(57)【要約】【課題】周期パターン内の非周期部分に起因する欠陥の誤検出の低減を図った検査方法、および検査装置を提供する。【解決手段】  実施形態に係る検査方法は、解像限界以下の寸法の同一パターンを有する第１、第２のダイを含むマスクの検査方法であって、前記第１、第２のダイそれぞれに対応する第１、第２の画像を取得する工程と、前記第１、第２の画像それぞれの階調の局所的変動の分布を表す第１、第２の分布を導出する工程と、前記第１、第２の分布を比較して、前記第１，第２のダイの欠陥を検出する工程と、を備える。【選択図】図２
2017049166.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解像限界以下の寸法の同一パターンを有する第１、第２のダイを含むマスクの検査方法であって、
前記第１、第２のダイそれぞれに対応する第１、第２の画像を取得する工程と、
前記第１、第２の画像それぞれの階調の局所的変動の分布を表す第１、第２の分布を導出する工程と、
前記第１、第２の分布を比較して、前記第１、第２のダイの欠陥を検出する工程と、
を具備する検査方法。
【請求項２】
前記検出する工程は、
前記第１、第２の分布に基づいて、前記第１、第２のダイの欠陥候補を抽出する工程と、
前記第１、第２の分布を比較して、前記第１、第２のダイの欠陥候補から前記第１、第２のダイの欠陥を選別する工程と、を有する、
請求項１記載の検査方法。
【請求項３】
前記選別する工程では、前記第１、第２の分布間での前記階調の局所的変動の差、差の絶対値、または差の二乗に基づいて、前記欠陥候補から前記欠陥を選別する
請求項２記載の検査方法。
【請求項４】
前記検出する工程の前に、前記第１、第２の分布の位置を合わせる工程をさらに具備する
請求項１記載の検査方法。
【請求項５】
同一のパターンを有する第１、第２のダイを含むマスクの検査装置であって、
前記第１、第２のダイそれぞれに対応する第１、第２の画像を取得する画像取得部と、
前記第１、第２の画像それぞれの階調の局所的変動の分布を表す第１、第２の分布を導出する導出部と、
前記第１、第２の分布を比較して、前記第１、第２のダイの欠陥を検出する検出部と、
を具備する検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、検査方法、および検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体素子（大規模集積回路（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ；ＬＳＩ）等）の製造時に、回路パターンが形成された原画パターン（マスクまたはレチクルを指す。以下、マスクと総称する。）が用いられる。すなわち、マスクパターンが、縮小投影露光装置（ステッパ、スキャナ）によって、ウエハ上に露光、転写されることで、ウエハ上に回路が形成される。
マスクパターンの形状欠陥は、半導体素子の歩留まりの低下を招く。このため、露光、転写に先だって、マスクパターンを検査し、その形状欠陥を検出する。この検査には、通常、光学的手法が用いられる。
【０００３】
ここで、半導体素子の集積化に伴って、マスクパターンが微細化し、光学的な確認が困難となっている（光学的解像限界を超えた微細化）。
このため、パターンの周期性を利用して、欠陥を検出する手法が用いられている。すなわち、無欠陥部分ではパターンが周期性を有するため、略一様な画像が得られるのに対して、欠陥部分ではパターンの周期性が崩れ、無欠陥部分と比べて画像の階調値が変化する。このように、階調値の均一性の乱れに基づいて、マスクパターンの欠陥を検出できる。
【０００４】
しかしながら、マスクパターン全面が解像限界以下の周期性を有するパターンで構成されるとは限らない。例えば、周期パターン内に非周期部分が配置されることがある。この場合、非周期部分では、欠陥部分と同様、階調値が変化する。このために、非周期部分を欠陥と誤判定する可能性がある。特に、微小な非周期部分は、周期パターン中の欠陥との区別が容易ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−０８９９３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、周期パターン内の非周期部分に起因する欠陥の誤検出の低減を図った検査方法、および検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態に係る検査方法は、解像限界以下の寸法の同一パターンを有する第１、第２のダイを含むマスクの検査方法であって、前記第１、第２のダイそれぞれに対応する第１、第２の画像を取得する工程と、前記第１、第２の画像それぞれの階調の局所的変動の分布を表す第１、第２の分布を導出する工程と、前記第１、第２の分布を比較して、前記第１，第２のダイの欠陥を検出する工程と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】マスク検査装置の模式図である。
【図２】欠陥検出の概要を表す模式図である。
【図３】欠陥検出の手順の一例を表すフロー図である。
【図４】図３の手順で処理される画像Ｉａ，Ｉｂを表す模式図である。
【図５】図３の手順で処理される画像Ｉａ，Ｉｂを表す模式図である。
【図６】図３の手順で処理される画像Ｉａ，Ｉｂを表す模式図である。
【図７】図３の手順で処理される画像Ｉａ，Ｉｂを表す模式図である。
【図８】局所平均階調の算出手法を表す模式図である。
【図９】欠陥検出の手順の一例を表すフロー図である。
【図１０】階調の局所的変動間のずれを表すグラフである。
【図１１】階調の局所的変動の差の二乗を表すグラフである。
【図１２】階調の局所的変動の差を表すグラフである。
【図１３】欠陥検出の手順の一例を表すフロー図である。
【図１４】欠陥検出の手順の一例を表すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
図１は、本実施形態の欠陥検出に使用される欠陥検出装置（マスクの検査装置）１００の一例である。欠陥検出装置１００は、光学画像取得部Ａと制御部Ｂを有し、試料の光学画像を取得して欠陥を検出する。
【００１０】
光学画像取得部Ａは、試料１の光学画像を取得するためのものであり、光源５、レンズ６，８，１０４、ミラー７、画像センサ１０５、およびセンサ回路１０６を含む光学系を有する。また、光学画像取得部Ａは、ＸＹテーブル３、レーザ測長システム１２２、およびオートローダ１３０を有する。
【００１１】
制御部Ｂは、光学画像取得部Ａを制御し、取得した光学画像から欠陥を検出する。制御部Ｂでは、欠陥検出装置１００全体を制御する制御計算機１１０が、データ伝送路となるバス１２０を介して、位置回路１０７、画像処理回路１０８、欠陥検出回路１１２、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、磁気ディスク装置１０９（記憶装置の一例）、ネットワークインターフェイス１１５、フレキシブルディスク装置（ＦＤ装置）１１６、液晶ディスプレイ１１７、パターンモニタ１１８およびプリンタ１１９に接続されている。
【００１２】
ＸＹテーブル３は、駆動系（Ｘ軸モータとＹ軸モータ）によって、水平方向（Ｘ方向、Ｙ方向）に移動できる。モータには、例えば、ステップモータを用いることができる。
欠陥検出対象の試料１は、垂直方向に移動可能なＺテーブル（図示せず）の上に載置されている。Ｚテーブルは、ＸＹテーブル３上に配置される。
【００１３】
試料１は、回路パターンを有するマスクであり、例えば、ナノインプリントリソグラフィ（Ｎａｎｏｉｍｐｒｉｎｔ  Ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ；ＮＩＬ）で用いられるテンプレートが挙げられる。
なお、ナノインプリントリソグラフィでは、ウエハ上のレジストに、ナノスケールの微細構造を有するモールド（型、テンプレート）を圧力印加することで、レジストに微細なパターンを形成する。
【００１４】
後述の図２に示すように、試料１は、複数のダイＡ，Ｂ，Ｃ…を有する。それぞれのダイは、１つの半導体素子を構成する半導体チップに対応するパターン領域である。１のウエハ上に複数の半導体素子を形成するために、一般に、これらダイＡ〜Ｃ等は同一のパターンを有する。本実施形態では、ダイＡ〜Ｃが同一のパターンを有するとする。但し、２つのダイＡ，Ｂが同一のパターンを有すれば、本実施形態への適用が可能である。
【００１５】
試料１のダイＡ〜Ｃには、ライン・アンド・スペースパターンやホールパターンなどの規則的なパターンが形成されている。このパターンの線幅は、後述の光源５の解像限界Ｒよりも小さい。すなわち、ダイＡ〜Ｃは、同一の微細周期パターンを有する。
【００１６】
具体的には、試料１（ダイＡ，Ｂ，Ｃ）のパターンは、以下のように区分できる。
・微細周期パターン：  ライン・アンド・スペースパターンなどの繰り返しパターン、すなわち、周期性を持って繰り返される微細な（光学系の解像限界Ｒよりも小さい）規則的パターン
・粗大パターン：  解像限界Ｒより大きなパターン
・非周期部分：  微細周期パターン中の非周期部分
・微細欠陥：  微細周期パターン中の欠陥（パターンの一部での断裂、短絡、エッジラフネスの増大、パターンの一部の欠け、パターンの線幅異常、位置ズレ等）
【００１７】
試料１に形成されるパターンの多くは、微細周期パターンである。そして、微細周期パターン中の欠陥は、規則性の乱れに起因する光学画像の階調値の変化として検出できる。具体的には、周期パターン領域中での欠陥（例えば、一部での断裂、短絡、エッジラフネスの増大、パターンの一部の欠け、パターンの線幅異常や位置ずれ）によって、パターンの規則性が乱れる。その結果、欠陥近傍の反射率（または透過率）がその周囲と異なり、光学画像の階調値が欠陥近傍で変化することになる。
【００１８】
上述した光学系は、試料１の上方および下方に配置されている。
光学系の解像限界Ｒは、光源５からの光の波長（λ）と、レンズ１０４の開口数（ＮＡ）とによって定まる（Ｒ＝０．６１λ／ＮＡ）。既述のように、この解像限界Ｒでは、試料１の微細周期パターンは解像されない。
本実施の形態において、試料１に形成されたメインパターンの線幅を約１００ｎｍ以下とし、光源５から照射される光をＤＵＶ（Ｄｅｅｐ  Ｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔ  ｒａｄｉａｔｉｏｎ：遠紫外）光とすることができる。
【００１９】
既述のように、試料１は、ＸＹテーブル３に設置されたＺテーブル（図示せず）上に載置される。ＸＹテーブル３は、制御計算機１１０の制御の下、テーブル制御回路１１４によって駆動され、Ｘ方向とＹ方向に移動できる。ＸＹテーブル３の移動位置は、レーザ測長システム１２２により測定されて、位置回路１０７に送られる。また、ＸＹテーブル３上の試料１は、オートローダ制御回路１１３により駆動されるオートローダ１３０から自動的に搬送され、検査終了後に自動的に排出される。
【００２０】
光源５からの光は、レンズ６を透過し、ミラー７で向きを変えられた後、レンズ８によって試料１の上に集光される。光源５から照射されて試料１を透過した光は、レンズ１０４を介して、画像センサ１０５に光学像として結像する。
【００２１】
この光学像は、画像センサ１０５によって光電変換され、さらにセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログデジタル）変換される。画像センサ１０５としては、例えば、撮像素子としてのＣＣＤ素子を一列に並べたラインセンサが用いられる。ラインセンサの例としては、ＴＤＩ（Ｔｉｍｅ  Ｄｅｌａｙ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）センサが挙げられる。
尚、本実施の形態においては、試料１の下方から光を照射し、反射光をレンズで画像センサ１０５に結像させてもよい。
【００２２】
検査に先立って、試料１の観察像の輝度振幅（センサ回路１０６からの信号の強度）のダイナミックレンジを最適化するために、センサキャリブレーションが行われる。試料１の被検査パターン上、最も暗い箇所での信号強度（黒レベル）を、例えば、レベル０として、最も明るい箇所での信号強度（白レベル）が、例えば、レベル１００となるように、センサ回路１０６のオフセット、ゲインを調整する。
実用的には、輝度振幅の多少のオーバーシュートやアンダーシュートを考慮して、輝度振幅がセンサアンプの振幅範囲の１０％〜９０％になるように調整するのが良い。
【００２３】
透過光検査、反射光検査において、例えば、次のように白レベル、黒レベルを設定することで、簡便にキャリブレーションを行える。
すなわち、透過光検査の場合は、充分な面積の透過箇所（反射膜自体が形成されていない箇所）での信号強度を白レベルとし、光学画像取得部Ａの光学系中のシャッタを閉じて真っ黒な状態での信号強度を黒レベルとする。
また、反射光検査の場合は、充分な面積の反射箇所（反射膜が形成され、かつパターンが存在しない箇所）での信号強度を白レベルとし、シャッタを閉じて真っ黒な状態での信号強度を黒レベルとする。
【００２４】
以上のようにして得られた光学画像のデータは、図１の画像処理回路１０８へ送られ、ダイＡ，Ｂそれぞれに対応する画像Ｉａ，Ｉｂが取得される。
【００２５】
画像処理回路１０８では、光学画像における画素データが画素毎の階調値で表される。例えば、２５６段階の階調値を有するグレースケールより、０階調から２５５階調のいずれかの値が、各画素に与えられる。
【００２６】
画像処理回路１０８は、後述の微細周期パターン領域Ｐａ，Ｐｂの抽出、局所的階調変動Ｄａ，Ｄｂの導出も行う。すなわち、画像処理回路１０８は、ダイＡ，Ｂに対応する画像Ｉａ，Ｉｂを取得する画像取得部、および画像Ｉａ，Ｉｂそれぞれの階調の局所的変動の分布を表す分布（局所的階調変動）Ｄａ，Ｄｂを導出する導出部として機能する。
【００２７】
画像処理回路１０８から出力された分布Ｄａ，Ｄｂのデータは、欠陥検出回路１１２に送られる。欠陥検出回路１１２は、分布Ｄａ，Ｄｂを比較して、ダイＡ，Ｂの欠陥を検出する欠陥検出部として機能する。
【００２８】
（欠陥検出方法）
本実施の形態の欠陥検出方法について説明する。
図２は、欠陥検出の概要を表す模式図である。図２に示すように、ダイＡ，Ｂの画像Ｉａ，Ｉｂから階調変動Ｄａ，Ｄｂを導出し、これらを比較することで、欠陥を検出できる。
【００２９】
試料１は、既述のＸＹテーブル３上のＺテーブルに、被検査面を下面にして載置される。ここで、複数のダイＡ，ＢはＸ方向の向きに並んで載置されたとする。この場合、ＸＹテーブル３がＸフォワード方向に連続的に移動し、Ｘ方向に長手の短冊状の画像データ（検査ストライプデータ）が取得される。この短冊の幅は、例えば、ＴＤＩラインセンサが一度に撮影できる幅である。
【００３０】
上記検査ストライプデータの取得、欠陥検出が済むと、ＸＹテーブル３がＹ方向にステップ移動し、Ｘバックワード方向に連続移動し、新たな領域の検査ストライプデータを取得する。そして、Ｘバックワード方向の画像はフォワード方向になるよう反転される。
【００３１】
図３は、欠陥検出のより詳細な手順の一例を表すフロー図である。図４〜図７は、この手順中で処理される画像Ｉａ，Ｉｂを表す模式図である。
以下、図３〜図７に基づき、欠陥検出の詳細を説明する。
【００３２】
（１）ダイＡ，Ｂの画像Ｉａ，Ｉｂの取得（ステップＳ１１）
例えば、次の１）〜３）のように、ダイＡ，Ｂの画像Ｉａ，Ｉｂを取得できる。
【００３３】
１）画像データ取得の準備
画像データの取得に先だって、試料１上のマーク（後述のアライメントマーク、ダイマーク）が検出され、検査領域が設定される。
【００３４】
試料１は、通例、複数のアライメントマーク（位置合わせマーク）を有する。これらのアライメントマークによって、試料１が載置された位置および向きを判別し、光学系に対する試料１の位置合わせが可能となる。なお、アライメントマークは、解像限界Ｒより十分大きなサイズのマーク（例えば、十字やカギ型）である。
【００３５】
アライメントマークの１つは、試料１の座標原点として用いられる。すなわち、試料１上の欠陥やダイＡ，Ｂの座標範囲は、このアライメントマークからの相対座標で表現できる。
【００３６】
試料１は、ダイＡ，Ｂの範囲を表すダイマークをも有する。例えば、ダイＡ，Ｂの開始座標，終了座標（例えば、領域の四隅）にダイマークが配置される。なお、ダイマークは、解像限界Ｒより十分大きなサイズのマーク（例えば、カギ型）である。
【００３７】
以上のように、画像データ取得に先立って、アライメントマークやダイマークが検出され、例えば、ダイＡ，Ｂを含む検査領域が設定される。
【００３８】
２）試料１の画像データの取得
ダイＡ，Ｂを含む試料１（検査領域）の透過光、または反射光の光学画像を取得する。すなわち、試料１をＸ，Ｙ方向に移動しながら、光源５から光を照射し、試料１からの透過光、または反射光を画像センサ１０５に入射させる。画像センサ１０５から出力される光学画像の電子データをセンサ回路１０６でＡ／Ｄ変換することで、デジタルの階調値を有する試料１の画像のデータが取得される。
【００３９】
３）試料１の画像データからのダイＡ，Ｂの画像Ｉａ，Ｉｂの抽出
この試料１の画像からダイＡ，Ｂの画像Ｉａ，Ｉｂ（第１、第２の画像）を抽出（取得）する。上述の通り、試料１上でのダイＡ，Ｂの位置はアライメントマークからの相対座標（座標データ）として表される。このため、この座標データを用いて、ダイＡ，Ｂそれぞれの画像Ｉａ，Ｉｂを抽出できる。抽出された画像Ｉａ，Ｉｂは、階調値を有する複数の画素が２方向に配置されている。
【００４０】
このとき、検査ストライプデータに添えられた画素ごとの座標データを用いて、画像Ｉａ，Ｉｂの大まかな位置合わせがなされる。すなわち、ダイＡ，Ｂのダイマークの座標データを用いて、ダイＡ，Ｂ間の相対的な位置関係（ダイの相対変位）を判定できる。ダイＡ，Ｂのパターンは同一であるから、ダイの相対変位を除外すれば（例えば、座標の並進操作）、画像Ｉａ，Ｉｂそれぞれの位置（座標）は互いに対応することになる。
なお、ダイＡ，Ｂの向きが異なる場合は、座標の並進操作に加えて、座標の回転操作を行うことで、画像Ｉａ，Ｉｂそれぞれの位置（座標）を対応させることができる（一種の座標変換）。
【００４１】
但し、ダイの相対変位を除外しても、画像Ｉａ，Ｉｂの座標には、多少のずれ（例えば、１〜１０画素程度）があり得る。このずれ（誤差）を是正するために、必要に応じて、後述のより精密な位置合わせがなされる（ステップＳ１５）。
【００４２】
（２）微細周期パターン領域Ｐａ，Ｐｂの抽出（ステップＳ１２）
画像Ｉａ，Ｉｂから解像限界以下のパターン、特に、微細周期パターンの領域を抽出する。この抽出は、次の階調変動分布Ｄａ，Ｄｂの導出の前処理である。画像Ｉａ，Ｉｂから粗大パターンの領域を除外することで、階調変動分布のより正確な導出が可能となる。
但し、粗大パターンが存在しないか、存在してもその後の処理への影響が小さい場合には（例えば、粗大パターンの範囲が予め判っており、その範囲を処理の対象外とすれば良い場合）、このステップＳ１２の処理を省略しても良い。
【００４３】
例えば、次の１）、２）のように、微細周期パターン領域を抽出できる。
【００４４】
１）画素毎での微細周期パターン領域の属否判定
画像Ｉａ，Ｉｂの画素それぞれが微細周期パターン領域に属するか否かを判定する。この属否は、各画素の出力レベル（階調値）に基づいて、判定できる。
【００４５】
微細周期パターンでの階調範囲は、粗大パターンでの階調範囲と異なる。例えば、粗大パターンが、明るい（階調値が大きい）箇所と暗い（階調値が小さい）箇所とが比較的明瞭に区分されるのに対して、微細周期パターンでは、明暗がその中間的な範囲となる。このため、例えば、次の式（１）によって、階調値Ｇが所定の下限Ｇｍｉｎ、上限Ｇｍａｘの間にあるときに、その画素が微細周期パターンに含まれると判定できる。
Ｇｍｉｎ≦Ｇ≦Ｇｍａｘ        …  式（１）
【００４６】
下限Ｇｍｉｎ、上限Ｇｍａｘは、経験的に決めても良いし、試料１の画像データの階調値の分布に基づいて決めても良い。
【００４７】
以上のように、式（１）に基づいて、画素毎に微細周期パターンの属否を決定できる。
【００４８】
２）微細周期パターン領域の特定
微細周期パターンに属する画素は、多くの場合、連続した一纏まりの領域を構成する。すなわち、１の画素が式（１）を満たす場合、その画素に隣接して、式（１）を満たす画素が存在することが多い。逆に言えば、式（１）を満たすが、孤立している画素は、微細周期パターンに属するとは考え難い。
すなわち、式（１）を満たし、互いに繋がった複数の画素Ｐｘ１から構成される領域Ａ１を、微細周期パターン領域とすることができる。
【００４９】
ここで、領域Ａ１中に、式（１）を満たさない、１または複数の画素Ｐｘ２の領域Ａ２が存在する可能性がある。この場合、例えば、領域Ａ２の広さが小さければ、微細周期パターン領域から除外することができる。
【００５０】
すなわち、領域Ａ２が広い場合（画素Ｐｘ２の個数が大きい）、領域Ａ１は微細周期パターンではなく、粗大パターンと考えられる。一方、領域Ａ２が狭い場合（画素Ｐｘ２の個数が少ない）、領域Ａ２は周期パターン領域内の非周期部分または欠陥である可能性がある。この場合、領域Ａ２を微細周期パターン領域に含め、この領域内で欠陥候補を導出し、欠陥を選別することが好ましい。
【００５１】
以上のように、式（１）を満たし、互いに繋がった複数の画素で構成される領域を微細周期パターン領域として特定する。
【００５２】
図４は、ダイＡ，Ｂの画像Ｉａ，Ｉｂそれぞれで特定された微細周期パターン領域Ｐａ，Ｐｂを表す。図４に示されるように、ダイＡ，Ｂは、設計上同一のパターンなので、画像Ｉａ，Ｉｂ上での微細周期パターン領域Ｐａ，Ｐｂの配置も基本的に同一となる。
【００５３】
（３）局所的階調変動Ｄａ，Ｄｂの導出（ステップＳ１３）
画像Ｉａ，Ｉｂそれぞれに対応する局所的階調変動（局所的階調変動マップ、すなわち、階調の局所的変動の分布）Ｄａ，Ｄｂを導出する。局所的階調変動Ｄ（ｉ，ｊ）は、微細周期パターン領域Ｐａ，Ｐｂ上での階調値の局所的な変動、すなわち、局所平均階調（画素周辺での平均的な階調値）と比べた階調値の変動を意味する。
【００５４】
具体的には、微細周期パターン領域Ｐａ，Ｐｂ内の画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）の階調値Ｇ（ｉ，ｊ）と、局所平均階調ＡＶ（ｉ，ｊ）（画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）の周辺での平均階調値）とを比較して、局所的階調変動Ｄ（ｉ，ｊ）を算出する。
【００５５】
画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）での局所平均階調ＡＶ（ｉ，ｊ）は、例えば、次の式（２）を用いて、階調値Ｇ（ｉ＋ｍ，ｊ＋ｎ）から算出できる。
ＡＶ（ｉ，ｊ）＝ΣｍΣｎＧ（ｉ＋ｍ，ｊ＋ｎ）／（Ｎ２−１）  …  式（２）
【００５６】
図８は、式（２）での階調値Ｇの積算範囲（局所平均階調の算出手法）を表す模式図である。ハッチングを付した、画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）の周辺領域Ａａｖでの階調値Ｇの平均値が算出される。
この周辺領域Ａａｖは、画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）の周囲、Ｎ×Ｎ画素の領域（Ｎは、例えば、７〜１５前後）としている。このため、ズレ量ｎ，ｍの範囲は共に、「−（Ｎ−１）／２」から「（Ｎ−１）／２」までとする。
【００５７】
ここでは、画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）自体の階調値は除外して、平均階調を算出している。このため、積算結果を係数「Ｎ２−１」で割っている。なお、画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）自体の階調値も含めて平均値を算出しても良い。このとき、係数「Ｎ２」を利用することができる。
【００５８】
次の式（３）のように、画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）での階調値Ｇ（ｉ，ｊ）と局所平均階調ＡＶ（ｉ，ｊ）の差を求めることで、局所的階調変動Ｄ（ｉ，ｊ）を算出できる。
Ｄ（ｉ，ｊ）＝Ｇ（ｉ，ｊ）−ＡＶ（ｉ，ｊ）      …  式（３）
【００５９】
この局所的階調変動Ｄ（ｉ，ｊ）は、画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）毎の値として、一種の画像としての性格を有する。
ここで、階調の変動自体ではなく、階調の局所的変動（局所的階調変動）を導出するのは、周期パターン領域での階調に不均一性（ムラ）があるためである。
仮に、周期パターン領域での階調に不均一性が無ければ、階調値の局所的平均ではなく、周期パターン領域全体での平均ＡＶを用い、式（４）のように階調の変動を算出すれば良いことになる。
Ｄ１（ｉ，ｊ）＝Ｇ（ｉ，ｊ）−ＡＶ            …  式（４）
【００６０】
しかし、実際には、周期パターン領域での階調に不均一性がある。このため、式（４）に基づいて、階調の変動Ｄ１（ｉ，ｊ）を算出すると、周期パターン領域での階調自体の不均一性を含み、欠陥検出の誤差要因となる。
【００６１】
周期パターン領域での階調に不均一性があるのは、例えば、製造上の不均一性に起因するパターン形状の不均一性（バラツキ）に起因する。パターン形状の不均一性の大きさと階調の不均一性は対応する。パターン形状が均一であれば、階調の不均一性は小さいが、階調の不均一性が大きければ階調の不均一性も大きい。
【００６２】
このように、製造上の不均一性等に起因する階調の不均一性の影響を除外するために、階調値の局所的平均を基準として、階調の局所的変動を導出している。
【００６３】
パターンの欠陥は、製造上の不均一性等に比べて、より局所的性格を有する。すなわち、製造上の不均一性等に起因する階調の不均一性に比べて、パターンの欠陥に起因する階調の変動は、より局所的である（より局在する）。このため、階調の局所的変動を用いてパターンの欠陥を検出できる。
【００６４】
（４）欠陥候補の抽出（ステップＳ１４）
局所的階調変動（局所的階調変動マップ、すなわち、階調の局所的変動の分布）Ｄ（ｉ，ｊ）に基づいて、欠陥候補を抽出する（ステップＳ１４）。
例えば、次の式（５ａ）のように、局所的階調変動Ｄの絶対値を基準値（閾値）Ｄｓと比較して、この基準値Ｄｓ以上の局所的階調変動Ｄの画素Ｐｘ（ｉ，ｊ）を欠陥候補とする。また、次の式（５ｂ）のように、上限および下限の２つの基準値（閾値）Ｄｓｐ，Ｄｓｍを用いて欠陥の有無を判定しても良い。
【００６５】
｜Ｄ（ｉ，ｊ）｜≧  Ｄｓ                          ……式（５ａ）
Ｄ（ｉ，ｊ）≧  Ｄｓｐ，Ｄ（ｉ，ｊ）≦  −Ｄｓｍ  ……式（５ｂ）
Ｄｓｐ、Ｄｓｍ：  正の値
【００６６】
図５は、ダイＡ，Ｂの微細周期パターン領域Ｐａ，Ｐｂでそれぞれ抽出された欠陥候補Ｃａ，Ｃｂの一例を表す。ダイＡでは、４つの欠陥候補Ｃａ１〜Ｃａ４が、ダイＢでは、３つの欠陥候補Ｃｂ１〜Ｃｂ３が抽出されている。
【００６７】
この内、欠陥候補Ｃａ１，Ｃｂ１と欠陥候補Ｃａ４，Ｃｂ３は、ダイＡ，Ｂ（微細周期パターン領域Ｐａ，Ｐｂ）それぞれの互いに対応する位置に配置されている。これに対して、ダイＡの欠陥候補Ｃａ２、Ｃａ３は，ダイＢ上に対応する欠陥候補が存在しない。また、ダイＢの欠陥候補Ｃｂ２も、ダイＡ上に対応する欠陥候補が存在しない。
【００６８】
ダイＡ，Ｂで互いに対応する欠陥候補（対応欠陥候補）Ｃａ１，Ｃａ４（Ｃｂ１、Ｃｂ３）は、微細周期パターン中の非周期部分と考えられる。また、ダイＡ，Ｂで互いに対応しない欠陥候補（非対応欠陥候補）Ｃａ２、Ｃａ３、およびＣｂ２は、微細周期パターン中の欠陥と考えられる。
【００６９】
このように、基本的には、画像Ｉａ，Ｉｂ上での欠陥候補の位置の対応関係を用いて、ダイＡ，Ｂの欠陥を検出できる（欠陥候補からの欠陥の選別）。
但し、既述のように、ダイＡ，Ｂの画像Ｉａ，Ｉｂの座標には多少のずれがあり得る。このため、次のように、欠陥の選別（ステップＳ１６）の前に、画像Ｉａ，Ｉｂ間で位置合わせすることが好ましい。
【００７０】
（５）画像Ｉａ，Ｉｂ間の位置合わせ（ステップＳ１５）
パターンの非周期部分（欠陥候補（対応欠陥候補）Ｃａ１，Ｃａ４（Ｃｂ１、Ｃｂ３））は、同一のパターンのダイＡ，Ｂで互いに対応する位置に配置される。これを利用して、画像Ｉａ，Ｉｂ間の位置合わせが可能となる。
【００７１】
但し、既述のように、画像Ｉａ，Ｉｂは、例えば、検査ストライプデータに添えられた画素ごとの座標データを用いて、大まかには位置合わせされた状態である。このため、画像Ｉａ，Ｉｂの局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂも互いにほぼ対応する位置座標を有する。
【００７２】
ここで、局所的階調変動Ｄでは、元の画像Ｉａ，Ｉｂよりも、パターンの非周期部分が強調されている。このため、局所的階調変動Ｄを用いることで、元の画像Ｉａ，Ｉｂ自体を用いるよりも、高精度の位置合わせが可能となる（微細周期パターン領域での不均一性の影響が低減される）。
【００７３】
この位置合わせには、ダイＡ，Ｂの局所的階調変動（局所的階調変動マップ、すなわち、階調の局所的変動の分布）Ｄａ（ｉ，ｊ）、Ｄｂ（ｉ，ｊ）を用いることができる。例えば、次の式（６）〜（８）のように、ダイＡ，Ｂの局所的階調変動の差の二乗の和Ｆ１、差の絶対値の和Ｆ２、または差の和（の絶対値）Ｆ３を用いる。
Ｆ１＝    ΣｉΣｊ（Ｄａ（ｉ＋ｍ、ｊ＋ｎ）−Ｄｂ（ｉ，ｊ））２  …式（６）
Ｆ２＝    ΣｉΣｊ｜Ｄａ（ｉ＋ｍ、ｊ＋ｎ）−Ｄｂ（ｉ，ｊ）｜  …式（７）
Ｆ３＝  ｜ΣｉΣｊ（Ｄａ（ｉ＋ｍ、ｊ＋ｎ）−Ｄｂ（ｉ，ｊ））｜  …式（８）
【００７４】
なお、判り易さのために、式（６）〜（８）の局所的階調変動Ｄａ，Ｄｂは、既述のダイＡ，Ｂの相対変位を除外した状態とする。これは、後述の式（６ａ），（６ｂ）でも同様とする。
【００７５】
変数ｍ、ｎを変化させて、座標（ｉ，ｊ）の所定範囲での和Ｆ１（またはＦ２、Ｆ３）を求め、和Ｆ１（またはＦ２、Ｆ３）が最小のときの変数ｍ，ｎを画像Ｉｂに対する画像Ｉａの座標のズレ量（誤差）とする。
【００７６】
このとき、和（総和）を算出する座標（ｉ，ｊ）の範囲を微細周期パターン領域全体とすることができる。この一方、座標（ｉ，ｊ）の範囲を欠陥候補の周囲のみとしても良い。このようにすることで、演算量の低減およびズレ量の算出精度向上を図れる。欠陥候補の周囲のみでの和を算出することで、微細周期パターン領域での不均一性の影響をより低減できる。
【００７７】
図６は、局所的階調変動Ｄａ（ｉ，ｊ）、Ｄｂ（ｉ，ｊ）の差の二乗の和Ｆ１等を算出することを表す模式図である。
ここでは、画像Ｉａ（ダイＡ）の欠陥候補Ｃａ１〜Ｃａ４それぞれの周囲に領域Ｓａ１〜Ｓａ４を設定し、この領域Ｓａ１〜Ｓａ４を画像Ｉｂ（ダイＢ）にも適用している。
【００７８】
既述のように、欠陥候補（対応欠陥候補）Ｃａ１，Ｃａ４（Ｃｂ１、Ｃｂ３）は、微細周期パターン中の非周期部分であり、対応する位置に配置される。このため、適正なズレ量ｍ、ｎを設定したときには、領域Ｓａ１，Ｓａ４では局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂが打ち消し合い、和Ｆ１等はゼロに近づく。
【００７９】
これに対して、欠陥候補（非対応欠陥候補）Ｃａ２、Ｃａ３、およびＣｂ２は、微細周期パターン中の欠陥であり、対応する位置には配置されない。このため、適正なズレ量ｍ、ｎを設定したときでも、領域Ｓａ２，Ｓａ３で局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂが打ち消し合いはしない。逆に言えば、領域Ｓａ２，Ｓａ３での和（総和）Ｆ１等は、ズレ量ｍ、ｎの影響を受けにくい。
【００８０】
すなわち、欠陥候補（対応欠陥候補）周囲の領域Ｓａ１，Ｓａ４での和Ｆ１等は、欠陥候補（非対応欠陥候補）周囲の領域Ｓａ２，Ｓａ３での和Ｆ１等に比べて、ズレ量ｍ、ｎの影響を大きく受ける。このことを利用して、欠陥候補中から欠陥を選定しない段階でも、位置合わせが可能となる。
【００８１】
以上では、ダイＡの欠陥候補の周囲での積算によって、位置合わせを行っている。ダイＡに代えて、ダイＢの欠陥候補の周囲での積算としても良い。
【００８２】
図７は、ダイＢの欠陥候補の周囲での積算によって、局所的階調変動Ｄａ（ｉ，ｊ）、Ｄｂ（ｉ，ｊ）の差の二乗の和Ｆ１等を算出することを表す模式図である。
すなわち、画像Ｉｂ（ダイＢ）の欠陥候補Ｃｂ１〜Ｃｂ３それぞれの周囲に領域Ｓｂ１〜Ｓｂ３を設定し、この領域Ｓｂ１〜Ｓｂ３を画像Ｉａ（ダイＡ）にも適用している。
【００８３】
以上のように、ダイＡ，Ｂの何れの欠陥候補を用いても、画像Ｉａ，Ｉｂの位置合わせは可能である。
【００８４】
なお、欠陥候補中から欠陥を選別した後に、選別した欠陥を除外した欠陥候補を用いて位置合わせを再度行い、位置合わせ精度を向上することも可能である。
【００８５】
（６）欠陥の選別（ステップＳ１６）
既述のように、画像Ｉａ，Ｉｂ上での欠陥候補の位置の対応関係を用いて、ダイＡ，Ｂの欠陥を検出できる。すなわち、ダイＡ，Ｂで対応する位置の欠陥候補をパターンの欠陥とする。ダイＡ，Ｂで対応しない位置の欠陥候補は、非周期部分であり、パターンの欠陥ではないと考えられる。
【００８６】
このようにダイＡ，Ｂの欠陥候補を比較して、片方のダイでのみ抽出された欠陥候補を欠陥と判定できる。両方のダイの対応する位置で抽出された欠陥候補を非周期パターンとして、欠陥から除外することにより、欠陥の誤検出を低減できる。
【００８７】
一方、次の式（１１）〜（１３）いずれかを用いて、欠陥候補から欠陥を選別しても良い。式（１１）〜（１３）はそれぞれ、ダイＡ，Ｂの局所的階調変動Ｄａ（ｉ，ｊ）、Ｄｂ（ｉ，ｊ）の差の二乗の和Ｈ１、差の絶対値の和Ｈ２、または差の和（の絶対値）Ｈ３を表す。
【００８８】
Ｈ１＝    ΣｉΣｊ（Ｄａ（ｉ、ｊ）−Ｄｂ（ｉ，ｊ））２    …式（１１）
Ｈ２＝    ΣｉΣｊ｜Ｄａ（ｉ、ｊ）−Ｄｂ（ｉ，ｊ）｜    …式（１２）
Ｈ３＝  ｜ΣｉΣｊ（Ｄａ（ｉ、ｊ）−Ｄｂ（ｉ，ｊ））｜    …式（１３）
【００８９】
なお、判り易さのために、式（１１）〜（１３）の局所的階調変動Ｄａ，Ｄｂは、既述のダイＡ，Ｂの相対変位、さらには座標のズレ量（誤差）を除外した状態とする。これは、後述の式（１１ａ），（１１ｂ）でも同様とする。
【００９０】
この場合、和（総和）Ｈ１〜Ｈ３は、式（６）〜（８）の和（総和）Ｆ１〜Ｆ３と異なり、欠陥候補毎にその周辺領域で算出される。なお、後述のように、差の和（の絶対値）Ｈ３を用いることで、画像Ｉａ，Ｉｂ間での座標のズレの影響を低減できる。
【００９１】
例えば、図６に示すように、ダイＡの欠陥候補毎に、局所的階調変動Ｄａ（ｉ，ｊ）、Ｄｂ（ｉ，ｊ）の差の二乗の和Ｈ１等を算出する。すなわち、欠陥候補Ｃａ１〜Ｃａ４の周囲の領域Ｓａ１〜Ｓａ４それぞれに対して、和Ｈ１（和Ｈ１１〜Ｈ１４）等を算出する。算出されたＨ１（Ｈ１１〜Ｈ１４）を基準値と比較して、基準値以上となる欠陥候補Ｃａ１〜Ｃａ４を欠陥と判定する。
【００９２】
既述のように、ダイＡの欠陥候補Ｃａ１，Ｃａ４は、ダイＢの欠陥候補Ｃｂ１，Ｃｂ３と対応する位置に配置される。このため、領域Ｓａ１，Ｓａ４に対応する和Ｈ１１，Ｈ１４は基準値を下回る。一方、ダイＡの欠陥候補Ｃａ２，Ｃａ３は、ダイＢの欠陥候補とは対応しない。このため、領域Ｓａ２，Ｓａ３に対応する和Ｈ１２，Ｈ１３は基準値以上となり、欠陥と判定される。
【００９３】
このように、ダイＡの欠陥候補毎に局所的階調変動Ｄａ（ｉ，ｊ）、Ｄｂ（ｉ，ｊ）の差の二乗の和Ｈ１等を算出し、基準値と比較することで、ダイＡの欠陥候補Ｃａ１〜Ｃａ４から欠陥Ｃａ２、Ｃａ３を選別できる。
【００９４】
同様に、ダイＢの欠陥候補毎に局所的階調変動Ｄａ（ｉ，ｊ）、Ｄｂ（ｉ，ｊ）の差の二乗の和Ｈ１等を算出し、基準値と比較することで、ダイＢの欠陥候補Ｃｂ１〜Ｃｂ３から欠陥Ｃｂ２を選別できる。
【００９５】
また、式（１１）〜（１３）を用いず、ダイＡでの欠陥の選別結果を用いて、ダイＢの欠陥を選別しても良い。すなわち、ダイＡの欠陥候補Ｃａ２，Ｃａ３は、欠陥ではなく、非周期部分であるとされている。このため、ダイＢの欠陥候補Ｃｂ１，Ｃｂ３からダイＡの欠陥候補Ｃａ２，Ｃａ３と対応する欠陥候補Ｃｂ１、Ｃｂ３を除外することで、欠陥候補Ｃｂ２を欠陥として選別できる。
【００９６】
以上では、ダイＡ，Ｂの欠陥候補を並列的に抽出し、その後、画像Ｉａ，Ｉｂの位置を合わせ、ダイＡ，Ｂの欠陥を並列的に選別している。
【００９７】
これに対して、例えば、図９に示すように、ダイＡ等ダイの一方のみの欠陥候補を抽出し、欠陥を選別し（ステップＳ１４１、Ｓ１６１）、その後、ダイＢについて、欠陥候補を抽出し、欠陥を選別しても良い（ステップＳ１４２，Ｓ１６２）。
なお、ステップＳ１４１、Ｓ１６１間（ステップＳ１５）で位置合わせしているので、ステップＳ１４２，１６２間での位置合わせを省略している。
【００９８】
（位置合わせの省略）
既述のように、画像Ｉａ，Ｉｂはその切り出しの時点である程度の位置合わせが行われている。このため、位置合わせ（ステップＳ１５）を省略することが考えられる。
この場合、欠陥の選別に際して、式（１３）のダイＡ，Ｂの局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂの差の和（または、その絶対値Ｈ３）を用いることが好ましい。
【００９９】
以下、この理由を説明する。
図１０は、画像Ｉａ，Ｉｂに位置ズレΔがあった場合での非周期部分近傍の局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂのグラフを表している。位置ズレΔに対応して、局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂのグラフにズレが生じている。なお、ここでは、Ｄａ、Ｄｂのグラフを実線、破線として、互いの区別を容易としている。
【０１００】
この場合、図１１にように、局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂの差の二乗は、必ず正の値を有するため、その和Ｈ１もゼロにはならない。すなわち、画像Ｉａ，Ｉｂの位置ズレは、和Ｈ１自体、およびその誤差を増大させることになる。これは、和Ｈ２でも同様である。
【０１０１】
これに対して、図１２のように、局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂの差の和（およびその絶対値Ｈ３）は、積算時にその正負の部分が打ち消し合い、位置ズレの影響を受けにくい。このように、局所的階調変動Ｄａ、Ｄｂの差の和の絶対値Ｈ３は、差の二乗の和Ｈ１，および差の絶対値の和Ｈ２に比べて、位置ズレの影響を受けにくく、その分、より正確な、欠陥の選別が可能となる。
【０１０２】
（３つ以上のダイの処理）
以上は、試料１上から２つのダイＡ，Ｂの画像Ｉａ，Ｉｂを取得した場合を説明した。試料１上に３つ以上のダイが存在する場合、２つのダイを組として、各ダイの欠陥を検出することができる。
【０１０３】
これに対して、３つ以上のダイを一括して処理することも可能である。図１３は、３つのダイＡ〜Ｃを一括して処理する手順の一例を表すフロー図である。画像の取得、周期パターン領域の抽出、階調変動の導出、欠陥候補の抽出、位置合わせ、欠陥の選別の各工程において（ステップＳ１１３〜Ｓ１６３）、ダイＡ〜Ｃを一括して処理している。
【０１０４】
ここで、位置合わせ、欠陥の選別において、いずれかのダイを基準とすれば良い。
【０１０５】
例えば、ダイＡ（画像Ｉａ）の位置合わせに、ダイＢ（式（６））に代えて、ダイＣを基準とする次の式（６ａ）を用いることができる。ダイＢ（画像Ｉｂ）の位置合わせにも、ダイＣを基準とする次の式（６ｂ）を用いることができる。
Ｆ１＝    ΣｉΣｊ（Ｄａ（ｉ＋ｍ、ｊ＋ｎ）−Ｄｃ（ｉ，ｊ））２  …式（６ａ）
Ｆ１＝    ΣｉΣｊ（Ｄｂ（ｉ＋ｍ、ｊ＋ｎ）−Ｄｃ（ｉ，ｊ））２  …式（６ｂ）
【０１０６】
この場合、ダイＣについては、式（６ａ）または（６ｂ）によって、ダイＡまたはＢと位置合わせがされているため、さらなる位置合わせは不要となる。
【０１０７】
ダイＡ，Ｂからの欠陥の選別においても、式（１１）に代えて、式（１１ａ）、（１１ｂ）を用いることができる。
Ｈ１＝    ΣｉΣｊ（Ｄａ（ｉ、ｊ）−Ｄｃ（ｉ，ｊ））２    …式（１１ａ）
Ｈ１＝    ΣｉΣｊ（Ｄｂ（ｉ、ｊ）−Ｄｃ（ｉ，ｊ））２    …式（１１ｂ）
【０１０８】
ダイＣについては、式（６ａ）または（６ｂ）を用いて、その欠陥候補から欠陥を選別できる。
【０１０９】
なお、以上では、式（６）、（１１）に代えて、式（６ａ）、（６ｂ）および（１１ａ）、（１１ｂ）を用いているが、式（７）、（８）、（１２）、（１３）でも同様である。
【０１１０】
図１４のように、ダイＡ〜Ｃの欠陥を順次に選別しても良い。
この例では、ダイＡ〜Ｃ毎に順次、欠陥候補を抽出し、位置合わせし、欠陥を選別している（ステップＳ１４１〜Ｓ１６３、Ｓ１４２〜Ｓ１６４、Ｓ１４３〜Ｓ１６５）。
なお、ステップＳ１５４で画像Ｉｂ，Ｉｃ間の位置合わせしているので、ステップＳ１５５での位置合わせを省略しても良い。
【０１１１】
（その他の実施形態）
なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、上記実施形態は、例示であり、本発明を上記実施形態に限定することを意図するものではない。上記実施形態は、その他の様々な形態で実施することが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。
【符号の説明】
【０１１２】
１００：欠陥検出装置，Ａ：光学画像取得部，Ｂ：制御部，３：テーブル，５：  光源，６，８，１０４：レンズ，７：ミラー，１０５：画像センサ，１０６：センサ回路，１０７：位置回路，１０８：画像処理回路，１０９：磁気ディスク装置，１１０：制御計算機，１１２：欠陥検出回路，１１３：オートローダ制御回路，１１４：テーブル制御回路，１１５：ネットワークインターフェイス，１１６：フレキシブルディスク装置，１１７：液晶ディスプレイ，１１８：パターンモニタ，１１９：プリンタ，１２０：バス，１２２：レーザ測長システム，１３０：オートローダ
【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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【図１３】
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【図１４】
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