(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出過程と、
該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量に基づいて前記検出画像と前記参照画像とを位置合わせを行い、該位置合わせされた被検査対象における各着目画素（ｉ，ｊ）での検出画像Ｆ（ｉ，ｊ）と参照画像Ｇ（ｉ，ｊ）とからなる２枚の画像での統合されたコントラスト値Ｃ（ｉ，ｊ）を演算して決定し、該決定されたコントラスト値Ｃ（ｉ，ｊ）に応じて前記各画像をコントラストカテゴリとして数段階に分解し、該分解された低コントラストカテゴリでは前記分解された高コントラストカテゴリに比べて両画像Ｆ（ｉ，ｊ）、Ｇ（ｉ，ｊ）の間の濃淡差（Ｆ（ｉ，ｊ）−Ｇ（ｉ，ｊ））に応じた濃淡差カテゴリに細かくスライスを行って明るさを合せ込むためのゲインａ（ｉ，ｊ）及びオフセットｂ（ｉ，ｊ）からなる補正係数が得られる近似直線の数を増やし、前記位置合わせされた両画像の明るさの差異が小さくなるように前記コントラストカテゴリ毎に少なくとも一方の画像の明るさを合せ込む際に、前記低コントラストカテゴリでは前記高コントラストカテゴリに比べて前記数を増やした各近似直線によって決まる前記補正係数により明るさを合わせ込む補正を強めて行い、該明るさが合わせ込まれた検出画像と参照画像とを比較してその差異から欠陥も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、
ビームを前記試料に照射する照射光学系と、
前記試料からのビームを検出して信号に変換する検出器と、
該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と基準となる参照デジタル画像との位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出部、該位置ずれ量検出部で検出された位置ずれ量に基づいて検出デジタル画像と参照デジタル画像とを位置合わせをする位置合わせ部、該位置合わせ部で位置合わせされた被検査対象における各着目画素（ｉ，ｊ）での検出デジタル画像Ｆ（ｉ，ｊ）と参照デジタル画像Ｇ（ｉ，ｊ）とからなる２枚の画像での統合されたコントラスト値Ｃ（ｉ，ｊ）を演算して決定し、該決定されたコントラスト値Ｃ（ｉ，ｊ）に応じて前記各画像をコントラストカテゴリとして数段階に分解し、該分解された低コントラストカテゴリでは前記分解された高コントラストカテゴリに比べて両画像Ｆ（ｉ，ｊ）、Ｇ（ｉ，ｊ）の間の濃淡差（Ｆ（ｉ，ｊ）−Ｇ（ｉ，ｊ））に応じた濃淡差カテゴリに細かくスライスを行って明るさを合せ込むためのゲインａ（ｉ，ｊ）及びオフセットｂ（ｉ，ｊ）からなる補正係数が得られる近似直線の数を増やし、前記位置合わせされた両画像の明るさの差異が小さくなるように前記コントラストカテゴリ毎に少なくとも一方の画像の明るさを合せ込む際に、前記低コントラストカテゴリでは前記高コントラストカテゴリに比べて前記数を増やした各近似直線によって決まる前記補正係数により明るさを合わせ込む補正を強めて行う明るさ補正部、および前記位置合わせ部で位置合わせされ、前記明るさ補正部で明るさが補正された検出デジタル画像と参照デジタル画像とを比較して欠陥若しくは欠陥候補を検出する画像比較部を備えた画像処理部と、
該画像処理部において検出される欠陥検出結果を表示する出力モニタと
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、光もしくはレーザなどを用いて得られた半導体ウェハ、ＴＦＴ、ホトマスクなどの対象物の画像と、あらかじめ記憶されてい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】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように従来の技術では、被検査対象の検出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、間違った位置での位置合わせを行うことになる。この場合、被位置合わせ画像において、明るさの変化量が少ない領域では被位置合わせ画像の差異は大きくならないが、明るさの変化量が大きい領域ではその差異が大きくなる。例えば、図１の１１は検出画像、１２は参照画像の一例であり、１ａは一様に明るい下地領域、１ｂは明るい下地に暗いパターンがある領域である。また、検出画像１１には欠陥１ｃがある。本例の画像において、位置１Ｄ−１Ｄ‘での輝度値の波形は図１（ｂ）のようになっている。ここで、１１と１２の位置ずれ量が正しく求まった場合、１１と１２の位置合わせ後の差画像は図２のようになる。差画像とは検出画像と参照画像の対応する各位置での差分値に応じて濃淡差表示した画像のことである。差分値が特定のしきい値ＴＨ以上となる部分を欠陥とするならば、図２において、検出画像１１の欠陥１ｃのみが検出される。しかし、１１と１２の位置ずれ量が間違って算出された場合、位置合わせ後の差画像は図３のようになり、領域１ｂにあるパターンのエッジのように輝度値の変化の大きい領域では、微小な位置ずれでも差分値は大きくなり、欠陥として検出されることになる。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１つの方法として、しきい値ＴＨを大きくしていた。これは感度を下げることになり、エッジ部分と同程度以下の差分値の欠陥は検出できない。また、別の方法として虚報の生じやすい高コントラスト部分ではしきい値ＴＨを高く設定し、虚報の生じにくい低コントラスト部分ではしきい値ＴＨを低く設定していたが、複数個のしきい値を扱うことになり、感度調整が煩雑になる。
【０００５】
更に、被検査対象が半導体ウェハであった場合、位置ずれ量が正しく求まったとしても、ウェハ内での膜厚の違いがあると、図４の４ａ、４ｂに示すように、検出画像１１と参照画像１２との間において同一のパターンで明るさの違いが生じ、その差分値は４ｃのように大きくなる。これも虚報であり、検出しないようにするためには、しきい値ＴＨを大きくせざるを得ない。もしくは明るさむらのある領域とない領域でしきい値を別に設定せざるを得ない。
【０００６】
本発明の目的は、このような従来技術の課題を解決すべく、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比較検査において、色むらや位置ずれ、画像歪みによる虚報を低減するとともに、高感度な欠陥検査を実現する欠陥検査方法及びその装置を提供することにある。
【０００７】
また、本発明の他の目的は、半導体ウェハを対象とした検査において、膜厚の違いなどから生じるパターンの明るさむらによる虚報を低減し、高感度な欠陥検査を実現する欠陥検査方法及びその装置を提供することにある。
【０００８】
【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、非欠陥部分にて明るさの合わせ込みを行うことを特徴とする。その効果的な構成の一つとしては、微小な位置ずれがあっても、低しきい値で高感度に欠陥を検出することを特徴とする。別の構成としては、検査対象が半導体ウェハであった場合、ウェハ内の膜厚の違いにより画像間の同一パターンで明るさの違いが生じていても、あらかじめ明るさを合わせ込むことにより、明るさむらの有無にかかわらず、低しきい値で高感度な欠陥検査を行うことを特徴とする。
【０００９】
また、２枚の画像間の明るさの差が特定しきい値以上の部分を欠陥として検出する検査において、被検査対象の検出画像と参照画像の差異が小さくなるような補正を画像のコントラストに応じて行うことを特徴とする。その効果的な構成としては、微小な位置ずれや画像歪みがあっても、その差異が大きくなり、誤検出（虚報）が生じやすい高コントラスト部分では、あらかじめ差異が小さくなるように画像間の明るさを合わせ込むことにより、最終的な欠陥検出処理において、低しきい値で、高感度な欠陥検査を行うことを特徴とする。
【００１０】
これらの構成を備えることにより、全検査対象領域に対し、低しきい値であっても虚報の発生しない高感度な欠陥検査方法及び欠陥検査装置を実現することができる。
【００１１】
また、本発明は、被検査対象の検出画像と基準となる参照画像の位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出過程と、該位置ずれ量検出過程で算出された位置ずれ量に基づいて前記検出画像と前記参照画像とを画素単位で位置合わせ処理を行う位置合わせ過程と、該位置合わせ過程で位置合わせされた検出画像と参照画像との各々において各画素での特徴量を算出する各画素の特徴量演算過程と、該各画曾の特徴量演算過程で各々の画像で算出された各画素での特徴量における対応する画素での相関に応じて前記画像を複数のカテゴリに分解する画像のカテゴリ分解過程と、該画像のカテゴリ分解過程で分解されたカテゴリ毎に検出画像と参照画像との明るさを合わせ込むための補正係数を演算する補正係数演算過程と、該補正係数演算過程で演算されたカテゴリ毎の補正係数を用いて少なくとも一方の画像における各画素での輝度値を補正して明るさの合わせ込みを行う明るさ補正過程と、該明るさ補正過程で明るさの合わせ込みが行われた検出画像と参照画像とを比較して差分値を演算して所定の判定しきい値で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である。
【００１２】
また、本発明は、前記補正係数演算過程において、検出画像の輝度値と参照画像の輝度値との関係を示す散布図を用いて明るさを合わせ込むための補正係数を演算することを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る実施の形態を図１から図１３を用いて詳細に説明する。
【００１４】
実施の形態として、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欠陥検査方法を例にとると、図５はその装置の構成の一実施例を示したものである。外観検査装置は、試料（半導体ウェハなどの被検査物）５１を搭載し、移動させるステージ５２と、光源５０１、該光源５０１から出射した光を集光して照明光として試料５１を照明する照明光学系５０２、試料５１から反射して得られる光学像を結像させる対物レンズ５０３、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５０４を有する検出部５３とで構成される。画像処理部５５は、上記検出部５３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。そして、画像処理部５５は、検出部５３からの入力信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換部５４、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５０５、比較対象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５０６、検出部５３で検出されたデジタル信号（検出画像信号）と遅延メモリ５０６の参照画像信号との位置ずれ量を検出する位置ずれ量検出部５０７、算出された位置ずれ量を用いて、検出画像信号と参照画像信号との間の位置ずれを補正して両画像信号の比較を行い、差分値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５０８、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５０９から構成される。全体制御部５６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５１０、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５１１、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５１２は、全体制御部５６からの制御指令に基づいてステージ５２を駆動制御するものである。尚、画像処理部５５，検出部５３等も全体制御部５６からの指令に基づいて駆動制御される。
【００１５】
被検査対象となる半導体ウェハ５１は、図６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５に示す検査装置では、隣接する２つのチップの同じ位置、例えば図６の領域６１と領域６２等での画像を比較し、その差異を欠陥として検出する。
【００１６】
その作用を説明すると、全体制御部５６は、メカニカルコントローラ５１２を制御することにより、試料である半導体ウェハ５１をステージ５２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５３のイメージセンサ５０４より取り込まれる。検出部５３のイメージセンサ５０４は入力された信号を画像処理部５５に出力する。
【００１７】
画像処理部５５では、まず入力されたアナログ信号をＡＤ変換部５４でデジタル信号に変換し、前処理部５０５にてシェーディング補正、暗レベル補正などを行う。また、前処理部５０５では、必要に応じてノイズの除去とエッジ強調によりＳ／Ｎを向上させる処理を行う。ただし、このＳ／Ｎ向上による画質改善処理は、後で行うこともできる。
【００１８】
位置ずれ検出部５０７には、前処理部５０５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５０６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参照画像信号、すなわち、検査対象チップの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。このため、位置ずれ検出部５０７では連続的に入力される２つの画像間の位置ずれ量を算出する。この時、検出画像信号、参照画像信号は連続して入力されるが、位置ずれ量の算出は特定の長さを一処理単位とし、処理単位毎に順次行う。以下の処理についても各々の処理単位毎に行う。
【００１９】
画像比較部５０８では算出された位置ずれ量を用いて画像の位置合わせを行い、検出画像信号と参照画像信号を比較して、その差分値が特定のしきい値より大きい領域を欠陥候補として出力する。
【００２０】
特徴抽出部５０９では、複数の欠陥候補各々について、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５１１に保存する。また、ユーザインターフェース部５１０を介して、ユーザに提示する。
【００２１】
ここで、画像比較部５０８で単なる差分値から欠陥候補を求めた場合、それらが全て真の欠陥であるとは限らない。その例を以下に説明する。
【００２２】
図１に示す検出画像１１及び参照画像１２の両画像には一様に明るい下地の中に十字の暗いパターンがある。また、検出画像１１にのみ欠陥１ｃがある。図１（ｂ）のグラフは検出画像１１の位置１Ｄ−１Ｄ‘での輝度値の波形である。このグラフが示すように画像は高輝度で輝度の変化の少ない、すなわち低コントラストな領域１ａと、パターンのエッジ部分で輝度の変化が大きい、すなわち高コントラストな領域１ｂとがある。図２（ａ）は、これらの画像に対し、位置ずれ検出部５０７で正しい位置ずれ量が算出され、位置合わせが行われた時の各対応する位置での差分値の画像、つまり、差分が小さいところを暗く、大きいところを明るく表示した画像である。図２（ｂ）は位置１Ｄ−１Ｄ‘での差分値の波形である。差分値がしきい値ＴＨ以上の領域を欠陥とするならば、この場合、欠陥１ｃの領域のみが検出される。
【００２３】
一方、図３（ａ）（ｂ）は位置ずれ量が間違って算出され、間違った位置合わせが行われた時の差分値の画像と差分値の波形である。領域１ａのように明るさの変化量が小さい低コントラスト領域では検出画像１１と参照画像１２の位置が多少ずれていても差分値は大きくならないが、領域１ｂのように明るさの変化量が大きい高コントラスト領域では微小な位置ずれでも差分値が大きくなることを示している。しきい値ＴＨ以上の領域を欠陥候補とする場合、このような位置ずれにより差分値が大きくなったところも検出される。これらは本来、検出すべきものではない。以下、このような真の欠陥ではないものを虚報と記述する。
【００２４】
従来、位置ずれによる虚報の検出を避けるため、１つの方法として図３（ｂ）に示すようにしきい値をＴＨからＴＨ２へと高くしていたが、これでは差分値の小さい欠陥は検出できない。すなわち、虚報発生を避けるために感度を落として検査をすることになる。また、もう１つの方法として図３（ｃ）に示すように高コントラスト領域ではしきい値をＴＨ２に、低コントラスト領域ではしきい値をＴＨに設定していたが、複数個のしきい値を持つことになり、ユーザにとって感度調整が煩雑になっていた。
【００２５】
また、半導体ウェハ５１の膜厚が一様でない場合、検査対象画像と参照画像には明るさの違いが生じる。例えば、図４の４ａ、４ｂの３つ並んだ十字は検査対象画像１１と参照画像１２内の対応するパターンであるが、膜厚の違いにより、明るさが大きく異なっている（以下、明るさむらと記述する。また、検出画像１１にのみ欠陥１ｃがある。図４（ａ）は、これらの画像に対し、位置ずれ検出部５０７で正しい位置ずれ量が算出され、位置合わせが行われた時の各対応する位置での差分値の画像であるが、同一パターンであっても明るさむらのある部分では差分値が大きくなる。図４（ｂ）は、位置１Ｄ−１Ｄ‘での差分値の波形である。差分値がしきい値ＴＨ以上の領域を欠陥とするならば、欠陥１ｃの他に、明るさむらにより差分値が大きくなる十字のパターンも検出される。これらは虚報である。このような明るさむらによる虚報の検出を避けるため、位置ずれによる虚報発生時と同様に、しきい値をＴＨからＴＨ２へと高くし、全体に低感度で検査を行う、もしくは、明るさむらがある部分ではしきい値をＴＨ２に、明るさむらがない部分ではしきい値をＴＨに設定するなど複数個のしきい値で感度調整をして検査を行う等の方法がとられていた。
【００２６】
これに対し、本発明では画像比較部５０８において、検出画像、参照画像の差分を演算する前に、あらかじめ、画像間の明るさの合わせ込みを行う。図７は処理の概要の一実施例である。まず、位置ずれ検出部５０７で算出した位置ずれ量により、検査画像Ｆ（ｉ，ｊ）と参照画像Ｇ（ｉ，ｊ）の画素単位の位置合わせを行う（Ｓ７０）。この位置合わせ後の画像について各画素の特徴量を演算し（Ｓ７１）、特徴量に応じて対象画像を複数個に分解する（Ｓ７２）。分解後の画素のまとまりを以下、カテゴリと記述する。次に、各カテゴリ毎に検出画像と参照画像の明るさ（輝度値：階調値）Ｆ（ｉ，ｊ）、Ｇ（ｉ，ｊ）を合わせ込むための補正係数を演算する（７３）。この補正係数を用いてカテゴリ毎に、一方の画像の輝度値を他方の画像の輝度値に近くなるように補正することにより明るさの合わせ込みを行う（７４）。そして補正後の検出画像Ｆ‘（ｉ，ｊ）と参照画像Ｇ（ｉ，ｊ）の対応する各画素（ｉ，ｊ）で差分を演算し（Ｓ７５）、画素毎に演算されるしきい値より大きいものを欠陥候補として抽出する（Ｓ７６）。
【００２７】
次に、Ｓ７１〜Ｓ７４までの明るさ合わせ込みの処理手順の一実施例を詳細に説明する。ここでは比較する検出画像Ｆ（ｉ，ｊ）と参照画像Ｇ（ｉ，ｊ）のうち、一方の検出画像に対して輝度値（明るさ）の補正を行うこととする。まず、Ｓ７０において画素単位で位置の合った検出画像Ｆ（ｉ，ｊ）と参照画像Ｇ（ｉ，ｊ）を用いて、各画素（ｉ，ｊ）の特徴量を演算する（Ｓ７１）。特徴量には、明るさ、コントラスト、検出画像と参照画像での明るさの差（濃淡差）、周波数など多数あるが、以下、特徴量としてコントラストを用いた場合を例にとって説明する。まず、対象領域内の全画素について各々にコントラストを演算する（Ｓ７１）。コントラスト演算には各種のオペレータがあるが、その１つにレンジフィルタ（ｒａｎｇｅ  ｆｉｌｔｅｒ）がある。これは、図８に示すように対象領域内の座標位置（ｉ，ｊ）におけるコントラストＣ（ｉ，ｊ）を、近傍領域での明るさの最大値Max（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）と最小値Min（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）の差とするものである。フィルタサイズを２×２にした場合、（ｉ，ｊ）での輝度値がＡ、近傍の明るさがＢ、Ｃ、Ｄならば計算式は（式１）となる。
【００２８】
Ｃ（ｉ，ｊ）＝Max（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）−Min（Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ）  （式１）
また、画質に応じて、レンジフィルタではなくノイズの影響を低減するパーセンタイルフィルタを用いてもよい。また、対象領域内の座標位置（ｉ，ｊ）におけるコントラストＣ（ｉ，ｊ）を２次微分値で計算してもよい。この場合、図９に示すように９近傍の輝度値Ａ〜Ｉを使い、（式２）による計算を行う。
【００２９】
Ｄｘ＝Ｂ＋Ｈ−２×Ｅ、
Ｄｙ＝Ｄ＋Ｆ−２×Ｅ
Ｃ（ｉ，ｊ）＝Max（Ｄｘ，Ｄｙ）                （式２）
この他にも近傍内での輝度変化量を求めるために様々な演算方法を取り得る。このようにして検出画像Ｆ（ｉ，ｊ）での各画素（ｉ，ｊ）のコントラストＦＣ（ｉ，ｊ）、参照画像Ｇ（ｉ，ｊ）での各画素（ｉ，ｊ）のコントラストＧＣ（ｉ，ｊ）を演算し、検出画像Ｆ（ｉ，ｊ）と参照画像Ｇ（ｉ，ｊ）の対応する画素（ｉ，ｊ）での平均（式３）、もしくは差分（式４）、もしくは大きい方をとる（式５）などして２枚の画像のコントラストを統合し、各画素（ｉ，ｊ）でのコントラスト値を一意に決定する。そして、この一意に決定されたコントラスト値Ｃ（ｉ，ｊ）に応じて画像をコントラストカテゴリとして数段階に分解する（Ｓ７２）。以下、数段階に分解したものをコントラストカテゴリと記述する。結果として、領域１ａのような明るさが一様な部分（低コントラスト領域）から領域１ｂのパターンエッジ部のように明るさが急峻に変化する部分（高コントラスト領域）までが、コントラストカテゴリとして段階的に分解される。
【００３０】
Ｃ（ｉ，ｊ）＝（ＦＣ（ｉ，ｊ）＋ＧＣ（ｉ，ｊ））／２      （式３）
Ｃ（ｉ，ｊ）＝｜ＦＣ（ｉ，ｊ）−ＧＣ（ｉ，ｊ）｜          （式４）
Ｃ（ｉ，ｊ）＝Max（ＦＣ（ｉ，ｊ）、ＧＣ（ｉ，ｊ））      （式５）
次に、明るさを合わせ込むための補正係数をコントラストカテゴリ毎に演算する（Ｓ７３）。その一例を図１０により説明すると、まず、同じコントラストカテゴリに属する画素について、横軸を検出画像での輝度値Ｘ、縦軸をそれに対応する参照画像での輝度値Ｙとした散布図を作る。そして、散布図から近似直線を求める。図１０に示す１０１は、あるコントラストカテゴリに属する画素の散布図から求めた近似直線である。近似直線の算出方法は各種あるが、その一例として最小２乗近似（各点からの距離の総和が最小となるような直線を求める方法）がある。そして、算出された近似直線の傾きａとＹ切片ｂがそのコントラストカテゴリの補正係数となる（Ｓ７３）。
【００３１】
こうして算出した補正係数を用いて検出画像の輝度値Ｆ（ｉ，ｊ）を補正し、明るさの合わせ込みを行う（Ｓ７４）。実際には、検出画像の輝度値がＦ（ｉ，ｊ）だったとすると、補正後の検出画像Ｆ'（ｉ，ｊ）を近似直線の傾きａとＹ切片ｂから（式６）で算出する。この（式６）が、本発明の特徴とするコントラストカテゴリ毎に、一方の画像の輝度値を他方の画像の輝度値に近くなるように補正することによる明るさの合わせ込みである。
【００３２】
Ｆ'（ｉ，ｊ）＝ａ×Ｆ（ｉ，ｊ）＋ｂ                （式６）
そして、明るさの合わせ込みがおこなれた検出画像の補正後の輝度値Ｆ'（ｉ，ｊ）と参照画像の輝度値Ｇ（ｉ，ｊ）の差異を（式７）の差分Ｄ（ｉ、ｊ）で求め（Ｓ７５）、差分値が設定したしきい値ＴＨより大きい部分を欠陥候補とする（Ｓ７６）。
【００３３】
Ｄ（ｉ，ｊ）＝Ｆ'（ｉ，ｊ）−Ｇ（ｉ，ｊ）          （式７）
検出画像の明るさの補正は（式６）が示す通り、散布図を傾き４５度、ｙ切片０の直線上にのせるために各画素の輝度値を散布図内で回転（回転量：ゲイン）、シフト（シフト量：オフセット）させるのと同等である。図１４はその動作を示している。そして差分値Ｄ（ｉ，ｊ）は変換後の直線からの距離と同等となる。これは直線との距離が近い点ほど補正後の差分値が小さくなる、すなわち強い補正がかかることを意味する。また、欠陥検出のためのしきい値ＴＨは変換後の散布図の外側に設定することになる図１４（Ａ）。このため、しきい値ＴＨを低く設定し、高感度な検査と行うためには図１４（Ｂ）に示すように変換後の散布図をスリムにする必要がある。
【００３４】
そこで、本発明ではコントラストカテゴリ毎の散布図を更に細かいカテゴリに分解し、分解した小カテゴリ毎に近似直線を求める。その一実施例を、図１５を用いて説明する。１５１はあるコントラストカテゴリでの散布図である。これをコントラストとは異なる特徴量で分解する。ここでは特徴量として補正前の検出画像と参照画像の濃淡差を用いる例を説明する。まず、着目画素について、
濃淡差：Ｆ（ｉ，ｊ）−Ｇ（ｉ，ｊ）
を算出し、散布図領域を、設定した濃淡差の刻み幅に応じて数段階の濃淡差カテゴリに更に分解する。これは１５２のように、散布図を傾き４５度の直線に平行にスライスするのと同等である。次に各スライスされた小カテゴリ毎に近似直線１５２−１〜１５２−Ｎを算出する。そして、前述のとおりに、各近似直線１５２−１〜１５２−Ｎの傾きとｙ切片により補正を行う。着目画素がどの小カテゴリに属しているかで補正係数である傾きａとｙ切片ｂが決まるので、Ｆ（ｉ，ｊ）での補正係数をａ（ｉ，ｊ）、ｂ（ｉ，ｊ）とすると、補正後のＦ'（ｉ，ｊ）は（式８）で表される。
【００３５】
Ｆ'（ｉ，ｊ）＝ａ（ｉ，ｊ）×Ｆ（ｉ，ｊ）＋ｂ（ｉ，ｊ）      （式８）
このように画像を更に別の特徴量を用いて分解し、散布図をスリムにさせることにより、補正後の散布図も１５３のようにスリムになり、しきい値ＴＨを低く設定することが可能となる。
【００３６】
ここでは、散布図を更に細かくスライスするための特徴量として濃淡差を用いたが、検出画像と参照画像の明るさ情報など別の特徴量を用いてもよい。また、散布図をスライスするのではなく、図１６に示すようにハフ変換などを用いて１つの散布図から複数の直線を同時に算出してもよい。更に各カテゴリ内の補正係数を直線近似からではなく、多項式の曲線近似により算出してもよい。
【００３７】
ここで、全ての画素を補正すると欠陥まで補正してしまうことになる。そこで、本発明では、色むらなどの正常領域は強い明るさの合わせ込みを行い、非正常（欠陥候補）はあまり補正を行わずに検出するために、散布図において更に別の特徴量を用いて正常部分と非正常部分を識別し、明るさの合わせ込み方法を変える。例えば、欠陥と色むらを識別するための特徴量としては、検査画像と参照画像のテクスチャ情報、濃淡差、コントラスト、頻度など様々あるが、ここでは頻度（画素数）を用いた識別を例に説明する。一般的な特徴として、色むら（正常領域）は広範囲に渡っている、繰り返して発生する、あるパターンの全面で発生する、等の特長により頻度が大きい。これに対し、欠陥（非正常領域）は頻度が小さい。これを利用して欠陥と色むらの識別を行い、明るさの合わせ込みの方法を変える。図１７に示す１７１はあるコントラストカテゴリの散布図を濃淡差によりスライスしたもの、１７２はスライス後のカテゴリ毎の画素数を示すグラフ（以下、頻度分布と記述）であるが、濃淡差が小さいところは正常部分、濃淡差が大きい部分は欠陥もしくは色むらである可能性が高い。そして、濃淡差が大きくなるに従い、頻度も小さくなっていく。そこで、頻度によって正常か非正常であるかを識別する。例えば、１７３に示すように、濃淡差が同じように大きくても、頻度がしきい値ＴＨＮより大きければ色むらなどの正常カテゴリ、頻度がＴＨＮ以下ならば非正常カテゴリとする。しきい値ＴＨＮはパラメータとてあらかじめ設定しておく。また、図１８に示すように、頻度分布から標準偏差σを算出し、Ｎ×σとなるところをしきい値に設定することもできる。
【００３８】
このようにしてカテゴリを、正常と非正常カテゴリに判別した後、判別結果に応じて補正（明るさの合わせ込み）を行う。その方法を図１９に示す。まず、正常と判断されたカテゴリについては１９１のようにそのカテゴリ内のデータを使って近似直線１０１を求める。これにより、このカテゴリ内のデータは明るさの合わせ込みが行われる（１９２）。また、非正常と判別されたカテゴリでは直線近似は行わず、最も近い正常カテゴリの近似直線１０１によって明るさの合わせ込みを行う（１９３）。この結果、非正常カテゴリでは近似直線との距離が大きくなるため明るさの合わせ込みは弱くなり、補正後の差分値がある程度補正されずに残る（１９４）。また、欠陥カテゴリであることが明らかな場合は全く明るさの合わせ込みを行わないようにもできる。この場合、欠陥カテゴリにはゲイン＝１、オフセット＝０をセットすればよい。このようにして、本発明ではノイズ信号を低レベルに押さえつつ、微小な欠陥が検出可能となる。
【００３９】
更に、これらの方法は各コントラストカテゴリに応じて変えることもできる。その一例としては、図２０に示すように低コントラストカテゴリでは、高コントラストカテゴリに比べ、散布図がばらつく傾向にある。特に膜厚の違いにより生じるチップ間の色むらは、その大半が低コントラストカテゴリに含まれる。しかし、特に色むらが強い場合、全コントラストで同様の小カテゴリへのスライス、正常／非正常の判別をする（２０１）と、低コントラスト部分では明るさの合わせ込みがしきれずに虚報として残る場合がある。このような時は、低コントラスト部分ではより細かくスライスを行うことにより近似直線の数を増やして高コントラストカテゴリよりも補正を強め、虚報の低減を行うことができる（２０２）。
【００４０】
別の例としては、先にも述べたようにパターンエッジ部分はコントラストの高いカテゴリに含まれるが、このようなところでは少しの位置ずれや画像の歪みに対してもその差分値が大きくなり、虚報となりやすい。そこで、コントラストの高い領域は図２１に示すように、正常／非正常を判別する頻度しきい値ＴＨＮを低コントラストカテゴリに比べ小さく設定することができる。これにより、正常と判別されるカテゴリが増え、合わせ込みが広い範囲で行われることになる。
【００４１】
以上に説明したようにコントラストに応じた感度の調整は、スライスの仕方や頻度しきい値ＴＨＮを変える等、いくつかの方法でできる。これらは試料によって使い分けてもよいし、画質や画像の特徴量に応じて使い分けてもよい。また、当然、感度調整のＯｎ／ＯＦＦの切り替えも可能である。更に、位置ずれ検出の精度を常にモニタリングし、正しい位置ずれ量が算出されなかったときに限って、コントラストの高い領域で通常よりも明るさの合わせ込みを強くすることもできる。
【００４２】
ここで、コントラスト演算フィルタの種類、フィルタサイズ、コントラストカテゴリへの分割数、刻み幅、更に濃淡差によるスライス数、刻み幅などはルックアップテーブルで定義することにより、フレキシブルに変更可能である。
【００４３】
以上、画像の分解をコントラストと濃淡差により行い、散布図をスリム化する例を説明したが、他の特徴量として検出画像の輝度値、参照画像の輝度値、周波数領域、色情報、テクスチャ情報、明るさの分散値などで画像分解を行っても構わない。要は同じ特徴をもつ領域毎に画像を分解し、散布図がスリム化できれば本発明の範囲となる。
【００４４】
また、２つの特徴量を用いて画像を分解し、更に頻度を用いて合わせ込みの程度を変える例を示したが、３つ以上の特徴量から散布図のスリム化を行ってもよい。例えば、これまで述べてきたようにパターンエッジのようなコントラストの高い領域では、少しの位置ずれがあっても濃淡差が大きくなる。つまり、位置ずれが生じていると散布図は拡がってしまう。そこで、散布図データの拡がりをチェックし、この拡がりが最小となる位置ずれ量をサブピクセル単位で算出するとともに、この散布図を用いて明るさの合わせ込みを行う。つまり、明るさの合わせ込みとサブピクセル単位での位置ずれ検出を同時に行うことにより、比較画像が最も高感度検査できるように最適化する。
【００４５】
以下、位置ずれ量検出は、当然２次元で行うが、説明を簡単にするため位置ずれ量検出を１次元（Ｘ軸方向）で行う場合について説明する。図１１に示すように画素単位で位置合わせされた２枚の画像がサブピクセル単位でαだけずれているとする（−０．５＜α＜０．５画素）。この時、検出画像ｆと参照画像ｇを互いに１／２×αだけ寄せ合ってサブピクセル単位での位置合わせを行うには、線形補間により（式９）（式１０）に示す画像Ｆ（ｘ）、Ｇ（ｘ）を作ればよい。
【００４６】
Ｆ（ｘ）＝ｆ（ｘ）＋α／２・（ｆ（ｘ）−ｆ（ｘ−１））      （式９）
Ｇ（ｘ）＝ｇ（ｘ）＋α／２・（ｇ（ｘ＋１）−ｇ（ｘ））      （式１０）
また、検出画像は明るさの合わせ込み後の画像Ｆ'（ｘ）は（式１１）で表される。
【００４７】
Ｆ'（ｘ）＝gain（ｘ）・Ｆ（ｘ）＋offset（ｘ）            （式１１）
ここで、検出画像と参照画像のサブピクセル位置ずれ量と明るさ補正係数を同時に演算するためには、位置補正後であって、かつ、明るさ補正後の２枚の画像の輝度差の総和が最小になるような係数を求めればよい。つまり（式１２）〜（式１４）の３式を解けばよい。
0004060558.tif 000002
以上に述べたように、本発明では２枚の画像（検出画像と参照画像）を比較し、その差分値から欠陥を検出する検査において、明るさむらや位置ずれにより画像間の差が大きくなる領域に対し、あらかじめ明るさの合わせ込みを行う。また、欠陥としての特徴をもつ領域では、明るさの合わせ込みを弱くする、もしくは明るさの合わせ込みを行わない。図１２（ｄ）は、図３で正しい位置ずれ量が検出されなかったときの本発明による明るさ合わせ込み後の差分値の波形である。図１３（ｄ）は、図４で明るさむらがあったときの本発明による明るさ合わせ込み後の差分値の波形である。どちらも本来、欠陥として検出したくない領域に対して明るさの合わせ込みが行われ、差分値が小さくなる。これに対し、欠陥部分では明るさの合わせ込みを弱くしているため、差分値はさほど小さくならない。このため、従来、しきい値を全領域に対しＴＨ２に設定する、もしくはＴＨとＴＨ２の２つのしきい値を設定して虚報の発生を避けていたが、本発明により、感度を落とさずに位置ずれや明るさむらによる虚報の発生を避け、かつ、唯一の低しきい値ＴＨ３での高感度検査と容易な感度調整を可能とする。
【００４８】
更に、本発明によれば、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。
【００４９】
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比較検査画像を例にとって説明したが、電子線式パターン検査やＤＵＶを光源とした外観検査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、被検査対象は、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。
【００５０】
【発明の効果】
以上に説明したごとく本発明によれば、特に位置ずれや画像歪みによる虚報の発生しやすい高コントラスト部分や明るさむらに対して明るさの合わせ込みを行うことにより虚報の発生を低減することができる効果を奏する。
【００５１】
また、本発明によれば、明るさの合わせ込みを行うことにより結果として低しきい値の設定が可能となり、高感度検査を実現することができる効果を奏する。
【００５２】
また、本発明によれば、唯一のしきい値設定で虚報の発生低減と欠陥の検出が両立し、感度の調整が容易にできる効果を奏する。
【００５３】
また、本発明によれば、光学式外観検査装置における比較検査に適用することにより、検出感度５０ｎｍを達成できる。また、電子線式パターン検査やＤＵＶを光源とした外観検査に適用することにより、検出感度３０〜７０ｎｍが達成可能である。
【図面の簡単な説明】
【図１】被検査対象の検出画像とその時の輝度波形の一例を示す図である。
【図２】位置ずれ量が正しく算出された時の従来のしきい値設定方法の一例を示す図である。
【図３】位置ずれ量が誤って算出された時の従来のしきい値設定方法の一例を示す図である。
【図４】比較チップ間に明るさむらがあった時の被検査対象の検出画像と従来のしきい値設定方法の一例を示す図である。
【図５】本発明に係る欠陥検査装置の一実施例を示す構成図である。
【図６】被検査対象となる半導体ウェハを示す図である。
【図７】図５に示す画像処理部の画像比較部における処理フローを示す図である。
【図８】本発明に係る各画素での特徴量演算である着目画素（ｉ，ｊ）でのコントラスト演算方法の一実施例を説明する図である。
【図９】本発明に係る各画素での特徴量演算である着目画素（ｉ，ｊ）でのコントラスト演算方法の他の実施例を説明する図である。
【図１０】本発明に係る散布図からの近似直線演算の一実施例を説明するための図である。
【図１１】本発明に係る画素単位位置合わせ後の検出画像ｆと参照画像ｇとの位置関係を示す図である。
【図１２】本発明に係る位置ずれ量が誤って算出された時のしきい値設定方法の一実施例を説明するための図である。
【図１３】本発明に係る比較チップ間に明るさむらがあった時のしきい値設定方法の一実施例を説明するための図である。
【図１４】本発明に係る散布図の直線近似による明るさの合わせ込みの挙動の一実施例を説明するための図である。
【図１５】本発明に係る散布図のスリム化の一実施例を説明するための図である。
【図１６】本発明に係る散布図のスリム化の別の実施例を説明するための図である。
【図１７】本発明に係る頻度によるカテゴリ判別方法の一実施例を説明するための図である。
【図１８】本発明に係る頻度しきい値の演算方法の一実施例を説明するための図である。
【図１９】本発明に係る正常カテゴリと非正常カテゴリの補正の違いを示す図である。
【図２０】本発明に係るコントラスト毎の散布図とコントラストによる直線近似の実施例を説明するための図である。
【図２１】本発明に係るコントラストによる頻度しきい値設定方法の一実施例を説明するための図である。
【符号の説明】
１１…検出画像、１２…参照画像、５１…試料、５２…ステージ、５３…検出部、５０１…光源、５０２…照明光学系、５０３…対物レンズ、５０４…イメージセンサ、５５…画像処理部、５４…ＡＤ変換部、５０５…前処理部、５０６…遅延メモリ、５０７…位置ずれ量検出部、５０８…画像比較部、５０９…特徴抽出部、５６…全体制御部、５１０…ユーザインターフェース部、５１１…記憶装置、５１２…メカニカルコントローラ、１０１…近似直線。
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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