(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された被検査対象となる試料の検出画像および基準となる参照画像のそれぞれを複数の小領域に分割し、該分割された小領域毎に検出画像と参照画像とを相対的にｘ方向及びｙ方向にずらして各ずらし量に応じた相互相関値の分布を算出して該算出される小領域毎の前記相互相関値の分布を全ての小領域に亘って算出し、該算出された全ての小領域に亘って前記小領域毎の前記相互相関値の分布を調べて、該小領域毎の前記相互相関値の分布のピーク値がしきい値ＴＨ１より大きくなるピーク値が高い複数個の小領域毎の各ずらし量に応じた相互相関値の分布を選択し、該選択した複数個の小領域毎の前記相互相関値の分布の情報から前記検出画像と前記参照画像との間のｘ方向及びｙ方向の位置ずれ量を決定する位置ずれ量決定過程と、
該位置ずれ量決定過程で決定した前記位置ずれ量を用いて前記検出画像と前記参照画像とを位置合わせして比較し、その差異から欠陥若しくは欠陥候補を検出する欠陥検出過程と
を有することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
被検査対象となる試料を搭載するステージと、
光を前記試料に照射する照射光学系と、
該試料からの光を検出して信号に変換する検出器と、
前記検出器の出力信号を検出デジタル画像に変換するＡＤ変換回路と、
該検出デジタル画像を記憶するメモリと、
前記検出デジタル画像および基準画像となる参照デジタル画像のそれぞれを複数の小領域に分割し、該分割された小領域毎に検出画像と参照画像とを相対的にｘ方向及びｙ方向にずらして各ずらし量に応じた相互相関値の分布を算出して該算出される小領域毎の前記相互相関値の分布を全ての小領域に亘って算出し、該算出された全ての小領域に亘って前記小領域毎の前記相互相関値の分布を調べて、該小領域毎の前記相互相関値のピーク値がしきい値ＴＨ１より大きくなるピーク値の高い複数個の小領域毎の各ずらし量に応じた相互相関値の分布を選択し、該選択した複数個の小領域毎の前記相互相関値の分布の情報から前記検出デジタル画像と前記参照デジタル画像との間のｘ方向及びｙ方向の位置ずれ量を決定する位置ずれ量決定部、該位置ずれ量決定部で決定した前記位置ずれ量に基づいて前記検出デジタル画像と前記参照デジタル画像との間を補正して比較を行って比較結果として欠陥候補の情報を出力する画像比較部、および該画像比較部での比較結果から欠陥を検出する特徴抽出部を備えた画像処理部と
を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、光、レーザもしくは荷電粒子などのビームを用いて得られた半導体ウェハ、ＴＦＴ、ホトマスクなどの被検査対象の検出画像と、あらかじめ記憶されている基準となる参照画像を比較し、その差異から微細パターン欠陥や異物等の検査を行う欠陥検査方法及びその装置に関する。特に半導体ウェハの外観検査を行うのに好適な欠陥検査方法及びその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
被検査対象の検出画像と基準となる参照画像とを比較して欠陥検出を行う従来の技術としては、特開平０５−２６４４６７号公報に記載の方法が知られている。
【０００３】
これは、繰り返しパターンが規則的に並んでいる検査対象試料をラインセンサで順次撮像し、繰り返しパターンピッチ分の時間遅れをおいた画像と比較し、その不一致部をパターン欠陥として検出するものである。しかし、実際にはステージの振動や対象物の傾きなどがあり、２枚の画像の位置が合っているとは限らないため、センサで撮像した画像と、繰り返しパターンピッチ分の遅延された画像の位置ずれ量を求める必要がある。そして、求められた位置ずれ量に基づき２枚の画像の位置合わせを行った後、画像間の差をとり、差が規定のしきい値よりも大きいときに欠陥と，小さいときは非欠陥と判定する。
【０００４】
２枚の画像の一般的な位置合わせ方法としては、対象となる画像全体の情報を用いて位置合わせ量を一括で算出し、位置合わせを行う方法がある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
画像比較による欠陥検査での画像間位置ずれ量検出では、画像内のエッジパターンを位置ずれ量検出の１つの情報とし、画像間のエッジパターンのずれが最小になるような位置ずれ量を算出するのが一般的である。実際には正規化相互相関を用いる方法、残差の総和、残差の２乗和を用いる方法など様々な方法が提案されている。しかし、エッジ情報が極端に少ない場合、すなわち、位置ずれ検出領域全体に対するエッジ部の割合（以下パターン密度と記述）が小さい場合（図２（ａ））、特定方向のエッジが極端に多い場合（図２（ｂ））、小ピッチのパターンが極端に多い場合（図２（ｃ））には、上記画像全体の情報から位置ずれ量を算出する方法では、最適位置が一意に決まらず、位置ずれ量算出誤差が生じる可能性が大きくなる。さらに画像内に輝度むらがある場合や、画像間で明るさむらがある場合、その確率は一層高くなる。
【０００６】
これに対し、画像比較による検査では、検査対象画像と参照画像の位置ずれ検出→位置合わせ→画像比較、すなわち、２枚の画像の対応する位置での差異算出→欠陥抽出の手順で欠陥検査を行うが、位置ずれ検出時に正しい位置ずれ量が求まらなかった場合、間違った位置での画像比較を行うことになる。図３（ａ）（ｂ）（ｃ）は、図２（ａ）（ｂ）（ｃ）のパターンで間違った位置での比較を行った時の画像間の差画像である。差画像とは検査対象画像と参照画像の対応する各位置での差分値に応じて差が大きい部分を明るく、差が小さい部分を暗く濃淡差表示した画像のことであるが、図２（ａ）（ｂ）（ｃ）の２１ａ、２１ｂ、２１ｃようなイレギュラーなパターン（比較する両画像に存在する非欠陥）の周辺では、位置がずれたところで比較を行うため、差分値が大きくなる（図３の３１ａ、３１ｂ、３１ｃ）。差分値が特定しきい値ＴＨより大きい領域を欠陥とする場合、３１ａ、３１ｂ、３１ｃは検出されることになるがこれは本来、欠陥として検出されるべきものではない。つまり虚報である。従来、図３のような虚報発生を避けるための方法として、しきい値ＴＨを大きくして虚報発生を避ける方法があるがこれは感度を下げることになり、位置ずれ発生部分と同程度以下の差分値の欠陥は検出できない。
【０００７】
本発明の目的は、このような従来検査技術の課題を解決すべく、パターンの疎密や形状に依存しない高精度な位置ずれ量を算出して位置合わせすることにより、感度を下げることなく、比較画像間の位置のずれによる虚報を低減した高感度な画像比較による欠陥検査方法及び装置を提供することにある。
【０００８】
また、本発明の他の目的は、位置ずれ量検出の精度をモニタし、位置ずれ検出失敗の時にのみ検査感度を落とすことにより、検出感度の低下を必要最小限にとどめた、高感度な欠陥検査方法及び装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、２枚の画像（検出画像と参照画像）の比較によりその差異から欠陥を検出する検査において、パターンの疎密や形状、画像間の明るさむらの大小、画像内の輝度むらの大小によらず高精度に位置ずれ量の検出を行うために、２枚の画像をそれぞれ複数の領域に分割し、該分割された領域毎における検出画像と参照画像との間で位置ずれ情報を算出し、これら複数の位置ずれ情報のうち、信頼性の高い複数個、もしくは１つの位置ずれ情報のみを用いて前記検出画像と前記参照画像との間の画像全体の位置ずれ量を決定することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明は、信頼性の高い位置ずれ情報が得られなかった場合、または、決定した画像全体の位置ずれ量の信頼性を評価し、信頼性が低い時には、過去（同一被検査対象上において位置ずれ量を検出する現時点より前に位置ずれ量を検出された時点を含む）における信頼性の高い位置ずれ量を、前記検出画像と前記参照画像との間の画像全体の位置ずれ量とすることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明は、信頼性の高い位置ずれ情報が得られなかった場合、または、決定した画像全体の位置ずれ量の信頼性を評価し、信頼性が低い時には、過去における複数個の信頼性の高い位置ずれ量から予測した位置ずれ量を、前記検出画像と前記参照画像との間の画像全体の位置ずれ量とすることを特徴とする。
【００１２】
また、本発明は、決定した位置ずれ量の信頼性も評価し、信頼性が高い時には、次回以降（走査に従って次に位置ずれ量算出する時点を含む）の位置ずれ算出時の参照データとして現時点での画像の位置ずれ量を保持しておくことを特徴とする。
【００１３】
また、本発明は、パターンの疎密によらず高感度な検査を実現するために、連続検査の場合、過去の信頼性の高い位置ずれ量を収集し、それらとの比較により現画像の位置ずれ量検出精度をモニタする手段を備えている。
【００１４】
また、本発明は、モニタの結果、決定した位置ずれ量の信頼性が低い時、位置ずれによる誤検出が生じないように検出感度を低下させる手段を備えている。
【００１５】
また、本発明は、モニタの結果、決定した位置ずれ量の信頼性が低い時でも、それが適用される画像にとって位置ずれが致命的でない場合は、検出感度の低下は行わない手段を備えている。
【００１６】
また、本発明は、高感度な画像比較による欠陥検査装置を提供するために、被検査対象となる２枚の画像を分割する手段と、各分割された画像の位置ずれ情報を並列で算出する手段と、各分割画像から算出された位置ずれ情報の信頼性を評価する手段と、それら複数の位置ずれ情報から画像全体の位置ずれ量を算出する手段と、算出された位置ずれ量を用いて各分割画像に対して対応する位置での比較を行い、その差異から欠陥を検出する手段と、それらの位置ずれ量検出精度をモニタする手段を例えば位置ずれ量検出部内に備えて構成される。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る実施の形態について図１から図１３を用いて詳細に説明する。
【００１８】
本発明に係る実施の形態としては、半導体ウェハを被検査対象とした光学式外観検査装置における欠陥検査方法をとると、図１は外観検査装置の構成の一実施例を示したものである。
【００１９】
外観検査装置は、試料（半導体ウェハなどの被検査物）１１を搭載し、移動させるステージ１２と、光源２０１、該光源２０１から出射した光を集光して照明光として試料１１に照明する照明光学系２０２、試料１１から反射して得られる光学像を結像させる対物レンズ２０３、および結像された光学像を受光し、明るさに応じた画像信号に変換するイメージセンサ２０４を備えた検出部１３とで構成される。
【００２０】
画像処理部１５は、検出部１３で検出された画像により、試料であるウェハ内の欠陥候補を算出するものである。画像処理部１５は、検出部１３からの入力信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換部１４，デジタル信号より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２０５、比較対象のチップのデジタル信号を参照画像信号として格納しておく遅延メモリ２０６、検出部１３で検出されたデジタル信号（検出画像信号）と遅延メモリ２０６の参照画像信号との位置ずれ量を検出する位置ずれ検出部２０７、算出された位置ずれ量を用いて、検出画像と参照画像の画像信号の比較を行い、不一致部が特定のしきい値より大きい部分を欠陥候補として出力する画像比較部２０８、および欠陥候補の座標や特徴量などを算出する特徴抽出部２０９から構成される。
【００２１】
全体制御部１６は、ユーザからの検査パラメータ（画像比較で用いられるしきい値など）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２１０、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２１１、および各種制御を行うＣＰＵで構成される。メカニカルコントローラ２１２は、全体制御部からの制御指令に基づいてステージ１２を駆動制御するものである。尚、画像処理部１５，検出部１３等も全体制御部１６からの指令により駆動する。
【００２２】
本発明に係る位置ずれ検出部２０７では、まず、前処理部２０５から入力された検出画像ｆ（ｘ，ｙ）と遅延メモリ２０６から得られる参照画像ｇ（ｘ，ｙ）とを各々ｎ個の小領域に分割し、小領域毎に位置ずれ検出を平行して行う。２０７−１、２０７−２、…、２０７−Ｎは、Ｎ個に分割された各小領域画像から位置ずれ情報を検出する分割画像内位置ずれ量演算部で、これらはパラレルで動作する。２１３は、各分割画像内位置ずれ量演算部より検出された合計Ｎ個の位置ずれ情報から、画像全体の位置ずれ量を検出する分割画像位置ずれ情報統合ＣＰＵである。
【００２３】
検査対象となる半導体ウェハ１１は、図４に示すように同一パターンのチップが多数、規則的に並んでいる。図１の検査装置では、画像比較部２０８において、２つのチップの同じ位置、例えば図４の領域４１と領域４２等での画像を比較し、その差異を欠陥として検出する。その作用を説明すると、全体制御部１６では試料である半導体ウェハ１１をステージ１２により連続的に移動させる。これに同期して、順次、チップの像が検出部１３より取り込まれる。検出部１３のイメージセンサ２０４はステージの進行方向と垂直の方向に、複数のチャネルに分かれており、入力された信号を複数個の分割信号として画像処理部１５に出力する。画像処理部１５では、まず複数個に分割されて入力されたアナログ信号をＡＤ変換部１４でデジタル信号に変換し、前処理部２０５にてシェーディング補正、暗レベル補正、Ｓ／Ｎ改善処理などを行う。位置ずれ検出部２０７には、前処理部２０５から出力される検査対象チップの画像信号（検出画像信号）と、遅延メモリ２０６から出力される、ステージがチップ間隔分移動する時間だけ遅延された画像信号、すなわち、現在検査対象として入力されるチップの１つ前のチップの画像信号（参照画像信号）がセットで入力される。ステージの移動に同期して順次入力されるこれら２チップの画像信号は、ステージの振動があったり、ステージ上にセットされたウェハが傾いていると、全く同じ箇所での信号とはならない。
【００２４】
このため、位置ずれ検出部２０７では、図５に示すように連続して順次入力される２つの画像間の位置ずれ量を、分割画像毎に特定の長さを一処理単位として算出する。この時、検出画像信号ｆ（ｘ，ｙ）、参照画像信号ｇ（ｘ，ｙ）は連続して入力されるが、位置ずれ量の算出は、分割画像毎に特定の長さを一処理単位とし、順次行う。図５の５１〜５Ｎは一処理単位の長さＤ（画素）の領域をＮ分割して処理する場合の１処理領域を示している。以下の処理についても各々の処理単位毎に行う。
【００２５】
画像比較部２０８では、位置ずれ検出部２０７で算出された位置ずれ量を用いて検出画像と参照画像とを位置合わせ（位置ずれ補正）をして差分若しくは差画像などをとるような比較を行い、その差分値若しくは差画像などが特定のしきい値より大きい領域を欠陥候補としてその位置座標およびその画像を出力する。特徴抽出部２０９では、複数の欠陥候補各々について、位置座標および画像を基に、小さいものをノイズとして削除したり、近隣の欠陥候補同士を一つの欠陥としてマージするなどの編集を行い、ウェハ内での位置や面積、サイズなどの特徴量を算出し、最終的な欠陥として出力する。これらの情報は、記憶装置２１１に保存する。また、ユーザインターフェース部２１０を介して、ユーザに提示する。
【００２６】
次に、画像処理部１５の位置ずれ量検出部２０７で行われる位置ずれ量検出方法の一実施例を説明する。検出画像と参照画像の位置ずれ量検出では、画像間のエッジのずれが最小になるように位置ずれ量を算出するのが一般的である。しかし、位置ずれ検出領域に対するエッジ部の割合、つまりエッジ密度が小さい場合、特定方向のエッジが極端に多い場合、微細ピッチの繰り返しパターンが極端に多い場合等は従来のように画像全体の情報から位置ずれ量を算出する方法では、位置ずれ量が一意に定まらないため、位置ずれ量算出誤差が生じる可能性が大きい。そして、このような画像にイレギュラーなパターンが含まれているとその部分で位置ずれ量誤検出による虚報発生の可能性が大きくなる。パターンによって位置ずれ量算出誤差が生じる例を以下に説明する。
【００２７】
位置ずれ量の算出には各種手法があるが、ここでは、位置ずれ量検出方法の一実施例として、正規化相互相関を用いる方法を例にとる。まず、図１２に示すように、位置ずれ量を算出したい２枚の画像を相対的にＸ方向に−ｍ〜＋ｍ画素、ｙ方向に−ｎ〜＋ｎ画素ずらし、その時の合計Ｍ個
Ｍ＝（（２×ｍ＋１））×（（２×ｎ＋１））
の相関値を算出する。ここではｍ＝ｎ＝３としている。このとき、図１２の１２０１に示すように画像のずらし量（シフト量）に応じて計４９個の相関値が算出される。以下、画像のシフト量に応じて配列された相関値１２０１を相関マップと記述する。そして、相関マップ内で相関値が最大となる時のシフト量が画像間の位置ずれ量となる。相関マップ１２０１では中央（シフト量がＸ方向、Ｙ方向ともに０の時）で最大値をとっていることから画像の位置ずれ量はＸ方向、Ｙ方向ともに０画素ということになる。ここで、図１２（ａ）のように画像内にパターンが十分にある、すなわちパターン密度が高い場合には、相関マップは１２０１のようになる。同図（ａ'）はこの分布の３次元表示であり、ピークは１つで，その相関値も大きいことになる。
【００２８】
しかし，図１２（ｂ）のようにパターンが無いところでは、相関マップのピークは無く，値も小さい（ｂ'）。また同図（ｃ）のように特定方向のパターンしかない場合には、相関マップはパターンの方向で同様に相関値が大きくなり、ピークではなく尾根ができることになる（ｃ'）。
【００２９】
これに対し、図１２（ｄ）のように画像シフト範囲以下の微細なピッチでの繰り返しドットパターンでは、相関マップ上に複数の高いピークができる（ｄ'）。このように同図（ｂ）（ｃ）（ｄ）のパターンでは位置ずれ量が一意には定まらず，正しい位置ずれ量を見つけるのが難しい。この時，比較領域全面が同様のパターンであれば問題ないが，圧倒的にこのようなパターンが多い中にごくわずかにイレギュラーなパターンが混在しているとその部分で比較位置のずれによる虚報が画像比較部２０８において生じることになる。
【００３０】
図１３に示す１３１と１３２は検出画像と参照画像の例、１３３はこの画像領域全体から算出した相関マップである。この画像はドットパターンが大半を占めているため、その影響を受けて、相関マップ１３３には複数のピークが生じ、ピーク位置での相関値はほとんど差がない。このため、誤検出の可能性が高い。
【００３１】
そこで、本発明では、図６に示すように、検出部１３から入力される現チップの画像信号（検出画像）ｆ（ｘ，ｙ）と遅延メモリ２０６を介して入力される前チップの画像信号（参照画像）ｇ（ｘ，ｙ）を１個以上の複数（ここではＮ個とする）に分割し、これらの分割画像内で個々に相関マップを求める。これらの処理は２０７―１〜２０７―ｎで行う。以下、分割画像各々の個別の処理系２０７―１〜２０７―Ｎをチャネルと記述する。
【００３２】
実際には、図７に示すように、検査対象画像ｆ（ｘ，ｙ）７１と参照画像ｇ（ｘ，ｙ）７２をそれぞれ分割し、各チャネル２０７−１〜２０７−Ｎに入力する。そして、各チャネル２０７−１〜２０７−Ｎで前述の相関マップ１２０１を算出し、相関値最大位置をチャネル内での位置ずれ量として検出する。
【００３３】
分割画像位置ずれ情報統合ＣＰＵ２１３では、各チャネル２０７−１〜２０７−Ｎで算出されたこれらの位置ずれ情報を集計し、全チャネル共通の位置ずれ量を決定し、各チャネル２０７−１〜２０７−Ｎに適用する。即ち、ＣＰＵ２１３は、全チャネル共通の位置ずれ量を決定し、各チャネル２０７−１〜２０７−Ｎに適用すべく、画像比較部２０８に提供することになる。これにより、画像比較部２０８において、決定された位置ずれ量に基づいて検出画像と参照画像との間の位置ずれ補正が行われて、検出画像と参照画像との差分若しくは差画像などを取るなどして比較し、この差分値もしくは差画像などが所定の判定しきい値を超えた場合、欠陥候補として判定することになる。
【００３４】
全チャネルの位置ずれ情報を集計、統合する２１３では、各チャネル内で算出されたＮ個の相関マップを調べ、信頼性の高いチャネルの相関マップみを選択する。信頼性はその相関値がどれだけ確からしいかを調べればよく、その方法は多数にある。その一実施例としては、相関マップのピーク値がしきい値ＴＨ１より大きいチャネルを信頼性が高いとする。他の実施例としては、相関マップ内にしきい値ＴＨ２以上の相関値が唯一存在するチャネルを信頼性が高いとする。また、他の実施例として相関マップ内のピーク値と２番目の相関値との差がしきい値ＴＨ３以上のチャネルを信頼性が高いとする。これらの評価方法の３つの実施例を（式１）〜（式３）にまとめる。
【００３５】
Max（Cor(i,j)）＞ＴＨ１        （i＝−ｍ〜＋ｍ、j＝−ｎ〜＋ｎ）      （式１）
Num（Cor(i,j)）≧ＴＨ２）＝１    Ｎｕｍは（  ）内の条件を満たす数    （式２)
Max（Cor(i,j)）−Second（Cor(i,j)）≧ＴＨ３                  （式３）
ここで、相関値の取り得る値は−１．０〜１．０であり、画像が完全に一致した場合、１．０となるので、より信頼性の高いチャネルのみを選択するのであれば、しきい値ＴＨ１、ＴＨ２は０．９以上にするのが望ましい。
【００３６】
分割画像位置ずれ情報統合ＣＰＵ２１３は、このようにして１つないしは複数個の相関マップを選択し、ここから全チャネル共通の位置ずれ量を決定し、各チャネルに対し適用する。
【００３７】
この全チャネル共通の位置ずれ量の決定方法の一実施例を説明すると、選択した複数個の相関マップを加算、つまり、各相関マップの対応する位置での相関値を合算する（式４）。以下これを加算相関マップと記述する。そして、加算相関マップでのピーク位置を全チャネル共通の位置ずれ量とする（式５）。
【００３８】
0004101489.tif 000002
位置ずれ量(i,j)＝  Max（CorＡ(i,j)）となる（i,j）            （式５）
図１３（ａ）に示す１３１、１３２の位置ずれ量検出を行う場合、全領域からでは誤検出の可能性が高いと前に記したが、上記の本発明によれば正しい位置ずれ量が検出可能となる。
【００３９】
図１３（ｂ）に示す相関マップ１３４は、１３１、１３２をそれぞれ小領域に分割したときの太線で囲ったＮ番目のチャネルの画像１３１−Ｎ、１３２−Ｎから算出したものである。Ｎ番目の画像ではドットパターンの影響は小さく、正しい位置ずれ量が算出できる。
【００４０】
図１３（ｃ）に示す１３５は（式１）により信頼性の評価を行って選択したチャネルの相関マップから求めた加算相関マップであるが、相関マップ１３４の情報を含むことにより、正しいピークが算出可能となる。
【００４１】
このように全領域の相関マップでは、複数個のピークができ、誤検出になる可能性が高いパターンに対しても、小領域毎に相関マップを算出し、それを加算することにより、正しい位置ずれ量が算出できる。当然のことながら、加算相関マップを用いず、信頼性の最も高いチャネルを１つ選択し、それを全チャネルに適用してもよい。この場合、（式２）もしくは（式３）により全チャネルの相関マップを評価すれば、図１３に示す画像では相関マップ１３４を選択することになる。
【００４２】
ここでは正規化相互相関値により位置ずれ量を検出し、信頼性も相関値で評価する例を述べたが、画像間の濃淡差の総和といった別の手法により位置ずれ量をチャネル単位で算出し、それに応じた信頼性の指標を設け、複数チャネル、もしくは単一のチャネルの情報から位置ずれ量を決定しても構わない。
【００４３】
具体的な効果の別の例を、図８に示す画像に従い説明する。この検査対象となる２枚の画像は、パターンのほとんど無いところに、チャネル８１とチャネル８２との２つのチャネルにのみ特定方向のパターンが含まれている。これら２つのパターンの方向性は異なるものである。位置ずれ量検出には、基本的にエッジ情報を用いるが、このような画像では、従来のように画像全体から位置ずれ量を算出しようとすると、パターン密度が極端に小さくなるため、画像内に若干の輝度むらや画像間に明るさむらがあるだけでも誤った位置ずれ量を算出する確率が高くなる。また、各チャネルで検出した位置ずれ量の中から最も信頼性の高い位置ずれ量を１つ選択し、それを全チャネルに適用しようとすると、図８の画像ではパターンを含むチャネル８１かチャネル８２の位置ずれ量が選択されることになる。しかし、どちらも特定方向のエッジ情報しかないため、正しい位置ずれ量に対して、図９（ａ）矢印の方向に算出誤差を生じる可能性が大きい。その結果、一方のチャネルの位置ずれ量を全チャネルに適用すると、もう一方のパターンを含むチャネルで、誤検出（虚報）が発生することになる。
【００４４】
これに対し、ＣＰＵ２１３による本発明に係る位置ずれ量検出方法では、図８の画像においては、無地画像のチャネルのように信頼性の低いチャネルの位置ずれ情報は使わずに、パターンのあるチャネル８１とチャネル８２の位置ずれ情報のみから総合的に画像全体の位置ずれ量を算出する。実際、チャネル８１、チャネル８２の位置ずれ量は、図９（ｂ）矢印の方向には信頼性が高いため、ＣＰＵ２１３は、２つのチャネルの相関マップを加算した加算相関マップのピーク位置を求める、もしくは２つのチャネルそれぞれから信頼性の高い方向の位置ずれ量のみを採用、統合することにより、ｘ方向、ｙ方向ともに正しい位置ずれ量を算出することができる。これはパターンのないチャネルの情報を取り除くため、パターン密度が大きい画像から位置ずれ量を検出したのと同等の効果が得られるためである。
【００４５】
このように、本発明では、パターンの疎密や方向性に依存した位置ずれ量誤検出による虚報の発生をほぼ無くすことが可能となる。また、ＣＰＵ２１３は、小領域内で正規化相互相関や濃淡差の総和など、位置ずれ検出に必要な統計量を算出することになるので、画像内での輝度むらや画像間の明るさむらの影響も小さくなり、位置ずれ量検出ミスを低減する。
【００４６】
本発明のように、対象画像（検出画像ｆ（ｘ，ｙ）および参照画像ｇ（ｘ，ｙ））をＮ個の小領域に分割し、チャネル単位、すなわち小領域で位置ずれ情報を求め、信頼性の高いチャネルの情報のみを用いて画像全体の位置ずれ量を求め、この求められた画像全体の位置ずれ量を画像比較部２０８に提供し、画像比較部２０８において検出画像と参照画像とを比較する際、検出画像と参照画像とを上記位置ずれ量で補正することにより、パターンの疎密や形状によらず、位置ずれ検出ミスによる虚報の割合を指定割合以下とすることが可能となる。誤検出の割合は当然、０％になるのが理想であるが、画像の撮像条件などにより、比較画像が劣化している場合などもあり得る。本発明の方式では、良好な画像が得られた場合、パターンの疎密や形状によらず、位置ずれ検出ミスは全く起こらないが、フォーカスが合っていないなど画像が劣化していた場合でも、０．１％以下とすることが可能である。
【００４７】
更に、本発明では、位置ずれ検出部２０７の分割画像位置ずれ情報統合ＣＰＵ２１３は、信頼性の高いチャネルの情報のみを用いて算出された画像全体の位置ずれ量についての信頼性を評価し、その信頼性が低かった場合や、全チャネルから算出された位置ずれ量の中に、信頼性の高いものが１つも無かった場合には、現画像から位置ずれ量を決定せずに、例えば、記憶装置２１１または位置ずれ検出部２０７内に設けられたメモリ等に記憶された1回（１回とは、図５に示す位置ずれ量を算出する一処理単位Ｄを示す。）以上過去（図５において矢印で示すように走査された現在より前の一処理単位：当然チップ内でも、隣接するチップにおける一処理単位）の位置ずれ量を用いる。例えば、ＣＰＵ２１３が図８に示す小領域毎の画像を基に調べて極端にパターン密度が低い場合、信頼性の高い位置ずれ量が全チャネルから１つも見つからない可能性もある。そのような場合には、位置ずれ検出部２０７の分割画像位置ずれ情報統合ＣＰＵ２１３は、記憶装置２１１または位置ずれ検出部２０７内のメモリに記憶された過去のパターン密度が高い画像から算出した位置ずれ量を参照し、それを適用する。逆に、現在の検査対象画像にパターンが十分にあり、算出された位置ずれ量の信頼性が高いものであれば、次回以降の信頼性の低い位置ずれ量しか得られなかった画像での参照データとして、例えば全体制御部１６を介して記憶装置２１１に保持しておく。当然、位置ずれ検出部２０７内に設けられたメモリに位置ずれ量の信頼性の高い参照データとして保持させてもよい。
【００４８】
ＣＰＵ２１３において、決定した位置ずれ量の信頼性評価方法の一実施例としては、上記記憶装置２１１に記憶された過去の位置ずれ量の軌跡と、算出された位置ずれ量の関係を調べることで行う。例えば、図１０（ａ）は、過去の位置ずれ量を時系列にプロットした例であるが、装置の振動周期等により位置ずれ量が周期的に変動していくものであれば、ＣＰＵ２１３は、これまでの位置ずれ量の軌跡をたどり、今回の位置ずれ量を外挿によりあらかじめ求めておく（図１０の１０１）。そして、ＣＰＵ２１３は、実際に算出された位置ずれ量が、外挿により求めた予測値に近いものであれば、その位置ずれ量は信頼性の高いものとする。例えば、位置ずれ量の予測値に対して、実際に算出された位置ずれ量が５％以内であった場合を、信頼できるものとする。このように、位置ずれ量の信頼性を、過去の蓄積された位置ずれ量との比較により調べることにより、算出された位置ずれ量の評価がより正確に行える。ここで、位置ずれ量が周期的に変動しているとして、外挿により予測値を算出すると述べたが、予測値の算出方法は他の方法をとこともできる。例えば、ごく最近の位置ずれ量のみを収集し、その平均値を予測値とすることもできる（図１０の１０２）。ただし、いずれの方法で予測値を算出するにしても、収集される過去の位置ずれ量は、信頼性の高いものでなければならない。そのため、現検査対象画像から算出された位置ずれ量の信頼性が高いものであれば、次回以降（図５に矢印で示す走査に従って次に現れる一処理単位Ｄ以降）の予測値算出のための過去データとして例えば記憶装置２１１に保持しておく。
【００４９】
ここで、算出された位置ずれ量の信頼性が低かった場合や、全チャネルから算出された位置ずれ情報の中に信頼性の高いものが１つも無かった場合には、ＣＰＵ２１３は、上記信頼性評価のために求めた予測値を適用することもできる。
【００５０】
信頼性評価方法の他の実施例としては、前処理部２０５から得られる対象画像ｆ（ｘ，ｙ）内のパターン密度の大小が挙げられる。例えば、ｘ方向、ｙ方向それぞれのパターンがともに十分に多ければ位置ずれ検出に失敗する割合は少ないため、信頼性が高いとする。例えば、ＣＰＵ２１３が行うパターン密度の計測方法の一例としては、まず、前処理部２０５から得られる画像全体または分割された小領域の各画素で、ｘ方向、ｙ方向に微分値を求める。微分値の算出には一般的に各種オペレータがあるが、その一例を図１１に示すと、ある着目画素Ｅについて、その近傍の値を用いて、
Ｅでのｘ方向の微分値＝（Ｂ＋Ｈ−２×Ｅ）、
Ｅでのｙ方向の微分値＝（Ｄ＋Ｆ−２×Ｅ）
として算出し、その値が特定しきい値より大きい画素数が全画素数に対して何割あるか（例えば、１０％以上）で判定する。
【００５１】
また、ＣＰＵ２１３は、上記過去の位置ずれ量の軌跡との比較と、現画像のパターン密度の大小の両方から評価を行うなど、複数の条件の組み合わせで信頼性を評価することもできる。このように信頼性を調べることにより、位置ずれ量検出精度をモニタし、もし、その精度が悪いと判定された場合には、画像比較部２０８での比較位置のずれによる誤検出（虚報）の可能性が高いとして、画像比較部２０８に対して検出感度をあらかじめ下げておくこともできる。このように、位置ずれ量検出精度をモニタする手段を備えることになる。
【００５２】
また、ＣＰＵ２１３は、例えば、パターン密度から位置ずれ検出精度をモニタすると、パターン密度の低い画像は当然、位置ずれ量の信頼性が低いと判定される。しかし、画像内にまったくパターンが無い場合、正しい位置ずれ量は求まらない可能性が高いが、虚報は生じない。同様に、画像全領域内に図２（ｂ）、（ｃ）のような特定方向のパターンしか含まない場合も、虚報は生じない。そこで、本発明では、ＣＰＵ２１３で位置ずれ量検出精度が悪いと判断された場合には、さらに、その検出画像ｆ（ｘ，ｙ）にとって、ずれた位置での比較が致命的、すなわち、誤検出発生につながるかどうかを調べ、致命的でない場合は検出感度を下げないようにする。
【００５３】
こうして、ＣＰＵ２１３は、検出画像にとっての致命性を調べることにより、検出感度を不要に低下しないようにすることができる。このように位置ずれ量検出精度を正確にモニタするとともに、現画像の比較位置ずれによる致命性を調べることにより、必要な時にのみ確実に検出感度を下げ、誤検出（虚報）を低減し、また、検出感度の低下を必要最低限にとどめ、より広い範囲での高感度な検査を実現することが可能となる。
【００５４】
これにより、光学式外観検査装置では通常、検出感度１００ｎｍが達成可能となる。更に本発明を用いれば、画質が良好な場合には５０ｎｍの検出感度を出すことも可能である。
【００５５】
なお、位置ずれ量の信頼性の評価については、全体制御部１６が行なって、その結果をＣＰＵ２１３に提供しても良い。
【００５６】
以上、本発明の一実施例を半導体ウェハを対象とした光学式外観検査装置における位置ずれ量検出方法を例にとって説明したが、電子線式パターン検査やＤＵＶ照明による欠陥検査における位置ずれ量検出にも適用可能である。この場合、検出感度３０〜７０ｎｍが達成可能である。また、検査対象は半導体ウェハに限られるわけではなく、画像の比較により欠陥検出が行われているものであれば、例えばＴＦＴ基板、ホトマスク、プリント板などでも適用可能である。
【００５７】
【発明の効果】
本発明によれば、被検査対象の検出画像を参照画像と比較してその差異から欠陥を検出する欠陥検査において、２枚の対象画像をそれぞれ複数の領域に分割し、分割された各小領域で算出された位置ずれ情報から、信頼性の高いものだけを用いて画像全体の位置ずれ量を算出するので、パターンの疎密や形状に依存しない高精度な位置ずれ量検出を実現できる効果を奏する。
【００５８】
また、本発明によれば、上記により画像間の比較位置のずれによる誤検出（虚報）を低減した高感度な欠陥検査方法及び装置を提供することができる。
【００５９】
また、本発明によれば、さらに位置ずれ量検出精度をモニタし、検出失敗の時にのみ検査感度を落とすことにより、検出感度の低下を必要最小限にとどめ、より広い範囲での高感度な欠陥検査装置を提供することができる。
【００６０】
具体的には、位置ずれ検出精度は０．１画素以下、位置ずれ検出ミスによる欠陥誤検出の割合は、比較画像が劣化している場合でも、パターンの疎密や形状によらず、０．１％以下とすることが可能である。また、光学式外観検査装置に適用した場合、１００〜５０ｎｍの欠陥検出感度が達成可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係わる光学式外観検査装置の概略構成の一実施の形態を示す図である。
【図２】従来技術により、位置ずれ検出に失敗しやすい画像の一例を示す図である。
【図３】従来技術により、位置ずれ検出に失敗した時の差画像の一例を示す図である。
【図４】本発明に係る欠陥検査対象の一例のウェハを示す図である。
【図５】本発明に係る画像処理部の位置ずれ量検出部で処理される処理単位の一実施例を示す図である。
【図６】本発明に係る画像処理部の位置ずれ量検出部での処理構成の一実施例を示す図である。
【図７】本発明に係る位置ずれ量算出方法の一実施例を示す図である。
【図８】本発明の効果を具体的に示す画像の一例を示す図である。
【図９】本発明の効果を具体的に示す分割画像の一例を示す図である。
【図１０】本発明に係る過去の位置ずれ量の軌跡から現画像の位置ずれ量を予測する方法の一実施例を示す図である。
【図１１】本発明に係るエッジ密度に用いる微分値の算出方法の一実施例を示す図である。
【図１２】本発明に係る相関マップの一例、及び対象領域のパターン形状による相関マップの違いの一例を示す図である。
【図１３】本発明の効果を具体的に示す画像の一例を示す図である。
【符号の説明】
１１…試料、１２…ステージ、１３…検出部、１５…画像処理部、１４…ＡＤ変換部、２０１…光源、２０２…照明光学系、２０３…対物レンズ、２０４…イメージセンサ、２０５…前処理部、２０６…遅延メモリ、２０７…位置ずれ量検出部、２０８…画像比較部、２０９…特徴抽出部、１６…全体制御部、２１０…ユーザインターフェース部、２１１…記憶装置、２１２…メカニカルコントローラ、２１３…分割画像位置ずれ情報統合ＣＰＵ、１２０１…相関マップ。
【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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