JPS6239815B2

JPS6239815B2 -

Info

Publication number: JPS6239815B2
Application number: JP56144089A
Authority: JP
Inventors: Jatsuku Ringaa Kuroodo; Kurisuteian Roshisero Jizeru
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 1980-12-18
Filing date: 1981-09-14
Publication date: 1987-08-25
Also published as: EP0054598B1; DE3070433D1; JPS57120807A; EP0054598A1; US4477926A

Description

【発明の詳細な説明】本発明は一定の寸法許容誤差を有する物体を接
触せずに検査しそして自動的に分類するための方
法及び上記方法を実施するための装置に係り、更
に具体的に言えば、半導体技術分野で用いられる
プリント回路カード、マスク、モジユール及び集
積回路チツプの如き一定の寸法許容誤差を有する
パターンを示している物体を接触せずに検査し、
そして自動的に分類するための方法に係る。上記
方法は、数学的形態論（mathematical
morphology）及び集合論の基本的変換を用いて
いる。本発明は又、デジタル・コンピユータに結
合され、そして本発明の方法を実施するために設
けられる装置に係る。

適当な条件を充たす基準物体とそれらの条件を
充たしていることを調べるために検査されるべき
同様な被検査物体との比較に基づく種々の方法が
従来技術において知られている。例えば、仏国特
許出願FR−A74 36307号（公開番号第2249520
号）の明細書は、基準物体を赤外線検出器で走査
し、その基準物体から生じた信号と被検査物体か
ら生じた信号とを比較してそれらの信号の間の相
違を検出し、そして上記相違を統計的に分析して
上記被検査物体が所要範囲内で動作され得るか否
かを決定する方法について記載している。

上記特許明細書は又、所定のパラメータに従つ
て基準物体を検査して上記パラメータを検出する
ことによつて基準データを生ぜしめるための手段
と、被検査物体を検査して上記パラメータを検出
することによつてテスト・データを生ぜしめるた
めの手段と、上記基準データと上記テスト・デー
タとを比較してそれらの間の相違に関する比較デ
ータを生ぜしめるための手段と、上記比較データ
を統計的に分析して上記被検査物体の動作条件を
決定するための手段とを有する装置についても記
載している。

実際において、上記装置は、電子回路により放
出された赤外線を検出しそして上記回路が正しく
動作するか否かを決定するためにそれらの赤外線
を分析するために設けられている。従つて、その
ために用いられている基本的方法は、まず正しく
動作する基準回路を選択することである。上記基
準回路が取付組立体中に配置され、通常のバイア
ス電圧及び選択された入力信号が上記基準回路に
印加される。上記基準回路の表面が赤外線に応答
するテレビ・カメラによつて分析され、放出され
た赤外線に比例するビデオ信号が発生される。上
記ビデオ信号がサンプリングされそして各サンプ
ルがデイジタルの形に変換されて第１組のデイジ
タル数が発生される。上記デイジタル数の各々の
値は上記回路の或る特定の部分により放出された
赤外線に比例している。それから、上記デイジタ
ル数がデイジタル・メモリ中に記憶される。

次に、検査されるべき被検査回路が上記取付組
立体中に配置され、上記基準物体として接続され
て、先に上記基準回路に印加されたものと実質的
に同一のバイアス電圧及び入力信号を印加され
る。それから、上記被検査回路の表面が同様にし
て分析及び処理されて、第２組のデイジタル数が
発生されそして上記デイジタル・メモリ中に記憶
される。

デイジタル処理装置が上記メモリ中に記憶され
た上記第１組及び第２組のデイジタル数を読取
り、上記第１組及び第２組の対応する要素を比較
して、第３組のデイジタル数を発生させる。この
第３組の各要素は上記第１組及び第２組の対応す
る要素の間の相違に比例している。それから、第
３組のデイジタル数が分析されて、上記被検査回
路により放出された赤外線が上記基準回路の対応
する領域により放出された赤外線と実質的に異な
つている領域が示される。実質的な相違は上記被
検査回路が適切に動作しないことを示す。

上記特許明細書は、基準物体と同様な被検査物
体とを比較するために所定の電気的パラメータ
（この場合には、電流）を用いている比較技術の
良い一例を示している。同一の原理を用いて図の
パターンを比較するために、仏国特許出願FR−
A71 15069号（公開番号第2095523号）の明細書
は、光学的走査により欠陥を検出するための装置
を開示している。この装置は主としてフオトマス
クの形成に用いられている。この装置は、被検査
物体が反復的パターンを示す場合にのみ動作し得
る。更に、この基準物体は、被検査物体の群に属
さず従つて被検査物体の或る種の特性を考慮に入
れて特別に準備される特殊な物体である。

従つて、本発明の目的は、被検査物体が所要範
囲内で動作され得るか否かをオペレータが予め決
定された不合格規準に従つて決定することを可能
にする一定の寸法許容誤差を有するパターンを示
す物体を検査及び分類するための方法及び装置を
提供することである。

本発明の他の目的は、手操作による光学的分類
を除くために、一定の寸法許容誤差を有するパタ
ーンを示す物体を自動的に検査及び分類するため
の方法及び装置を提供することである。

本発明の更に他の目的は、同一の群の基準物体
から被検査物体の欠陥を検出するための方法及び
装置を提供することである。

次に、本発明について概略的に説明する。始め
に、本発明は、一定の寸法許容誤差を有するパタ
ーンを示す物体を自動的に分類するための方法を
提供する。本明細書においては、説明をより明快
にするために、第６図に示されている型のセラミ
ツク・モジユールの分類に関する実施例のみにつ
いて詳細に述べるが、本発明による方法が、一定
の寸法許容誤差を有しそして半導体技術分野にお
いて今日用いられているマスク、レテイクル、プ
リント回路カード、集積回路チツプ等の如き他の
物体にも適用され得ることは、当業者によつて容
易に理解されよう。本発明は主としてその様な物
体の幾何学的パターンに係り、その特定の適用例
に限定されることはない。

本発明による方法は主として、基準物体の像を
（実時間において又は先にメモリに記憶されたデ
イジタルな形において）被検査物体の像と比較す
ることにより被検査物体の欠陥を検出するための
複合ステツプを含む。その比較は、数学的形態論
及び集合論の基本的変換を用いて、像を正確にデ
イジタル処理することによつて行なわれる。

両方の像が、適当なサンプリング・フレームに
従つて例えば白黒の連続的なグレー・レベルで読
取られ、それから16個のグレー・レベルに量子化
される。

次に、それらの像が白黒だけで表わされる様に
閾値化（thresholding）される。例えば、比較さ
れるべきパターンが黒の背景上に白で表わされ
る。このステツプは、プログラムを用いて行なわ
れ得る。最後に、基準物体及び被検査物体の２つ
の２値像が得られる。

上記２値像がクリーニング（雑音抑圧）され、
整合され、それから比較される。

寸法許容誤差からはみ出した欠陥を検出するた
めには、その被検査像を最大及び最小の基準像と
比較する必要がある。

それらの２つの像は、正規の基準像を膨張
（expansion）及び侵食（erosion）（数学的形態論
の基本的変換）させることによつて形成される。
上記の正規の基準像が回路の最大及び最小の寸法
許容誤差に従つて膨張及び侵食される。それらの
許容誤差は、モジユールの全表面における同一幅
の導体に関して一定である。被検査像と最小の基
準像との比較は、“欠如”型の欠陥、即ち最小許
容誤差を充たしていない欠陥を示す。被検査像と
最大の基準像との比較は、“付加”型の欠陥、即
ち最大許容寸法を越えている欠陥を示す。

それらの像は、ブール演算（AND、OR、
EXCL.OR、NOT）に対応する集合論（合併集
合、共通部分等）の種々の演算を行なうことによ
つて比較される。膨張及び侵食の演算としての比
較演算はプログラムを用いて行なわれ得る。

それらの像の不合格規準に従つて行なわれた分
析ステツプに続いて、望ましくない欠陥を示す物
体を不合格にする分類ステツプが行なわれる。

本発明は又、上述の方法を実施するために設け
られる装置を提供する。

次に、本発明をその好実施例について更に詳細
に説明する。

数学的形態論の要素本発明に従つて像をデイジタル処理するため
に用いられる種々の基本的変換の定義は、主と
して、構成要素の原理及び“存在又は不在
（full or nil）”型の変換の原理、即ち侵食及び
膨張に基づいている。それらの演算が適用され
る空間は距離ｄを与えられたユークリツド空間
Ｒ２である。０は対象とされる空間の原点を表
わす。Ｂがその空間の任意の集合を表わすもの
とすると、Ｂ_xはＢがベクトル０ｘだけ並進さ
れたものを表わす。従つて、以下の様に定義す
ることができる。

(a) 膨張Ａ及びＢはＲ２の２つの集合である。新し
い集合ＡＢは“Ｂだけ膨張されたＡ”と言
われ、次の様に表わされる。

ＡＢ＝｛ｘ⊂R2｜Ｂ_x∩Ａ≠φ｝換言すると、集合Ｂを０ｘだけ並進させたも
のが集合Ａに交わる場合にのみ、空間Ｒ２の
点ｘは集合ＡＢに属する。集合Ｂは構成要
素と呼ばれる。

(b) 侵食Ａ及びＢはＲ２の２つの集合である。集合
ＡＢは“Ｂだけ侵食されたＡ”と言われ、
次の様に表わされる。

ＡＢ＝｛ｘ⊂R2｜Ｂ_x⊂Ａ｝集合Ｂ_xがＡに含まれる場合にのみ、空間
Ｒ２の点ｘは集合ＡＢに属する。

(c) 円の膨張及び侵食この場合には、構成要素が円であり、次の
ように表わされる。

Ｄ（ｘ、ρ）＝｛ｙ⊂R2｜ｄ（ｘ、ｙ）
ρ｝上記円は中心ｘ及び半径ρを有する円板で
ある。換言すると、空間Ｒ２の点ｙは、その
点ｙと中心ｘとの間の距離が半径ρより短い
か又は等しい場合に、上記円板に属する。

点ｘとＲ２の集合Ｘとの間の距離は次の様
に定義される。

ｄ（ｘ、Ｘ）＝inf ｄ（ｘ、ｙ）但し、ｙ⊂Ｘ中心０及び半径ρを有する円板、即ちＤ
（０、ρ）はρと呼ばれる。

集合“ρＤだけ膨張されたＸ”は次の様に
表わされる。

ＸρＤ＝｛ｘ⊂R2｜ｄ（ｘ、Ｘ）
ρ｝同様に、集合“ρＤだけ侵食されたＸ”は
次の様に表わされる。

ＸρＤ＝｛ｘ⊂R2｜Ｄ（ｘ、ρ）⊂
Ｘ｝ (d) 特性集合“Ｂだけ膨張されたＡ”は、集合“Ｂ
だけ侵食されたＡの補集合”の補集合と同一
であり、即ちＡＢ＝（Ａ^c）^c であることが証明され得る。

“存在又は不在”型のこれらのすべての変
換は反復的である。従つて、他の２つの演算
を定義することができる。

開放演算―即ち、膨張を伴う侵食である。

（ＡＢ）Ｂ閉鎖演算―即ち、侵食を伴う膨張である。

（ＡＢ）Ｂこれらの最後の演算は像をクリーニングす
るために用いられる。

一般的に、侵食は構成要素よりも小さい像
の部分を抑圧する（従つて、Ａ^cを越える膨
張についても同様である）。

開放演算は、像の他の部分を変化させず
に、構成要素よりも小さいＡの部分をすべて
抑圧する（閉鎖演算もＡ^cについて同様な効
果を有する）。

像のデイジタル処理以下に述べる種々の基本的ステツプは第１図
の流れ図において参照番号１乃至６により表わ
されている。

１像のピツク・アツプ、サンプリング及び量
子化ピツク・アツプ装置により供給された基準
物体の像Ｉ_ref及び被検査物体の像Ｉ_exaは、
例えば白黒の連続的なグレー・レベルを有し
ている。始めに、それらのアナログ像が、例
えば六角形又は正方形のフレームに従つてサ
ンプリングされる。信号の振幅が像の各点に
ついて量子化され、その情報が４ビツトを用
いてコード化される。像の線は、種々の適用
例に応じて可変数のビツトから成り得る。一
般的に、各々512乃至2048ビツトを有する
1024又は2048本の線が多くの場合において望
ましい。この適用例では、各々2048ビツトを
有する2048本の線が選択され、即ち2.54cm平
方のモジユールを用いた場合には、２つの像
点（絵素）間のピツチは12.5μであり、従つ
て400万個の点が処理される。

２閾値化欠陥の自動的処理においては、物体の幾何
学的パターンのみが考慮される。従つて、閾
値化後に得られた２値像が処理される。

或る閾値を越えたグレー・レベルを示す像
の点はすべて１に等しくされる。上記閾値以
下の像の点はすべて０に等しくされる。この
ステツプは、黒白の２値像が得られることを
可能にする。問題は、分析されるべき物体の
ための正しい閾値の検出である。

次に、第２図を参照して、像のヒストグラ
ムの構成に基づく適当な閾値化技術について
述べる。16個のグレー・レベルで表わされた
コントラストの大きい像の場合には、ヒスト
グラムは第２図の曲線７上に表わされている
相互に明確に区別される２つのピーク又はモ
ード７′及び７″を示す。ピーク７′は物体の
パターンの分布を示し、ピーク７″は像の背
景の分布を示す。正しい閾値を検出するに
は、それらの２つのピーク間の谷に相当する
閾値の値Ｎ_THを選択すればよい。曲線７の例
においては、Ｎ_THは11である。従つて、分析
されて11を越えるグレー・レベルを示す像の
点はすべて２進１の値を与えられ、他のすべ
ての点は２進０の値を与えられる。

コントラストが小さい場合には（換言する
と、像の背景が勾配のあるグレー・レベルを
示す場合には）、２つのピーク間の谷はより
浅くなり、最適な閾値の選択が難しくなる。
従つて、コントラストの小さい又は余り大き
くない像の場合には、閾値は種々の方法で選
択されることができ、例えば閾値が領域毎に
処理され得る。各領域の閾値がそのヒストグ
ラムから検出される。その結果得られた閾値
の像はすべての閾値の領域から成る。その様
なコントラストの余り大きくない像は第２図
の曲線８により表わされている。この場合に
は、実験は閾値Ｎ_THが７に等しく選択され得
ることを示す。すべての場合において、分析
されている像の点の強さのヒストグラムを分
析することにより閾値を自動的に検出するた
めに、プログラムが用いられ得る。

上記技術を含む種々の技術が、Computer
Graphics and Image Processing、（1975）、
４、第248頁乃至第270頁におけるLarry
Davisによる“Ａ Survey of Edge
Detection Techniques”と題する論文に、
特に、C.K.Chowの論文に関する部分におい
て述べられている。

３クリーニングクリーニングは、雑音に関連する像の点を
すべて抑圧するために、侵食によつて行なわ
れる。像を侵食しようとする構成要素の寸法
は検出されるべき最小の欠陥の寸法よりも小
さくなければならない。侵食の寸法よりも小
さい部分が消えて、他の部分は残り、後に同
一寸法に膨張されることにより再構成され
る。最終的に、この演算は開放型である。閉
鎖型の演算を行なうことにより同一の結果を
そして両方の型の演算を組合せることによつ
てより良好な結果を得ることも可能である。
膨張演算は対称に行なわれ、即ち次の関係式
に示されている如く、フレームの相補的像が
侵食されそしてその結果得られたものの相補
的像がとられる。

ＡＢ＝（Ａ^cＢ）^c 又、クリーニングは、整合ステツプの後で
も行なわれ得る。このクリーニング・ステツ
プは像の質に応じて任意に行なわれる。

実際においては、侵食及び膨張の如きこれ
らの数学的形態論的演算を行なうために、
種々の構成要素を選択することができ、より
具体的に言えば用いられているフレームに従
つて選択し得る。六角形のフレームに従つて
サンプリングされた像の場合には、円に最も
近い構成要素である六角形を選択することが
できる。

寸法ｎを有する六角形が用いられそしてサ
ンプリング・ピツチとｎとの積が円の半径を
表わすものと仮定すると、例えば寸法１の侵
食演算の場合には、すべての像の点が、寸法
１の六角形である構成要素によつて構成され
る。六角形のすべての頂点及び中心は１に等
しくされている。その六角形が、分析される
べき点に整合される。各点の六角形的近傍及
びその点自体が、六角形のすべての頂点（中
心を含む）に与えられた値に一致すれば、そ
の始めの点は２進１の値をとる。一致しない
場合には、２進０の値をとる。換言すると、
少なくとも０に等しい隣接点を有する１に等
しい２値の点は像から抑圧され、０に等しい
２値の点はそれらの値を保つ。従つて、その
像は“存在又は不在”型の変換を施されてい
る。

正方形のフレームが用いられる場合には、
十字形の構成要素を用いることができ、同一
の処理が行なわれる。構成要素の寸法及びパ
ターンは適用例に従つて変更され得る。本明
細書の記載においては、本発明の理解を容易
にするために、正方形のフレーム及び単一の
十字形の構成要素のみが用いられている。像
の点（絵素）の数は、種々の適用例に応じ
て、50万から1000万以上まで変化する。

４整合基準像と被検査像とを比較する前に、両方
の像を空間において整合させる必要がある。
この処理は自動的に行なわれねばならず、プ
ログラム制御され得る。当業者に周知であ
る、マスクを整合させるための種々の技術
（例えば、フラツグ又は基準マークの使用）
が用いられ得る。次に、第３図を参照して、
適当な再整合技術について述べる。

第３図に２つのパターンが概略的に示され
ている。第１のパターンは基準物体の像Ｉ_re
_ｆに属し、第２のパターンは被検査物体の像
Ｉ_exaに属している。第２パターンは基準像
のパターンと整合されていない。これらのパ
ターンは、マスク、モジユール等を整合する
ために今日用いられているフラツグ又は基準
マークの部分に存在し得る。

プログラムは、軸ｘ及びｙに沿つた像の間
の食違いの計算を可能にする。Ｍ_xにより表
わされているｘ軸に沿つた食違いを計算する
には、両方の像に交わる幾つかの連続的な線
ｙを（所定の線y₁から）とりそして斜線領域
Ｉ（Ｍ_x）を計算すればよい、第３図は、Ｉ_e
_ｘａの食違いが右側に（ｘ軸に沿つてステツプ
毎に）移動する程、領域Ｉ（Ｍ_x）はより小
さくなることを示している。上記領域はｘ軸
に沿つて最大に再整合が達成されたとき、最
小となる。

計算をより迅速に行なうために、プログラ
ムは、ｘ軸に沿つた食違いに関してはｐ行及
びｙ軸に沿つた食違いに関してはｑ列の限ら
れた群のみを計算する。

それらのパラメータ（ｙ軸に沿つた食違い
については、y₁及びｐ）はプログラム・エン
トリー時に選択される。従つて、そのプログ
ラムは、食違いＭ_x（ｘ軸に沿つた両像間の
食違い）の異なる値に従つて斜線領域を表わ
す関数Ｉ（Ｍ_x）を分析することにある。

次に、プログラムは関数Ｉ（Ｍ_x）が最小
であるときの値Ｍ_xを自動的に決定する。

軸0yに平行な垂直方向の線をとることに
より、同一の処理がｙ軸に沿つた食違いにつ
いて行なわれ、対応するパラメータ（x₁、
ｑ）を用いて、Ｉ（Ｍ_y）及びＭ_yが決定され
る。

第３図に示されているパターンを例にとる
と、それらの論理演算の結果は第４図及び第
５図に示されている曲線として表わされる。
それらの図は、Ｍが或る値をとるときに最小
を示すＩ（Ｍ_x）及びＩ（Ｍ_y）を示してい
る。第４図は、Ｉ_exaの食違いが右側に連続
的にステツプ移動されたときのＭ_xの異なる
値に対して、関数Ｉ（Ｍ_x）は始めの値Ｉか
ら値I₁、I₂へと減少しそしてそれから値I₃へ
と増加する（所定の値y₁及びｐについて）こ
とを示している。Ｉ（Ｍ_x）の最小値は２ス
テツプで得られる。従つて、Ｉ_exaを右側へ
２ステツプだけ移動させる必要がある。

同様にして、第５図はＩ（Ｍ_y）を示し、
始めの試み（右側にI₁へ）はI₁＞Ｉであるか
ら誤つた方向に行われ、それから左側へ移動
されていることを示している。従つて、ｙの
負の値の方向へ１ステツプで、最小値が得ら
れる。

この再整合ステツプは容易にプログラム制
御され得る。或る種の適用例においては、再
整合は平面（ｘ、ｙ、θ）又は空間（ｘ、
ｙ、ｚ）のいずれにおいても行なわれ得るこ
とを理解されたい。

像の一部だけが選択されるので、背景のみ
ではなく、被検査像及び基準像の両方に関す
る限りにおいて、それらの線が分析されてい
る物体のパターンに効果的に交わることを調
べる必要がある。その選択は、始めに知られ
ておりそしてそれらのパラメータ（x₁、y₁、
ｐ、ｑ等）の決定を可能にする基準像から容
易に行なわれる。更に、食違いの計算から所
望の結果を得るためには、Ｉ_refの各パター
ンがＩ_exaの対応するパターンに重なること
が必要である。これは、像をピツク・アツプ
するときに行なわれる近似的整合処理により
達成され得る。像を連続的にピツク・アツプ
し、サンプリングし、量子化し、閾値化し、
クリーニングし、そして整合した後の、基準
物体から生じた２値像がＩ_REFと表わされ、
被検査物体から生じた２値像がＩ_EXAと表わ
される。

５欠陥の表示半導体集積回路技術の分野において、被検
査物体は主としてマスク（レテイクル）、集
積回路チツプ、及び電子的モジユールであ
る。すべての場合において、それらの物体の
パターンの一部が寸法許容誤差を有してい
る。例えば、モジユールにおいては、導体路
の幅が寸法許容誤差を有する。

モジユール９のパターンが第６図に示され
ている。このモジユールは領域１１に設けら
れるチツプの接点ボールと開孔１２中に設け
られているピン（図示せず）とを電気的に接
続する導体路１０のパターンを有するセラミ
ツク基板である。それらの導体路はピンの位
置で幅広く形成されて、接点パツド１３を形
成している。それらの導体路及び接点パツド
は、図に示されている如く、基板の表面全体
にわたり一定の寸法を示している。

それらの導体路の寸法許容誤差は製造及び
検査説明書に示されており、被検査物体に応
じて変化することはもちろんである。

或る種の寸法許容誤差は被検査物体の表面
全体にわたつて一定である（第６図のモジユ
ールの場合）。他の或るものは被検査物体の
パターンの位置に応じて変化する（或る種の
モジユールの場合）。更に、モジユール上に
は主に２つの型の欠陥が生じることが解つ
た。即ち、(1)基準モジユールの像に対して被
検査モジユールの像に欠けている部分である
“欠如”型の欠陥と、基準モジユールの像に
対して被検体モジユールの像に付加されてい
る部分である“付加”型の欠陥とである。

この分野においては、それらの欠陥は種々
の形状をとり、最も典型的な幾つかの例が第
７図及び第８図に示されている。

(1) “付加”型の欠陥この型の欠陥は更に主として次の３つの
型に分けられる。

(A) “島”型（寄生的パターン）。

(B) “パターンに沿つてはみ出してい
る”型。

(C) “ブリツジ”型（２つのパターンの
間）。

上記(A)、(B)及び(C)の型の欠陥は各々第７
図に示されている。

(2) “欠如”型の欠陥この型の欠陥は更に主として次の４つの
型に分けられる。

(A) “開孔”型（パターン中の開孔） (B) “切断”型 (C) パターンの全体的欠如 (D) “破損”型（破損パターン）上記(A)、(B)、(C)及び(D)型の欠陥は各々第
８図に示されている。

この適用例においては、一定の許容誤差を
有する物体のみが考慮されている。それは、
第６図に示されているモジユールの場合であ
る。これらの比較的単純な条件においては、
適用されるべき不合格規準は２つしかない。
即ち、“欠如”型の欠陥に関する規準と、“付
加”型の欠陥に関する規準とである。比較さ
れるべき像Ｉ_REF及びＩ_EXAを別々に処理する
ことにより、欠陥のマツプ又は像が各型の欠
陥について形成される。

最大許容幅を考慮して“付加”型の欠陥を
決定するには、Ｉ_REFが寸法許容誤差の寸法
に膨張されて（Ｉ_REF）_naxが得られ、それか
ら次の複合論理演算を行なうことにより（Ｉ
_REF）_naxがＩ_EXAと比較される。

〔（Ｉ_REF）_naxOR Ｉ_EXA〕EXCL。

OR（Ｉ_REF）_nax その結果得られた集合即ち欠陥像が空集合で
なければ、それは“付加”型の欠陥の存在を
示す。この論理演算は、“付加”型の欠陥が
特に選択されることを可能にするので、選択
されている。“欠如”型の欠陥については、
Ｉ_REFが寸法許容誤差の寸法に侵食されて
（Ｉ_REF）_nioが得られ、それから次の複合論理
演算を行なうことにより（Ｉ_REF）_nioがＩ_EXA
と比較される。

〔（Ｉ_REF）_nioOR Ｉ_EXA〕EXCL. OR Ｉ_EXA その結果得られた集合即ち欠陥像が空集合
でなければ、それは“欠如”型の欠陥の存在
を示す。この論理演算は、“欠如”型の欠陥
が特に選択されることを可能にするので、選
択されている。この実施例においては、膨張
及び侵食演算の構成要素Ｂは、最小及び最大
の寸法許容誤差が等しいので、両演算につい
て同一になつている。それらが異なつている
場合には、異なる寸法の構成要素が用いられ
るべきである。

特に、１つの欠陥像だけが必要とされる場
合には、他の論理演算が行なわれ得る。この
実施例の場合には、従つて、２つの欠陥像が
最終的に得られる（第１図参照）。一方の像
は“付加”型の欠陥を示し、他方の像に“欠
如”型の欠陥を示す。次に、第９図を参照し
て、欠陥を表示する上記ステツプ５について
簡単に説明する。第９図は、例えば第６図に
示されているモジユール９の２つの導体路１
０の部分１４を表わす基準像Ｉ_REFを示して
いる。第９図は又、対応する２つの導体路１
５を有しているが、Ｉ_REFと比較して開孔即
ち“欠如”型の欠陥１６及びブリツジ即ち
“付加”型の欠陥１７の両方を示している、
被検査モジユール像Ｉ_EXAを示している。デ
イジタル像に関連しているので、絵素が小さ
な円で表わされている。従つて、黒い円は２
進１に相当する有効な像の点を示している。
始めに、各々参照像の“膨張された”像及び
“侵食された”像である像（Ｉ_REF）_nax及び
（Ｉ_REF）_nioが同一の構成要素Ｂにより形成さ
れる。その構成要素Ｂの寸法は、この場合に
は、それらの導体路に許容される最大及び最
小の寸法許容誤差±Ｎに相当する。第９図に
示されている例においては、２つの絵素の間
のピツチ即ち間隔Ｎ／２＝12.5μが選択され
ている。その構成要素Ｂは略対称の十字形を
している。処理後の（Ｉ_REF）_nax及び（Ｉ_RE
_Ｆ）_nioが各々１８及び１９と示されており、
図示のように基準像Ｉ_REFと夫々中心合わせ
即ち整合される。

次の演算は、複合論理演算に従つて比較を
行なうことにある。始めに、〔（Ｉ_REF）_naxOR Ｉ_EXA〕EXCL. ORI_REF）_nax はブリツジ即ち“付加”型の欠陥の像を示
し、次に、〔（Ｉ_REF）_nioOR Ｉ_EXA〕EXCL. OR Ｉ_EXA は開孔即ち“欠如”型の欠陥の像を示す。

OR演算を行なうことによつて２つの欠陥
像を単一の像に結合させることも可能であ
る。

又、予備的演算中にＩ_REF及びＩ_EXAを比較
してしまうことも可能である。そのときに欠
陥がなければ、被検査物体は基準物体と同一
であつたことになる。

ステツプ５の最後の演算は、欠陥像をそれ
らの適当な不合格規準に従つて分析すること
にある。一定の寸法許容誤差を有する物体の
場合には、それらの規準は欠陥の許容寸法に
ある。実際においては、分析用の窓を生ぜし
めそして各欠陥をその窓と比較することが行
なわれる。欠陥の形状、位置及び性質は考慮
されない。その場合には、不合格規準は極め
ておおざつぱであり、“欠如”型の欠陥及び
“付加”型の欠陥の両方について同一であり
得る。

従つて、処理ステツプ５は主として、Ｉ_RE
_Ｆのパターンを寸法許容誤差に調節（膨張及
び侵食）するための第１演算５′と、Ｉ_REFを
Ｉ_EXAと比較して２つの欠陥像（“欠如”型の
欠陥及び“付加”型の欠陥）を与えるための
第２の演算５″と、最後に所定の不合格規準
に従つて欠陥像を分析するための第３演算５
とを含む。

この様にして、モジユールが極めて迅速に
分析される。モジユールの製造においては、
欠陥を示すモジユールの百分率は比較的小さ
く、例えば５％以下と考えられる。このレベ
ルで不合格とされる欠陥を示すモジユール
は、更にそれらの欠陥を識別及び分析するた
めのステツプを行なうことによつてより正確
に検査又は再調査され得る。

実際には、或る種の欠陥は、モジユールの
信頼性を損なわないと考えられる限りにおい
て、許容される。上記の更に行なわれるステ
ツプは、モジユールのコストが極めて高いた
めに極めて重要なステツプであり、欧州特許
出願第80430030.9号の明細書に記載されてい
る。

６分類不合格規準に従つて何ら欠陥を有していな
い又は許容され得る欠陥を有している物体は
このレベルで合格とされる。

上記方法を実施するための装置本明細書のの部分で述べた如く、基準物体
像及び被検査物体像をデイジタル処理するため
の方法は、前述の如く種々の分野で適用され得
るが、特に半導体技術分野において、導体路の
如き一部のパターンが一定の寸法許容誤差を有
している、プリント回路、モジユール、マスク
及び半導体チツプを自動的に分類（導体検査）
するために特に用いられ得る。マスク及びモジ
ユールについては、それらの像は極めて大きい
コントラスト（実際においては、黒と白）を有
している。その場合には、自動的な閾値の検出
が再整合処理を必要とせずに容易に行なわれ得
る。

一実施例次に、第１０図を参照して、適当な装置の１例
について説明する。

分類されるべき物体の性質に応じ種々の型のピ
ツク・アツプ装置が用いられ得る。チツプ及びマ
スク（1X）を検査するためには、電子顕微鏡が
絶対的に必要とされ得る。レテイクル（10X）又
はモジユールについては、単一のカメラ又はフオ
トダイオード配列体或いは電荷結合素子で充分で
あり得る。後者の適用例が本明細書に示されてい
る。2.5cm×2.5cmのモジユールに、25μの許容誤
差Ｎで125μの一定幅を有する導体路のパターン
が設けられている。これは、導体路の幅Ｌが100
μＬ150μの条件を充たすとき、その導体路
は合格であることを意味する。2Kビツトのカメ
ラを用いた場合には、２つの絵素の間の距離は約
12.5μである。許容誤差Ｎも又25μであるので、
第９図に示されている構成要素Ｂは極めて適して
いる。125μを超える幅、例えば250μの幅の導体
路を有するモジユールについては、最も適当な25
μの倍数が選択されるべきである。すべての場合
において、最も適当な解像度を有するカメラを選
択することが可能である。

ピツク・アツプ装置は10ビツトの解像力を有す
るデイジタル・カラー・カメラ２２（ビジコン撮
像管から成る。基準物体２３及び被検査物体２４
が異なる色（赤及び青）の２つの源２５及び２６
により照射される。２つのレンズが比較されるべ
き２つの像を供給するが、１組のプリズム（図示
せず）がカメラのレンズ上に２つの像を重ね合わ
せる。従つて、両方の像がカラー・カメラによつ
て同時にピツク・アツプされ、該カラー・カメラ
は異なる色の２つの信号を出力で分離させる。

この装置は、カメラの熱移動、ビジコン撮像管
の欠陥、及び光学的収差の影響を受けずに10ビツ
トの解像度を維持するという利点を有する。

分離された後、カメラから放出されたデイジタ
ル信号は母線２７Ａを経て閾値検出ブロツク２８
へ伝送されて、そこで分析される。ブロツク２８
は両像の強度ヒストグラム（グレイ分布）を設定
し、そしてそれらを母線２９を経て像Ｉ_ref及び
Ｉ_exaの各々の閾値を決定するコンピユータ３０
へ供給する。それから、それらの値は、同様にカ
メラから放出された信号を受取る閾値ブロツク３
２の入力へ母線３１を経て供給される。それらの
像はブロツク３２の出力において閾値化されてお
り、即ち各像の点は閾値と比較された後に２進
“０”又は“１”の値をとつている。両方の閾値
化された２値像は、ｘ軸及びｙ軸に沿つてそして
場合によつてはθ軸に沿つて上記像を再整合する
再整合処理装置３４へ母線３３Ａを経て供給され
る。前述の方法（．４）を用いる場合には、こ
の装置は、２つの像が食い違つているときにそれ
らの像が重なつていない領域Ｉ（Ｍ）を計算す
る。情報が母線３５を経てコンピユータ３０へ伝
送され、コンピユータ３０は、前述の記載から理
解される如く関数Ｉ（Ｍ）（ｘ軸及びｙ軸に沿つ
て）の最小値に対応する最適な再整合が得られる
迄再整合ブロツクの結果を分析しながら被検査物
体の支持台４０を移動させるために、線３８及び
３９を経てステツピング・モータ３６及び３７を
制御する。

より迅速な計算を達成するため、プログラムは
ｘに沿つた食い違いのために８行（ｐ＝８）そし
てｙに沿つた食違いのために８列（ｑ＝８）の群
しか選択しない。

それから、処理装置４１が、完全に再整合され
た像に対応する情報を母線３０Ｂを経て受取る。

この装置４１は前述の種々の論理演算を達成す
る。

この装置は構成的に２つの組立体から成り、即
ち“欠如”型欠陥を分析するための第１組立体と
“付加”型欠陥を分析するための第２組立体とか
ら成る。

更に、この装置は欠陥の水平方向及び垂直方向
の突出部並びにその位置を測定する。この装置は
“侵食”ブロツク及び“膨張”ブロツクを有す
る。この装置は、第１図に示されている方法に従
つて像を分析及び比較しそしてその結果を母線４
２を経てコンピユータ３０へ伝送する。即ち、被
検査物体が“合格”又は“不合格”とされる。上
記組立体はクロツク４３（例えば、10MHz）に
よつて駆動され、該クロツク４３は各々線４５，
４６Ａ及び４６Ｂを経てカメラのインタフエース
回路４４、処理装置４１及び再整合処理装置３４
を制御する。処理装置４１を含む回路は第１１Ａ
図乃至第１１Ｄ図においてより具体的に示されて
いる。第１２図は処理装置４１のブロツク図であ
る。

第１１Ａ図は、３つの主要な部分、即ち２つの
出力Ｑ及びを設けられたシフト・レジスタから
成るメモリ部分と、第９図に示されている構成要
素Ｂを生ぜしめるための部分と、ANDゲートと
から成る侵食ブロツク４７を示している。レジス
タの数は記憶されるべき線の数の関数である。上
述の十字形の構成要素の例においては、３つの線
が記憶されるべきである。従つて、３つのシフ
ト・レジスタ４８，４９及び５０が設けられてい
る。これらのレジスタの容量は、もちろんその線
を表わすビツトの数に依存し、例えば1024又は
2048ビツトである。従つて、十字形の構成要素が
選択されているので、３つの２ビツト・シフト・
レジスタ５１，５２及び５３が必要である。これ
らのレジスタは並列出力型である。これは、ビツ
トがそのレジスタにおいて直接アクセスされ得る
ことを意味する。レジスタ５２の２つの出力は３
つの点（中心点を含む十字形の横方向ビーム）が
比較されるべきであるために用いられているが、
各々１つの点（十字形の横方向ビームに既に含ま
れている中心点を除く十字形の直立部分）しか比
較しないレジスタ５１及び５３は各々１つの出力
しか必要としない。最後に、侵食ブロツクは
ANDゲート５４を含む。このシステムは次の様
に動作する。基準物体像Ｉ_REFを表わす入力２進
信号が線５５を経て侵食ブロツク中に加えられ
る。その２進データはレジスタ４８を埋め、それ
から線毎に他のレジスタを埋める。構成要素のレ
ジスタ５１，５２及び５３は常に窓として働く。
ANDゲート５４は（Ｉ_REF）_nioに相当する点のみ
に対して“１”を出力する。実際においては、そ
れらの点のみに対して、一方ではレジスタ４８，
４９及び５０の出力Ｑそして他方ではレジスタ５
１，５２及び５３の有用な内容がレベル１を有す
る（“１”は像点の存在を表わす）。従つて、侵食
された入力信号がブロツク４７の出力に応じる。
レジスタ５１，５２及び５３の如きレジスタの数
及び性質並びにANDゲートの配線に従つて種々
の形状の構成要素（六角形のフレーム上の六角
形、正方形のフレーム上の正方形又は十字形、
等）を得ることが可能なことは明らかである。従
つて、このブロツク４７は第９図（導体路１９）
に示されている如く像（Ｉ_REF）_nioを形成する。

第１１Ｂ図に示されている膨張ブロツク５６は
侵食ブロツク４７と同様である。従つて、前述の
関係式（．(d)を参照）から、“膨張”関数は侵
食された後の相補的像の相補的像に等しいことが
演繹され得る。

従つて、この場合にはシフト・レジスタ４８，
４９及び５０と同一である３つのシフト・レジス
タ５７，５８及び５９の反転出力並びに３つの
２ビツト・シフト・レジスタ６０，６１及び６２
が用いられる。ANDゲート６３の配線も同一で
ある。従つて、ANDゲート６３は線６４上に生
じる信号の反転の侵食関数を出力しそして反転回
路６５を経てその出力信号は真に入力信号の膨張
関数となる。入力信号としてＩ_REFを加えること
により、ブロツク５６の出力に信号（Ｉ_REF）_nax
が得られる。

もちろん、回路４７及び５６はクリーニング・
ステツプ３を行なうために用いられ得る。前述の
如く、電子的像のレベルにおいて許容され得る最
小の欠陥に相当する適当な構成要素を決定すれば
よい。

第１１Ｃ図は、入力信号である信号Ａ及び信号
Ｂの間で（信号Ａ OR 信号Ｂ）EXCL.OR
（信号Ｂ）の演算を行ない得る比較ブロツク６６
の一例を示している。上記演算は第１図のステツ
プ５に示されている比較の基本的演算である。回
路６６は、一方において先に反転装置６８で反転
されている信号Ａを受取り、他方において信号Ｂ
を受取るOR回路６７を含む。その結果得られた
信号は再び反転装置６７で反転される。従つてそ
の出力信号は以下の様に示される。

（信号信号）＝（信号Ａ）AND（信
号Ｂ）この表現は又次の様に示され得る。

（信号Ａ OR 信号Ｂ）EXCL.OR（信号
Ｂ）（Ｉ_REF）_nio及びＩ_EXAを表わす信号がブロツク
６６に加えられると、次の関係式を充たすことに
より“欠如”型の欠陥を表わす信号が見出され得
る。

信号Ａ＝（Ｉ_REF）_nioAND信号Ｂ＝Ｉ_EXA この場合には、比較ブロツク６６が第１２図に
おいて６６Ａとして示されている。

同様にして、“付加”型の欠陥を表わす信号は
次の関係式を充たすことによつて得られる。

信号Ａ＝Ｉ_EXA及び信号Ｂ＝Ｉ_REF）_nax この場合は、比較ブロツク６６が第１２図にお
いて６６Ｂとして示されている。

第１１Ｄ図は第１図のステツプ５に示されてい
る如き分析処理を行ない得る欠陥分析ブロツク７
０を示している。本発明の理解を容易にするた
め、欠陥が“欠如”型であるか又は“付加”型で
あるかに拘らず、不合格規準は同一であるものと
仮定する。この例においては、最小の許容され得
る欠陥はｘ軸又はｙ軸のいずれかにおいて４つの
像のステツプ（絵素）の突出部を有しているとさ
れる。従つて、上記回路７０は５つのステツプの
突出部からのみ欠陥を検出し得る。この場合に
は、分析用の窓は５×５の絵素である。欠陥像の
５つの信号線がシフト・レジスタ７１乃至７５
（最後のビツトのみがアクセスされ得る）中に記
憶され、それらのレジスタは各々５つの５位置レ
ジスタ７６乃至８０を駆動させ、それらの位置は
各々アクセスされ得る。レジスタ７６，７７等の
位置Ａ１乃至Ａ５，Ｂ１乃至Ｂ５等は各々OR回
路８１，８２等を駆動させる。これらのOR回路
の出力はANDゲート８６の入力に加えられる。
或る所与の時点において、５つの像点（即ち、５
つの“１”ビツト）から成る少なくとも１行の欠
陥像が存在していれば、その配置はAND回路８
６が“１”のレベルにされそしてｘ軸に沿つて５
つの絵素に等しいか又はそれらを越える長さを有
する欠陥が存在してその物体が不合格とされるべ
きであることを示すことを可能にする。又、同一
の情報がANDゲート８７からｙ軸に関して得ら
れ、ANDゲート８７はOR回路８１乃至８５と同
様に働くOR回路８８乃至９０によつて駆動され
る。OR回路８８は位置Ａ１，Ｂ１，Ｃ１，Ｄ１
及びＥ１、即ちｘ軸上の５つの位置を集める。従
つて、第９図に示されている欠陥２０及び２１を
示す物体はこの規準を用いて不合格にされる。実
際において、欠陥２０はそれがｘ軸上に１１の絵
素の最大長を有していることを示し、欠陥２１は
ｙ軸上に６の絵素を示している。ANDゲート８
６及び８７から発生された信号Ｓ_x及びＳ_yはOR
回路９３を駆動させる。従つて、許容し得ない欠
陥の存在は線９４によりそれが高いレベルにある
ときに示される。欠陥分析ブロツク７０が“欠
如”型の欠陥像から発生された信号を処理すると
きには第１２図において７０Ａ（出力線９４Ａ）
として示され“付加”型の欠陥像から発生された
信号を処理するときには７０Ｂ（出力線９４Ｂ）
として示されている。種々の適用例に従つて、よ
り複雑な分析用の窓が当業者によつて考えられ得
る。第１１Ａ図乃至第１１Ｄ図に示されているす
べてのレジスタがクロツク４３によつて駆動され
ることは明らかである。

第１２図は処理装置４１（クロツク４３との相
互作用は示されていない）のブロツク図であり、
該処理装置４１は第１図のステツプ５（場合によ
つては、更にクリーニング・ステツプ３）におけ
るすべての処理を達成する。処理装置４１は又、
該処理装置から母線４２を経て被検査物体に関す
る決定要素（第１図の分類ステツプ６）を受取る
コンピユータ３０によつて制御される。示されて
いる回路は第１１Ａ図乃至第１１Ｄ図に関連して
既に説明されている。“欠如”型欠陥像及び“付
加”型欠陥像の各々について欠陥分析回路７０Ａ
及び７０Ｂによつて得られた結果は、合格／不合
格決定要素を母線４２を経てコンピユータ３０へ
供給するOR回路９５によつて処理される。第１
２図には、遅延回路（調整可能な遅延ｔ）９６も
示されている。該遅延回路は、比較回路６６Ａ及
び６６Ｂにおいて、ブロツク４７及び５６におけ
る先の処理ステツプに既に伝送されている（Ｉ_RE
_Ｆ）_nax及び（Ｉ_REF）_nioと像Ｉ_EXAが位相を合わせて
処理され得る様に、像Ｉ_EXAが遅延されることを
可能にする。

もう一つの可能な実施例もう一つの方法は、被検査物体の像だけを上述
のステツプ、即ち(1)ピツク・アツプ及びサンプリ
ング、２閾値化、３クリーニング及び４整合のス
テツプを経て処理することである。基準物体の像
は既に限定的にコンピユータ中に記憶されてい
る。コンピユータのメモリは、例えば異なる部品
番号又はマスクに対応して異なるパターン又は配
置を示すモジユールであり得る種々の基準物体の
多数の電子的像を設けられ得る。この後者の適用
例においては、それらの像に対応する２進データ
はGerber型パターン発生装置によつて直接供給
されたものであり得る。基準物体及び被検査物体
の電子的像はそれらの物体上に設けられているマ
ークに関して整合され得る。この技術は、整合の
問題が大きな重要性を有するチツプのためのマス
クについて周知である。それから、メモリ中に記
憶されておりそして前述の如く処理装置中で処理
されるためにコンピユータにより呼出され得る電
子的像Ｉ_REFが得られる。マスク（10Xレテイク
ル）及びモジユールを分類するために充分と思わ
れる2048×2048ビツトの絵素マトリツクスに相当
する多数のビツト（例えば、４メガビツト）が記
憶されるべき場合には、バブル・メモリ（又はデ
イスク）が用いられ得る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明による検査及び分類方法の種々
のステツプを示す流れ図であり、第２図は２つの
像のための信号の振幅による“像”点（絵素）の
分布を示すヒストグラムであつて、第１像は極め
て大きいコントラストを示し、第２像は余り大き
くないコントラストを示して、両像とも白黒の16
個のグレー・レベルで表わされ、第３図は相互に
整合されねばならない基準物体の像のパターン及
び被検査物体の像のパターンを示し、第４図は第
３図に示されそしてパターンの食違いＭ_xに比例
する斜線領域Ｉ（Ｍ_x）及び被検査物体の変位の
関数におけるその変動を示しており、第５図は曲
線Ｉ（Ｍ_y）を同様に示しており、第６図は単一
の集積回路チツプを受取る様に設けられた48個の
ピンを有するセラミツク・モジユールの表面にお
ける一定幅を有する導体の配置を示しており、第
７図は“付加”型の種々の欠陥を示し、第８図は
“欠如”型の種々の欠陥を示し、第９図は両方の
型の欠陥の像を得るために基準物体の像及び被検
査物体の像に加えられる種々の変換及び論理演算
を示しており、第１０図は本発明による装置の
種々の構成部分を示す概略図であり、第１１Ａ図
乃至第１１Ｄ図は処理装置において用いられてい
る種々の論理回路を示し、第１２図は処理装置の
概略図である。１……ピツク・アツプ、サンプリング、及び量
化ステツプ、２……閾値化ステツプ、３……クリ
ーニング・ステツプ、４……整合ステツプ、５…
…処理ステツプ、６……分類ステツプ、９……モ
ジユール、１０……導体部、１４，１５……導体
路部分、１６，２１……“欠如”型欠陥（開
孔）、１７，２０……“付加”型欠陥（ブリツ
ジ）、１８，１９……処理後の導体路、２２……
デイジタル・カラー・カメラ、２３……基準物
体、２４……被検査物体、２５，２６……異なる
色の２つの源、２８……閾値検出ブロツク、３０
……コンピユータ、３２……閾値ブロツク、３４
……再整合処理装置、６３，３７……ステツピン
グ・モータ、４０……支持台、４１……処理装
置、４３……クロツク、４４……カメラ・インタ
フエース回路、４７……侵食ブロツク、５１，５
２，５３，６０，６１，６２……２ビツト・シフ
ト・レジスタ、５６……膨張ブロツク、６６，６
６Ａ，６６Ｂ……比較ブロツク、７０，７０Ａ，
７０Ｂ……欠陥分析ブロツク、９６……遅延回
路。

Claims

【特許請求の範囲】１被検査物体の像Ｉ_exa及び基準物体の像Ｉ_ref
の電子的２値像Ｉ_EXA及びＩ_REFを形成する手段
と、被検査物体の寸法許容範囲に関する予定の構
成要素Ｂにより膨張及び侵食された像Ｉ_REFの像
である電子的像（Ｉ_REF）_nax及び（Ｉ_REF）_nioを形
成する手段と、論理演算〔（Ｉ_REF）_naxOR Ｉ_EXA〕EXCL. OR（Ｉ_REF）_nax 及び〔（Ｉ_REF）_nioOR Ｉ_EXA〕EXCL.OR Ｉ_EXA を行なつて“付加”型又は“欠如”型の欠陥の像
を形成する比較手段と、前記欠陥に応じて被検査
物体を分類する手段とを備える物体検査装置。