JPH10160681A - パターン欠陥検出装置及びパターン欠陥検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ハードウェアの変更をすることなくソフトウ
ェアの変更を最小限にとどめて、従来は擬似欠陥と判断
された真欠陥を正確に検出できるパターン欠陥検出装置
及びパターン欠陥検出方法を提供する。 【解決手段】 シフト部１０６は、参照画像を所望のシ
フト量だけシフトする。差分部１０７は、被検査画像と
参照画像との輝度の差分を求め、不一致部分が拡大強調
された差分画像を得る。真欠陥判定部１０４は、一定し
きい値以上の輝度を有する不一致部分を抽出すると共
に、ノイズ除去処理を行い真欠陥の判定を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ＬＳＩウェハ等の
半導体素子回路パターンにおける欠陥を検出することが
できるパターン欠陥検出装置及びパターン欠陥検出方法
に関し、特に正確な欠陥の検出を行うことのできるパタ
ーン欠陥検出装置及びパターン欠陥検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】パターン形状を検査する検査方法として
は、従来より、経営開発センター編「音声・画像・文字
情報の実用化技術」（ｐｐ２６２−２６３，昭５５．
９．３０）に記載されているパターン比較法が知られて
いる。

【０００３】このパターン比較法では、基本的に以下の
ような方法でパターンの検査を実施する。ここでは、図
３に示す半導体回路パターンを検査する場合を例にとっ
て説明する。図３（ａ）および図３（ｂ）は半導体素子
回路パターンを撮像して得られた画像のある部分の拡大
図である。図３（ａ）は欠陥を含んでいない参照画像で
あり、この参照画像を基にして検査対象の被検査パター
ンの検査を行う。図３（ｂ）は１，２に示される２つの
欠陥を含んでいる被検査画像を示している。図３（ｂ）
における欠陥１は画像入力時における量子化誤差などに
起因するノイズ（擬似欠陥と判定されるべきもの）であ
り、欠陥２はパターンに欠陥が存在することに起因する
真欠陥である。

【０００４】パターンの検査は図３（ａ），図３（ｂ）
の画像の輝度分布を比較することにより行う。ここで、
図３（ｂ）のラインａ，ｂ上の輝度変化をそれぞれＧ_y1
（ｘ），Ｇ_y2（ｘ）とする。また、そのラインａ，ｂに
対応する図３（ａ）におけるラインａ’，ｂ’上での参
照画像の輝度変化をそれぞれＦ_y1（ｘ），Ｆ_y2（ｘ）と
する。さらに、参照画像と被検査画像の輝度範囲を一致
させるための補正式をＨ（ｘ）とする。このとき、被検
査画像の補正後の輝度変化Ｇ’_y1（ｘ），Ｇ’_y2（ｘ）
は、 Ｇ’_y1（ｘ）＝Ｇ_y1（ｘ）＋Ｈ_y1（ｘ） Ｇ’_y2（ｘ）＝Ｇ_y2（ｘ）＋Ｈ_y2（ｘ） となる。図３（ｃ），（ｄ）はこれらＧ’_y1（ｘ），
Ｇ’_y2（ｘ）及びＧ_y1（ｘ），Ｇ_y2（ｘ）を示す図であ
る。また、図３（ｅ），（ｆ）はそれぞれＧ’_y1（ｘ）
とそれに対応するＦ_y1（ｘ）を，Ｇ_y2（ｘ）とそれに対
応するＦ_y2（ｘ）を同時に示した図である。これらの図
から参照画像と被検査画像とに差が生じていることが分
かる。

【０００５】次に、参照画像と被検査画像との比較を行
うために、Ｇ’_y1（ｘ）とそれに対応するＦ_y1（ｘ）の
差及びＧ’_y2（ｘ）とそれに対応するＦ_y2（ｘ）の差を
計算する。その結果をそれぞれ図３（ｇ），（ｈ）に示
す。なお、これらの図では差の絶対値、即ち｜Ｆ
_y1（ｘ）−Ｇ’_y1（ｘ）｜，｜Ｆ_y2（ｘ）−Ｇ’
_y2（ｘ）｜を示している。

【０００６】そして、ここで得られた輝度差（図３
（ｇ），（ｈ））に対してある設定されたしきい値で２
値化処理を行い、しきい値より輝度差が大きな部分を不
一致部ｌ１，ｌ２とする。この不一致部に対してノイズ
除去処理によりノイズを除去した後に残ったものを真欠
陥として検出する。なお、ここでのノイズ除去処理とは
例えば不一致部がある一定幅以上のもののみを除去する
ことでノイズ成分を除去する処理のことである。

【０００７】以上示したようなパターン比較に基づいた
パターン欠陥検出方法として、例えば特公昭５８−６１
４４８号公報で述べられている方法がある。この方法は
標準パターンを水平、垂直方向に縮小し、境界部周辺に
不感帯を設けたものを複数個作成し、これを参照画像と
して２値化された被検査画像に対してすべてのパターン
について不一致が検出されたときこれを真欠陥とする方
法である。

【０００８】また、特公昭６３−３２６６６公報で述べ
られている方法では、位置合わせ後の参照画像を上下左
右に±１画素シフトすることにより得られる９種と、参
照画像に設定輝度値±αを加えて得られる２種の計１１
種からなるあらたに作成された参照画像との差分を求
め、対応する不一致部の差分の極性が等しいものを２値
化処理することにより真欠陥を検出する。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た特公昭５８−６１４４８号公報で述べられている方法
では、不感帯を設けていることから境界付近の欠陥の検
出に適さない。

【００１０】また、特公昭６３−３２６６６公報で述べ
られている方法では、参照画像との比較回数が多くなっ
ているため、多くの処理時間が必要となってしまう。

【００１１】さらに、「音声・画像・文字情報の実用化
技術」で述べられている方法では、例えばノイズ除去処
理によってｎ×ｍサイズ（Ｙ方向ｎ画素，Ｘ方向ｍ画
素）に満たないものをノイズとするようなノイズ除去を
行う場合、不一致部分として検出された図３（ｇ），
（ｈ）のｌ１，ｌ２はともにフィルターのＸ成分長であ
る長さｍに満たないためノイズとして除去されてしま
い、本来のパターン欠陥が原因となっている不一致部ｌ
２が真欠陥として検出されない（疑似欠陥と判断され
る）という問題がある。

【００１２】この問題は、フィルターのサイズを変更す
ることにより検出可能となる場合があるが、通常、ハー
ドウェア等の制限によりフィルターを希望のサイズに変
更できず、また、ソフトウェアの変更には多くの時間を
要してしまう。

【００１３】また、上記欠陥を検出するためには欠陥検
出に用いる画像の分解能をあげることにより、画素サイ
ズを小さくすれば可能であるが、その反面スループット
が落ちるためより多くの処理時間が必要となる。

【００１４】本発明は上記課題を解決するためになされ
たものであって、パターン欠陥検出において、ハードウ
ェアの変更をすることなくソフトウェアの変更を最小限
にとどめて、従来は擬似欠陥と判断された真欠陥を検出
できるパターン欠陥検出装置及びパターン欠陥検出方法
を提供することにある。

【００１５】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載のパター
ン欠陥検出装置は、参照画像と、パターン形状を有する
被検査物からの被検査画像とを、参照画像と被検査画像
とを位置合わせ位置から少なくとも一方向にシフト量α
だけシフトさせるシフト手段と、シフト後の参照画像と
被検査画像との輝度差を検出する差分手段と、輝度差が
輝度しきい値以上の不一致部分を抽出すると共に、不一
致部分の中から上記一方向での大きさがｍ以下のノイズ
を除去して、被検査物の真欠陥を判定する真欠陥判定手
段と、画像上における前記一方向での大きさがＭＡＸを
越えるものを真欠陥と判定し、ＭＩＮ以下のものを疑似
欠陥と判定したい場合に、下記（Ｉ）式を満たすシフト
量αを前記シフト手段に指示するシフト量指示手段と、
を有しているものである。

【００１６】 ｍ−ＭＡＸ≦α≦ｍ−ＭＩＮ （Ｉ） 請求項２に記載のパターン欠陥検出装置は、請求項１に
記載のパターン欠陥検出装置において、被検査物が所定
の間隔で繰り返されるパターン形状を有するときに、被
検査物からの被検査画像を間隔に対応する量だけシフト
させて、参照画像を生成する参照画像生成手段を有して
いるものである。

【００１７】請求項３に記載のパターン欠陥検出方法
は、参照画像と、パターン形状を有する被検査物からの
被検査画像とを、参照画像と被検査画像とを位置合わせ
位置から少なくとも一方向に下記（Ｉ）式及び条件（Ｉ
Ｉ）を満たすシフト量αだけシフトさせ、そのシフト後
の参照画像と被検査画像との輝度差を検出し、輝度差が
輝度しきい値以上の不一致部分を抽出すると共に、不一
致部分の中から上記一方向での大きさがｍ以下のノイズ
を除去し、残った不一致部分を被検査物の真欠陥と判定
するものである。

【００１８】 ｍ−ＭＡＸ≦α≦ｍ−ＭＩＮ （Ｉ） 画像上における前記一方向での大きさがＭＡＸを越える
ものを 真欠陥と判定し、ＭＩＮ以下のものを疑似欠陥と判定する。 （ＩＩ） 請求項４に記載のパターン欠陥検出方法は、請求項３に
記載のパターン欠陥検出方法において、前記参照画像を
前記被検査画像に対して相対的に、右上方向，右下方
向，左上方向，左下方向の４方向にシフトし、この４回
のシフトによって真欠陥の判定を行うことを特徴とする
パターン欠陥検出方法。

【００１９】請求項５に記載のパターン欠陥検出方法
は、請求項３に記載のパターン欠陥検出方法において、
被検査物が所定の間隔で繰り返されるパターン形状を有
するときに、被検査物からの被検査画像を上記の間隔に
対応する量の整数倍だけシフトさせて、参照画像を生成
するものである。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施の形態を図
面に基づいて詳細に説明する。

【００２１】図１は本実施の形態のパターン欠陥検出装
置の構成を示す図である。図１に示すようにパターン欠
陥検出装置は、参照画像抽出部１０１，被検査画像抽出
部１０２，画像シフト処理部１０３，真欠陥判定部１０
４を有している。画像シフト処理部１０３は位置合わせ
部１０５，シフト部１０６，差分部１０７，シフト量指
示部１０８を有している。

【００２２】図２は、上記パターン欠陥検出装置による
パターン検出方法の処理の流れを示すフロー図である。
以下、このフロー図及び図１に基づいて本発明のパター
ン欠陥検出装置を説明する。

【００２３】なお、ここでは、予め参照画像抽出部１０
１のメモリ等に記憶されている参照画像を用いて、被検
査画像抽出部１０２において撮像された被検査画像の欠
陥を求める場合について説明する。

【００２４】まず、ステップ１において、位置合わせ部
１０５がパターンマッチングにより参照画像と被検査画
像との位置合わせを行う。

【００２５】次に、ステップ２において、シフト部１０
６がシフト量指示部１０８からの指示により参照画像を
後述するシフト量だけシフトする（もちろん、被検査画
像をシフトしてもよい）。

【００２６】そして、ステップ３において、差分部１０
７が被検査画像と参照画像との輝度の差分を求めること
により不一致部分が拡大強調された差分画像を得る。

【００２７】最後に、ステップ４において、真欠陥判定
部１０４でその差分画像から一定しきい値以上の輝度を
有する部分を抽出するとともに、所定の大きさのフィル
タによりノイズ除去処理を行い真欠陥の判定を行う。

【００２８】次に、画像シフト処理部１０３及び真欠陥
判定部１０４の動作について説明する。なお、ここで
は、図３（ｂ）の半導体素子回路パターンを検査する場
合について具体的に説明する。図３（ａ）は比較対象で
ある参照画像を示している。図３（ｂ）のラインａ，ｂ
に対応する図３（ａ）のラインａ’，ｂ’上のＸ軸方向
の参照画像の輝度値の変化がそれぞれＦ_y1（ｘ），Ｆ_y2
（ｘ）であり、それぞれ図４（ａ），（ｂ）に示してい
る。

【００２９】次に、これら参照画像を左にシフト量αだ
けシフトしたものを新たな参照画像とする。これらは、
それぞれＦ’_y1（ｘ），Ｆ’_y2（ｘ）として図４
（ａ），（ｂ）に示している。

【００３０】図３（ｂ）の被検査パターン画像のライン
ａ，ｂ上の輝度変化をそれぞれＧ_y1（ｘ），Ｇ_y2（ｘ）
とし、さらに、参照パターン画像と被検査パターン画像
の輝度範囲を一致させるための補正式をＨ（ｘ）とした
とき、被検査パターン画像の補正後の輝度変化Ｇ’
_y1（ｘ），Ｇ’_y2（ｘ）は、 Ｇ’_y1（ｘ）＝Ｇ_y1（ｘ）＋Ｈ_y1（ｘ） Ｇ’_y2（ｘ）＝Ｇ_y2（ｘ）＋Ｈ_y2（ｘ） となる。

【００３１】このＧ’_y1（ｘ），Ｇ’_y2（ｘ）とそれぞ
れ対応する参照パターン画像Ｆ’_y1（ｘ），Ｆ’
_y2（ｘ）とを重ね合わせて示したのが図４（ｃ），
（ｄ）である。

【００３２】次に、図３（ｂ）のラインａ，ｂにおける
参照画像と被検査画像との比較を行うためにＦ’
_y1（ｘ）とＧ’_y1（ｘ）の差分（輝度差）およびＦ’_y2
（ｘ）とＧ’_y2（ｘ）の差分を求める。図４（ｅ），
（ｆ）はその差分結果の絶対値を示す図である。ここで
得られた輝度差｜Ｆ’_y1（ｘ）−Ｇ’_y1（ｘ）｜，｜
Ｆ’_y2（ｘ）−Ｇ’_y2（ｘ）｜に対してある設定された
しきい値でそれぞれ２値化処理を行い、しきい値より輝
度差が大きな部分を不一致部分としてそれぞれｌ１’，
ｌ２’とする。図４（ｅ），（ｆ）と従来例における図
３（ｇ），（ｈ）を比較すると、明らかに本発明の図４
（ｅ），（ｆ）の方がしきい値を越える不一致部分の幅
が大きくなっていることがわかる。

【００３３】そして、Ｘ成分長さｍのフィルターによる
ノイズ除去処理によってｍ以下の不一致部をノイズと判
断して除去すると、図４（ｅ）に示される不一致部分ｌ
１’はフィルターのＸ成分長である長さｍ以下のためノ
イズとして除去される。これに対して、図４（ｆ）に示
される不一致部分ｌ２’は長さｍを超えるため欠陥とし
て検出される。このようにしてノイズが原因である図３
（ｂ）のｌ１のような不一致部分は除去され、パターン
欠陥が原因である図３（ｂ）のｌ２のような不一致部分
は真欠陥として検出される。

【００３４】以上のように、本発明では、参照パターン
画像あるいは被検査パターン画像のどちらか一方をシフ
トするだけで不一致部分の幅を拡大でき、また、シフト
量を変えることでその幅を任意に変化できる。したがっ
て、上記シフト量を調整するだけで（複雑な演算処理を
行わなくても）、所望の大きさ以上の欠陥を検出するこ
とができる。

【００３５】なお、ここでは、説明のために水平方向の
１次元での説明を行ったが、これに加えて同様な処理を
垂直方向に展開することにより２次元でのパターン欠陥
検出処理が可能である。また、複数のシフト方向を組み
合わせることによっても種々の欠陥が検出可能である。

【００３６】次に、シフト量αの決定方法について説明
する。ｎ×ｍサイズのフィルターによりノイズ除去を行
う場合に、Ｘ軸方向成分においては長さＸｍｉｎ以下の
不一致部分を欠陥として検出せず（疑似欠陥とし）、長
さＸｍａｘより大きいものを真欠陥として検出したい場
合は、シフト量αｘを次のように設定する。

【００３７】ｍ−Ｘｍａｘ≦αｘ≦ｍ−Ｘｍｉｎ（ただ
し、Ｘｍｉｎ≦Ｘｍａｘ） このようなシフト量を設定することにより、長さＸｍｉ
ｎ以下の不一致部分は検出されず、Ｘｍａｘより大きい
ものは真欠陥として検出される。同様にＹ軸方向成分に
おいては、 ｎ−Ｙｍａｘ≦αｙ≦ｎ−Ｙｍｉｎ（ただし、Ｙｍｉｎ
≦Ｙｍａｘ） と設定すればよい。

【００３８】次に、本実施の形態のパターン欠陥検出方
法による欠陥検出の具体例を説明する。ここでは、次の
ようなモデルを用いる。すなわち、ＸＹ軸方向について
量子化し、さらに輝度値を２値化し、ノイズ除去のため
のフィルターサイズを３×３とする。また、検出したい
真欠陥の大きさを水平・垂直いずれの方向にも２画素よ
り大きいものとし、２画素以下のものを疑似欠陥として
判断する。このとき、上記式よりシフト量は水平・垂直
いずれの方向にも±１画素となる。なお、以上の値は一
例であって、これにより本手法の一般性が失われること
はない。

【００３９】また、画像をＸ軸正方向に１シフトするこ
とを右にシフトする、Ｙ軸正方向に１シフトすることを
上にシフトすると表現し、これらのシフトを同時に行う
ものを右上にシフトするというように表現する。

【００４０】上記のような条件の場合において、まず直
線部分における突起・欠け形状の欠陥に対する例を説明
する。図５（ａ）は実線で囲まれたグレー部からなる矩
形形状の画像であり欠陥がまったく含まれず、これを参
照画像としてパターン欠陥検出に用いる。図５（ｂ）は
（ａ）と同一部の矩形形状を含む被検査画像であり、位
置合わせ後の参照画像の矩形形状の外周を点線で示して
いる。図５（ｂ）には実線と点線で囲まれる矩形領域が
突起１１〜１４、欠け２１〜２４が欠陥として含まれて
おり、これらの欠陥は位置合わせ後に不一致部として検
出されるが、欠け２３を除き３×３に満たないため欠陥
として検出されない。

【００４１】図５（ｃ）に位置合わせ後の参照画像を右
上に（Ｘ方向に＋１画素，Ｙ方向に＋１画素）シフトし
た際の不一致部を濃淡のグレー領域で示す。このとき、
同図（ｂ）に含まれていた欠陥として突起１３，１４お
よび欠け２１，２２が３×３の領域となるため、真欠陥
として検出される。検出された真欠陥を図５（ｃ）の濃
グレー領域として示す。

【００４２】また、図５（ｄ）は参照画像を左下に（Ｘ
方向に−１画素，Ｙ方向に−１画素）シフトしたもので
あり、同様に突起１１，１２、欠け２３，２４が真欠陥
として検出される。

【００４３】したがって、図５（ｂ）に示すような欠け
・突起形状の欠陥については、右上にシフトした場合は
上部辺の欠け・下辺部の突起・右辺部の欠け・左辺部の
突起が検出でき、左下にシフトした場合は上部辺の突起
・下辺部の欠け・右辺部の突起・左辺部の欠けが検出で
きる。同様に、右下にシフトした場合は上部辺の突起・
下辺部の欠け・右辺部の欠け・左辺部の突起が検出で
き、左上にシフトした場合は上部辺の欠け・下辺部の突
起・右辺部の突起・左辺部の欠けが検出できる。

【００４４】次に、９０°角の部分における欠け形状の
欠陥に対する検出方法の例について説明する。図６
（ａ）は図５（ａ）と同一部の矩形形状を含む被検査画
像であり、位置合わせ後の参照画像の矩形形状の外周を
点線で示している。図６（ａ）には実線と点線で囲まれ
る矩形領域が欠け３１〜３４なる欠陥として含まれてお
り、これらの欠陥は位置合わせ後に不一致部として検出
されるが、３×３に満たないため欠陥として検出されな
い。図６（ｂ）に位置合わせ後の参照画像を右上にシフ
トした際の不一致部を濃淡のグレー領域で示す。このと
き、図６（ａ）に含まれていた欠陥として欠け３１が３
×３の領域となるため、真欠陥として検出される。これ
を、図６（ｂ）に濃グレー領域で示す。同様に、右下に
シフトした場合は欠陥３２が、左下にシフトした場合は
欠陥３３が、左上にシフトした場合は欠陥３４がそれぞ
れ真欠陥として検出され、これらの欠陥を最小構成要素
として含む欠陥も検出可能である。

【００４５】次に、９０°角の部分における突起形状の
欠陥に対する検出方法を説明する。突起に関しては最小
構成要素として２種類が考えられる。図７（ａ）は突起
４１〜４４なる欠陥を含んでおり、図７（ｂ）に右上に
シフトを行った際の不一致部を濃淡のグレー領域で示
す。このとき、図７（ａ）の欠陥４２，４３が真欠陥と
して検出される。これらを図７（ｂ）に濃グレー領域で
示す。このことから、同図７（ａ）に示すような突起形
状の欠陥については、右上にシフトした場合は突起４
２，４３が、右下にシフトした場合は突起４３，４４
が、左下にシフトした場合は突起４１，４４が、そして
左上にシフトした場合は突起４１，４２が真欠陥として
検出される。

【００４６】また、図７（ｃ）は図７（ａ）とは異なる
形状の突起５１〜５４を欠陥として含んでおり、図７
（ｄ）に右上にシフトを行った際の不一致部を濃淡のグ
レー領域で示す。この時、図７（ｃ）の欠陥５３，５４
が真欠陥として検出される。これらを図７（ｄ）に濃グ
レー領域で示す。このことから、図７（ｃ）に示すよう
な突起形状の欠陥については、右上にシフトした場合は
突起５３，５４が、右下にシフトした場合は突起５１，
５４が、左下にシフトした場合は突起５１，５２が、そ
して左上にシフトした場合は突起５２，５３が真欠陥と
して検出される。同様に、左下にシフトした場合は欠陥
５１，５２が真欠陥として検出される。

【００４７】ここで示された２種類の欠陥の少なくとも
一方を最小構成要素として含む欠陥も検出可能である。
以上によって、９０°角部における欠陥が検出可能であ
る。次に、２７０°角部の欠陥の検出の例について説明
する。この２７０°角部については９０°角部における
欠陥検出とほぼ等しい。図８（ａ）に２７０°角を含む
十字型の領域を示す。図８（ｂ）は図８（ａ）と同一部
の形状を含む被検査画像であり、位置合わせ後の参照画
像の外周を点線で示している。図８（ｂ）には実線と点
線で囲まれる領域が欠け６１，６２、突起６３なる欠陥
として含まれる。図８（ｃ）に右上にシフトした際の不
一致部分を濃淡のグレー領域で示す。このとき、図８
（ｂ）に含まれる欠陥が真欠陥として検出される。図８
（ａ）の欠け６１の形状の欠陥に関しては、右上にシフ
トした場合は左上部角と右上部角のものが、右下にシフ
トした場合は右上部角と右下部角のものが、左下にシフ
トした場合は右下部角と左下部角のものが、左上にシフ
トした場合は左上部角と左下部角のものが真欠陥として
検出される。図８（ａ）の欠け６２の形状の欠陥の関し
ては、右上にシフトした場合は右上部角と右下部角のも
のが、右下にシフトした場合は右下部角と左下部角のも
のが、左下にシフトした場合は左下部角と左上部角のも
のが、左上にシフトした場合は左上部角と右上部角のも
のが真欠陥として検出される。ここで示された２種類の
欠陥の少なくとも一方を最小構成要素として含む欠陥も
検出可能である。図８（ａ）の突起６３の形状の欠陥に
関してはそれぞれ、右上にシフトした場合は左下部角の
ものが、右下にシフトした場合は左上部角のものが、左
下にシフトした場合は右上部角のものが、左上にシフト
した場合は右下部角のものが真欠陥として検出される。
ここで示された欠陥を最小構成要素として含む欠陥も検
出可能である。以上によって、２７０°角部における欠
陥が検出可能である。

【００４８】次に、４５°の斜辺の部分における欠け・
突起形状の欠陥に対する本発明の実施例を示す。図９
（ａ）は４５°の斜辺を含む参照画像であり、図９
（ｂ）は同図（ａ）と同一部の形状を含む被検査画像で
あり、位置合わせ後の参照画像の形状の外周を点線で示
している。図９（ｂ）には実線と点線で囲まれる領域が
欠け７１，７２、突起７３，７４なる欠陥として含まれ
ている。図９（ｃ）に位置合わせ後の参照画像を右上に
シフトした際の不一致部を濃淡のグレー領域で示す。こ
のとき、図９（ｂ）に含まれていた欠陥の欠け７１と突
起７３が真欠陥として検出される。検出された真欠陥を
図９（ｃ）の濃グレー領域として示す。同様に、図８
（ｄ）は右下にシフトした際のものであり、図９（ｂ）
に含まれる欠け７２と突起７４が真欠陥として検出され
る。したがって、図９（ｂ）に示すような欠け・突起形
状の欠陥については、右上にシフトした場合は右上部斜
辺の欠けと左下部斜辺の突起が、右下にシフトした場合
は左上部斜辺の突起と右下部斜辺の欠けが、左下にシフ
トした場合は右上部斜辺の突起と左下部斜辺の欠けが、
そして左上にシフトした場合は左上部斜辺の欠けと右下
部斜辺の突起が真欠陥として検出される。以上によって
４５°斜辺部における欠陥が検出可能である。

【００４９】以上のように、本実施の形態のパターン欠
陥検出方法により、所望の大きさの様々な欠陥が簡単な
処理により検出できる。また、これらの欠陥を最小構成
要素として含む欠陥も検出可能であり、これらが連続す
ることによって構成されるパターンの太り・細りに対応
することが可能である。以上によって、直線部における
欠陥が検出可能である。

【００５０】また、本発明のパターン欠陥検出方法で
は、特に繰り返しパターンの場合は図１０の処理フロー
が適用できる。ここでは、参照画像として被検査画像に
おける繰り返しパターンを使用する。即ち、図１に示す
構成図において、参照画像抽出部１０１は被検査画像抽
出部１０２からの画像データを繰り返し間隔だけシフト
させたものを参照画像として抽出する。

【００５１】ここでは、まず、ステップ１１において、
被検査画像を繰り返し間隔（繰り返しシフト量）だけシ
フトして参照画像を形成する。

【００５２】次に、ステップ１２において、参照画像を
上記した所望のシフト量（シフト量指示部に指示された
量）だけシフトする（もちろん、被検査画像をシフトし
てもよい）。

【００５３】そして、ステップ１３において、被検査画
像と参照画像との輝度の差分を求めることにより不一致
部分が拡大強調された差分画像を得る。

【００５４】最後に、ステップ１４において、一定しき
い値を越える不一致部分を抽出するとともに、所定の大
きさのフィルタによりノイズ除去処理を行い真欠陥の判
定を行う。

【００５５】なお、ここでは、ステップ１１とステップ
１２の２段階で画像シフトを行っているが、予め繰り返
しシフト量にさらに欠陥拡大のためのシフト量を加えた
分だけ参照画像（あるいは被検査画像）をシフトしても
よいことは言うまでもない。

【００５６】次に、繰り返し形状のパターンの欠陥検出
の具体例について説明する。ここでは、次のようなモデ
ルを用いる。すなわち、ＸＹ軸方向について量子化し、
さらに輝度値を２値化し、ノイズ除去のためのフィルタ
ーサイズを３×３とする。また、検出したい真欠陥の大
きさを水平・垂直いずれの方向にも２画素より大きいも
のとし、２画素以下のもの（２画素のものを含む）を疑
似欠陥として判断する。このとき、上記式よりシフト量
は水平・垂直いずれの方向にも±１画素となる。

【００５７】図１１（ａ）は繰り返し形状を含む被検査
画像であり、欠陥として垂直直線部分の突起８１，８
２、２７０°角部における突起８３，８４，８５，８６
を含み、これらを点線と実線で囲まれた部分として示し
ている。ここで、図１１（ａ）をＸ軸方向に＋６画素シ
フトした後にさらに右上にシフトしたものを参照画像と
して用い、被検査画像との不一致部を図１１（ｂ）の濃
淡グレー領域で示す。この時、図１１（ｂ）には欠陥と
して図１１（ａ）に含まれていた突起８１および突起８
３が真欠陥として検出される。これらの欠陥８１，８３
は上記した図１のフロー図による検出方法でも検出され
るものである。しかしながら、図１０で示した繰り返し
形状の検出フローでは、さらに図１１（ａ）の突起８２
および突起８５が図１１（ｂ）の真欠陥８２’および８
５’として検出される。これらは、図１のフローによる
検出方法では、右上に１回シフトするだけで検出できる
ものではなく、さらに左下にシフトしなければ検出でき
ない欠陥である。

【００５８】以上のように、繰り返し形状の適用におい
ては、右上（または左下）にシフトすると、参照画像を
他に用意する図１のフローにおける方法で右上・左下へ
のシフトを行うことによって検出される欠陥の和に等し
くなり、同様に右下（または左上）にシフトすると、図
１のフローにおける右下・左上へのシフトを行ったもの
の和に等しいことがわかる。要するに、繰り返し形状で
は１回のシフトにより２回分のシフトと同様の欠陥を検
出することが可能である。なお、ここでは、被検査画像
を繰り返し間隔だけシフトさせたものを参照画像として
いるが、もちろん、被検査画像を繰り返し間隔の整数倍
だけシフトさせたものを参照画像としても良い。

【００５９】以上説明してきた本発明では、シフト量を
増減することにより、検出したい欠陥の大きさを増減で
きるため、ハードウェアの変更を行わなくとも、簡単に
様々な用途のパターン欠陥検出に適用することができ
る。

【００６０】なお、ここでは、欠陥検出の際に、予め所
望の欠陥の大きさに合わせてシフト量を決定していた
が、検出した欠陥の量に応じてシフト量を自動的に増減
し、ノイズ成分ではない真の欠陥の検出を行えるように
することも可能である。

【００６１】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、参照画
像（あるいは被検査画像）を検出したい欠陥のサイズに
合わせて予め設定した量だけシフトするという簡単な手
法により、従来手法では検出されなかった欠陥を検出す
ることが可能となり、パターン欠陥検出の精度を向上さ
せることができる。

【００６２】また、シフト量の増減により検出したい欠
陥の大きさを可変できるため、様々な用途のパターン欠
陥検出に対応できる。

【００６３】また、参照画像を被検査画像に対して相対
的に、右上方向，右下方向，左上方向，左下方向の４方
向にシフトし、この４回のシフトによって真欠陥の判定
を行うことにより、検出したいすべての欠陥を検出する
ことが可能となり、パターン欠陥検出をより確実に行う
ことができる。

【００６４】更に、繰り返しパターンを有する被検査物
を検査するときに参照画像として被検査画像をその繰り
返し間隔の整数倍だけ移動させた画像を用いることによ
り、少ない回数のシフト動作によりパターン欠陥の検出
が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のパターン欠陥検出装置の一構成例を示
すブロック図である。

【図２】図１のパターン欠陥検出方法によるパターン欠
陥検出方法を説明するフロー図である。

【図３】参照画像及び被検査画像の一例、及び、従来の
パターン欠陥検出方法を説明する図である。

【図４】本発明のパターン欠陥検出方法を説明する図で
ある。

【図５】突起，欠け形状に対する本欠陥検出方法の適用
例を示す図である。

【図６】９０°角の部分における欠け形状の欠陥に対す
る本欠陥検出方法の適用例を示す図である。

【図７】９０°角の部分における突起形状の欠陥に対す
る本欠陥検出方法の適用例を示す図である。

【図８】２７０°角の部分の欠陥に対する本欠陥検出方
法の適用例を示す図である。

【図９】４５°角の部分の欠陥に対する本欠陥検出方法
の適用例を示す図である。

【図１０】繰り返しパターンに対する本発明のパターン
欠陥検出方法を説明するフロー図である。

【図１１】繰り返しパターンに図１０に示すパターン欠
陥検出方法を適用した例を示す図である。

【符号の説明】

１，２，１１〜１４，４１〜４４，５１〜５４，６３，
７３，７４，８１，８２，８３−８６ 突起形状の欠陥 ２１〜２４，３１〜３４，６１，６２，７１，７２ 欠
け形状の欠陥 １０３ 画像シフト処理部 １０４ 真欠陥判定部 １０５ 位置合わせ部 １０６ シフト部 １０７ 差分部 １０８ シフト量指示部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 参照画像と、パターン形状を有する被検
   査物からの被検査画像とを、前記参照画像と前記被検査
   画像とを位置合わせ位置から少なくとも一方向にシフト
   量αだけシフトさせるシフト手段と、 該シフト後の前記参照画像と前記被検査画像との輝度差
   を検出する差分手段と、 前記輝度差が輝度しきい値以上の不一致部分を抽出する
   と共に、前記不一致部分の中から前記一方向での大きさ
   がｍ以下のノイズを除去して前記被検査物の真欠陥を判
   定する真欠陥判定手段と、 画像上における前記一方向での大きさがＭＡＸを越える
   ものを真欠陥と判定し、ＭＩＮ以下のものを疑似欠陥と
   判定したい場合に、下記（Ｉ）式を満たすシフト量αを
   前記シフト手段に指示するシフト量指示手段と、を有し
   ていることを特徴とするパターン欠陥検出装置。 ｍ−ＭＡＸ≦α≦ｍ−ＭＩＮ （Ｉ）
2. 【請求項２】 請求項１に記載のパターン欠陥検出装置
   において、 前記被検査物が所定の間隔で繰り返されるパターン形状
   を有するときに、前記被検査物からの前記被検査画像を
   前記所定の間隔に対応する量だけシフトさせて、前記参
   照画像を生成する参照画像生成手段を有していることを
   特徴とするパターン欠陥検出装置。
3. 【請求項３】 参照画像と、パターン形状を有する被検
   査物からの被検査画像とを、前記参照画像と前記被検査
   画像とを位置合わせ位置から少なくとも一方向に下記
   （Ｉ）式及び条件（ＩＩ）を満たすシフト量αだけシフ
   トさせ、 該シフト後の前記参照画像と前記被検査画像との輝度差
   を検出し、 前記輝度差が輝度しきい値以上の不一致部分を抽出する
   と共に、前記不一致部分の中から前記一方向での大きさ
   がｍ以下のノイズを除去して、前記被検査物の真欠陥を
   判定することを特徴とするパターン欠陥検出方法。 ｍ−ＭＡＸ≦α≦ｍ−ＭＩＮ （Ｉ） 画像上における前記一方向での大きさがＭＡＸを越える
   ものを 真欠陥と判定し、ＭＩＮ以下のものを疑似欠陥と判定する。 （ＩＩ）
4. 【請求項４】 請求項３に記載のパターン欠陥検出方法
   において、 前記参照画像を前記被検査画像に対して相対的に、右上
   方向，右下方向，左上方向，左下方向の４方向にシフト
   し、この４回のシフトによって真欠陥の判定を行うこと
   を特徴とするパターン欠陥検出方法。
5. 【請求項５】 請求項３に記載のパターン欠陥検出方法
   において、 前記被検査物が所定の間隔で繰り返されるパターン形状
   を有するときに、前記被検査物からの前記被検査画像を
   前記間隔に対応する量の整数倍だけシフトさせて、前記
   参照画像を生成することを特徴とするパターン欠陥検出
   方法。