４】
【数３９】
0004024381.tif 000040
【０１８５】
また、散布図において、プロットしたデータ群に線分を最小２乗法等であてはめ、この線分からのずれである誤差を求めることができる。
【０１８６】
直線を、Ｙ＝ｍ・ｆ（ｘ，ｙ）＋ｎとすると、最小２乗法（ｍ，ｎ）は以下の式にて算出)により直線近似を行う。
【０１８７】
【数４０】
0004024381.tif 000041
【０１８８】
【数４１】
0004024381.tif 000042
【０１８９】
直線からの誤差は、例えば下式で求められる。
【０１９０】
【数４２】
0004024381.tif 000043
【０１９１】
【数４３】
0004024381.tif 000044
【０１９２】
この誤差に基づき、しきい値を求め、求めたしきい値を散布図上にプロットできる。たとえば、しきい値は、このVeの平方根に比例した値とする。図２４に、これを実現する構成例を示す。
【０１９３】
２６は統計量算出部を示し、上記した線分の当てはめと、線分からの誤差を算出するものである。２７は、この得られた統計量よりしきい値を算出するしきい値算出部である。もちろん、しきい値をユーザ入力可能な構成にしても問題ない。
【０１９４】
散布図に使用する画像は、比較する２枚の画像であり、例えば画素単位の位置合せ後の画像である。画像処理の各段階で、２枚の画像を画像入力部２３に入力可能である。
【０１９５】
図２６及び図２７は、図２３に示した方式に基づき、２枚の画像を処理した例を示したものである。対象は、ライン＆スペースのパターンが、画像の右下部に検出されたものである。左上は、パターンがない領域である。各処理途中での画像のヒストグラム、差の画像の統計量も併せて示している。ヒストグラムからわかるように、最初の段階では、２枚の画像の明るさは一致していない。まず、これを画像を正規化相関により相関値を求め、この相関値が高い位置を求めることにより、画素の単位で位置合せする。次に、位置合せされた２枚の画像について局所階調変換である局所的明るさ補正を実施する。そして、最後に２枚の画像の明るさを一致させるフィルタリングを施し、画像の明るさの一致度をさらに向上させている。
【０１９６】
図２８〜３０は、各処理段階での画像の散布図を示している。画素の単位で位置合せされた段階では、２枚の画像の明るさが一致していないため、散布図において斜め４５度の直線にのらず、直線からのばらつきがみられる。しかし、本発明による局所階調変換である局所的明るさ補正とフィルタリングの処理の後では、散布図が直線に近いところに分布しており、２枚の画像の明るさをそろえる意味で効果があることがわかる。なお、傾きと切片とあるのは、散布図データにフィッティングした線分の傾きと切片である。2枚の画像の一致度の尺度である傾きは、最初0.705であったものが、局所階調変換である局所的明るさ補正後に、0.986となり、さらにフィルタリングの処理の後で0.991となり、明るさの一致度が向上していることがわかる。
【０１９７】
さらに、２枚の画像の一致度を表わす、前述のVeの値も、最初は40.02あったものが、局所階調変換である局所的明るさ補正後に、8.598となり、さらにフィルタリングの処理の後で7.477となり、明るさの一致度が向上していることがわかる。また、Veの値の画像は、Veの値を画像全体ではなく、例えば各画素の周りを含む７×７画素の各領域毎に、直線近似して誤差Veを求めたものを画像として表示したものを、図２８〜図３０は示している。この画像を見れば、どの部分で明るさ合せ誤差が大きいかがわかる。
【０１９８】
また、図３１〜図３３は、画像の局所コントラストに関する散布図を示したものである。ここで、コントラストは、各画素の周囲、例えば３×３画素について最大値と最小値を検出し、最大値−最小値を示す。局所コントラストも、本発明による局所階調変換とフィルタリングの処理の後では、散布図が直線に近いところに分布していることから、これらをそろえる意味もあると考えられる。傾きと切片等は、前述の図と同様の意味をもつ。なお、Veの値の画像は、局所コントラスト画像において、各画素の周りを含む７×７画素の領域に関して直線近似してVeを求めたものである。
【０１９９】
図３４〜図３７は、散布図としきい値の例を示したものである。図３４は、2枚の画像が異なるため、これを誤検出しないように、しきい値が大きく設定されている。図３５は、本発明による局所階調変換である明るさ補正後の散布図であり、2枚の画像の一致度が高いため、設定されたしきい値が小さい。図３６は、明るさ合わせ後の散布図であり、さらにしきい値が小さくなっている。図３７は、片方の画像を、各画素ではなく画像の単位で、線形の階調変換を施したもので、散布図上ではしきい値がオフセットをもっている。
【０２００】
図３８は、画像単位の階調変換を区分的な線形変換とした例を示したものである。この例では、２つの区分に分けている。
【０２０１】
このように、散布図としきい値は、欠陥検出感度等を決める基準或いは、設定したしきい値の妥当性確認など、はばひろく活用できるものである。
【０２０２】
これらの散布図作成、表示、或いは散布図のデータを用いたしきい値算出等は、検査開始前に、画像を検出し、この画像を用いて実施することも可能である。さらに、画像検出に同期して、散布図作成、しきい値設定等を画像毎に行えば、さらに高感度な検査が実現できることは、明白であろう。画像の検出は、各処理が終わった段階で行えばよい。なお、上記したように、画像処理はパイプライン型の処理で実現しているが、そうでない構成のものでも適用できるものである。
【０２０３】
図４１に、別の処理結果を示す。図４０では、まず画像のマッチング(正規化相関)による位置合わせを行う。次に、明るさ補正を行う。明るさ補正では、前述の明るさフィルタリングと局所的明るさ補正を同時に行う。これによれば、より構成が簡単になる。
【０２０４】
なお、上記した例では、リアルタイムで（画像検出と同期して）、係数ｍ、ｎ等を求めて、画像の明るさを補正した。その簡略版として、各画像の明るさについて、係数ｍ、ｎを求めておき、これを参照する形で、明るさ補正を行う手段も考えられる。各画像とは、比較する２枚の画像でもよい。即ち、比較する２枚の画像の明るさを入力し、これに対する係数ｍ、ｎを求めておく。そして、作成された参照表をもとに明るさ補正を行うのである。
【０２０５】
次に、画像の大きさに関して説明する。画像の大きさ、即ち画像の位置合せ（マッチング）の単位は、次の方法で決定できる。まず、比較する２枚の画像の位置ずれ量を細かく分割した単位で求める。これを図３９に示す。Ｘ方向とＹ方向に分離して検出している。この位置ずれデータをスペクトル分析すると、図４０のような波形が得られる。スペクトル分析図では、縦軸はスペクトル密度、横軸は周波数を示す。この図において、最も高い周波数であり、かつ密度の高い周波数に着目する。この図の場合、０．０１１となる。この周波数は、例えばステージの走行特性等の装置特性、振動特性により決まるものである。
【０２０６】
スペクトル分析結果は、２枚の画像の位置ずれがこの周波数で繰り返していることを表わしており、この逆数である８８ラインを画像の単位、即ちマッチングの単位とすると、画像内に位置ずれのピークｔｏピークが現れ、位置ずれ量が大きい場合精度の高い位置合せが困難となる。しかし、画像の単位をこの周波数の逆数の１／４にすると、ピークの位置ずれの１／２以下に位置ずれ量を低減することができる。さらに、周波数の逆数の１／８にすると、ピークの位置ずれの１／４以下に位置ずれ量を低減することができる。
【０２０７】
このように、画像の単位を細かくすればするほど、画像の位置合せの精度を向上できるはずであるが、画像内に含まれるべきパターンの情報が少なくなるので、結果としては画像の位置合せ精度が上がらない。従って、スペクトル分析結果からは、必要とする位置合せ精度をもとに、画像の大きさに制限がなされ、パターン情報の確保の観点からは、比較するパターンに応じてであるがパターンのスペース情報（パターンが形成されていない領域に関する情報）をもとに画像の大きさの下限が決定できる。図２５に、この構成を示す。なお、上記した説明では、最も高い周波数に着目したが、位置ずれの量に着目し、その大きなものに相当する周波数に着目しても効果的である。
【０２０８】
なお、上記は、ｘ、ｙ成分に分離して上記を行うこともできるし、蓄積型のリニアイメージセンサの場合のように、ステージの進行方向のみに着目して実施してもよい。
【０２０９】
上記発明の実施の形態１、２、３によれば、場所によるパターンの明るさの違いに影響されることなく、欠陥を高感度に検出することができる。また、メモリマット部２１など暗い領域において、明るさが大きくばらつくパターンにおいても高感度に検査できる。また、装置が有する振動特性等に影響を受けることなく、高精度な画像のマッチングが実現できる。従って、従来に比べ、信頼性の高い検査を実現することができる。
【０２１０】
以上、本発明に係る実施の形態について、主に光学顕微鏡や走査型電子顕微鏡を用いた比較検査方法について述べたが、他の赤外線やＸ線により得られた画像検出に用いた場合にも、同様に有効であることはいうまでもない。
【０２１１】
【発明の効果】
本発明の構成によれば、多層のパターンの膜厚の違いによって生ずる明るさの違いによって全体の検査感度が律束されることなく、欠陥を高感度に検出することができる効果を奏する。
【０２１２】
また、高精度の画像マッチングの実現に効果を奏する。さらに、比較すべき２つの検出画像信号の明るさや微分等の処理を施した明るさ情報、或いは指定した画像処理途中の明るさ情報を、縦軸と横軸とした散布図を併せて使うことにより、しきい値の決定やその妥当性確認が有効にできる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る被検査パターンの欠陥検査装置の構成図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る被検査パターンの欠陥検査装置の構成図である。
【図３】画像明るさ一致フィルタ操作部の説明図である。
【図４】階調変換部の説明図である。
【図５】双対フィルタの例を示す図である。
【図６】本発明にかかる検出画像と差画像の例を示す図である。
【図７】本発明の階調変換を実施した例を示す図である。
【図８】本発明の階調変換を実施した例を示す図である。
【図９】本発明の階調変換を実施した例を示す図である。
【図１０】本発明の階調変換を実施した例を示す図である。
【図１１】本発明の階調変換を実施した例を示す図である。
【図１２】本発明のしきい値設定方式の説明図である。
【図１３】本発明のしきい値設定方式の説明図である。
【図１４】本発明の画像明るさ一致フィルタ操作部の動作説明図である。
【図１５】被検査パターンのメモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部の略示説明図である。
【図１６】図１０のメモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部における明るさのヒストグラムである。
【図１７】ＣＭＰプロセス処理のフローを説明する図である。
【図１８】ＣＭＰ処理された、異なるメモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部における明るさのヒストグラムである。
【図１９】本発明の一実施形態に係る被検査パターンの欠陥検査装置の構成図である。
【図２０】しきい値演算回路の構成を説明する図である。
【図２１】２枚の画像の差の２乗和を表す図である。
【図２２】２枚の画像の差の絶対値の和を表す図である。
【図２３】本発明の一実施形態に係る被検査パターンの欠陥検査装置の構成図である。
【図２４】本発明の一実施形態に係る散布図作成、表示を説明する図である。
【図２５】本発明の一実施形態に係る被検査パターンの欠陥検査装置の構成図である。
【図２６】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での結果を表わす図である。
【図２７】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での結果を表わす図である。
【図２８】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での散布図を表わす図である。
【図２９】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での散布図を表わす図である。
【図３０】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での散布図を表わす図である。
【図３１】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での局所コントラストの散布図を表わす図である。
【図３２】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での局所コントラストの散布図を表わす図である。
【図３３】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での局所コントラストの散布図を表わす図である。
【図３４】散布図の１例を表わす図である。
【図３５】散布図の１例を表わす図である。
【図３６】散布図の１例を表わす図である。
【図３７】散布図の１例を表わす図である。
【図３８】散布図の１例を表わす図である。
【図３９】画像の位置ずれ量を説明する図である。
【図４０】スペクトル分析を説明する図である。
【図４１】比較する２枚の画像に関して、各画像処理の段階での結果を表わす図である。
【符号の説明】
１…イメージセンサ、２…Ａ／Ｄ変換器、３…遅延メモリ、４…半導体ウエハ、５…Ｘ、Ｙ、Ｚ、θステージ、６…対物レンズ、７…照明光源、８…ハーフミラ、９…画像信号、１０…画像信号、１１…画素単位位置合わせ部、１２…画像明るさ一致フィルタ操作部、１３…階調変換部、１４…比較部、１５…入力手段、１６…ＣＰＵ、１７…記憶装置、２０…チップメモリ、２１…メモリマット部、２２…周辺回路部（非繰り返しパターンであるが、複数の繰り返しピッチをもつ繰り返しパターンを含む）、２３…画像入力部、２４…散布図作成部、２５…表示部、２６…統計量算出部、２７…しきい値算出部（或いは入力部）、３１…電子銃、３２…磁界レンズ、３３…対物レンズ、３４…偏向器、３５…検出器、３６…アンプ、３７…グランド電極、３８…リターデイング電極、３９…Ａ／Ｄ変換器、４０…前処理回路、４１…遅延回路、４２…画素単位の位置合わせ部、４６…局所階調変換回路、４８…しきい値演算回路、４９…差分抽出回路、５０…欠陥判定回路、１０１…検出部、１０２…画像取り出し部、１０３…画像処理部、１０４…全体制御部。
【図１】
0004024381.tif 000045
【図２】
0004024381.tif 000046
【図３】
0004024381.tif 000047
【図４】
0004024381.tif 000048
【図５】
0004024381.tif 000049
【図６】
0004024381.tif 000050
【図７】
0004024381.tif 000051
【図８】
0004024381.tif 000052
【図９】
0004024381.tif 000053
【図１０】
0004024381.tif 000054
【図１１】
0004024381.tif 000055
【図１２】
0004024381.tif 000056
【図１３】
0004024381.tif 000057
【図１４】
0004024381.tif 000058
【図１５】
0004024381.tif 000059
【図１６】
0004024381.tif 000060
【図１７】
0004024381.tif 000061
【図１８】
0004024381.tif 000062
【図１９】
0004024381.tif 000063
【図２０】
0004024381.tif 000064
【図２１】
0004024381.tif 000065
【図２２】
0004024381.tif 000066
【図２３】
0004024381.tif 000067
【図２４】
0004024381.tif 000068
【図２５】
0004024381.tif 000069
【図２６】
0004024381.tif 000070
【図２７】
0004024381.tif 000071
【図２８】
0004024381.tif 000072
【図２９】
0004024381.tif 000073
【図３０】
0004024381.tif 000074
【図３１】
0004024381.tif 000075
【図３２】
0004024381.tif 000076
【図３３】
0004024381.tif 000077
【図３４】
0004024381.tif 000078
【図３５】
0004024381.tif 000079
【図３６】
0004024381.tif 000080
【図３７】
0004024381.tif 000081
【図３８】
0004024381.tif 000082
【図３９】
0004024381.tif 000083
【図４０】
0004024381.tif 000084
【図４１】
0004024381.tif 000085