JPH0723845B2 - 欠陥検出方法 - Google Patents
欠陥検出方法Info
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- JPH0723845B2 JPH0723845B2 JP61054742A JP5474286A JPH0723845B2 JP H0723845 B2 JPH0723845 B2 JP H0723845B2 JP 61054742 A JP61054742 A JP 61054742A JP 5474286 A JP5474286 A JP 5474286A JP H0723845 B2 JPH0723845 B2 JP H0723845B2
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- Japan
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- area
- defect
- pattern
- signal
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
- G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
- G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
- G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
- G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
- G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
- G01N21/95607—Inspecting patterns on the surface of objects using a comparative method
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- Analytical Chemistry (AREA)
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- Pathology (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
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- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、同一なパターンの繰返しで構成される被検査
パターン中の欠陥を検出する方法に係り半導体素子及び
その製造に用いられるマスク等の検査に好適な欠陥検出
方法に関する。
パターン中の欠陥を検出する方法に係り半導体素子及び
その製造に用いられるマスク等の検査に好適な欠陥検出
方法に関する。
従来、半導体素子等の微細で複雑なパターンを自動的に
外観検査する方法として、特願昭58−065420に見られる
ように、被検査パターンを撮像して映像信号に変換する
手段によつて、二つの同種パターンの映像信号を得、こ
れらの映像信号の差から被検査パターンの欠陥を検出す
る欠陥検査方法が一般的である。すなわち、２枚の入力
映像を、映像間で減算した後、一定の閾値で２値化し、
“1"領域を欠陥として検出する方法である。しかし、こ
のような単純な２パターン比較法には、本来一つである
べき欠陥が、複数の領域に分割されて抽出されるという
欠点がある。
外観検査する方法として、特願昭58−065420に見られる
ように、被検査パターンを撮像して映像信号に変換する
手段によつて、二つの同種パターンの映像信号を得、こ
れらの映像信号の差から被検査パターンの欠陥を検出す
る欠陥検査方法が一般的である。すなわち、２枚の入力
映像を、映像間で減算した後、一定の閾値で２値化し、
“1"領域を欠陥として検出する方法である。しかし、こ
のような単純な２パターン比較法には、本来一つである
べき欠陥が、複数の領域に分割されて抽出されるという
欠点がある。
これを第２図（ａ）に示すような一定幅の線パターン
と、第２図（ｂ）に示すような第２図（ａ）と同一の線
パターンの一部が突出しているパターンとを比較する場
合を例に説明する。入力映像は被検査パターンを真上か
ら照明し、その反射光を撮像することによつて得られる
ものとし、線パターンと背景との物理的特性がほぼ等し
いと仮定すると、入力映像は、第２図（ｃ），第２図
（ｄ）に示したように、線パターンの境界部が暗い線と
なつて現れる。この２枚の映像間で明るさの差をとり、
差の大きな領域を検出すると、第２図（ｅ）に示した映
像が得られる。なお、図（ｃ）〜（ｅ）は、濃淡映像の
レベル（明るさ）を３段階に分けて概略的に示したもの
であり、これらの図において、黒く塗り潰した領域が暗
い領域、白抜きの領域が明るい領域、ハツチング領域が
両者の中間の明るさを持つ領域である。この図から分か
るように、差の大きな領域は、負の値で大きい領域と正
の値で大きい領域とに分割されて検出される。
と、第２図（ｂ）に示すような第２図（ａ）と同一の線
パターンの一部が突出しているパターンとを比較する場
合を例に説明する。入力映像は被検査パターンを真上か
ら照明し、その反射光を撮像することによつて得られる
ものとし、線パターンと背景との物理的特性がほぼ等し
いと仮定すると、入力映像は、第２図（ｃ），第２図
（ｄ）に示したように、線パターンの境界部が暗い線と
なつて現れる。この２枚の映像間で明るさの差をとり、
差の大きな領域を検出すると、第２図（ｅ）に示した映
像が得られる。なお、図（ｃ）〜（ｅ）は、濃淡映像の
レベル（明るさ）を３段階に分けて概略的に示したもの
であり、これらの図において、黒く塗り潰した領域が暗
い領域、白抜きの領域が明るい領域、ハツチング領域が
両者の中間の明るさを持つ領域である。この図から分か
るように、差の大きな領域は、負の値で大きい領域と正
の値で大きい領域とに分割されて検出される。
２パターン比較法の別の欠点として、第２図（ｅ）の例
からも分るように、欠陥の境界部だけが差の大きな領域
として検出され、本来の欠陥の領域（図中、破線で囲ま
れた領域）が検出されないことがある。
からも分るように、欠陥の境界部だけが差の大きな領域
として検出され、本来の欠陥の領域（図中、破線で囲ま
れた領域）が検出されないことがある。
以上の問題によつて、従来の方法では、欠陥検出結果か
ら、欠陥の種類や致命度などの判定を行うなどの精密な
欠陥検査ができない。
ら、欠陥の種類や致命度などの判定を行うなどの精密な
欠陥検査ができない。
本発明の目的は、上記のような問題が無く、被検査パタ
ーン上に存在する欠陥を正確な形状で検出する方法を提
供することにある。
ーン上に存在する欠陥を正確な形状で検出する方法を提
供することにある。
この目的を達成するために、本発明では、被検査パター
ンを撮像して映像信号に変換する手段と、二つの同種パ
ターンの映像信号を比較する手段を持ち、映像信号の差
から被検査パターンの欠陥を検出する欠陥検査方法にお
いて、比較によつて得られた濃淡画像に対して閾値処理
を施し、正の一定閾値以上の領域を“1"、それ以外の領
域を“0"とする２値画像を生成すると共に、別に設定し
た負の一定閾値以下の領域を“1"、それ以外の領域を
“0"とする２値画像を生成する。さらに、これらの２枚
の２値画像間で“1"領域の接続処理を行い、複数の領域
に分割されて抽出される本来一つであるべき欠陥領域を
接続する。さらに、“1"領域に囲まれた“0"領域の“0"
の値を“1"に変換することによつて、本来欠陥の一部で
ある内側の領域を欠陥として検出する。
ンを撮像して映像信号に変換する手段と、二つの同種パ
ターンの映像信号を比較する手段を持ち、映像信号の差
から被検査パターンの欠陥を検出する欠陥検査方法にお
いて、比較によつて得られた濃淡画像に対して閾値処理
を施し、正の一定閾値以上の領域を“1"、それ以外の領
域を“0"とする２値画像を生成すると共に、別に設定し
た負の一定閾値以下の領域を“1"、それ以外の領域を
“0"とする２値画像を生成する。さらに、これらの２枚
の２値画像間で“1"領域の接続処理を行い、複数の領域
に分割されて抽出される本来一つであるべき欠陥領域を
接続する。さらに、“1"領域に囲まれた“0"領域の“0"
の値を“1"に変換することによつて、本来欠陥の一部で
ある内側の領域を欠陥として検出する。
以下、本発明を実施例によつて説明する。第３図は本発
明を用いた半導体ウエハパターン外観検査装置の全体構
成図である。移動台１上のウエハパターン２は、対物レ
ンズを介して拡大され、TVカメラ３の撮像面に結像す
る。TVカメラ３によつて結像面を電気的に走査し、ウエ
ハパターンの像をアナログ画像信号に変換する。このア
ナログ画像信号はA/D変換器４でデジタル画像信号に変
換した後、デジタル画像として画像メモリ５に格納す
る。さらに、計算機６は、画像メモリ５に格納したパタ
ーンデータを入力データとして、欠陥検出処理を行う。
本発明の主眼は、計算機６による欠陥検出処理に関する
ので、以下、この部分を第１図に示した処理手順にした
がつて、詳細に説明する。
明を用いた半導体ウエハパターン外観検査装置の全体構
成図である。移動台１上のウエハパターン２は、対物レ
ンズを介して拡大され、TVカメラ３の撮像面に結像す
る。TVカメラ３によつて結像面を電気的に走査し、ウエ
ハパターンの像をアナログ画像信号に変換する。このア
ナログ画像信号はA/D変換器４でデジタル画像信号に変
換した後、デジタル画像として画像メモリ５に格納す
る。さらに、計算機６は、画像メモリ５に格納したパタ
ーンデータを入力データとして、欠陥検出処理を行う。
本発明の主眼は、計算機６による欠陥検出処理に関する
ので、以下、この部分を第１図に示した処理手順にした
がつて、詳細に説明する。
ステツプ101……第３図における移動台１を移動するこ
とによつて、被検査パターン２表面の部分領域を撮像
し、画像メモリに格納する。このときの入力画像を｛ｆ
ij｝とする。ここで入力画像は、TVカメラからの映像信
号を縦ｉmax列、横ｊmax行に標本化し、明るさを複数ビ
ツトで量子化した画像であり、ｉ行ｊ列の画素値がｆij
となる画像を｛ｆij｝と記述する。
とによつて、被検査パターン２表面の部分領域を撮像
し、画像メモリに格納する。このときの入力画像を｛ｆ
ij｝とする。ここで入力画像は、TVカメラからの映像信
号を縦ｉmax列、横ｊmax行に標本化し、明るさを複数ビ
ツトで量子化した画像であり、ｉ行ｊ列の画素値がｆij
となる画像を｛ｆij｝と記述する。
ステツプ102……第３図における移動台１を移動するこ
とによつて、被検査パターン２の中で、ステツプ101で
得たパターンと同一のパターン形状を持つ部分領域を撮
像し、画像メモリに格納する。このときの入力画像を
｛ｇij｝とする。
とによつて、被検査パターン２の中で、ステツプ101で
得たパターンと同一のパターン形状を持つ部分領域を撮
像し、画像メモリに格納する。このときの入力画像を
｛ｇij｝とする。
ステツプ103……比較対象となる２枚の入力画
｛ｆij｝，｛ｇij｝について、次式にて、両者の画像間
の減算処理を行う。
｛ｆij｝，｛ｇij｝について、次式にて、両者の画像間
の減算処理を行う。
ｈij＝ｇij−ｆij （１） ステツプ104……閾値t1（＞０）を用いて、（２）式に
よつて、減算処理画像｛ｈij｝の２値画像｛ｈＢ＋ ij｝
を生成する。
よつて、減算処理画像｛ｈij｝の２値画像｛ｈＢ＋ ij｝
を生成する。
これは、入力画像｛ｇij｝の明るさと比較して入力する
｛ｆij｝がとくに明るい領域を“1"とする画像であり、
“1"領域は、欠陥存在領域と考える。得られた２値画像
｛ｈＢ＋ ij｝を、仮に、「正」領域画像と呼ぶ。
｛ｆij｝がとくに明るい領域を“1"とする画像であり、
“1"領域は、欠陥存在領域と考える。得られた２値画像
｛ｈＢ＋ ij｝を、仮に、「正」領域画像と呼ぶ。
ステツプ105……閾値t2（＜０）を用いて、（３）式に
よつて、減算処理画像｛ｈij｝の２値画像｛ｈＢ− ij｝
を生成する。
よつて、減算処理画像｛ｈij｝の２値画像｛ｈＢ− ij｝
を生成する。
これは、入力画像｛ｇij｝の明るさと比較して入力画像
｛ｆij｝がとくに暗い領域を“1"とする画像であり、
“1"領域は、欠陥存在領域と考える。得られた２値画像
｛ｈＢ− ij｝を、仮に、「負」領域画像と呼ぶ。
｛ｆij｝がとくに暗い領域を“1"とする画像であり、
“1"領域は、欠陥存在領域と考える。得られた２値画像
｛ｈＢ− ij｝を、仮に、「負」領域画像と呼ぶ。
２値画像｛ｈＢ＋ ij｝，｛ｈＢ− ij｝で“1"となる領域
は、ともに、入力画像間で、明るさの差が大きい領域で
あり、欠陥存在領域とする。しかし、このようにして抽
出した欠陥領域は、本来、一つの欠陥が複数の領域に分
割されてしまうという問題がある。この様子を、第２図
（ａ）に示した被検査パターンを撮像して得た第２図
（ｃ）に示す入力画像を｛ｆij｝とし、第２図（ｂ）に
示した被検査パターンを撮像して得た第２図（ｄ）に示
す入力画像を｛ｇij｝とした場合について説明する。こ
のとき「正」領域画像｛ｈＢ＋ ij｝は、第４図（ａ）に
示したように、被検査パターンの異常突起の一部が“1"
領域として抽出された画像となる。また、「負」領域画
像｛ｈＢ− ij｝は、第４図（ｂ）に示したように、被検
査パターンの異常突起部の一部分が“1"領域として抽出
された画像となる。しかし、第４図（ａ），（ｂ）に示
す二つの画像の論理演算を行つただけでは、被検査パタ
ーンの異常突起部が二つの領域に分かれて抽出されると
いう問題がある。そこで、検出する欠陥の個数、形状を
正しく検出するためには、分割された領域の接続が必要
となる。
は、ともに、入力画像間で、明るさの差が大きい領域で
あり、欠陥存在領域とする。しかし、このようにして抽
出した欠陥領域は、本来、一つの欠陥が複数の領域に分
割されてしまうという問題がある。この様子を、第２図
（ａ）に示した被検査パターンを撮像して得た第２図
（ｃ）に示す入力画像を｛ｆij｝とし、第２図（ｂ）に
示した被検査パターンを撮像して得た第２図（ｄ）に示
す入力画像を｛ｇij｝とした場合について説明する。こ
のとき「正」領域画像｛ｈＢ＋ ij｝は、第４図（ａ）に
示したように、被検査パターンの異常突起の一部が“1"
領域として抽出された画像となる。また、「負」領域画
像｛ｈＢ− ij｝は、第４図（ｂ）に示したように、被検
査パターンの異常突起部の一部分が“1"領域として抽出
された画像となる。しかし、第４図（ａ），（ｂ）に示
す二つの画像の論理演算を行つただけでは、被検査パタ
ーンの異常突起部が二つの領域に分かれて抽出されると
いう問題がある。そこで、検出する欠陥の個数、形状を
正しく検出するためには、分割された領域の接続が必要
となる。
この接続処理は、分割された領域、すなわち、接続すべ
き領域は、必ず「正」領域画像｛ｈＢ ij｝で抽出される
領域と「負」領域画像｛ｈＢ− ij｝で抽出される領域と
に挟まれる、という事実に着目することにより，ステツ
プ106〜ステツプ109によつて実現できる。
き領域は、必ず「正」領域画像｛ｈＢ ij｝で抽出される
領域と「負」領域画像｛ｈＢ− ij｝で抽出される領域と
に挟まれる、という事実に着目することにより，ステツ
プ106〜ステツプ109によつて実現できる。
ステツプ106……「正」領域｛ｈＢ＋ ij｝について、拡
大処理をＭ回行い、“1"領域をＭ画素膨張させる。な
お、拡大回数Ｍは「正」領域画像と「負」領域とを接続
させるために最低必要な画素数に対応した値とする。拡
大処理の具体的な方法は（４）式に示したとおりであ
り、｛ｈＢ（Ｏ）＋ ij｝≡｛ｈＢ＋ ij｝を初期画像とし
て、この拡大処理をＭ回行い、拡大画像｛ｈＢ（ｍ）＋
ij｝（ｍ＝Ｍ）を得る。すなわち、ｍ＝1,…,Mに対し
て、 ステツプ107……「負」領域画像｛ｈＢ− ij｝につい
て、拡大処理をＭ回行い、“1"領域をＭ画素膨張させ
る。なお、拡大回数Ｍについては、ステツプ106の場合
と同様である。拡大処理の具体的な方法は、（５）式に
示したとおりであり、｛ｈＢ（Ｏ）− ij｝≡
｛ｈＢ− ij｝を初期画像として、この拡大処理をＭ回行
い、拡大画像｛ｈＢ（ｍ）− ij｝（ｍ＝Ｍ）を得る。す
なわち、 ｍ＝1,…,Mに対して ステツプ108……「正」領域画像｛ｈＢ＋ ij｝，「負」
領域画像｛ｈＢ− ij｝の拡大処理画像
｛ｈＢ（ｍ）＋ ij｝，｛ｈＢ（ｍ）− ij｝（ｍ＝Ｍ）間
で、（６）式に示すように、論理積を取ることによつ
て、「正」領域画像，「負」領域画像の接続領域を“1"
領域として抽出した｛hcＢ ij｝を生成する。
大処理をＭ回行い、“1"領域をＭ画素膨張させる。な
お、拡大回数Ｍは「正」領域画像と「負」領域とを接続
させるために最低必要な画素数に対応した値とする。拡
大処理の具体的な方法は（４）式に示したとおりであ
り、｛ｈＢ（Ｏ）＋ ij｝≡｛ｈＢ＋ ij｝を初期画像とし
て、この拡大処理をＭ回行い、拡大画像｛ｈＢ（ｍ）＋
ij｝（ｍ＝Ｍ）を得る。すなわち、ｍ＝1,…,Mに対し
て、 ステツプ107……「負」領域画像｛ｈＢ− ij｝につい
て、拡大処理をＭ回行い、“1"領域をＭ画素膨張させ
る。なお、拡大回数Ｍについては、ステツプ106の場合
と同様である。拡大処理の具体的な方法は、（５）式に
示したとおりであり、｛ｈＢ（Ｏ）− ij｝≡
｛ｈＢ− ij｝を初期画像として、この拡大処理をＭ回行
い、拡大画像｛ｈＢ（ｍ）− ij｝（ｍ＝Ｍ）を得る。す
なわち、 ｍ＝1,…,Mに対して ステツプ108……「正」領域画像｛ｈＢ＋ ij｝，「負」
領域画像｛ｈＢ− ij｝の拡大処理画像
｛ｈＢ（ｍ）＋ ij｝，｛ｈＢ（ｍ）− ij｝（ｍ＝Ｍ）間
で、（６）式に示すように、論理積を取ることによつ
て、「正」領域画像，「負」領域画像の接続領域を“1"
領域として抽出した｛hcＢ ij｝を生成する。
｛hcＢ ij｝＝｛ｈＢ（ｍ）＋ ij｝∧
｛ｈＢ（ｍ）− ij｝,m＝Ｍ （６） ステツプ109……「正」領域画像，「負」領域画像，接
続領域画像を用いて、分割された欠陥の融合処理を行
う。すなわち、（７）式により「正」領域画像，「負」
領域画像，接続領域画像の論理和演算を行う。
｛ｈＢ（ｍ）− ij｝,m＝Ｍ （６） ステツプ109……「正」領域画像，「負」領域画像，接
続領域画像を用いて、分割された欠陥の融合処理を行
う。すなわち、（７）式により「正」領域画像，「負」
領域画像，接続領域画像の論理和演算を行う。
｛ｈＢ ij｝｛hcＢ ij｝∨ｈＢ＋ ij∨ｈＢ− ij｝ （７） さて、ステツプ104〜ステツプ109の処理を、第４図
（ａ），（ｂ）に示した「正」領域画像，「負」領域画
像を例として、第４図（ｃ）〜（ｆ）にて説明する。
「正」領域画像，「負」領域画像を複数回拡大処理する
と、第４図（ｃ），（ｄ）に示した画像が得られる。ま
た、この二枚の画像間の論理積演算をすることにより、
第４図（ｅ）に示したように、「正」領域画像，「負」
領域画像の接続領域を“1"領域として抽出した画像｛hc
Ｂ ij｝が得られる。さらに、第４図（ａ）に示した
「正」領域画像，第４図（ｂ）に示した「負」領域画
像，第４図（ｅ）に示した接続領域画像を論理和演算す
ることによつて、第４図（ｆ）に示したような欠陥抽出
画像が得られる。ここでの欠陥領域は、被検査パターン
の異常突起部を正しく反映したものとなる。なお、提案
した欠陥領域の接続処理方法と比較して、単純な拡大縮
小法（正領域画像、負領域画像間で論理和を取つた後、
指定画素だけ拡大，縮小する）では、（１）検出欠陥領
域が変形する。（２）異なる欠陥領域と接続することが
ある。（３）拡大処理で、一旦接続されても、縮小処理
によつて、再度分割されてしまうことがある。などの欠
点をもつ。提案した方法は、このような問題を解消した
ものである。
（ａ），（ｂ）に示した「正」領域画像，「負」領域画
像を例として、第４図（ｃ）〜（ｆ）にて説明する。
「正」領域画像，「負」領域画像を複数回拡大処理する
と、第４図（ｃ），（ｄ）に示した画像が得られる。ま
た、この二枚の画像間の論理積演算をすることにより、
第４図（ｅ）に示したように、「正」領域画像，「負」
領域画像の接続領域を“1"領域として抽出した画像｛hc
Ｂ ij｝が得られる。さらに、第４図（ａ）に示した
「正」領域画像，第４図（ｂ）に示した「負」領域画
像，第４図（ｅ）に示した接続領域画像を論理和演算す
ることによつて、第４図（ｆ）に示したような欠陥抽出
画像が得られる。ここでの欠陥領域は、被検査パターン
の異常突起部を正しく反映したものとなる。なお、提案
した欠陥領域の接続処理方法と比較して、単純な拡大縮
小法（正領域画像、負領域画像間で論理和を取つた後、
指定画素だけ拡大，縮小する）では、（１）検出欠陥領
域が変形する。（２）異なる欠陥領域と接続することが
ある。（３）拡大処理で、一旦接続されても、縮小処理
によつて、再度分割されてしまうことがある。などの欠
点をもつ。提案した方法は、このような問題を解消した
ものである。
一方、欠陥と背景との明るさの差が小さくエツジの暗い
部分によつて、検出されるような欠陥は、例え領域接続
処理を行つたとしても、環状の欠陥として抽出される。
第２図の例からも分かるように、多くの場合、環状の内
側の領域も欠陥の一部である。すなわち、欠陥領域内の
穴部を埋めることによつて、始めて欠陥形状を正しく再
現できる。穴埋め処理は、次のようにして行う。
部分によつて、検出されるような欠陥は、例え領域接続
処理を行つたとしても、環状の欠陥として抽出される。
第２図の例からも分かるように、多くの場合、環状の内
側の領域も欠陥の一部である。すなわち、欠陥領域内の
穴部を埋めることによつて、始めて欠陥形状を正しく再
現できる。穴埋め処理は、次のようにして行う。
ステツプ110……欠陥抽出画像｛bBij｝に対した、輪廓
追跡処理を行い、欠陥境界部の追跡方向から穴境界か、
背景境界かを識別する。輪廓追跡処理については、例え
ばエイ ローゼンフエルトとエイ シー カークの著に
なる「デイジタル映像処理」（アカデミツクプレス社発
行）（A.Rosenfeld and A.C.Kak:digital Picture Proc
essing;Academic Press）第８章に詳しく述べられてい
る。ここで、境界とは、“1"領域内部に属し、かつ、
“1"領域外部に隣接する画素の集合である。以上の追跡
処理を行うと、欠陥領域境界部の始点座標と方向コード
列を得ることができる。なお、方向コードとは、着目す
る画素に対する近傍画素の方向を表すもので、第５図に
示したように、０〜７の８種類のコードを持つ。また、
方向コード列は、始点座標に対応した画素を起点とし
て、境界画素の連なりを方向コードの列として表現した
もので、これをチエインコードと呼ぶ。境界部は、背景
領域との境界部と、穴内部との境界部があり、上記文献
記載の方法に従えば、背景境界部では、時計回り方向に
追跡が行われ、内部境界部では、反時計回り方向に追跡
が行われる。この追跡方向は、チエインコードから簡単
に識別できるチエインコードの最初の値、すなわち、始
点座標に対応した画素から、それ連結する画素への方向
コード値を求め、この値が“3"ならば、追跡方向は、反
時計回り、それ以外の方向コード値の場合の追跡方向
は、時計回りとする。なお、この背景境界部チエインコ
ードを用いることにより、検出した欠陥領域についての
特徴量（位置，面積，長さなど）を容易に求めることが
できる。
追跡処理を行い、欠陥境界部の追跡方向から穴境界か、
背景境界かを識別する。輪廓追跡処理については、例え
ばエイ ローゼンフエルトとエイ シー カークの著に
なる「デイジタル映像処理」（アカデミツクプレス社発
行）（A.Rosenfeld and A.C.Kak:digital Picture Proc
essing;Academic Press）第８章に詳しく述べられてい
る。ここで、境界とは、“1"領域内部に属し、かつ、
“1"領域外部に隣接する画素の集合である。以上の追跡
処理を行うと、欠陥領域境界部の始点座標と方向コード
列を得ることができる。なお、方向コードとは、着目す
る画素に対する近傍画素の方向を表すもので、第５図に
示したように、０〜７の８種類のコードを持つ。また、
方向コード列は、始点座標に対応した画素を起点とし
て、境界画素の連なりを方向コードの列として表現した
もので、これをチエインコードと呼ぶ。境界部は、背景
領域との境界部と、穴内部との境界部があり、上記文献
記載の方法に従えば、背景境界部では、時計回り方向に
追跡が行われ、内部境界部では、反時計回り方向に追跡
が行われる。この追跡方向は、チエインコードから簡単
に識別できるチエインコードの最初の値、すなわち、始
点座標に対応した画素から、それ連結する画素への方向
コード値を求め、この値が“3"ならば、追跡方向は、反
時計回り、それ以外の方向コード値の場合の追跡方向
は、時計回りとする。なお、この背景境界部チエインコ
ードを用いることにより、検出した欠陥領域についての
特徴量（位置，面積，長さなど）を容易に求めることが
できる。
さて、領域の穴埋め処理を、行うためには、穴境界部を
無視して、背景境界部に対して、その内部を塗潰せばよ
い。チエインコードから境界内部を塗り潰す方法につい
ては、例えば、李，他：交差点記述法による２値図形の
輪郭追跡と復元，電子通信学会論文誌（Ｄ）J65−D,10,
pp1203−1210（昭57−10）に述べられている。このよう
にして得られた｛ｈＢ ij｝の穴埋め処理画像｛ＺＢ ij｝
が最終的な欠陥抽出画像であり、欠陥形状をかなり忠実
に再現したものとなる。
無視して、背景境界部に対して、その内部を塗潰せばよ
い。チエインコードから境界内部を塗り潰す方法につい
ては、例えば、李，他：交差点記述法による２値図形の
輪郭追跡と復元，電子通信学会論文誌（Ｄ）J65−D,10,
pp1203−1210（昭57−10）に述べられている。このよう
にして得られた｛ｈＢ ij｝の穴埋め処理画像｛ＺＢ ij｝
が最終的な欠陥抽出画像であり、欠陥形状をかなり忠実
に再現したものとなる。
穴埋め対象領域の例を第４図（ｆ）にて示すとともに、
穴埋め処理結果画像の例を第４図（ｇ）にて示す。ここ
で示した例では被検査パターンの異常突起部が正確に検
出されることが分かる。
穴埋め処理結果画像の例を第４図（ｇ）にて示す。ここ
で示した例では被検査パターンの異常突起部が正確に検
出されることが分かる。
なお、こうして得られた欠陥領域は、欠陥の境界部を含
んで検出したものとなる。しかし、場合によつては、境
界部を除いて欠陥抽出することが重要となる。例えば、
欠陥の重要な性質の一つとして、欠陥の明るさがある。
欠陥が暗いか明るいかを知ることによつて、反射特性の
強い金属性欠陥か、光吸収特性が顕著な欠陥かを推定す
ることができる。さらに、背景領域とで明るさに差がな
いとき、透明度の高い欠陥と推定することができる。こ
のような欠陥の明るさ判定は、欠陥の発生原因や致命度
を知るための手がかりとして利用できる。さて、欠陥の
性質を考えると、欠陥の明るさは、光の反射特性などの
欠陥固有の物理的性質によつて決めるべきものであり、
照明方向に依存する境界領域の明暗変化は本質的でな
い。第２図の例で説明すると、比較画像（ｅ）において
欠陥自身の明るさは、その内部領域がもつ中間レベルの
明るさであり、境界領域がもつ明るい領域，暗い領域
は、直接欠陥の明るさとは関係がない。そこで、検出欠
陥領域から境界部分を取除く。そして、この境界部分を
含まない領域を欠陥領域とする。検出欠陥領域から境界
領域を取除く方法は、次の通りである。
んで検出したものとなる。しかし、場合によつては、境
界部を除いて欠陥抽出することが重要となる。例えば、
欠陥の重要な性質の一つとして、欠陥の明るさがある。
欠陥が暗いか明るいかを知ることによつて、反射特性の
強い金属性欠陥か、光吸収特性が顕著な欠陥かを推定す
ることができる。さらに、背景領域とで明るさに差がな
いとき、透明度の高い欠陥と推定することができる。こ
のような欠陥の明るさ判定は、欠陥の発生原因や致命度
を知るための手がかりとして利用できる。さて、欠陥の
性質を考えると、欠陥の明るさは、光の反射特性などの
欠陥固有の物理的性質によつて決めるべきものであり、
照明方向に依存する境界領域の明暗変化は本質的でな
い。第２図の例で説明すると、比較画像（ｅ）において
欠陥自身の明るさは、その内部領域がもつ中間レベルの
明るさであり、境界領域がもつ明るい領域，暗い領域
は、直接欠陥の明るさとは関係がない。そこで、検出欠
陥領域から境界部分を取除く。そして、この境界部分を
含まない領域を欠陥領域とする。検出欠陥領域から境界
領域を取除く方法は、次の通りである。
ステツプ601……第１図に示した欠陥穴埋め処理後の、
欠陥領域抽出画像｛ＺＢ ij｝に対して、縮小処理をＮ回
行い“1"領域をＮ画素縮退させる。なお、縮小回数Ｎは
境界領域のエツジ線幅に対応した画素数とする。縮小処
理の具体的方法は、（８）式に示すように｛ＺＢ（Ｏ）
ij｝≡｛ＺＢ ij｝を初期画像として、縮小処理をＮ回行
い、縮小画像｛ＺＢ（Ｎ） ij｝を得る。
欠陥領域抽出画像｛ＺＢ ij｝に対して、縮小処理をＮ回
行い“1"領域をＮ画素縮退させる。なお、縮小回数Ｎは
境界領域のエツジ線幅に対応した画素数とする。縮小処
理の具体的方法は、（８）式に示すように｛ＺＢ（Ｏ）
ij｝≡｛ＺＢ ij｝を初期画像として、縮小処理をＮ回行
い、縮小画像｛ＺＢ（Ｎ） ij｝を得る。
ｎ＝1,…,Nに対して、 こうして得られた縮小画像を欠陥領域抽出画像｛ＺＢ′
ij｝（≡｛ＺＢ（Ｎ） ij｝）とする。
ij｝（≡｛ＺＢ（Ｎ） ij｝）とする。
ステツプ602……次にこの欠陥領域抽出画像に基づい
て、欠陥の明るさを求める方法について説明する。まず
欠陥領域抽出画像中の欠陥領域（画素値“1"の連結領
域）を欠陥単位に区別可能とするためにラベル付け処理
を行う、すなわち、欠陥領域ごとに一連の異なる画素値
を割当てた画像｛Zcij｝を得る。ここで、欠陥領域の数
がｍ個のとき、欠陥領域単位に、１〜ｍの値が割当てら
れる。なお、ラベル付け処理については、例えばジヤー
ナル オブ ダ アソシエーシヨン フオ コンピユー
テイング マシーナリ（Journal of the Association f
or Computing Machinery）第13巻４号（1966.10）pp471
−494参照。
て、欠陥の明るさを求める方法について説明する。まず
欠陥領域抽出画像中の欠陥領域（画素値“1"の連結領
域）を欠陥単位に区別可能とするためにラベル付け処理
を行う、すなわち、欠陥領域ごとに一連の異なる画素値
を割当てた画像｛Zcij｝を得る。ここで、欠陥領域の数
がｍ個のとき、欠陥領域単位に、１〜ｍの値が割当てら
れる。なお、ラベル付け処理については、例えばジヤー
ナル オブ ダ アソシエーシヨン フオ コンピユー
テイング マシーナリ（Journal of the Association f
or Computing Machinery）第13巻４号（1966.10）pp471
−494参照。
ステツプ603……このラベル付け画像｛Zcij｝を参照す
ることによつて、入力画像｛ｆij｝から欠陥領域を切出
し、この切出し領域の平均画素値を求めることによつ
て、欠陥領域単位に欠陥の明るさを求める。すなわち、
各欠陥領域の明るさＬｋ（ｋ＝1,…,m）は、 にて求めることができる。
ることによつて、入力画像｛ｆij｝から欠陥領域を切出
し、この切出し領域の平均画素値を求めることによつ
て、欠陥領域単位に欠陥の明るさを求める。すなわち、
各欠陥領域の明るさＬｋ（ｋ＝1,…,m）は、 にて求めることができる。
なお、欠陥がもう一方の入力画像｛ｇij｝に存在すると
きは、入力画像｛ｇij｝から欠陥領域を切出せばよい。
きは、入力画像｛ｇij｝から欠陥領域を切出せばよい。
以上説明したごとく本発明によれば、被検査対象物上に
存在する欠陥を、正確な形で検出することができる。こ
のため、検出領域についての正確な特徴計測が可能とな
り精密な欠陥検査が実現できる。
存在する欠陥を、正確な形で検出することができる。こ
のため、検出領域についての正確な特徴計測が可能とな
り精密な欠陥検査が実現できる。
第１図は、本発明の欠陥検出方法の処理手順の説明図、
第２図は、従来の欠陥検出方法の説明図、第３図は、本
発明を採用した半導体ウエハ外観検査装置の構成図、第
４図は、欠陥検出手順の画像による説明図、第５図は、
方向コードの説明図、第６図は、欠陥領域の明るさ判定
方法の処理手順の説明図。 １……検査対象物である半導体ウエハ、２……移動可能
資料台、３……TVカメラ、４……A/D変換器、５……画
像メモリ、６……計算機。
第２図は、従来の欠陥検出方法の説明図、第３図は、本
発明を採用した半導体ウエハ外観検査装置の構成図、第
４図は、欠陥検出手順の画像による説明図、第５図は、
方向コードの説明図、第６図は、欠陥領域の明るさ判定
方法の処理手順の説明図。 １……検査対象物である半導体ウエハ、２……移動可能
資料台、３……TVカメラ、４……A/D変換器、５……画
像メモリ、６……計算機。
Claims (2)
- 【請求項１】被検査パターンを撮像して映像信号に変換
する手段と、二つの同種パターンの映像信号を比較する
手段をもち、映像信号の差から被検査パターンの欠陥を
検出する欠陥検査方法において、差信号が正の一定値以
上の値のとき“1"、それ以外のとき“0"とする２値映像
を生成すると共に、差信号が、別の負の一定値以下のと
き“1"、それ以外のとき“0"とする２値映像を生成し、
さらに、これら二つの２値映像について、“1"領域を拡
大した後、両者の映像間で論理積を取り、こうして得ら
れた信号と２枚の拡大前の２値画像との論理和を取った
信号において、“1"領域を欠陥とすることを特徴とする
欠陥検出方法。 - 【請求項２】“1"領域に囲まれた“0"領域の“0"の値を
“1"に変換し“1"領域を欠陥とすることを特徴とする第
１項記載の欠陥検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61054742A JPH0723845B2 (ja) | 1986-03-14 | 1986-03-14 | 欠陥検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP61054742A JPH0723845B2 (ja) | 1986-03-14 | 1986-03-14 | 欠陥検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS62212506A JPS62212506A (ja) | 1987-09-18 |
| JPH0723845B2 true JPH0723845B2 (ja) | 1995-03-15 |
Family
ID=12979233
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP61054742A Expired - Lifetime JPH0723845B2 (ja) | 1986-03-14 | 1986-03-14 | 欠陥検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0723845B2 (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0782543B2 (ja) * | 1988-08-31 | 1995-09-06 | 日本アビオニクス株式会社 | 画像処理方法および画像処理装置 |
| JP2647502B2 (ja) * | 1989-06-30 | 1997-08-27 | 株式会社日立製作所 | パターン比較検査方法および装置 |
| JP2002032736A (ja) * | 2000-07-17 | 2002-01-31 | Dainippon Printing Co Ltd | 欠陥検査方法及び装置 |
| JP4059429B2 (ja) * | 2002-08-29 | 2008-03-12 | 大日本スクリーン製造株式会社 | 分類装置、歩留管理システム、分類方法、基板製造方法およびプログラム |
| JP4910412B2 (ja) * | 2006-02-02 | 2012-04-04 | カシオ計算機株式会社 | 外観検査方法 |
-
1986
- 1986-03-14 JP JP61054742A patent/JPH0723845B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPS62212506A (ja) | 1987-09-18 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| EXPY | Cancellation because of completion of term |