JPH0774787B2

JPH0774787B2 - 多層パタ−ン欠陥検出方法及びその装置

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Publication number: JPH0774787B2
Application number: JP21273087A
Authority: JP
Inventors: 俊二前田; 仁志窪田; 坦牧平
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1987-08-28
Filing date: 1987-08-28
Publication date: 1995-08-09
Anticipated expiration: 2010-08-09
Also published as: JPS6457634A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は画像情報の２値化を高精度に再現性よく行う技
術に関連し、例えばLSIウエハ等の半導体素子上に形成
された多層パターンの外観を自動的に検出する多層パタ
ーン欠陥検出方法及びその装置に関する。

〔従来の技術〕

LSIなどの集積回路は高集積化と小形化の傾向にある。
かかる微細な配線パターンの形成にあっては欠陥の検出
が当該形成の良否を判定する上で重要である。

欠陥の検出は最早、多数の人員を配置して目視で行う段
階ではなく、目視では困難なことから欠陥検出の自動化
が急務となっている。

そこで光学顕微鏡又は電子顕微鏡等から得られた半導体
素子表面の画像情報を、撮像管や撮像素子等により電気
情報に変換した後、所定の信号処理を施して欠陥の検出
が行われるべく構成された装置並びに方法が公開されて
いる。例えば、セミコンダクタ・ワールド（1984年６
月）第112頁から第119頁（Semiconductor World），或
いは特開昭59−192943がある。

これらの技術に共通し、かつ必須の構成要素は第15図で
示される従来装置を参照すれば、半導体のチップ２上に
形成されたパターンを、２次元パターンとして再現性よ
く電気信号に変換することである。

従来装置を用いて動作を簡単に説明する。

リニアイメージセンサ5a,5bは自己走査機能をもってお
り、１次元にパターンを検出する。そして、XYテーブル
７によりLSIウエハ１をリニアイメージセンサ走査と直
角方向に移動させることにより、チップ２の２次元パタ
ーンを検出する構成となっている。4a,4bは照明光3a,3b
をチップ上に集光させ、かつチップのパターンを拡大し
てイメージセンサ上に結像する対物レンズであり、イメ
ージセンサからの電気信号はA/Dコンバータ11a,11bによ
りディジタル信号に変換される。更にディジタル信号は
位置合せ回路12によりXYテーブルの精度，チップ配列誤
差等により生じた入力パターン間の位置ずれが補正さ
れ、差信号検出回路13によりこれら位置合せされたディ
ジタル信号の差信号（絶対値）に変換される。そして、
２値化回路14により差信号を２値化し、差信号が２値化
閾値Vth以上ある場合に欠陥と判定する。

上記例は２つのチップを比較する例であるが、同一チッ
プ内の隣接セル（繰返しパターン）同志を比較する方式
もある。

〔発明が解決しようとする問題点〕

従来技術には次のような問題があった。即ち、第16図に
示すように、比較すべき２つのパターンの一部の表面に
微少な突起（グレイン50）がある場合、従来技術による
２値化では欠陥の検出は不可能であった。

即ち、第16図（ａ）に示すパターン表面に存在するグレ
インは欠陥ではないが、第16図（ｂ）に示すように暗く
検出される。第16図（ｃ）にAA′部の検出パターン信号
波形を示す。同図において参照番号50がグレインによる
濃淡変化を表わす。同様に、パターンに欠陥51がある検
出画像の例を第16図（ｄ）に、BB′部の信号波形を第16
図（ｅ）に示す。上記２つの検出パターンの差信号（絶
対値）は第16図（ｆ）のようになり、閾値Vth₁では欠陥
の見逃しが生じ、閾値Vth₂ではグレインを誤検出してし
まい、グレインのため欠陥だけを弁別して検出すること
ができない。

グレインはパターンの製造プロセスによってはその発生
を避けることができないものであり、通常の光学顕微鏡
等では欠陥と全く区別できないため、従来の方法で不一
致検出を行うグレインに覆われてしまい、微細な欠陥検
出は不可能である。

更に、パターンの膜厚が部分手に変動しても、（正常部
において）、２つのパターンの差信号には差が現われる
ため、パターンの膜厚変動も上記グレインと同様に作用
し、欠陥の検出を困難にしていた。

本発明の目的は、上記従来技術の問題点を解決すべく、
製造プロセスにおいて発生が避けられないブレインを欠
陥として見誤ることなく、しかも配線パターンに局部的
膜厚変動があっても、高精度に欠陥を検出できるように
した多層パターン欠陥検出方法及びその装置を提供する
ことにある。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は、多層パターンからなる被検査パターンを撮像
手段で撮像して得られる複数箇所の画像信号を統計処理
して基準となる基準画像信号を生成し、該基準画像信号
と前記被検査パターンを撮像手段で撮像して得られる被
検査パターン画像信号とを比較して所定以上の相違に基
づいて欠陥として検出することを特徴とする多層パター
ン欠陥検出方法である。また、本発明は、上記多層パタ
ーン欠陥検出方法における前記比較において、１または
複数の画素毎に、明るさのばらつき以上の明るさの相違
があるとき欠陥として検出することを特徴とする。ま
た、本発明は、多層パターンからなる被検査パターンを
撮像して被検査パターン画像信号を得る最像手段と、該
撮像手段で得られる被検査パターン画像信号の内、複数
箇所の画像信号を統計処理して基準となる基準画像信号
を生成する基準画像信号生成手段と、該基準画像信号生
成手段で生成された基準画像信号と前記撮像手段から得
られる被検査パターン画像信号とを比較して所定以上の
相違に基づいて欠陥として検出する欠陥検出手段とを備
えたことを特徴とする多層パターン欠陥検出装置であ
る。即ち、本発明は下記の技術的構成要件を組合せるこ
とにより達成される。即ち、多層パターンの欠陥検出方
法及びその装置において、（１）コントラストが小さい多層パターンを濃淡の多
値として、検出画像と基準画像とを比較する。

（２）パターン表面のグレイン，パターンの膜厚変動
等による膜淡差を許容するため、上記検出画像と２つの
多層基準画像との差画像を次のような閾値画像で２値化
し、欠陥を検出することにある。

即ちパターンエッジで囲まれた領域において、大きなグ
レインが発生した領域では高い閾値（Vth₁）、小さなグ
レインが発生した領域では中間の閾値（Vth₂）、グレイ
ンが発生していない領域では低い閾値（Vth₃）を設定
し、またパターンエッジでは低い閾値（Vth_e）を設定
し、それぞれ２値化に用いる。

ここで、Vth₁Vth₂Vth₃０である。

具体的には、閾値画像形式手順を第17図に示す。検出画
像から複数の繰返しパターンを切出し、これらの画像を
それぞれ微分し、パターンエッジを明るく強調する。グ
レインも周囲との濃淡差があるために明るく強調され
る。これらの２次微分画像において、対応する画素にお
ける明るさの最小値を検出し、ランダムに発生したグレ
インを除去する。そして、後の処理のため明るさを反転
しておく。一方、上記検出画像から複数の繰返しパター
ン間の差画像を検出する。この結果、グレイン等の濃淡
変化が差として現われる。次に、これら複数の差画像間
で画素毎に明るさの最大値を検出し、許容すべき濃淡変
化の限界値を得る。上記限界値以上の値を２値化閾値と
して用いれば、グレイン等の正常部濃淡変化を許容する
ことができる。パターンエッジで囲まれた領域内は上記
濃淡差の限界値に等しい均一な閾値とするため、最大値
伝播処理、即ち例えば３×３画素の領域における最大値
を検出し、これを領域の中央画素の明るさとすること
で、上記最大値を周囲に伝播する。この時、先程求めた
反転画像と上記最大値との積をとり、再び最大値伝播処
理を行うという手順を例えば５回繰返す。これより、パ
ターンエッジで囲まれた領域内は均一であるが、領域毎
に異なる閾値を設定する。

〔作用〕

第18図に一層パターンの例を示すが、（ａ）のようにグ
レインが発生するパターンをもつ被検査対象の画像か
ら、上記手段によれば、（ｂ），（ｃ）のようにパター
ンエッジで囲まれた領域毎にグレインによる濃淡変化に
対応して異なる閾値をもつ閾値画像を得る。この閾値画
像を用いて（ｄ），（ｅ）に示すように、２つの検出パ
ターンの差信号から欠陥だけを弁別して検出する２値化
を行うことが可能になる。

従って、パターンエッジで囲まれた領域内に存在する孤
立欠陥、例えばピンホール，パターン残りなどは、各々
のパターン表面に存在するグレイン以上のものだけを弁
別して検出できる。特に、これは従来、多層パターンに
おいてグレインの発生していたパターンのために、グレ
インの発生していないパターンまで欠陥検出感度を落と
す必要があったが、上記手段により始めて層毎にそれぞ
れ最適な２値化を行うことが可能になる。

また、パターンエッジ上に現れる形状欠陥は、非常に微
細なものまで、どんなに大きなグレインが発生する製造
プロセスであっても見逃すことなく必ず検出することが
できる。

上記２値化閾値画像は、上記手段により被検査対象から
領域毎に均一な最適値を自動的に人手によらず求めるこ
とができる。これは、グレインに対応する濃淡差を周囲
に伝播する最、パターンエッジが伝播のストッパとして
作用し、異なる領域ではグレインに対応した異なる値、
同一領域内は均一な値に自動設定されるからである。

また、パターンエッジは伝播のストッパとして作用する
だけでなく、パターンエッジにおいて低い閾値を自動設
定し、形状欠陥を検出しやすくするよう作用する。

また、第18図では一層パターンの例を示したが、上記手
段によれば複雑な多層パターンでもそれぞれのパターン
に最適な閾値設定が行える。

また、上記手段における最大値伝播処理は閾値画像を作
成するために必要な被検査対象の画積を少なくする上で
有効である。メモリ素子等では、数繰返しパターンもあ
れば、全ての領域（パターン，層）に発生したグレイン
を除去できる代表的閾値が設定できる。

なお、本手段はグレインによる濃淡変化を許容するだけ
でなく、パターンの膜厚変動による濃淡変化等、正常部
において何らかの原因で生じる全ての濃淡変化を許容す
ることができる。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第１図により説明する。多層
パターンの光学像を電気信号に変換する光電変換器とし
てはリニアイメージセンサ、TVカメラ等いかなるもので
も使用可能であるが、本実施例ではリニアイメージセン
サを用いており、当該リニアイメージセンサの自己走査
及びそれと直角方向に移動するXYテーブルによりLSIウ
エハの２次元パターンを検出する。第１図はパターン外
観検査装置のブロック図である。リニアイメージセンサ
５の出力はA/D変換器11によりディジタル信号に変換さ
れ、エッジ検出回路15aに入力される。A/D変換器出力は
画像メモリ16にも入力され、入力されると同時に画像メ
モリに記憶されている隣接チップ或いは隣接セルの対応
するパターンを画像メモリから読み出し、エッジ検出回
路15bに入力する。画像メモリを用いることにより１つ
のイメージセンサで隣接チップ或いは隣接セルのパター
ンを比較検査できる。エッジ検出回路15a,15bでは、パ
ターンのエッジが検出される。

位置ずれ検出回路18では、エッジ検出回路15a,15bの出
力である２値化パターンをシフトし、シフトした位置で
の不一致画素数をカウントし２つの２値化パターン間の
不一致量を検出し、直交する２方向で不一致量が最小と
なる２つのずれ量を求める。

またリニアイメージセンサ５のA/D変換されたディジタ
ル信号出力及び画像メモリの出力は遅延回路19a,19bに
より遅延させる。遅延時間はリニアイメージセンサ画素
数Ｍ（例えば1024）と位置合せに要するイメージセンサ
自己走査回数Ｎ（例えば256）により決定され、遅延回
路19a,19bは各々Ｍ×Ｎのビット数のシフトレジスタに
より構成される。

位置合せ回路20では、位置ずれ検出回路18で決定した最
適な位置合せ状態、即ち不一致量が最小となるように遅
延回路19a,19bの出力を位置合せ回路20でシフトし位置
合せを行う。そして、差画像検出回路21で位置合せされ
た検出画像の明るさの差（絶対値）をとり、２値化回路
22で閾値Vthより大なるものを欠陥として検出する。こ
の方式により多層パターンにおける欠陥（例えばショー
ト，断線，異物など）を見逃すことなく検出できる。

２値化閾値Vthは、A/D変換器11の出力を切出しスイッチ
23で正常部の画像信号を切出し、閾値作成回路24におい
てこれを求める。なお、これは閾値画像を決定するのが
目的であり、小さい領域だけ切出しスイッチ23で切出せ
ばよい。

このようにして得られる２値化閾値は多層パターンのパ
ターン毎にそれぞれ最適な値となる。またこのようにし
て得られる閾値画像を繰返し単位分メモリ25に記憶し、
検査時にこれを繰返して発生させる。メモリ25からの閾
値画像の読出しは、２値化回路22において検出パターン
（位置合せ回路20の出力）と同期させて行い、位置を合
せる。

次に、上記閾値作成回路24の詳細ブロック図を第２図に
示し、閾値画像作成のプロセスを説明する。

２次微分回路241において、検出画像をそれぞれ２次微
分し、パターンエッジを明るく強調する。グレインは欠
陥ではないが周囲との濃淡差があるためにグレインも明
るく強調される。次に、これら複数の画像に対し、最小
値検出回路242において、対応する画素における２次微
分値の最小値を検出し、ランダムに発生したグレインを
除去する。そして、検出されたパターンエッジが最大値
伝播処理のストッパとして動作するように、反転回路24
3で上記最小値を反転しておく。一方、差画像検出回路2
44において、検出画像から複数の繰返しパターン間の差
画像を検出する。この結果、グレイン等の濃淡変化が差
として検出される。次に、最大値検出回路245におい
て、これら複数の差画像間で画素毎に明るさの最大値を
検出し、許容すべき濃淡変化の限界値を得る。パターン
エッジで囲まれた領域内は上記限界値に等しい均一な閾
値とするため、最大値伝播処理回路246aにおいて、局所
領域例えば３×３画素における明るさの最大値を検出
し、これを上記局所領域の中央画素の明るさとすること
で、上記最大値を周囲に伝播する。そして、反転回路24
3の出力と上記最大値の積を、積回路247aにおいて演算
することによりパターンエッジまで伝播を進める。この
最大値伝播処理と積からなる処理を例えば５回繰返し、
パターンエッジで囲まれた領域内は均一であるが、領域
毎に異なる閾値を設定する。上記繰返しは、メモリ素子
等の製品では５〜６回も行えば、値の変化しない定常状
態に達する。

次に閾値作成回路24の各部の詳細を更に詳しく説明す
る。

第３図（ａ）を参照して２次微分回路241として用いる
ことができる構成例を説明する。同図において参照符号
30はA/D変換器11からの、例えば8bitのディジタル映像
信号を受ける３段のシフトレジストで初段および第３段
の出力は加算器31に、第２段の出力は利得２の増幅器32
にそれぞれ供給される。加算器31の出力および増幅器32
の出力は減算器33に加えられ、パターンエッジが微分さ
れる。シフトレジスタ30,加算器31,増幅器32および減算
器33で“１−21"オペレータが構成されている。

第３図（ｂ）は縦，横，斜めの４方向でエッジを強調す
るための２次微分回路で、A/D変換器11の出力を、３×
３切出し回路34に加え、エッジオペレーションを４つの
エッジオペレータOP1〜OP4により行う。各エッジオペレ
ータは第３図（ａ）に図示したものと同一でよい。オペ
レータOP1〜OP4の出力は最大値検出回路35にすべて供給
される。

第２図の最小値検出回路242として用いる構成例を第４
図に示す。２次微分回路241の出力を一旦ラッチ回路36
でラッチする。同時に、メモリ37からデータを読出し、
これらを最大値選択回路38で比較し、ラッチ回路出力が
メモリ内容より小さければ、それをWE（write enable）
信号によりメモリに書込む。メモリ37は繰返し単位分の
容量をもつ。最小値選択回路38で大小を比較するデータ
は繰返しパターンの対応画素の２次微分値である。な
お、メモリ37の初期値は、映像信号の２次微分値がとり
得る値より大きな値、例えば255を設定しておく。

最大値検出回路245は、基本的に第４図に示した最小値
検出回路242の構成例と同じである。ただし、最小値選
択回路38が、最大値選択回路にとってかわり、ラッチ回
路出力がメモリ内容より大きければそれをWE信号により
メモリに書込む。メモリの初期値は０である。その他の
基本動作は同じである。

第５図に反転回路243として用いられる構成例を示す。
最小値検出回路242の出力と定数、例えば255が減算器39
に加えられ、それらの差がとられる。

第６図に差画像検出回路244として用いられる構成例を
示す。A/D変換器11からのディジタル映像信号が減算器4
0およびメモリ41に加えられる。メモリ41により、繰返
し単位分遅延した映像信号が得られ、減算器40に入力さ
れる。減算器40において、これら映像信号同志の差（絶
対値）が検出され、差画像として出力される。

第７図に最大値伝播処理回路246a,246b,246c…として用
いられる構成例を示す。１段目の最大値伝播処理回路24
6aは最大値検出回路245の出力をシフトレジスタ42に入
力し、局所領域３×３画素（５×５画素でも構わない）
を切出す。そして上記３×３の領域内の絵素化信号の最
大値（明るさの最大値）を、最大値検出器43により検出
し、出力する。更に繰返される２段目以降の最大値伝播
処理回路246b,c……は積回路247a,b……の出力が入力さ
れる。

第８図に、積回路247の構成例を示す。パターンエッジ
の強調された２次微分画像とグレイン等の濃淡差を表わ
す差画像が掛算器44に入力され、掛け合わされる。そし
て、掛算器45により定数例えば1/255が掛け合わされ、
濃淡の変換がなされる。

以上、閾値作成回路24の各部について構成例を説明し
た。これらのうち、２次微分回路241は必ずしも上記構
成の２次微分である必要はなく、検査対象によって変え
ても構わない。例えば“10−201"なるオペレータも使用
可能であるし、１次微分でも使用できる。

得られた繰返し単位分の閾値画像はメモリ25に記憶さ
れ、２値化回路22に出力される。

次に、第１図における閾値作成回路24以外の主要構成ブ
ロックを詳細に説明する。

第９図（ａ）は、第９図（ｂ）に示すオペレータOP1〜O
P4を示したものである。本構成は第３図（ａ）に示した
ものと基本的に同一である。

第９図（ｂ）も同様に第３図（ｂ）と基本的に同一であ
るが、オペレータOP1〜OP4の出力は２値化回路154−１
〜154−４で２値化され、論理和回路27にすべて供給さ
れる。回路27の出力は位置ずれ検出回路18のシフトレジ
スタ181a,180a,またはシフトレジスタ182a（第10図）に
加えられる。

第１図の位置ずれ検出回路18として用いる構成例を第10
図に示す。２値化回路154の出力から、リニアイメージ
センサ５のA/D変換器出力を１走査分遅延させるシフト
レジスタ180a〜180f及びシリアルイン・パラレルアウト
のシフトレジスタ181a〜181gからなる７×７画素（他の
例:9×９画素でもよい）の２次元局部メモリにより７×
７画素を切出す。一方、他の２値化回路154の出力は同
様のシフトレジスタ182a〜182c、及び183を用いて遅延
させ、出力を上記局部メモリの中心位置と同期させる。

シフトレジスタ183の出力と局部メモリ各ビット出力をE
XOR回路184a〜184nで排他的論理和をとり、不一致画素
数を検出する。カウンタ185a〜185nでこの不一致画素数
の個数を計数する。カウンタ185a〜185nは、リニアイメ
ージセンサＮ走査毎にゼロクリアし、その直前に値を読
出してやれば、Ｍ画素×Ｎ走査のエリア内の不一致画素
数がわかる。局部メモリの各ビット出力は、シフトレジ
スタ183の出力に対してXY方向（直交する２方向）に±
３画素の範囲で、１画素毎にシフトされたものである。
カウンタ185a〜185nではXY方向による画素入力パターン
をシフトしたときの各シフト量における不一致画素数が
カウントされる。従って、最小値をもつカウンタがどれ
かを調べれば、不一致画素数が最小となるＸ及びＹ方向
のシフト量がわかる。

最小値検出回路186ではカウンタ185a〜185nの値を読出
し、最小値をもつカウンタを選択して、リニアイメージ
センサ走査方向（Ｙ方向）のシフト量188とそれと直角
方向（Ｘ方向）のシフト量187を出力する。

第11図に、第１図の位置合せ回路20として用いられる構
成例を示す。選択回路201では、シフト量187により遅延
回路19a及び一走査分遅延させるシフトレジスタ200a〜2
00fの出力から最適なシフト位置を選択し、シフトレジ
スタ202に入力する。また、選択回路203ではシフト量18
8により走査方向の最適なシフト位置を選択する。従っ
て、選択回路203の出力には、不一致量が最小となるシ
フト位置の局部メモリが抽出される。

一方、遅延回路19bの出力からも一走査分遅延させるシ
フトレジスタ204a〜204c及びシフトレジスタ205を用い
て、第10図のシフトレジスタ183の出力と同じ量だけ遅
延させた位置の局部メモリの画素を抽出する。この状態
で選択回路203から出力される局部メモリの画素出力は
シフトレジスタ205から出力される局部メモリの画素出
力に対し、位置ずれのない最適なシフト位置になってい
る。

次に、上記閾値作成回路24の動作を第17図を用いて説明
する。対象は第19図（ａ），（ｂ）に示すICの多層パタ
ーンである。２次微分回路241において、第17図に示す
ように同一チップ内正常部について繰返しパターンA,B,
…からなる検出画像60の各々を２次微分し、パターンエ
ッジを明るく強調し、微分画像61を得る。即ち切出し回
路34により検出画像60の各々から３×３画素のデータを
切出し、４方向の微分オペレータOP1〜OP4により２次微
分を検出する。パターンはあらゆる方向を向いているの
で、検出した４方向の２次微分値より最大値検出回路35
によりその最大値を検出し、任意の方向のパターンエッ
ジを明るく強調した微分画像61を得る。これら微分画像
61は検出画像60の繰返しパターンA,B,C…に対応する。
任意の位置に生じるグレインは欠陥ではないが、周囲と
の濃淡差があるため、グレインも明るく強調され、微分
画像61として検出される。次にこの微分画像61に対し、
最小値検出回路242において、繰返しパターンA,B,C…に
対応する画素における２次微分値の最小値を検出し、ラ
ンダムに発生するグレインが除去されたパターンエッジ
からなる最小値微分画像62が得られる。即ち繰返しパタ
ーンＡの微分画像Ａ′をラッチ36で一旦ラッチし、メモ
リ37に記憶する。次に繰返しパターンＢの微分画像Ｂ′
が入力されると、ラッチ36でラッチし、同時にメモリ37
から微分画像Ａ′の微分画像Ｂ′に対応するデータを読
み出し、これらを最小値選択回路38に入力し、これらの
小さい方を選択後、メモリ37に書き込む。これを繰返す
ことにより、任意の位置に発生するグレインは消去さ
れ、パターンエッジのみからなる繰返しパターンA,B,C
…の微分画像Ａ′,B′,C′…の対応する画素の最小値か
らなる最小値微分画像62がメモリ37に得られる。このよ
うにして得られた最小値微分画像62において、最大値と
して検出されたパターンエッジが後述する最大値伝播処
理のストッパとして動作するように反転回路243におい
て明るさを反転した反転画像63を形成しておく。

一方差画像検出回路244は同一チップ内正常部における
複数の繰返しパターン（単位パターン）A,B,C,…間（セ
ル間）の差画像64を検出する。即ち減算器40は、メモリ
41に遂次記憶された検出画像A,B,C…と次々と単位パタ
ーン遅延して入力された検出画像B,C,…との差画像64が
検出される。

この結果、パターンエッジが消去され、グレイン等の濃
淡変化のみが差画像64として検出される。次に最大値検
出回路245において、差画像検出回路244から得られる複
数の差画像64の間で対応する画素毎に明るさの最大値を
検出し、最大値差画像65を得る。即ち繰返しパターンＡ
とＢとの差画像Ａ″をラッチ36で一旦ラッチし、メモリ
37に記憶する。次に繰返しパターンＢとＣとの差画像
Ｂ″が入力されると、ラッチ36でラッチし、同時にメモ
リ37からの差画像Ａ″の差画像Ｂ″に対応するデータを
読み出し、これらを最大値選択回路38に入力し、これら
の大きい方を選択後、メモリ37に書き込む。これらを繰
返すことによりランダムに発生するグレインについて最
も明るいものも含めて最大値差画像65として検出され
る。ところでこのように検出された最大値V_Rmaxがグレ
インとして許容する濃淡変化の限界値となる。そしてパ
ターンエッジで囲まれた領域Ｒ内は、上記限界値（最
大）値V_Rmaxに等しい均一な閾値とし、グレイン以上の
濃淡変化を有する欠陥を検出することができる。

そのため最大値伝播処理回路246aにおいて、局所領域42
例えば３×３画素における明るさの最大値を最大値検出
回路43で検出し、これを上記局所領域の中央の画素E₀₀
の明るさとすることで、上記最大値Vmaxを周囲に伝播
し、第１の最大値伝播画像66を得る。そして反転回路24
3の出力である反転画像63と第１の最大値伝播画像66と
の積を積回路247aの掛算器44において演算し、掛算器45
で1/255を掛算し、この結果第１の積画像67aを得る。こ
の最大値伝播処理と積とからなる処理を最大値伝播処理
回路246b,246c,…，積回路247b,247c,…遅延回路248b,2
48c…により例えば５回繰返し、パターンエッジで囲ま
れた領域内は均一であるが領域毎に異なる閾値をもつ閾
値画像68を得る。特に結像倍率からパターンエッジの巾
は３×３画素の巾より大きく設定されているので、最大
値検出器43で検出される最大値には必ずパターンエッジ
が含まれており、パターンエッジで囲まれた領域から外
へはグレインの最大の明るさは伝播されることはない。
このようにパターンエッジで囲まれた領域毎に、グレイ
ンに対応した異なる閾値を設定でき、グレイン以上の濃
淡変化をもつ欠陥を検出できる。しかもパターンエッジ
では低い閾値が設定されるので多層パターンにおけるシ
ョート，断線などの微細な形状欠陥を見逃すことなく検
出できる。

以上、実施例の主要部を詳細に説明した。本実施例によ
れば、パターン毎に欠陥検出に最適な閾値が設定でき
る。またそのハード構成も既存技術で実現可能である。

次に第12図，第13図及び第14図に基いて他の実施例につ
いて説明する。即ち前記実施例のように閾値画像を前も
って作成しておくのではなく、検出画像から遂一閾値画
像を作成し、２値化閾値として用いる他の実施例を説明
する。第12図において、位置合せ回路20の片方の出力は
常時閾値作成回路28に入力され、繰返し単位分の閾値画
像が連続して作成され、２値化回路22に入力される。位
置合せ回路20の出力は、正常部の映像信号であるとは限
らず、欠陥が含まれることがあるのでこれを除去しなけ
ればならない。そこで第14図にその考え方を示すように
第２図に示した手順で閾値画像を多数作成し、この中か
ら欠陥の含まれないものを選ぶ。欠陥がある場合、得ら
れた閾値画像は、正常部より得られた閾値画像よりその
値が大きくなるのでクリア回路49a,49b,…により大きい
値をクリアする。ただし、小さい閾値が選択されると虚
報が発生するので閾値として中央値が良く、例えば８入
力の場合４番目に大きい値を選択する。これを実行する
ための回路ブロック図を第13図に示す。ただし、第13図
に示した閾値作成回路28は連続して入力される検出画像
60に対し、連続して閾値画像を生成するように動作させ
る。即ちこの閾値作成回路28の閾値作成回路24におい
て、第２図及び第４図に示す最小値検出回路242、最大
値検出回路245に関し、閾値画像作成の周期（繰返しパ
ターンの周期の整数倍）でメモリ37を初期化することが
必要である。第13図において、閾値作成回路24から連続
して得られる多数の閾値画像を遅延回路47、最大値検出
回路46a、ラッチ48aに入力する。遅延回路47は、閾値画
像を作成するに必要な時間だけ閾値画像を遅延させ、最
大値検出回路46aにおいて閾値画像の対応する画素間で
閾値画像の明るさの最大値を検出する。ラッチ48aの出
力は、上記最大値検出回路46aの出力により、クリア回
路49aにおいて最大値だけが零クリアされる。以下最大
値を検出してはこれを零クリアすることを繰返し、例え
ば８入力（閾値画像が８面）に対し、第13図に示した構
成で最大値を検出すると４番目に大きいデータが検出さ
れる。これを閾値画像全面にわたり実行すると、欠陥を
除去した１組の閾値画像が得られる。このようにして得
られた閾値画像は、欠陥のない映像信号から作成された
閾値画像と等価となる。

この実施例によれば、閾値画像を作る対象となる検出画
像が正常である必要はなく、欠陥が含まれていても構わ
ないこと、また作成した閾値画像は検出画像と常に位置
合せされた状態で出力されているので、第１図に示した
メモリ25及びこの読出しには工夫が必要ないという利点
がある。

〔発明の効果〕

以上説明したように本発明によれば、多層パターンの表
面にグレイン，パターンの局所的膜厚変動があっても、
高精度に欠陥検出することが可能である。従って、パタ
ーン検査の自動化に貢献できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の多層パターン欠陥検出装置の一実施例
を示すブロック図、第２図は第１図に示す閾値作成回路
を示すブロック図、第３図は第２図に示す２次微分回路
の一構成例を示す図、第４図は第２図に示す最小値また
は最大値検出回路の一構成例を示す図、第５図は第２図
に示す反転回路の一構成例を示す図、第６図は第２図に
示すセル間差画像検出回路の一構成例を示す図、第７図
は第２図に示す最大値伝播処理回路の一構成例を示す
図、第８図は第２図に示す積回路の一構成例を示す図、
第９図は第１図及び第12図に示すエッジ検出回路の一構
成例を示す図、第10図は第１図及び第12図に示す位置ず
れ検出回路の一構成例を示す図、第11図は第１図及び第
12図に示す位置合せ回路の一構成例を示す図、第12図は
第１図とは異なる本発明の他の一実施例を示すブロック
図、第13図は第12図に示す閾値作成回路を示すブロック
図、第14図は第13図に示す閾値作成回路によって作成さ
れる閾値画像を説明するための図、第15図は従来の装置
の概略構成を示す図、第16図は第15図に示す従来の装置
のもつ問題点を説明するための図、第17図は本発明に係
る閾値作成手順を示す図、第18図は本発明によって得ら
れる２値化結果を示す図、第19図は本発明に係る多層パ
ターンを示す断面及び平面図である。符号の説明１……ウエハ、４……対物レンズ５……イメージセンサ、11……A/D変換器 15……エッジ検出、16……画像メモリ 18……位置ずれ検出、19……遅延 20……位置合せ、21……差画像検出 22……２値化、24……閾値作成 25……メモリ、241……２次微分 242……最小値検出回路、243……反転回路 244……（セル間）差画像検出回路 245……最大値検出回路 246a,246b……最大値伝播処理回路 347……積回路、28……閾値作成回路

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献特開昭60−73310（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−43505（ＪＰ，Ａ) 特開昭60−124833（ＪＰ，Ａ)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】多層パターンからなる被検査パターンを撮
像手段で撮像して得られる複数箇所の画像信号を統計処
理して基準となる基準画像信号を生成し、該基準画像信
号と前記被検査パターンを撮像手段で撮像して得られる
被検査パターン画像信号とを比較して所定以上の相違に
基づいて欠陥として検出することを特徴とする多層パタ
ーン欠陥検出方法。
【請求項２】前記比較において、１または複数の画素毎
に、明るさのばらつき以上の明るさの相違があるとき欠
陥として検出することを特徴とする特許請求の範囲第１
項記載の多層パターン欠陥検出方法。
【請求項３】多層パターンに対し、パターンエッジで囲
まれた領域についてはこれら領域毎にある範囲における
グレインの最も明るい明るさで得られると共にパターン
エッジ部についてはエッジ部の明るさで得られる閾値画
像を形成し、上記多層パターンを撮像手段により撮像し
て得られる検出画像と基準画像との差画像を検出し、こ
の差画像に対して上記閾値画像で２値化して多層パター
ンに存在する欠陥を検出することを特徴とする多層パタ
ーン欠陥検出方法。
【請求項４】多層パターンからなる被検査パターンを撮
像して被検査パターン画像信号を得る撮像手段と、該撮
像手段で得られる被検査パターン画像信号の内、複数箇
所の画像信号を統計処理して基準となる基準画像信号を
生成する基準画像信号生成手段と、該基準画像信号生成
手段で生成された基準画像信号と前記撮像手段から得ら
れる被検査パターン画像信号とを比較して所定以上の相
違に基づいて欠陥として検出する欠陥検出手段とを備え
たことを特徴とする多層パターン欠陥検出装置。
【請求項５】多層パターンを撮像装置により撮像して検
出画像と基準画像とを得る撮像手段と、該撮像手段から
得られる検出画像または基準画像について微分を施す微
分手段と、該微分手段によって得られた複数セルについ
ての微分画像から、グレインを消去してエッジを強調し
た最小を示すエッジ画像を検出して記憶する最小値検出
手段と、上記撮像手段から得られる検出画像又は基準画
像のセル間についてエッジ部を消去してグレインだけか
らなる差画像を検出するセル間差画像検出手段と、該セ
ル間差画像検出手段から得られる複数の差画像の内、グ
レインの最も明るい明るさを示す最大明るさグレイン画
像を検出して記憶する最大値検出手段と、該最大値検出
手段で得られる最大明るさグレイン画像をグレインにつ
いて周囲に伝播させて上記最小値検出手段で得られるエ
ッジ画像でストップさせることを所定回数繰り返してパ
ターンエッジで囲まれた領域についてはこれら領域毎に
ある明るさを有し、パターンエッジ部についてはエッジ
画像に基いてエッジ部の明かるを有する閾値画像を形成
する閾値画像形成手段と、上記撮像手段から得られる検
出画像と基準画像との差画像を検出する差画像検出手段
と、該差画像検出手段から得られる差画像を上記閾値画
像形成手段から得られる閾値画像で２値化して欠陥を検
出する欠陥検出手段とを備えたことを特徴とする多層パ
ターン欠陥検出装置。