JP4105809B2

JP4105809B2 - Appearance inspection method and appearance inspection apparatus

Info

Publication number: JP4105809B2
Application number: JP25393498A
Authority: JP
Inventors: 健次岡; 俊二前田; 稔野口; 行雄見坊
Original assignee: Renesas Technology Corp
Current assignee: Renesas Technology Corp
Priority date: 1998-09-08
Filing date: 1998-09-08
Publication date: 2008-06-25
Anticipated expiration: 2018-09-08
Also published as: JP2000088563A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体ウェーハ、フォトマスク、磁気ディスク等を検査対象とする外観検査方法および外観検査装置に係り、特に、検査対象に対して本来同一であるべきパターン等を検出して、パターン異常や異物付着などの欠陥を検査すると共に、欠陥の解析を行って分類分けを必要とするものに用いて好適な、外観検査技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種類の外観検査技術としては、図５〜図７に示す方式のものが知られている。
【０００３】
図５に示した構成は、設計データ比較方式と呼ばれるものである。図５に示すように、ＸＹステージ１上に設置されたＺθステージ２上には、被検査物（試料）である半導体ウェーハ３が載置されている。この半導体ウェーハ３の上方には、照明光源４からの照明光を、半導体ウェーハ３側へ向けるハーフミラー６が設けてあり、このハーフミラー６で反射された照明光は、対物レンズ５を経て、半導体ウェーハ３を照明する。半導体ウェーハ３からの反射光は、対物レンズ５、ハーフミラー６を経て、検出光として検出器（例えば、ＣＣＤイメージセンサ）７で受光される。
【０００４】
そして、検出器７で受光された検出光は、Ａ／Ｄコンバータ８によってデジタル画像信号に変換され、設計データパターン発生回路９によって生成されるデータと、信号比較手段１０にて比較が行われる。このとき、両者の信号に不一致となる個所があった場合には、欠陥があると判定される。
【０００５】
図６に示した構成は、２眼２チップ比較方式と呼ばれるものであり、同図において、先に説明したものと均等な（同等の機能を有する）構成要素には同一符号を付してある（これは、以下の説明においても同様である）。
【０００６】
この２眼２チップ比較方式は、図５で述べた照明から検出までの一連の光学系を２組持ち、双方の検出器７、７で受光された信号は、Ａ／Ｄコンバータ８、８によってそれぞれデジタル画像信号に変換された後に、信号比較手段１０にて比較され、欠陥判定が行われる。
【０００７】
図７に示した構成は、１眼２チップ比較方式と呼ばれるものである。この方式は、図５で述べた照明から検出までの一連の光学系を持ち、最初の走査領域で検出した検出信号を画像記憶回路１１に記憶させた後に、この記憶させた検出信号と次の走査領域で得られる検出信号とを、信号比較手段１０で比較して、検出信号の一致／不一致を検出し、欠陥判定が行われる。
【０００８】
上述した３つの方式は、何れの場合も、検査を高速に行うために連続的なステージの走査により２次元画像を検出する方式を採用しており、いわゆるステップ＆リピートの方式で画像を検出する方式は採用されていない。
【０００９】
また、上述したような外観検査の結果の分類や、解析シーケンスとしては、図８あるいは図９に示す方式のものが知られている。
【００１０】
図８は、人の目視確認による分類のシーケンスである。まず、外観検査装置によって検査を行い、得られた欠陥の座標情報をもとに、装置上で各欠陥部の画像表示を行う。一般的には、検査時の処理画像の解像度を上回る解像度でこの表示を行う。次に、人がこの画像を目で見て、欠陥の色、形状、背景の情報をもとに、欠陥のカテゴリ分類を行う。
【００１１】
図９は、自動欠陥分類機能の導入による分類シーケンスである。まず、外観検査装置によって検査を行い、得られた欠陥の座標情報をもとに、装置上で各欠陥部の画像検出を行う。自動分類においても、検査時の処理画像の解像度を上回る解像度でこの検出を行う。次に、自動分類機能により、画像から欠陥の色、形状、背景、座標の情報をもとに、欠陥のカテゴリ分類を行う。自動分類機能の導入により、目視確認時と比べて、欠陥レビュー効率の向上と分類の規格化が図られている。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述した従来技術においては、下記のような問題がある。
前記した図５〜図７の検査方式と、前記した図８、図９の分類、解析シーケンスとの組み合わせに共通しているのは、欠陥の有無の検査時には、実用的な検査時間確保のため低倍率で検査画像の検出を行い、この検査終了後に分類、解析を行うため、検査結果による欠陥座標情報に基づいて、高倍率で欠陥部の画像の再検出を行っている点である。このように欠陥部の画像を再検出する所以は、検査効率向上のため検査装置がステージ走査により画像検出を行っているため、一度のステージ走査で異なる倍率の画像を検出することが困難であるためであり、これが、欠陥の分類分けを含めた総検査時間を増加させる要因となっている。
【００１３】
例えば、半導体ウェーハの外観検査における例では、被検査物１枚あたりの欠陥検査時間（欠陥の検出時間）が約１５分である。これに対して分類処理は、検査結果に対して間引きを行い１００点程度の欠陥を対象に行う。自動分類に要する時間が３秒／点とした場合、被検査物１枚あたりの分類処理で、３００秒（５分）の時間を要することになり、実に欠陥検査時間の１／３を占めることになる。この間、被検査物であるウェーハは検査装置上に拘束されて、次のプロセスに進むことはできない。
【００１４】
上記の分類のための欠陥部の画像の再検出は、検査時に比べて画素寸法にして２倍〜８倍程度の高解像度な画像を必要とするために行っている。このため、検査時の処理画像を用いた場合には、十分な精度の欠陥分類は困難である。逆に、検査画素寸法を分類用の画像検出時と同じにした場合には、検査処理を行う画素数は１６倍〜６４倍となるため、装置の回路規模と検査時間の大幅な増大を招き、実用的ではなくなる。
【００１５】
近年、ウェーハの大径化が進んでおり、φ２００からφ３００へと移行しようとしている。このため、ウェーハ１枚あたりの分類対象数が増加することは明らかであり、従来技術による検査方式では、分類対象数の増加分の時間が増加するという問題をはらんでいる。
【００１６】
本発明は、上記した課題に着目してなされたものであり、その目的とするところは、外観検査における欠陥分類時間を短縮することのできる技術を提供することある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
試料を相対的に走査しながら第１の検出光学系を用いて第１の検出条件で得られる検出信号を処理して欠陥を検知し該検知した欠陥の特徴量の情報と位置情報とを得、上記試料を相対的に走査しながら第２の検出光学系を用いて上記第１の検出条件とは異なる第２の検出条件で得られる検出信号を処理して得られる画像データを記憶し、該記憶した画像データの中から前記第１の検出光学系を用いて検出した欠陥の位置情報に対応する位置の欠陥の画像を抽出し、該抽出した欠陥の画像を該欠陥の位置情報及び特徴量の情報と共に画面上に表示する。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を説明する。
図１は、本発明の第１実施形態に係る外観検査装置の構成を示す図である。図１に示すように、ＸＹステージ１上に設置されたＺθステージ２上には、被検査物（試料）である半導体ウェーハ３が載置されている。この半導体ウェーハ３の上方には、照明光源４からの照明光を半導体ウェーハ３側へ向けるハーフミラー６が設けてあり、このハーフミラー６で反射された照明光は、対物レンズ５を経て、半導体ウェーハ３を照明する。
【００１９】
半導体ウェーハ３からの反射光は、対物レンズ５、ハーフミラー６を経て、ハーフミラー６Ａで透過して、低倍率検出系２０において、検出光として検出器（ＣＣＤイメージセンサ）７Ａで受光されるものと、ハーフミラー６Ａで反射したのちに、高倍率検出系２１において、ズームレンズ２２を経て検出光として検出器（ＣＣＤイメージセンサ）７Ｂで受光されるものとに、別れる構成となっている。なお、低倍率検出系２０は、欠陥検出の精度保証には充分な倍率であるも、高倍率検出系２１よりも低解像度の検出光学系となっており、高倍率検出系２１は、低倍率検出系２０よりも高解像度である（例えば、低倍率検出系２０よりも２倍〜８倍程度高解像度である）、高解像度の検出光学系となっている。
【００２０】
ここで、上記の低倍率検出系２０および高倍率検出系２１にて、同時に画像の検出を行うためには、検出器７Ａによる検出画素寸法Ｐ１、検出器７Ｂによる検出画素寸法Ｐ２、検出器７Ａのステージ進行方向の１ラインあたりの走査時間Ｔ１、検出器７Ｂのステージ進行方向の１ラインあたり走査時間Ｔ２、ステージ移動速度Ｖ、ズームレンズ２２の倍率Ｚの間に、次式の関係が成立している必要がある。
Ｖ＝Ｐ１／Ｔ１＝Ｐ２／Ｔ１
Ｐ２＝Ｚ×Ｐ１
実用上は、Ｐ１、Ｐ２およびＴ１から、上式を満たすＴ２を算出すると、実現が困難な高速な検出器を要求することになるが、検出器７Ｂをマルチチャンネル化して、チャンネル毎の画素の読み出し時間を稼ぐことで対応可能である。
【００２１】
検出器７Ａで受光された検出光は、Ａ／Ｄコンバータ８によってデジタルの画像信号に変換され、欠陥検出部２３に入力される。欠陥検出部２３では、Ａ／Ｄコンバータ８からの入力データと、これと比較するためのデータとの対比を行って、欠陥の有無の判定を行う。すなわち図１では割愛してあるが、欠陥検出部２３は、例えば、前記図５の構成と同様に、設計データに基づき設計データパターン発生回路によって生成されるデータと、Ａ／Ｄコンバータ８からの入力データとを比較するか、あるいは、前記図７の構成と同様に、前の走査領域で取り込んで画像記憶回路に記憶させたデータと、Ａ／Ｄコンバータ８からの入力データとを比較することによって、欠陥判定を行う。そして、欠陥が見出された場合には、欠陥検出部２３は、欠陥の寸法、面積、形状、色、背景などの特徴量を表わす欠陥情報２４と、欠陥の座標情報２５とを出力する。欠陥画像データベース２６では、欠陥検出部２３が出力した欠陥情報２４と座標情報２５を保管する。
【００２２】
一方、検出器７Ｂにおいて高倍率の検出光から得られた検出信号は、Ａ／Ｄコンバータ８によってデジタルの画像信号に変換され、一時メモリとしての遅延メモリ２７に送られて、高倍率（高解像度）の画像データとして格納される。遅延メモリ読み出し回路２８は、欠陥検出部２３が出力する欠陥の座標情報２５を受けて、遅延メモリ２７上の対応する画像データを欠陥部を中心として抽出して、これを画像メモリ２９に転送して一旦格納させる。なお、遅延メモリ２７は、欠陥部の画像データを所定のタイムラグをもって抽出するために、十分な容量を持つものとして構成されている。ただし、遅延メモリ２７は試料の全領域の画像データを保持する必要は全くなく、上記した所定のタイムラグをもった画像データの抽出を保証すればよいもので、さほど大規模な容量をもつものとして構成する必要はない。
【００２３】
画像メモリ２９に格納された欠陥部の画像データ（欠陥画像）は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって、欠陥画像データベース２６に格納された欠陥情報２４、座標情報２５と対応付けて、欠陥画像データベース３１に保管される。そして、欠陥画像の閲覧、検索時には、欠陥画像データベース３１に格納された内容は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって適宜に読み出されて、欠陥部の画像データ（欠陥画像）に、欠陥情報、座標情報を付加して、ＣＲＴ３２に出力して表示されるようになっている。
【００２４】
上記のように、欠陥画像データベース３１に保管された欠陥画像、欠陥情報、座標情報は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によってＣＲＴ３２上に表示され、これを用いて、オペレーターが欠陥の分類分けを行うことができるようになっており、この目視分類分けしたデータも、欠陥画像データベース３１に、欠陥画像、欠陥情報、座標情報と対応付けて格納されるようになっている。また、欠陥画像データベース３１に格納された内容は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって、ＣＲＴ３２上で閲覧、検索ができることは勿論、拡大、縮小、移動、重ね合わせ、色替えなどの各種表示処理や、データの並べ替え、転送、複写、削除などの各種編集処理が可能となっている。
【００２５】
図２は、本実施形態において、ＣＲＴ３２上に表示される欠陥の目視分類用の操作画面の１例を示す図である。図２に示した例では、表示画面４１における、品種名、工程、ウェーハ、検査日時の表示欄の下に、欠陥画像を縮小した一覧表示欄４２を設け、この一覧表示欄４２内をスクロール操作することによって、各欠陥画像（各欠陥部の画像データ）４３ａ、４３ｂ、４３ｃ……を視認できるようにしている。そして、オペレーターは分類指定を行う欠陥画像を指定し、また必要に応じてこの指定した縮小欠陥画像を拡大表示して、これによって、オペレーターは選択画像に対して分類の指定を順次行って、この分類指定を分類名入力欄４４に順次書き込むことにより、オペレータによる欠陥の目視分類処理が行われるようになっている。ここで、ＣＲＴ３２上に表示される欠陥画像は、先にも述べたように、高倍率の画像データ、換言するなら高解像度の画像データであるので、表示は鮮明でかつ詳細なものとなっていることは言うまでもない。
【００２６】
なお、欠陥画像データベース３１に保管された欠陥画像、欠陥情報、座標情報、分類分け情報などのデータは、ネットワーク、あるいはＭＯドライブ等の大容量メディアにより、外部機器に対しデータの転送を行うことで、オフラインレビューや、あるいは、自動欠陥分類装置への接続も可能となっている。
【００２７】
図３は、本発明の第２実施形態に係る外観検査装置の構成を示す図である。図３に示すように、ＸＹステージ１上に設置されたＺθステージ２上には、被検査物（試料）である半導体ウェーハ３が載置されている。この半導体ウェーハ３の上方には、２つの光学系、すなわち、欠陥検出の精度保証には充分な倍率であるも、比較的に低解像度の検出光学系である低倍率検出系２０Ａと、この低倍率検出系２０Ａよりも高解像度である（例えば、低倍率検出系２０Ａよりも２倍〜８倍程度高解像度である）、高解像度の検出光学系である高倍率検出系２１Ａとが設けてある。
【００２８】
低倍率検出系２０Ａおよび高倍率検出系２１Ａには、それぞれの照明光源４、４からの照明光を半導体ウェーハ３側へ向けるハーフミラー６、６が設けてあり、このハーフミラー６、６で反射された照明光は、それぞれ対物レンズ５、５を経て、半導体ウェーハ３を照明する。
【００２９】
低倍率検出系２０Ａでは、半導体ウェーハ３からの反射光は、対物レンズ５、ハーフミラー６を経て、検出光として検出器７Ａで受光され、Ａ／Ｄコンバータ８によってデジタルの画像信号に変換され、欠陥検出部２３に入力される。欠陥検出部２３では、Ａ／Ｄコンバータ８からの入力データと、これと比較するためのデータとの対比を行って、欠陥の有無の判定を行う。すなわち図３では割愛してあるが、欠陥検出部２３は、例えば、前記図５の構成と同様に、設計データに基づき設計データパターン発生回路によって生成されるデータと、Ａ／Ｄコンバータ８からの入力データとを比較するか、あるいは、前記図７の構成と同様に、前の走査領域で取り込んで画像記憶回路に記憶させたデータと、Ａ／Ｄコンバータ８からの入力データとを比較することによって、欠陥判定を行う。そして、欠陥が見出された場合には、欠陥検出部２３は、欠陥の寸法、面積、形状、色、背景などの特徴量を表わす欠陥情報２４と、欠陥の座標情報２５とを出力する。欠陥画像データベース２６では、欠陥検出部２３が出力した欠陥情報２４と座標情報２５を保管する。
【００３０】
一方、高倍率検出系２１Ａでは、半導体ウェーハ３からの反射光は、対物レンズ５、ハーフミラー６、ズームレンズ２２を経て、高倍率の検出光として検出器７Ｂで受光される。検出器７Ｂにおいて高倍率の検出光から得られた検出信号は、Ａ／Ｄコンバータ８によってデジタルの画像信号に変換され、一時メモリとしての遅延メモリ２７に送られて、高倍率（高解像度）の画像データとして格納される。遅延メモリ読み出し回路２８は、欠陥検出部２３が出力する欠陥の座標情報２５を受けて、遅延メモリ２７上の対応する画像データを欠陥部を中心として抽出して、これを画像メモリ２９に転送して一旦格納させる。なお、遅延メモリ２７は、欠陥部の画像データを所定のタイムラグをもって抽出するために、十分な容量を持つものとして構成されている。
【００３１】
本実施形態においても、低倍率検出系２０Ａおよび高倍率検出系２１Ａにて、同時に画像の検出を行うためには、検出器７Ａによる検出画素寸法Ｐ１、検出器７Ｂによる検出画素寸法Ｐ２、検出器７Ａのステージ進行方向の１ラインあたりの走査時間Ｔ１、検出器７Ｂのステージ進行方向の１ラインあたり走査時間Ｔ２、ステージ移動速度Ｖ、ズームレンズ２２の倍率Ｚの間に、次式の関係が成立している必要がある。
Ｖ＝Ｐ１／Ｔ１＝Ｐ２／Ｔ１
Ｐ２＝Ｚ×Ｐ１
実用上は、Ｐ１、Ｐ２およびＴ１から、上式を満たすＴ２を算出すると、実現が困難な高速な検出器を要求することになるが、検出器７Ｂをマルチチャンネル化して、チャンネル毎の画素の読み出し時間を稼ぐことで対応可能である。
【００３２】
ただし、本実施形態においては、前記第１実施形態と異なり、２つの検出系の距離分は、ステージを余分に走査する必要があり、検査時間の増加を招くが、独立した２つの検出系を持っているため、１系統の検出系では実現が困難である、照明波長領域、焦点位置、偏光などの異なる２つ光学条件の実現や、高倍率（高解像度）検出系２１Ａとして、ＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）を用いることも可能になるという特徴がある。
【００３３】
上述のようにして、画像メモリ２９に格納された欠陥部の画像データ（欠陥画像）は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって、欠陥画像データベース２６に格納された欠陥情報２４、座標情報２５と対応付けて、欠陥画像データベース３１に保管される。そして、欠陥画像の閲覧、検索時には、欠陥画像データベース３１に格納された内容は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって適宜に読み出されて、欠陥部の画像データ（欠陥画像）に、欠陥情報、座標情報を付加して、ＣＲＴ３２に出力して表示されるようになっている。
【００３４】
そして、欠陥画像データベース３１に保管された欠陥画像、欠陥情報、座標情報は、前記した第１実施形態と同様に、欠陥情報編集用コンピュータ３０によってＣＲＴ３２上に表示され、これを用いて、オペレーターが欠陥の分類分けを行うことができるようになっており、この目視分類分けしたデータも、欠陥画像データベース３１に、欠陥画像、欠陥情報、座標情報と対応付けて格納されるようになっている。また、欠陥画像データベース３１に格納された内容は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって、ＣＲＴ３２上で閲覧、検索ができることは勿論、拡大、縮小、移動、重ね合わせ、色替えなどの各種表示処理や、データの並べ替え、転送、複写、削除などの各種編集処理が可能となっている。なおまた、欠陥画像データベース３１に保管された欠陥画像、欠陥情報、座標情報、分類分け情報などのデータは、ネットワーク、あるいはＭＯドライブ等の大容量メディアにより、外部機器に対しデータの転送を行うことで、オフラインレビューや、自動欠陥分類装置への接続も可能となっている。
【００３５】
なお、上述した第１、第２実施形態において、低倍率検出系をグレースケールの画像データを得る検出系とし、高倍率検出系をカラー画像データを得る検出系としてもよい。何となれば、欠陥検出は明るさの情報があれば可能であり、こうすることにより、低倍率検出系の構成が簡単化されてコスト低減が可能となり、また、オペレータの目視による欠陥の分類分け、または自動欠陥分類分けには、色情報があった方がより詳細で確実な判断が下せるからである。なおまた、第２実施形態においては、先にも述べたように、高倍率検出系として、ＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）を用いることも可能で、こうすることによって、より高解像度の欠陥部画像データを得ることが可能となる。
【００３６】
図４は、本発明の第３実施形態に係る外観検査装置の構成を示す図である。図４に示すように、ＸＹステージ１上に設置されたＺθステージ２上には、被検査物（試料）である半導体ウェーハ３が載置されている。この半導体ウェーハ３の上方には、照明光源４からの照明光を半導体ウェーハ３側へ向けるハーフミラー６が設けてあり、このハーフミラー６で反射された照明光は、対物レンズ５を経て、半導体ウェーハ３を照明する。
【００３７】
半導体ウェーハ３からの反射光は、対物レンズ５、ハーフミラー６を経て、検出光として検出器７Ａで受光される（なお、本実施形態の検出光学系は、前記第２実施形態の低倍率検出系２０Ａに相当するものとなっている）。検出器７Ａで受光された検出光は、Ａ／Ｄコンバータ８によってデジタル画像信号に変換され、遅延メモリ３３および欠陥判定部２３に入力される。欠陥判定部２３は、前記図７の構成と同様に、前の走査領域で取り込んで遅延メモリ３３に記憶させたデータと、Ａ／Ｄコンバータ８からの入力データとを比較することによって、欠陥判定を行う。そして、欠陥が見出された場合には、欠陥検出部２３は、欠陥の寸法、面積、形状、色、背景などの特徴量を表わす欠陥情報２４と、欠陥の座標情報２５とを出力する。欠陥画像データベース２６では、欠陥検出部２３が出力した欠陥情報２４と座標情報２５を保管する。
【００３８】
遅延メモリ読み出し回路２８は、欠陥検出部２３が出力する欠陥の座標情報２５を受けて、遅延メモリ２７上の対応する画像データを欠陥部を中心として抽出して、これを画像メモリ２９に転送して一旦格納させる。
【００３９】
画像メモリ２９に格納された欠陥部の画像データ（欠陥画像）は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって、欠陥画像データベース２６に格納された欠陥情報２４、座標情報２５と対応付けて、欠陥画像データベース３１に保管される。
【００４０】
そして、欠陥画像の閲覧、検索時には、欠陥画像データベース３１に格納された内容は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって適宜に読み出され、この読み出された欠陥部の画像データ（欠陥画像）は、画像補間回路３４において画素補間処理を行って、高倍率（高解像度）画像データとしてＣＲＴ３２に出力され、この高倍率（高解像度）画像データに、欠陥情報、座標情報を付加して、ＣＲＴ３２上で表示されるようになっている。なお、画像メモリ２９に格納された欠陥部の画像データ（欠陥画像）を、欠陥画像データベース３１に格納する際に、予め画像補間回路によって画素補間処理を行って、この画素補間処理された画像データを欠陥画像データベース３１に格納するようにしてもよい。
【００４１】
かように本実施形態においても、欠陥情報編集用コンピュータ３０によってＣＲＴ３２上に表示されたデータを用いて、オペレーターが欠陥の分類分けを行うことができるようになっており、この目視分類分けしたデータも、欠陥画像データベース３１に、必要に応じて画素補間処理された欠陥部の画像データ、および、欠陥情報、座標情報と共に格納されるようになっている。
【００４２】
また、本実施形態においても第１、第２実施形態と同様に、欠陥画像データベース３１に格納された内容は、欠陥情報編集用コンピュータ３０によって、ＣＲＴ３２上で閲覧、検索ができることは勿論、拡大、縮小、移動、重ね合わせ、色替えなどの各種表示処理や、データの並べ替え、転送、複写、削除などの各種編集処理が可能となっている。なおまた、欠陥画像データベース３１に保管された欠陥画像、欠陥情報、座標情報、分類分け情報などのデータは、ネットワーク、あるいはＭＯドライブ等の大容量メディアにより、外部機器に対しデータの転送を行うことで、オフラインレビューや、自動欠陥分類装置への接続も可能となっている。
【００４３】
以上のように、本発明の上述した各実施形態においては、欠陥の有無の検査終了前に、高倍率（高解像度）の画像データによって、検出された欠陥（欠陥候補）の確認・解析（欠陥の分類分け等）を開始することが可能となり、従来に較べてトータルの検査時間を短縮することが可能となる。
【００４４】
なお、上述した各実施形態において、欠陥部の画像データ（欠陥画像）を保管する際に、画像データを圧縮処理して保管するようになせば、メモリの利用効率が高まることは言うまでもない。
【００４５】
なおまた、上述した各実施形態の外観検査装置において、外観検査装置に、欠陥部の画像データの特徴量と座標に基づき自動的に分類を行う機能を持たせ、自動的に分類分けした結果を、各分類毎にＣＲＴ３２上に一覧表示させるようにすることも可能である。
【００４６】
さらにまた、本発明の前記した実施形態が２チップ比較の検査装置をベースにして構築された場合には、メモリで２回の画像データの取り込み処理が行われることになり、このうち一方は実際の欠陥部の画像であり、もう一方は欠陥部に対応する正常部分の画像を取り込むことになる。この画像も欠陥情報と突き合わせれば、どちらが実際の欠陥部であるかは判定可能であることは言うまでもない。
【００４７】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、欠陥の有無の検査終了前に、高倍率（高解像度）の画像データによって、検出された欠陥（欠陥候補）の確認・解析（欠陥の分類分け等）を開始することが可能となり、従来に較べてトータルの検査時間を短縮することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る外観検査装置の構成図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る外観検査装置において、ＣＲＴ上に表示される欠陥の目視分類用の操作画面の１例を示す説明図である。
【図３】本発明の第２実施形態に係る外観検査装置の構成図である。
【図４】本発明の第３実施形態に係る外観検査装置の構成図である。
【図５】従来技術による外観検査装置の構成図である。
【図６】従来技術による外観検査装置の構成図である。
【図７】従来技術による外観検査装置の構成図である。
【図８】従来技術における、目視確認による欠陥の分類分けのシーケンスを示す説明図である。
【図９】従来技術における、自動欠陥分類分けのシーケンスを示す説明図である。
【符号の説明】
１ＸＹステージ
２Ｚθステージ
３半導体ウェーハ
４照明光源
５対物レンズ
６、６Ａハーフミラー
７、７Ａ、７Ｂ検出器
８Ａ／Ｄコンバータ
９設計データパターン発生回路
１０信号比較手段
１１画像記憶回路
２０、２０Ａ低倍率検出系（低解像度検出系）
２１、２１Ａ高倍率検出系（高解像度検出系）
２２ズームレンズ
２３欠陥検出部
２４欠陥情報
２５座標情報
２６欠陥情報データベース
２７遅延メモリ
２８遅延メモリ読み出し回路
２９画像メモリ
３０欠陥情報編集用コンピュータ
３１欠陥画像データベース
３２ＣＲＴ
３３遅延メモリ
３４画像補間回路[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an appearance inspection method and an appearance inspection apparatus for inspecting a semiconductor wafer, a photomask, a magnetic disk, etc., in particular, by detecting a pattern or the like that should be essentially the same for an inspection object, The present invention relates to an appearance inspection technique that is suitable for inspection of defects such as adhesion of foreign matter and analysis of defects and requiring classification.
[0002]
[Prior art]
Conventionally, as this type of appearance inspection technique, the method shown in FIGS. 5 to 7 is known.
[0003]
The configuration shown in FIG. 5 is called a design data comparison method. As shown in FIG. 5, a semiconductor wafer 3 that is an object to be inspected (sample) is placed on a Zθ stage 2 placed on an XY stage 1. Above this semiconductor wafer 3, a half mirror 6 for directing illumination light from the illumination light source 4 toward the semiconductor wafer 3 is provided, and the illumination light reflected by this half mirror 6 passes through the objective lens 5, The semiconductor wafer 3 is illuminated. Reflected light from the semiconductor wafer 3 passes through the objective lens 5 and the half mirror 6 and is received by a detector (for example, a CCD image sensor) 7 as detection light.
[0004]
The detection light received by the detector 7 is converted into a digital image signal by the A / D converter 8, and the data generated by the design data pattern generation circuit 9 is compared with the signal comparison means 10. At this time, if there is a location where the two signals do not match, it is determined that there is a defect.
[0005]
The configuration shown in FIG. 6 is a so-called two-lens two-chip comparison method. In FIG. 6, components equivalent to those described above (having equivalent functions) are denoted by the same reference numerals. (This also applies to the following description).
[0006]
This two-lens two-chip comparison system has two sets of a series of optical systems from illumination to detection described in FIG. 5, and signals received by both detectors 7 and 7 are received by A / D converters 8 and 8. Each of the signals is converted into a digital image signal, and then compared by the signal comparison means 10 to determine a defect.
[0007]
The configuration shown in FIG. 7 is called a single-lens two-chip comparison method. This system has a series of optical systems from illumination to detection described in FIG. 5, and after the detection signal detected in the first scanning region is stored in the image storage circuit 11, the stored detection signal and the next The signal comparison means 10 compares the detection signal obtained in the scanning region to detect the coincidence / non-coincidence of the detection signal, and defect determination is performed.
[0008]
In any case, the above-described three methods employ a method of detecting a two-dimensional image by continuous stage scanning in order to perform inspection at high speed, and detect an image by a so-called step-and-repeat method. The method is not adopted.
[0009]
Further, as the above-described classification of the results of the appearance inspection and the analysis sequence, the method shown in FIG. 8 or FIG. 9 is known.
[0010]
FIG. 8 is a classification sequence based on visual confirmation by a person. First, an inspection is performed by an appearance inspection apparatus, and based on the obtained defect coordinate information, an image of each defect portion is displayed on the apparatus. Generally, this display is performed at a resolution higher than the resolution of the processed image at the time of inspection. Next, a person visually looks at the image, and performs defect category classification based on information on the color, shape, and background of the defect.
[0011]
FIG. 9 shows a classification sequence by introducing an automatic defect classification function. First, an inspection is performed by an appearance inspection apparatus, and an image of each defective portion is detected on the apparatus based on the obtained coordinate information of the defect. Even in automatic classification, this detection is performed at a resolution that exceeds the resolution of the processed image at the time of inspection. Next, the defect classification is performed based on information on the color, shape, background, and coordinates of the defect from the image by the automatic classification function. By introducing the automatic classification function, the defect review efficiency is improved and the classification is standardized compared with the case of visual confirmation.
[0012]
[Problems to be solved by the invention]
However, the above-described conventional technology has the following problems.
The combination of the inspection methods shown in FIGS. 5 to 7 and the classification and analysis sequences shown in FIGS. 8 and 9 is to ensure a practical inspection time when inspecting for the presence or absence of defects. Since the inspection image is detected at a low magnification, and classification and analysis are performed after the inspection is completed, the image of the defective portion is redetected at a high magnification based on the defect coordinate information based on the inspection result. The reason for redetecting the image of the defective portion in this way is that it is difficult to detect images with different magnifications by one stage scan because the inspection apparatus performs image detection by stage scanning in order to improve inspection efficiency. This is a factor that increases the total inspection time including defect classification.
[0013]
For example, in the example in the appearance inspection of a semiconductor wafer, the defect inspection time (defect detection time) per inspection object is about 15 minutes. On the other hand, in the classification process, the inspection result is thinned out and about 100 defects are targeted. If the time required for automatic classification is 3 seconds / point, the classification process for each inspection object will require 300 seconds (5 minutes), and will actually occupy 1/3 of the defect inspection time. become. During this time, the wafer that is the object to be inspected is restrained on the inspection apparatus and cannot proceed to the next process.
[0014]
Re-detection of the image of the defective portion for the above classification is performed because a high-resolution image having a pixel size of about 2 to 8 times that of the inspection is required. For this reason, it is difficult to classify defects with sufficient accuracy when a processed image at the time of inspection is used. On the other hand, when the inspection pixel size is the same as that at the time of classifying image detection, the number of pixels to be inspected is 16 to 64 times, resulting in a significant increase in the circuit scale and inspection time of the apparatus. , Not practical.
[0015]
In recent years, the diameter of a wafer has been increased, and a shift from φ200 to φ300 is being made. For this reason, it is clear that the number of classification targets per wafer increases, and the inspection method according to the prior art has a problem that the time for the increase in the number of classification targets increases.
[0016]
The present invention has been made paying attention to the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a technique capable of shortening the defect classification time in the appearance inspection.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
While detecting the defect by processing the detection signal obtained under the first detection condition using the first detection optical system while relatively scanning the sample, the feature amount information and the position information of the detected defect are obtained. Storing image data obtained by processing a detection signal obtained under a second detection condition different from the first detection condition using a second detection optical system while relatively scanning the sample; From the stored image data, a defect image at a position corresponding to the position information of the defect detected using the first detection optical system is extracted, and the extracted defect image is used as the position information and characteristics of the defect. Display on the screen with quantity information.
[0018]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Embodiments of the present invention will be described below.
FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an appearance inspection apparatus according to the first embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, a semiconductor wafer 3 that is an object to be inspected (sample) is placed on a Zθ stage 2 installed on an XY stage 1. Above the semiconductor wafer 3, a half mirror 6 for directing illumination light from the illumination light source 4 toward the semiconductor wafer 3 is provided. The illumination light reflected by the half mirror 6 passes through the objective lens 5 and passes through the semiconductor lens 3. The wafer 3 is illuminated.
[0019]
Reflected light from the semiconductor wafer 3 passes through the objective lens 5 and the half mirror 6, passes through the half mirror 6A, and is received by the detector (CCD image sensor) 7A as detection light in the low magnification detection system 20. Then, after being reflected by the half mirror 6A, the high-magnification detection system 21 is separated from the light received by the detector (CCD image sensor) 7B as detection light through the zoom lens 22. The low-magnification detection system 20 is a detection optical system having a resolution lower than that of the high-magnification detection system 21 although the magnification is sufficient for guaranteeing the accuracy of defect detection. The detection optical system has a higher resolution than the detection system 20 (for example, about 2 to 8 times higher resolution than the low-magnification detection system 20).
[0020]
Here, in order to detect an image at the same time in the low magnification detection system 20 and the high magnification detection system 21, the detection pixel size P1 by the detector 7A, the detection pixel size P2 by the detector 7B, and the detector 7A. The following relationship is established among the scanning time T1 per line in the stage moving direction, the scanning time T2 per line in the stage moving direction of the detector 7B, the stage moving speed V, and the magnification Z of the zoom lens 22. Need to be.
V = P1 / T1 = P2 / T1
P2 = Z × P1
In practice, if T2 satisfying the above equation is calculated from P1, P2, and T1, a high-speed detector that is difficult to achieve is required. However, the detector 7B is made multi-channel, and the pixel of each channel is calculated. This can be done by increasing the readout time.
[0021]
The detection light received by the detector 7 </ b> A is converted into a digital image signal by the A / D converter 8 and input to the defect detection unit 23. The defect detection unit 23 compares the input data from the A / D converter 8 with the data for comparison, and determines the presence or absence of a defect. That is, although omitted in FIG. 1, the defect detection unit 23, for example, similar to the configuration of FIG. 5, the data generated by the design data pattern generation circuit based on the design data and the data from the A / D converter 8. Compare the input data, or compare the data captured in the previous scanning area and stored in the image storage circuit with the input data from the A / D converter 8 as in the configuration of FIG. To determine the defect. When a defect is found, the defect detection unit 23 outputs defect information 24 representing feature amounts such as a defect size, area, shape, color, and background, and defect coordinate information 25. In the defect image database 26, the defect information 24 and the coordinate information 25 output by the defect detection unit 23 are stored.
[0022]
On the other hand, the detection signal obtained from the high-magnification detection light in the detector 7B is converted into a digital image signal by the A / D converter 8 and sent to the delay memory 27 as a temporary memory, so that the high-magnification (high-resolution) ) Image data. The delay memory reading circuit 28 receives the defect coordinate information 25 output from the defect detection unit 23, extracts the corresponding image data on the delay memory 27 around the defect portion, and transfers this to the image memory 29. To temporarily store. The delay memory 27 is configured to have a sufficient capacity to extract the image data of the defective portion with a predetermined time lag. However, the delay memory 27 is not required to hold the image data of the entire region of the sample, and it is sufficient to guarantee the extraction of the image data having the predetermined time lag described above, and has a very large capacity. There is no need to configure.
[0023]
The image data (defect image) of the defect portion stored in the image memory 29 is associated with the defect information 24 and the coordinate information 25 stored in the defect image database 26 by the defect information editing computer 30 and is associated with the defect image database 31. Stored in. At the time of browsing and searching for a defect image, the contents stored in the defect image database 31 are appropriately read out by the defect information editing computer 30, and defect information and coordinates are read into the image data (defect image) of the defect portion. Information is added and output to the CRT 32 for display.
[0024]
As described above, the defect image, defect information, and coordinate information stored in the defect image database 31 are displayed on the CRT 32 by the defect information editing computer 30, and the operator classifies the defects using this. This visually classified data is also stored in the defect image database 31 in association with the defect image, defect information, and coordinate information. The contents stored in the defect image database 31 can be browsed and searched on the CRT 32 by the defect information editing computer 30 as well as various display processes such as enlargement, reduction, movement, superposition, and color change. Various editing processes such as data rearrangement, transfer, copying, and deletion are possible.
[0025]
FIG. 2 is a diagram showing an example of an operation screen for visual classification of defects displayed on the CRT 32 in the present embodiment. In the example shown in FIG. 2, a list display column 42 in which a defect image is reduced is provided below the display column of the product name, process, wafer, and inspection date / time on the display screen 41, and the list display column 42 is scrolled. By doing so, each defect image (image data of each defect portion) 43a, 43b, 43c,... Is made visible. Then, the operator designates the defect image to be classified and displays the designated reduced defect image in an enlarged manner as necessary, whereby the operator sequentially designates the classification for the selected image, and this By sequentially writing the classification designation in the classification name input field 44, the operator visually classifies the defect. Here, as described above, the defect image displayed on the CRT 32 is high-magnification image data, in other words, high-resolution image data, so that the display is clear and detailed. Needless to say.
[0026]
Note that data such as defect images, defect information, coordinate information, and classification information stored in the defect image database 31 is transferred to an external device via a network or a large-capacity medium such as an MO drive. Offline review or connection to an automatic defect classification device is also possible.
[0027]
FIG. 3 is a diagram showing a configuration of an appearance inspection apparatus according to the second embodiment of the present invention. As shown in FIG. 3, a semiconductor wafer 3 that is an object to be inspected (sample) is placed on a Zθ stage 2 installed on an XY stage 1. Above the semiconductor wafer 3, there are two optical systems, that is, a low magnification detection system 20A which is a detection optical system having a relatively low resolution, although the magnification is sufficient for guaranteeing the accuracy of defect detection. A high-magnification detection system 21A, which is a high-resolution detection optical system, is provided that has a higher resolution than the magnification detection system 20A (for example, about two to eight times higher resolution than the low-magnification detection system 20A). .
[0028]
The low-magnification detection system 20A and the high-magnification detection system 21A are provided with half mirrors 6 and 6 for directing the illumination light from the respective illumination light sources 4 and 4 toward the semiconductor wafer 3, and are reflected by the half mirrors 6 and 6, respectively. The illuminated illumination light illuminates the semiconductor wafer 3 through the objective lenses 5 and 5, respectively.
[0029]
In the low-magnification detection system 20A, the reflected light from the semiconductor wafer 3 passes through the objective lens 5 and the half mirror 6 and is received by the detector 7A as detection light, converted into a digital image signal by the A / D converter 8, Input to the defect detection unit 23. The defect detection unit 23 compares the input data from the A / D converter 8 with the data for comparison, and determines the presence or absence of a defect. That is, although omitted in FIG. 3, the defect detection unit 23, for example, similar to the configuration of FIG. 5, the data generated by the design data pattern generation circuit based on the design data and the A / D converter 8 Compare the input data, or compare the data captured in the previous scanning area and stored in the image storage circuit with the input data from the A / D converter 8 as in the configuration of FIG. To determine the defect. When a defect is found, the defect detection unit 23 outputs defect information 24 representing feature amounts such as a defect size, area, shape, color, and background, and defect coordinate information 25. In the defect image database 26, the defect information 24 and the coordinate information 25 output by the defect detection unit 23 are stored.
[0030]
On the other hand, in the high magnification detection system 21A, the reflected light from the semiconductor wafer 3 passes through the objective lens 5, the half mirror 6, and the zoom lens 22, and is received by the detector 7B as high magnification detection light. The detection signal obtained from the high-magnification detection light in the detector 7B is converted into a digital image signal by the A / D converter 8, and is sent to the delay memory 27 as a temporary memory, so that the high-magnification (high-resolution) Stored as image data. The delay memory reading circuit 28 receives the defect coordinate information 25 output from the defect detection unit 23, extracts the corresponding image data on the delay memory 27 around the defect portion, and transfers this to the image memory 29. To temporarily store. The delay memory 27 is configured to have a sufficient capacity to extract the image data of the defective portion with a predetermined time lag.
[0031]
Also in this embodiment, in order to detect an image simultaneously with the low magnification detection system 20A and the high magnification detection system 21A, the detection pixel size P1 by the detector 7A, the detection pixel size P2 by the detector 7B, and the detector The following equation is established among the scanning time T1 per line in the stage moving direction of 7A, the scanning time T2 per line in the stage moving direction of the detector 7B, the stage moving speed V, and the magnification Z of the zoom lens 22. Need to be.
V = P1 / T1 = P2 / T1
P2 = Z × P1
In practice, if T2 satisfying the above equation is calculated from P1, P2, and T1, a high-speed detector that is difficult to achieve is required. However, the detector 7B is made multi-channel, and the pixel of each channel is calculated. This can be done by increasing the readout time.
[0032]
However, in this embodiment, unlike the first embodiment, the distance between the two detection systems requires extra scanning of the stage, which increases the inspection time. Therefore, it is difficult to achieve with a single detection system, two different optical conditions such as illumination wavelength region, focal position, polarization, etc. are realized, and SEM (scanning) is used as a high magnification (high resolution) detection system 21A. It is also possible to use a scanning electron microscope.
[0033]
As described above, the defect portion image data (defect image) stored in the image memory 29 is associated with the defect information 24 and the coordinate information 25 stored in the defect image database 26 by the defect information editing computer 30. And stored in the defect image database 31. At the time of browsing and searching for a defect image, the contents stored in the defect image database 31 are appropriately read out by the defect information editing computer 30, and defect information and coordinates are read into the image data (defect image) of the defect portion. Information is added and output to the CRT 32 for display.
[0034]
The defect image, defect information, and coordinate information stored in the defect image database 31 are displayed on the CRT 32 by the defect information editing computer 30 in the same manner as in the first embodiment described above. The defect classification can be performed, and the visually classified data is also stored in the defect image database 31 in association with the defect image, the defect information, and the coordinate information. The contents stored in the defect image database 31 can be browsed and searched on the CRT 32 by the defect information editing computer 30 as well as various display processes such as enlargement, reduction, movement, superposition, and color change. Various editing processes such as data rearrangement, transfer, copying, and deletion are possible. In addition, data such as defect images, defect information, coordinate information, and classification information stored in the defect image database 31 should be transferred to an external device via a network or a large-capacity medium such as an MO drive. Therefore, offline review and connection to an automatic defect classification device are also possible.
[0035]
In the first and second embodiments described above, the low magnification detection system may be a detection system that obtains grayscale image data, and the high magnification detection system may be a detection system that obtains color image data. What can be done is that defect detection is possible if there is brightness information. This makes it possible to reduce the cost by simplifying the configuration of the low-magnification detection system, and to classify defects visually by the operator. Or, for automatic defect classification, more detailed and reliable judgment can be made if there is color information. In the second embodiment, as described above, it is also possible to use a scanning electron microscope (SEM) as a high-magnification detection system, and as a result, a higher-resolution defect image can be obtained. Data can be obtained.
[0036]
FIG. 4 is a diagram showing a configuration of an appearance inspection apparatus according to the third embodiment of the present invention. As shown in FIG. 4, a semiconductor wafer 3 that is an object to be inspected (sample) is placed on a Zθ stage 2 installed on an XY stage 1. Above the semiconductor wafer 3, a half mirror 6 for directing illumination light from the illumination light source 4 toward the semiconductor wafer 3 is provided. The illumination light reflected by the half mirror 6 passes through the objective lens 5 and passes through the semiconductor lens 3. The wafer 3 is illuminated.
[0037]
Reflected light from the semiconductor wafer 3 passes through the objective lens 5 and the half mirror 6 and is received by the detector 7A as detection light (note that the detection optical system of this embodiment is the low magnification detection of the second embodiment). It corresponds to the system 20A). The detection light received by the detector 7A is converted into a digital image signal by the A / D converter 8 and input to the delay memory 33 and the defect determination unit 23. Similar to the configuration of FIG. 7, the defect determination unit 23 compares the data captured in the previous scanning area and stored in the delay memory 33 with the input data from the A / D converter 8 to determine the defect. I do. When a defect is found, the defect detection unit 23 outputs defect information 24 representing feature amounts such as a defect size, area, shape, color, and background, and defect coordinate information 25. In the defect image database 26, the defect information 24 and the coordinate information 25 output by the defect detection unit 23 are stored.
[0038]
The delay memory reading circuit 28 receives the defect coordinate information 25 output from the defect detection unit 23, extracts the corresponding image data on the delay memory 27 around the defect portion, and transfers this to the image memory 29. To temporarily store.
[0039]
The image data (defect image) of the defect portion stored in the image memory 29 is associated with the defect information 24 and the coordinate information 25 stored in the defect image database 26 by the defect information editing computer 30 and is associated with the defect image database 31. Stored in.
[0040]
At the time of browsing and searching for defect images, the contents stored in the defect image database 31 are appropriately read out by the defect information editing computer 30, and the read image data (defect images) of the defect portions are Pixel interpolation processing is performed in the image interpolation circuit 34 and output to the CRT 32 as high-magnification (high-resolution) image data. Defect information and coordinate information are added to the high-magnification (high-resolution) image data. It is displayed. When the image data (defect image) of the defective portion stored in the image memory 29 is stored in the defect image database 31, pixel interpolation processing is performed in advance by an image interpolation circuit, and the image data subjected to the pixel interpolation processing is stored. May be stored in the defect image database 31.
[0041]
Thus, also in this embodiment, the operator can perform defect classification using data displayed on the CRT 32 by the defect information editing computer 30, and this visually classified data Is also stored in the defect image database 31 together with the image data of the defect portion subjected to the pixel interpolation processing as necessary, defect information, and coordinate information.
[0042]
Also in the present embodiment, as in the first and second embodiments, the contents stored in the defect image database 31 can be browsed and searched on the CRT 32 by the defect information editing computer 30, and of course, Various display processes such as reduction, movement, superposition, and color change, and various editing processes such as data rearrangement, transfer, copying, and deletion are possible. In addition, data such as defect images, defect information, coordinate information, and classification information stored in the defect image database 31 should be transferred to an external device via a network or a large-capacity medium such as an MO drive. Therefore, offline review and connection to an automatic defect classification device are also possible.
[0043]
As described above, in each of the above-described embodiments of the present invention, confirmation / analysis (defects) of detected defects (defect candidates) based on high-magnification (high-resolution) image data before completion of inspection for the presence or absence of defects. Classification), etc.) can be started, and the total inspection time can be shortened as compared with the prior art.
[0044]
In each of the above-described embodiments, it goes without saying that if the image data of the defective portion (defect image) is stored and the image data is compressed and stored, the use efficiency of the memory is increased.
[0045]
In addition, in the appearance inspection apparatus of each embodiment described above, the appearance inspection apparatus has a function of automatically classifying based on the feature amount and coordinates of the image data of the defective portion, and the result of the automatic classification is obtained. It is also possible to display a list on the CRT 32 for each classification.
[0046]
Furthermore, when the above-described embodiment of the present invention is constructed on the basis of a two-chip comparison inspection apparatus, the image data capturing process is performed twice in the memory, one of which is actually The other is an image of a defective portion, and the other is an image of a normal portion corresponding to the defective portion. Needless to say, it is possible to determine which of these images is the actual defect portion by matching with the defect information.
[0047]
【The invention's effect】
As described above, according to the present invention, confirmation / analysis (defect classification, etc.) of detected defects (defect candidates) is performed using high-magnification (high-resolution) image data before completion of inspection for the presence or absence of defects. It becomes possible to start, and the total inspection time can be shortened compared with the conventional case.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a configuration diagram of an appearance inspection apparatus according to a first embodiment of the present invention.
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an example of an operation screen for visual classification of defects displayed on a CRT in the appearance inspection apparatus according to the first embodiment of the present invention.
FIG. 3 is a configuration diagram of an appearance inspection apparatus according to a second embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a configuration diagram of an appearance inspection apparatus according to a third embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a configuration diagram of a conventional visual inspection apparatus.
FIG. 6 is a configuration diagram of a conventional visual inspection apparatus.
FIG. 7 is a configuration diagram of a conventional visual inspection apparatus.
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a defect classification sequence by visual confirmation in the prior art.
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a sequence of automatic defect classification in the prior art.
[Explanation of symbols]
1 XY stage
2 Zθ stage
3 Semiconductor wafer
4 Illumination light source
5 Objective lens
6, 6A half mirror
7, 7A, 7B detector
8 A / D converter
9 Design data pattern generation circuit
10 Signal comparison means
11 Image memory circuit
20, 20A Low magnification detection system (low resolution detection system)
21, 21A High magnification detection system (High resolution detection system)
22 Zoom lens
23 Defect detection unit
24 Defect information
25 Coordinate information
26 Defect information database
27 Delay memory
28 Delay memory readout circuit
29 Image memory
30 Defect information editing computer
31 Defect image database
32 CRT
33 Delay memory
34 Image interpolation circuit

Claims

While detecting the defect by processing the detection signal obtained under the first detection condition using the first detection optical system while relatively scanning the sample, the feature amount information and the position information of the detected defect are obtained. Storing image data obtained by processing a detection signal obtained under a second detection condition different from the first detection condition using a second detection optical system while relatively scanning the sample ; From the stored image data, a defect image at a position corresponding to the position information of the defect detected using the first detection optical system is extracted, and the extracted defect image is used as the position information and characteristics of the defect. An appearance inspection method characterized by displaying on a screen together with quantity information .

In claim 1,
The first detection condition using the first detection optical system and the second detection condition using the second detection optical system are optical conditions including magnification, illumination wavelength region, focal position, and polarization. Appearance inspection method characterized by the fact that they are different .

In claim 1,
The detection signal obtained under the first detection condition using the first detection optical system is grayscale image data , and the detection obtained under the second detection condition using the second detection optical system. signal appearance inspection method, which is a color image data.

In claim 1 ,
The first detection condition using the first detection optical system is a condition for acquiring a low-magnification image, and the second detection condition using the second detection optical system is the first detection condition. An appearance inspection method characterized by being a condition for obtaining an image having a magnification higher than that of the first detection condition using a detection optical system .

An image of the sample is acquired by imaging the sample under a first detection condition while relatively scanning the sample placed on the table and placing the sample on the table and moving the sample on the table. First detection optical system means, processing a detection signal obtained by imaging the sample with the first detection optical system means to detect a defect on the sample, and information on a feature amount of the detected defect; An image of the sample obtained by imaging the sample under a second detection condition different from the first detection condition while relatively scanning the sample placed on the table means and the defect detection means for acquiring position information A second detection optical system means for acquiring the defect, and an image of the defect portion using the defect position information acquired by the defect detection means from the detection signal obtained by imaging the sample with the second detection optical system means Defect image data extracting means for extracting data and the defect image data; Appearance inspection apparatus comprising: defect image data memory means for storing image data of a defective portion extracted by the extraction means; and display means capable of displaying the image data stored in the defect image data memory means .

In claim 5,
The first detection condition of the first detection optical system and the second detection condition of the second detection optical system are different in optical conditions including magnification, illumination wavelength region, focal position, and polarization. A visual inspection device .

In claim 5,
The first detection optical system detects grayscale image data under the first detection condition, and the second detection optical system detects color image data under the second detection condition. Appearance inspection device .

In claim 5,
The second detection condition of the second detection optical system is the first detection condition of the first detection optical system. An appearance inspection apparatus characterized in that an image having a higher magnification than the output condition is obtained.