JPH0627640A

JPH0627640A - パターン欠陥の検査方法

Info

Publication number: JPH0627640A
Application number: JP20017692A
Authority: JP
Inventors: Takashi Okuyama; 隆志奥山
Original assignee: Asahi Kogaku Kogyo Co Ltd
Current assignee: Pentax Corp
Priority date: 1992-07-06
Filing date: 1992-07-06
Publication date: 1994-02-04

Abstract

(57)【要約】【目的】パターン欠陥を検査するための処理工程のア
ルゴリズムを簡略化して回路規模を小型化すると共に処
理時間を短縮し、かつ欠陥の誤検出を防止する。【構成】検査対象としてのパターンＰの画像データ
を、目的となるデータを中心Ｃにして放射状に配置され
た複数の半径線上の複数のデータを選択して抽出する配
列パターンの論理フィルタＬＦで抽出し、抽出されたデ
ータから論理フィルタの半径線上及び直径線上の画像デ
ータが白，黒，又は白黒混合のいずれのパターンである
かを論理演算し、かつこの論理演算の組合せ結果に基づ
いてパターンの凸部或いは凹部を検出する。更に、検出
された凸部或いは凹部の位置関係及びその数から凸部或
いは凹部がパターンの角部，段部或いは欠陥であるか否
かを判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はプリント回路板を製造す
る際に用いるマスクフィルム等に形成されたマスクパタ
ーンを認識してその欠陥を検査するための方法及び装置
に関する。

【０００２】

【従来の技術】パターンの欠陥を検査する方法として、
検出された複数の同じパターンを比較して異なった部分
を欠陥とする方法（パターン比較法）、設計パターン原
情報と検出されたパターンとを比較する方法（原情報比
較法）、パターンの特徴から欠陥を判別する方法（特徴
抽出法）等、種々の方法が提案されている。しかしなが
ら、比較するための同じパターンが少ない対象物のパタ
ーンを検査する場合にはパターン比較法は好ましくな
く、又原情報比較法は検査処理時間が長くなる点で好ま
しくない。

【０００３】このため、近年では特徴抽出法が主流とさ
れる傾向にあり、この検査方法にも種々の提案がなされ
ている。例えば、ＳＭＡＲＴ法と称して、ＣＣＤセンサ
等を用いて被検査パターンの画像データを得た上で、得
られた画像データに対して所要の配列をした検出ビット
群を割り当て、この検出ビット群から得られるデータを
所要のアルゴリズムで処理してパターンエッジ、欠陥等
を検査するものである。例えば、「プリント配線板ホト
マスク欠陥検査装置」（「電子材料」工業調査会発行、
１９８３年１０月Ｐ１４１〜１４５）。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の特徴抽出法では、パターンのエッジや欠陥を
区別し、かつ誤検出を防止するために、検出対象として
の画像データを選択するための検出ビット群を特殊な配
列パターンに設定しているため、欠陥検出精度が方向性
に依存され易く、この方向性を考慮するために検査処理
のアルゴリズムが複雑化し、そのための回路規模が大型
化される上に、処理時間が期待されたほど短縮されない
という問題がある。

【０００５】又、特徴抽出法では、一般に凸部や凹部の
パターン欠陥は、正常なパターンの角部や段部とデータ
配列が近似しているため、パターンの特徴が誤って抽出
され易く、欠陥の誤検出が生じやすいものとなってい
る。本発明の目的は、検査処理のアルゴリズムを簡略化
し、回路規模を小型化すると共に処理時間を短縮し、か
つ欠陥の誤検出が殆ど発生することがないパターン欠陥
の検査方法を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明のパターン欠陥検
査方法は、検査対象としてのパターンの画像データを論
理フィルタを通して抽出し、この論理フィルタは目的と
なるデータを中心にして放射状に配置された複数の半径
線上の複数のデータを選択して抽出する配列パターンと
され、抽出された各半径線上のデータから当該半径線上
の画像データが白，黒，又は白黒混合のいずれのパター
ンであるかを論理演算し、かつこの論理演算結果に基づ
いて各直径線上の白，黒，又は白黒混合の組合せ結果を
論理演算し、この各直径方向の組合せ結果を所要の論理
式で演算して前記パターンの凸部或いは凹部を検出する
処理工程を有する。更に、検出された凸部或いは凹部か
ら、一の凸部或いは凹部の隣接位置に存在する凹部或い
は凸部の数を検出し、これら凸部或いは凹部の組合せに
より前記一の凸部或いは凹部がパターン欠陥であるか否
かを判定する処理工程を有する。この欠陥判定処理工程
では、一の凸部の両側に２個の凹部が存在する場合を凸
部欠陥とし、一の凹部の両側に２個の凸部が存在する場
合を凹部欠陥としてそれぞれ判定する。

【０００７】

【実施例】次に、本発明について図面を参照して説明す
る。図１は本発明で用いる検査装置のブロック構成図で
あり、図外のＣＣＤラインセンサから読み取った被検査
パターンのラインデータを、２ｉビット行，２ｊ列のデ
ータマトリクスとして論理演算部に取り込んだ上で欠陥
検査を行っている。即ち、１ラインが２ｉビットの２ｊ
＋１個のシフトレジスタＳＲ０〜ＳＲ２ｊを、前記ＣＣ
Ｄラインセンサと同一ライン長のＦＩＦＯで構成される
２ｊ個のラインバッファＬＢ１〜ＬＢ２ｊを介して接続
し、各シフトレジスタＳＲ０〜ＳＲ２ｊからのデータを
並列に論理演算部ＬＯＳに入力させる。各シフトレジス
タＳＲ０〜ＳＲ２ｊ及びラインバッファＬＢ１〜ＬＢ２
ｊはクロックにより駆動される。

【０００８】この論理フィルタでは、ＣＣＤラインセン
サで読み取った被検査パターンの２値化データがライン
データとして入力されると、このラインデータは第１シ
フトレジスタＳＲ０に入力され、同時に第１ラインバッ
ファＬＢ１に入力される。更に、この第１ラインバッフ
ァＬＢ１から第２シフトレジスタＳＲ１に入力される。
以後、クロックに基づいて同期的にラインバッファを通
して第２ｊ＋１シフトレジスタＳＲ２ｊまで順次データ
が入力されることで、各シフトレジスタＳＲ０〜ＳＲ２
ｊにはそれぞれ論理フィルタ長のデータが入力される。
そして、各シフトレジスタＳＲ０〜ＳＲ２ｊから各ライ
ンのデータが並列に論理演算部ＬＯＳに入力されること
で、論理演算部ＬＯＳでは被検査パターンに対応するマ
トリクスデータが入力されることになる。この論理演算
部ＬＯＳでは、後述する論理フィルタにより入力された
データを抽出し、抽出されたデータを用いて後述するア
ルゴリズムによりパターンの欠陥を検出し、ＯＵＴ０又
はＯＵＴ１に検査結果を出力することになる。

【０００９】図２（ａ）及び（ｂ）は前記論理演算部Ｌ
ＯＳに設定された論理フィルタＬＦの配列パターンであ
る。検査対象となるパターンの中心位置に相当するデー
タを中心点Ｃとし、この中心点Ｃに対して中心角で22.5
度の１６方向の半径線上にそれぞれ３個のサンプリング
点を設定した放射状のパターンとする。各半径線上のサ
ンプリング点はそれぞれ近似円を描くようにする。便宜
上、各サンプリング点には（ｎ，ｍ）の座標番号を付す
る。ｎは円周方向の番号であってここではｎ＝０〜７と
なり、ｍは半径方向の番号であってｍ＝０〜５である。
そして同一直径線上に配置されるサンプリング点のｎ値
は等しくし、同一直線上でも半径方向に対称な点は偶数
と奇数を対応させている。

【００１０】そして、論理演算部ＬＯＳでは、各シフト
レジスタＳＲ０〜ＳＲ２ｊを通して入力されたデータか
ら得られたデータマトリクスに対して前記論理フィルタ
ＬＦの配列パターンを対応させ、中心点Ｃ及び各サンプ
リング点（ｎ，ｍ）のデータを抽出する。抽出されたデ
ータは、中心点Ｃを除く同一半径線上に配置される３個
のサンプリング点、即ちｎ値が等しくｍ値が偶数又は奇
数のサンプリング点を１つの組とし、各サンプリング点
の２値化データを検出し、その状態に応じて次の論理結
果を求める。但し、入力されるデータは、検査されるパ
ターンが黒のときに２値化データが“１”であり、白の
とき“０”であるとする。各組のサンプリング点に対し
て、全てのサンプリング点が“１”のときｂ（黒：ｂｌ
ａｃｋ）全てのサンプリング点が“０”のときｗ（白：ｗｈ
ｉｔｅ）サンプリング点が“０”と“１”の混在のときｇ
（灰：ｇｒａｙ）とする。

【００１１】図３は各半径線におけるサンプリング点の
論理結果と、この半径線における論理結果を更に中心点
Ｃに対して点対称となるサンプリング点、即ち同一直径
線上に位置する半径線の組のサンプリング点の論理結果
を求める論理回路である。例えば、同図では、ｎ＝０で
ｍが偶数値となる半径線上のサンプリング点について論
理ブロックＢＬＫ０１でその論理結果を求め、ｎ＝０，
ｍ＝偶数の論理結果をｂ００，ｗ００，ｇ００のいずれ
かとする。同様にｎ＝０でｍが奇数値となる半径線上の
サンプリング点について論理ブロックＢＬＫ０２でその
論理結果を求め、ｎ＝０，ｍ＝奇数の論理結果をｂ０
１，ｗ０１，ｇ０１のいずれかとする。そして、これら
を組み合わせたｎ＝０の直径線上のサンプリング点につ
いて論理ブロックＢＬＫ０２で論理結果を求め、その論
理結果をｂｂ０，ｂｇ０，ｂｗ０，ｇｇ０，ｇｗ０，ｗ
ｗ０とする。因に、ｂｂは全て黒、ｂｗは黒と白、ｂｇ
は黒と灰である。これをｎ＝０〜７の８本の直径線に対
してそれぞれ論理ブロックＢＬＫｎ０，ＢＬＫｎ１，Ｂ
ＬＫｎ２を用いて同様にして求める。そして、各論理ブ
ロックＢＬＫ０２〜ＢＬＫ７２からの論理結果ｂｂ０，
ｂｇ０，ｂｗ０，ｇｇ０，ｇｗ０，ｗｗ０を論理ブロッ
クＢＬＫ１００，ＢＬＫ２００，…，ＢＬＫ６００にお
いて各直径線上の論理和を取ることで、図２に示した論
理フィルタにおける全体の論理結果を得ることができ、
その結果としてＢＢ，ＢＧ，ＢＷ，ＧＧ，ＢＷ，ＷＷの
６種類の論理演算の組合せ結果が得られる。

【００１２】次に、この白，黒の有無を含む論理演算の
組合せ結果から、中心点Ｃの部分のパターン形状が凸部
であるか凹部であるかを判定する方法を説明する。前記
した６種類の信号ＢＢ，ＢＧ，ＢＷ，ＧＧ，ＢＷ，ＷＷ
から中心点Ｃを挟んで対向する同一直径線上の各半径線
上の白黒の有無が判明するため、これを利用する。図５
（ａ）のように、中心点ＣのデータがパターンＰの凸部
に位置している場合には、次の条件が必要とされる。（１）中心点が黒。（２）ＢＢが存在しない（同一直径線上の全てが黒では
ない）。（３）中心Ｃを挟んで両側にｗが存在する。即ち、両側
はＧＧ，ＧＷ，ＷＷである。（４）必ずＢＷ又はＢＧが存在する。したがって、凸＝Ｃ・（ＢＢ）^*・（ＧＧ＋ＧＷ＋ＷＷ）・（ＢＷ＋
ＢＧ）の論理演算式が成立する。ここで、添字の「＊」
は負論理を示す（以下、同様）

【００１３】図５（ｂ）のように、中心点Ｃのデータが
パターンＰの凹部に位置している場合には、次の条件が
必要とされる。（１）中心点が白。（２）ＷＷが存在しない（同一直径線上の全てが白では
ない）。（３）中心Ｃを挟んで両側に黒ｂが存在する。即ち、両
側はＢＧ又はＧＧ（４）必ずＢＷ又はＧＷが存在する。したがって、凹＝Ｃ・（ＷＷ）^*・（ＢＢ＋ＢＧ＋ＧＧ）・（ＢＷ＋
ＧＷ）の論理演算式が成立する。

【００１４】このようにして、パターンの凸部と凹部が
判定できる。そして、この凸部と凹部に基づいてパター
ン欠陥を判定する方法を説明する。図６（ａ）のよう
に、正常なパターンの角部では単一の凸部のみが存在す
る。又、同図（ｂ）の正常なパターンの段部では凸部の
隣に１つの凹部が存在する。一方、同図（ｃ）の凸部の
欠陥では１つの凸部の両側にそれぞれ凹部が存在する。
又、同図（ｄ）の凹部の欠陥では、１つの凹部の両側に
それぞれ凸部が存在する。

【００１５】したがって、図７（ａ）のように、論理フ
ィルタＬＦの中心点Ｃが凸部に存在しているとされたと
き、その論理フィルタＬＦ内を中心点Ｃから放射状に見
て凹部がある場合を“１”とし、無い場合を“０”とし
て各半径線上の論理結果を求め、更に図７（ｂ）のよう
に、得られた各直径線における論理結果を用いて時計
方向に隣り合う値との間で排他的論理和を取り、得られ
たの値と元の値が共に“１”のときを“１”とする
演算（論理積）を行う。これから得られたの値におい
て、“１”の数が凸部の回りに存在する凹部の数とな
る。

【００１６】これから、“１”の数が０の場合には、図
６（ａ）のようにパターンの角部であると判定される。
又、“１”の数が１の場合には、図６（ｂ）のようにパ
ターンの段部であると判定される。更に、“１”の数が
２の場合には、図６（ｃ）のように凸部の欠陥であると
判定される。このことは、論理フィルタＬＦの中心点Ｃ
が凹部に存在している場合にも、その両側に存在してい
る凸部を演算し、得られた“１”の数からパターンの角
部、段部、凹部の欠陥であることが判定できる。したが
って、凹部を挟んで凸部の数が２の場合には、図６
（ｄ）のように凹部の欠陥であると判定される。

【００１７】以後、このようにして欠陥と判定された場
合に、その中心点Ｃのデータに対してフラグを上げる。
即ち、図１の論理演算部ＬＯＳは、パターンが凸部欠陥
であると判定した場合にはＯＵＴ０に“１”を出力し、
凹部欠陥であると判定した場合にはＯＵＴ１に“１”を
出力する。この処理を入力されたデータマトリクスの各
データビットに対して順次中心点Ｃを移動させながら行
うことにより、論理演算部ＬＯＳに入力されたデータの
マトリスク上での欠陥データを検出し、パターンの欠陥
を検出することが可能となる。

【００１８】

【発明の効果】以上説明したように本発明は、目的とな
るデータを中心にして放射状に配置された複数の半径線
上の複数のデータを選択して抽出する配列パターンで構
成された論理フィルタを用い、抽出されたデータから半
径線上及び直径線上の画像データが白，黒，又は白黒混
合のいずれのパターンであるかを論理演算してパターン
の凸部或いは凹部を検出し、更に検出された凸部や凹部
からパターンの角部，段部或いは欠陥であるか否かを判
定するので、論理フィルタにデータの抽出及びデータの
処理に方向性が存在することがなく、検査処理のアルゴ
リズムが簡略化でき、回路規模も小型化され、処理時間
を極めて短いものにできる。又、検出された凸部及び凹
部の位置関係とその数に基づいてパターンの凸部欠陥や
凹部欠陥を判定するため、パターンの角部や段部とを明
確に区別してパターン欠陥を正確に検出することができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の検査方法に用いられる検査装置の一部
のブロック図である。

【図２】本発明で用いられる論理フィルタの配列パター
ンを示す図である。

【図３】論理フィルタの各直径線上での論理演算を行う
ための論理回路図である。

【図４】論理フィルタ全体としての論理演算を行うため
の論理回路図である。

【図５】凸部欠陥及び凹部欠陥と論理フィルタとの関係
を示す図である。

【図６】パターンの角部，段部，凸部欠陥，凹部欠陥と
論理演算結果の関係を示す図である。

【図７】論理結果に基づいて凸部欠陥又は凹部欠陥を求
める論理演算を説明するための図である。

【符号の説明】

ＬＯＳ論理演算部ＳＲ０〜ＳＲ２ｊシフトレジスタＬＢ１〜ＬＢ２ｊラインバッファＢＬＫ論理ブロックＬＦ論理フィルタＰパターン

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】検査対象としてのパターンの画像データ
を論理フィルタを通して抽出し、この論理フィルタは目
的となるデータを中心にして放射状に配置された複数の
半径線上の複数のデータを選択して抽出する配列パター
ンとされ、抽出された各半径線上のデータから当該半径
線上の画像データが白，黒，又は白黒混合のいずれのパ
ターンであるかを論理演算し、かつこの論理演算結果に
基づいて各直径線上の白，黒，又は白黒混合の組合せ結
果を論理演算し、この各直径方向の組合せ結果を所要の
論理式で演算して前記パターンの凸部或いは凹部を検出
する処理工程と、検出された凸部或いは凹部から、一の
凸部或いは凹部の隣接位置に存在する凹部或いは凸部の
数を検出し、これら凸部或いは凹部の組合せにより前記
一の凸部或いは凹部がパターン欠陥であるか否かを判定
する処理工程とを含むことを特徴とするパターン欠陥の
検査方法。
【請求項２】一の凸部の両側に２個の凹部が存在する
場合を凸部欠陥とし、一の凹部の両側に２個の凸部が存
在する場合を凹部欠陥としてそれぞれ判定する請求項１
のパターン欠陥の検査方法。