JP2017198589A - パターン検査方法及びパターン検査装置 - Google Patents

Abstract

【目的】不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止可能なパターン検査方法を提供する。【構成】本発明の一態様のパターン検査方法は、基板の検査領域の中から選択された複数の小領域の光学画像のデータと、基となる設計データに基づいて複数の小領域に配置されるパターンを展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第１の係数を演算する工程と、複数の小領域の中から選択された基準小領域の光学画像のデータと展開画像のデータとを用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第２の係数を演算する工程と、第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された基準小領域の第１の仮参照画像と、第２の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された基準小領域の第２の仮参照画像と、の画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する工程と、を備え、判定の結果、差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、検査処理を事前に中止することを特徴とする。【選択図】図６

Description

本発明は、パターン検査方法及びパターン検査装置に関する。例えば、半導体製造に用いる試料となる物体のパターン欠陥を検査するパターン検査技術に関し、半導体素子や液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）を製作するときに使用されるフォトマスク、ウェハ、あるいは液晶基板などの極めて小さなパターンの欠陥を検査する方法に関する。

近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）の高集積化及び大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路線幅はますます狭くなってきている。これらの半導体素子は、回路パターンが形成された原画パターン（マスク或いはレチクルともいう。以下、マスクと総称する）を用いて、いわゆるステッパと呼ばれる縮小投影露光装置でウェハ上にパターンを露光転写して回路形成することにより製造される。よって、かかる微細な回路パターンをウェハに転写するためのマスクの製造には、微細な回路パターンを描画することができる電子ビームを用いたパターン描画装置を用いる。かかるパターン描画装置を用いてウェハに直接パターン回路を描画することもある。或いは、電子ビーム以外にもレーザビームを用いて描画するレーザビーム描画装置の開発が試みられている。

そして、多大な製造コストのかかるＬＳＩの製造にとって、歩留まりの向上は欠かせない。しかし、１ギガビット級のＤＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）に代表されるように、ＬＳＩを構成するパターンは、サブミクロンからナノメータのオーダーになろうとしている。歩留まりを低下させる大きな要因の一つとして、半導体ウェハ上に超微細パターンをフォトリソグラフィ技術で露光、転写する際に使用されるマスクのパターン欠陥があげられる。近年、半導体ウェハ上に形成されるＬＳＩパターン寸法の微細化に伴って、パターン欠陥として検出しなければならない寸法も極めて小さいものとなっている。そのため、ＬＳＩ製造に使用される転写用マスクの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要とされている。

検査手法としては、拡大光学系を用いてリソグラフィマスク等の試料上に形成されているパターンを所定の倍率で撮像した光学画像と、設計データ、あるいは試料上の同一パターンを撮像した光学画像と比較することにより検査を行う方法が知られている。例えば、パターン検査方法として、同一マスク上の異なる場所の同一パターンを撮像した光学画像データ同士を比較する「ｄｉｅ ｔｏ ｄｉｅ（ダイ−ダイ）検査」や、パターン設計されたＣＡＤデータをマスクにパターンを描画する時に描画装置が入力するための装置入力フォーマットに変換した描画データ（設計データ）を検査装置に入力して、これをベースに設計画像（参照画像）を生成して、それとパターンを撮像した測定データとなる光学画像とを比較する「ｄｉｅ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ（ダイ−データベース）検査」がある。かかる検査装置における検査方法では、試料はステージ上に載置され、ステージが動くことによって光束が試料上を走査し、検査が行われる。試料には、光源及び照明光学系によって光束が照射される。試料を透過あるいは反射した光は光学系を介して、センサ上に結像される。センサで撮像された画像は測定データとして比較回路へ送られる。比較回路では、画像同士の位置合わせの後、測定データと参照データとを適切なアルゴリズムに従って比較し、許容内に入らない場合には、パターン欠陥有りと判定する。

ここで、設計データから画像展開した展開画像と、実際に基板から撮像された光学画像とは、同じ図形パターンであってもそのままでは一致しない。そのため、かかる展開画像をフィルタ処理して、光学画像に近づけた参照画像を作成する必要がある（例えば、特許文献１参照）。よって、高精度なフィルタ関数を用意する必要がある。フィルタ関数の係数は、検査対象基板の一部の領域の実際のパターンを使って演算される。しかし、フィルタ関数の係数を取得するために、そもそも欠陥が存在している領域を選択してしまうと、演算された係数に誤差が含まれてしまう。よって、得られた係数のフィルタ関数を他の領域に適応して参照画像を作成すると、本来欠陥でないにも関わらず欠陥と判定される疑似欠陥が多発してしまうといった問題があった。よって、パターン検査を行うためには、適切なフィルタ関数の係数が取得できていることが必要となる。

特開２０１４−２０６４６６号公報

そこで、本発明の一態様は、不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止可能なパターン検査方法、及びこれを用いた検査装置を提供する。また、本発明の他の態様は、効率的に適切なフィルタ関数の係数を取得可能なパターン検査方法、及びこれを用いた検査装置を提供する。

本発明の一態様のパターン検査方法は、
複数の図形パターンが形成された検査対象基板の検査領域の中から選択された所定のサイズの複数の小領域の光学画像のデータと、検査対象基板に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて複数の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第１の係数を演算する工程と、
複数の小領域の中から選択された基準小領域の光学画像のデータと選択された基準小領域の展開画像のデータとを用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第２の係数を演算する工程と、
第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された基準小領域の光学画像と対比するための第１の仮参照画像と、第２の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された基準小領域の光学画像と対比するための第２の仮参照画像と、の画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する工程と、
所定のサイズの検査単位領域毎に、第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成される参照画像を用いて、検査領域内のパターンを検査する工程と、
を備え、
判定の結果、差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、検査領域内のパターンの検査処理を事前に中止することを特徴とする。

本発明の他の態様のパターン検査方法は、
複数の図形パターンが形成された検査対象基板の検査領域の中から選択された所定のサイズの第１の小領域の光学画像のデータと、検査対象基板に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて第１の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数を演算する工程と、
第１の小領域内に配置されるパターンが繰り返しパターンか否かを判定する工程と、
第１の小領域内に配置されるパターンが繰り返しパターンの場合に、検査領域の中から同種の繰り返しパターンが配置される、第１の小領域とは別の第２の小領域を抽出する工程と、
第２の小領域の光学画像のデータと、かかる係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された第２の小領域の参照画像との画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する工程と、
所定のサイズの検査単位領域毎に、係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成される参照画像を用いて、検査領域内のパターンを検査する工程と、
を備え、
判定の結果、差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、検査領域内のパターンの検査処理を事前に中止することを特徴とする。

本発明の他の態様のパターン検査方法は、
複数の図形パターンが形成された検査対象基板の検査領域の中から選択された所定のサイズの第１の小領域の光学画像のデータと、検査対象基板に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて第１の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第１の係数を演算する工程と、
第１の小領域の光学画像のデータと、第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された第１の小領域の参照画像との画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する工程と、
判定の結果、差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、第１の小領域から斜め方向に移動した位置の所定のサイズの第２の小領域の光学画像のデータと、第２の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第２の係数を演算する工程と、
所定のサイズの検査単位領域毎に、フィルタ関数を用いて作成される参照画像を用いて、検査領域内のパターンを検査する工程と、
を備え、
検査領域内のパターンを検査するために作成される参照画像は、判定の結果、差分が閾値よりも大きい画素が存在しない場合に、第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成され、差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、第２の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成されることを特徴とする。

また、第２の小領域は、第１の小領域とは重ならないように構成すると好適である。

本発明の一態様のパターン検査装置は、
複数の図形パターンが形成された検査対象基板の検査領域の中から選択された所定のサイズの複数の小領域の光学画像のデータと、検査対象基板に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて複数の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第１の係数を演算する第１の係数演算部と、
複数の小領域の中から選択された基準小領域の光学画像のデータと選択された基準小領域の展開画像のデータとを用いて、参照画像作成用の前記フィルタ関数の第２の係数を演算する第２の係数演算部と、
第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された基準小領域の光学画像と対比するための第１の仮参照画像と、第２の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された基準小領域の光学画像と対比するための第２の仮参照画像と、の画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する判定部と、
所定のサイズの検査単位領域毎に、第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて参照画像を作成する参照画像作成部と、
検査領域内の光学画像を取得する光学画像取得部と、
検査単位領域毎に、光学画像と参照画像を比較する比較部と、
判定の結果、差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、検査領域内のパターンの検査処理を事前に中止する検査制御部と、
を備えたことを特徴とする。

本発明の一態様によれば、不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止できる。よって、疑似欠陥の発生を防ぐことができる。その結果、検査精度を向上させることができる。

実施の形態１におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。 実施の形態１における検査領域を説明するための概念図である。 実施の形態１におけるフィルタ演算回路の内部構成の一例を示す構成図である。 実施の形態１における比較回路の内部構成の一例を示す構成図である。 実施の形態１におけるフィルタ処理を説明するための図である。 実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の一部を示すフローチャート図である。 実施の形態１におけるフィルタ関数の係数を演算する手法の一例を説明するための図である。 実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の残部を示すフローチャート図である。 実施の形態２におけるフィルタ演算回路の内部構成の一例を示す構成図である。 実施の形態２におけるパターン検査方法の要部工程の一部を示すフローチャート図である。 実施の形態３におけるフィルタ演算回路の内部構成の一例を示す構成図である。 実施の形態３におけるパターン検査方法の要部工程の一部を示すフローチャート図である。 実施の形態３におけるずらしフレーム領域の抽出の仕方を説明するための図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。図１において、検査対象基板、例えばマスクに形成されたパターンの欠陥を検査する検査装置１００は、光学画像取得部１５０、及び制御系回路１６０（制御部）を備えている。

光学画像取得部１５０は、光源１０３、照明光学系１７０、移動可能に配置されたＸＹθテーブル１０２、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５（センサの一例）、センサ回路１０６、ストライプパターンメモリ１２３、及びレーザ測長システム１２２を有している。ＸＹθテーブル１０２上には、基板１０１が配置されている。基板１０１として、例えば、ウェハ等の半導体基板にパターンを転写する露光用のフォトマスクが含まれる。また、このフォトマスクには、検査対象となる複数の図形パターンが形成されている。基板１０１は、例えば、パターン形成面を下側に向けてＸＹθテーブル１０２に配置される。

制御系回路１６０では、コンピュータとなる制御計算機１１０が、バス１２０を介して、位置回路１０７、比較回路１０８、展開回路１１１、参照回路１１２、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、フィルタ演算回路１４０、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレシキブルディスク装置（ＦＤ）１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、及びプリンタ１１９に接続されている。また、センサ回路１０６は、ストライプパターンメモリ１２３に接続され、ストライプパターンメモリ１２３は、比較回路１０８に接続されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータ、θ軸モータにより駆動される。ＸＹθテーブル１０２は、ステージの一例となる。

なお、位置回路１０７、比較回路１０８、展開回路１１１、参照回路１１２、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、及びフィルタ演算回路１４０といった一連の「〜回路」は、処理回路を有する。かかる処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜回路」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。例えば、位置回路１０７、比較回路１０８、展開回路１１１、参照回路１１２、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、及びフィルタ演算回路１４０といった一連の「〜回路」は、制御計算機１１０によって構成され、実行されても良い。プロセッサ等を実行させるプログラムは、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、ＦＤ１１６、或いはＲＯＭ（リードオンリメモリ）等の記録媒体に記録されればよい。

検査装置１００では、光源１０３、ＸＹθテーブル１０２、照明光学系１７０、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、及びセンサ回路１０６により高倍率の検査光学系が構成されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、制御計算機１１０の制御の下にテーブル制御回路１１４により駆動される。Ｘ方向、Ｙ方向、θ方向に駆動する３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータの様な駆動系によって移動可能となっている。これらの、Ｘモータ、Ｙモータ、θモータは、例えばステップモータを用いることができる。ＸＹθテーブル１０２は、ＸＹθ各軸のモータによって水平方向及び回転方向に移動可能である。そして、ＸＹθテーブル１０２上に配置された基板１０１の移動位置はレーザ測長システム１２２により測定され、位置回路１０７に供給される。

被検査基板１０１のパターン形成の基となる設計データ（描画データ）が検査装置１００の外部から入力され、磁気ディスク装置１０９に格納される。

ここで、図１では、実施の形態１を説明する上で必要な構成部分について記載している。検査装置１００にとって、通常、必要なその他の構成が含まれても構わないことは言うまでもない。

図２は、実施の形態１における検査領域を説明するための概念図である。基板１０１の検査領域１０（検査領域全体）は、図２に示すように、例えばＹ方向に向かって、スキャン幅Ｗの短冊状の複数の検査ストライプ２０に仮想的に分割される。そして、検査装置１００では、検査ストライプ２０毎に画像（ストライプ領域画像）を取得していく。検査ストライプ２０の各々に対して、レーザ光を用いて、当該ストライプ領域の長手方向（Ｘ方向）に向かって当該ストライプ領域内に配置される図形パターンの画像を撮像する。ＸＹθテーブル１０２の移動によってフォトダイオードアレイ１０５が相対的にＸ方向に連続移動しながら光学画像が取得される。フォトダイオードアレイ１０５では、図２に示されるようなスキャン幅Ｗの光学画像を連続的に撮像する。言い換えれば、センサの一例となるフォトダイオードアレイ１０５は、ＸＹθテーブル１０２（ステージ）と相対移動しながら、検査光を用いて基板１０１に形成されたパターンの光学画像を撮像する。実施の形態１では、１つの検査ストライプ２０における光学画像を撮像した後、Ｙ方向に次の検査ストライプ２０の位置まで移動して今度は逆方向に移動しながら同様にスキャン幅Ｗの光学画像を連続的に撮像する。すなわち、往路と復路で逆方向に向かうフォワード（ＦＷＤ）−バックフォワード（ＢＷＤ）の方向で撮像を繰り返す。

また、実際の検査にあたって、各検査ストライプ２０のストライプ領域画像は、図２に示すように、例えば、スキャン幅で長手方向に向かって複数のフレーム画像３０に分割される。そして、フレーム画像３０毎に検査を行っていく。各検査ストライプ２０のストライプ領域がかかるフレーム画像３０のサイズに分割された領域がフレーム領域となる。言い換えれば、各検査ストライプ２０のストライプ領域が、図２に示すように、例えば、スキャン幅で長手方向に向かって複数のフレーム領域に分割される。例えば、１０２４×１０２４画素のサイズに分割される。よって、フレーム画像３０と比較される参照画像も同様にフレーム領域毎に作成されることになる。

ここで、撮像の方向は、フォワード（ＦＷＤ）−バックフォワード（ＢＷＤ）の繰り返しに限るものではない。一方の方向から撮像してもよい。例えば、ＦＷＤ−ＦＷＤの繰り返しでもよい。或いは、ＢＷＤ−ＢＷＤの繰り返しでもよい。

図３は、実施の形態１におけるフィルタ演算回路の内部構成の一例を示す構成図である。図３において、フィルタ演算回路１４０内には、磁気ディスク装置等の記憶装置３９，４０，４１、フレーム領域選択部４２、基準フレーム選択部４３、フィルタ係数演算部４４、フィルタ係数演算部４５、フィルタ係数演算部４６、判定部５３、判定部５４、判定部５５、差分演算部５６、差分演算部５７、判定部５８、及び判定部５９が配置される。フレーム領域選択部４２、基準フレーム選択部４３、フィルタ係数演算部４４、フィルタ係数演算部４５、フィルタ係数演算部４６、判定部５３、判定部５４、判定部５５、差分演算部５６、差分演算部５７、判定部５８、及び判定部５９といった一連の「〜部」は、処理回路を有する。かかる処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜回路」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。フレーム領域選択部４２、基準フレーム選択部４３、フィルタ係数演算部４４、フィルタ係数演算部４５、フィルタ係数演算部４６、判定部５３、判定部５４、判定部５５、差分演算部５６、差分演算部５７、判定部５８、及び判定部５９に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度図示しないメモリに記憶される。

図４は、実施の形態１における比較回路の内部構成の一例を示す構成図である。図４において、比較回路１０８内には、磁気ディスク装置等の記憶装置７０，７２，７６、フレーム分割部７４、位置合わせ部７８、及び比較処理部８０が配置されている。フレーム分割部７４、位置合わせ部７８、及び比較処理部８０といった一連の「〜部」は、処理回路を有する。かかる処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜回路」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。フレーム分割部７４、位置合わせ部７８、及び比較処理部８０に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度図示しないメモリに記憶される。

図５は、実施の形態１におけるフィルタ処理を説明するための図である。基板１０１から撮像される光学画像の画素データは、撮像に使用される光学系の解像特性等によってフィルタが作用した状態、言い換えれば連続変化するアナログ状態にあるため、例えば、図５に示すように、画像強度（濃淡値）がデジタル値の後述する展開画像（設計画像）とは異なっている。そのため、展開画像にフィルタ処理を施して、測定画像データに近づけた上で比較処理を実施する。そのためには、基板１０１の検査処理の実施に先だって、まずかかるフィルタ処理を行うためのフィルタ関数の係数を演算する必要がある。

図６は、実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の一部を示すフローチャート図である。図６において、実施の形態１におけるパターン検査方法の一部は、フレーム選択工程（Ｓ１０２）と、基準フレーム領域選択工程（Ｓ１０４）と、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と、フレーム分割工程（Ｓ１０８）と、展開画像作成工程（Ｓ１１０）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）と、比較工程（Ｓ１１６）と、判定工程（Ｓ１１８）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１２２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１２４）と、比較工程（Ｓ１２６）と、判定工程（Ｓ１２８）と、差分演算（１）工程（Ｓ１３０）と、判定工程（Ｓ１３２）と、検査中止処理工程（Ｓ１３４）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１４２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１４４）と、比較工程（Ｓ１４６）と、判定工程（Ｓ１４８）と、差分演算（２）工程（Ｓ１５０）と、判定工程（Ｓ１５２）と、いう一連の工程を実施する。図６に示す一連の工程は、フィルタ係数取得方法の一例でもある。

フレーム選択工程（Ｓ１０２）として、フレーム領域選択部４２は、検査対象基板となる基板１０１の検査領域１０の中から複数のフレーム領域（小領域）をフィルタ係数演算用に選択する。上述したように、画像比較は、フレーム画像３０毎に行われるため、フレーム領域サイズで選択する。例えば、フレーム領域Ａ〜Ｅまでの５つのフレーム領域を選択する。選択の条件は、磁気ディスク装置１０９から設計データを読み出し、設計データに定義された図形パターンのサイズ及び位置に基づいて、適宜設定すればよい。例えば、左側端部の辺に平行な右側端部の辺が存在すること、同様に、上端部の辺に平行な下端部の辺が存在すること等が挙げられる。これにより、測定可能な４つのエッジ、或いは測定可能な４つのエッジのうちの対となる２エッジ（２辺）を持った図形パターンを基準候補フレーム内に含めることができる。また、基板１０１の検査領域１０の一部の部分に偏らず、検査領域１０全体から偏らずに選択されると良い。

基準フレーム領域選択工程（Ｓ１０４）として、基準フレーム選択部４３は、複数のフレーム領域（小領域）Ａ〜Ｅの中から基準フレーム１（基準小領域：第１の基準フレーム）を選択する。例えば、フレーム領域Ａを複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの中の基準フレームとして選択する。また、実施の形態１では、さらに、もう１つの基準フレーム２（基準小領域：第２の基準フレーム）を選択する。例えば、フレーム領域Ｂを複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの中の基準フレームとして選択する。

ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）として、光学画像取得部１５０は、ユーザによって選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの光学画像を取得する。ここでは、ユーザによって選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの光学画像を得るために必要な数の複数の検査ストライプ２０の光学画像を取得する。具体的には、以下のように動作する。まず、選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの１つを含む検査ストライプ２０が撮像可能な位置にＸＹθテーブル１０２を移動させる。基板１０１に形成されたパターンには、適切な光源１０３から、検査光となる紫外域以下の波長のレーザ光（例えば、ＤＵＶ光）が照明光学系１７０を介して照射される。基板１０１を透過した光は拡大光学系１０４を介して、フォトダイオードアレイ１０５（センサの一例）に光学像として結像し、入射する。複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべてのフレーム領域の光学画像が含まれるまで、検査ストライプ２０の撮像を繰り返す。同じ検査ストライプ２０内に選択されたフレーム領域Ａ〜Ｅのうちの複数のフレーム領域が含まれる場合には、その分、撮像される検査ストライプ２０の数が少なくなることは言うまでもない。

フォトダイオードアレイ１０５上に結像されたパターンの像は、フォトダイオードアレイ１０５の各受光素子によって光電変換され、更にセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログ・デジタル）変換される。そして、ストライプパターンメモリ１２３に、測定対象の検査ストライプ２０の画素データが格納される。かかる画素データ（ストライプ領域画像）を撮像する際、フォトダイオードアレイ１０５のダイナミックレンジは、例えば、照明光の光量が６０％入射する場合を最大階調とするダイナミックレンジを用いる。その後、ストライプ領域画像は、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上における基板１０１の位置を示すデータと共に比較回路１０８に送られる。測定データ（画素データ）は例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさの階調（光量）を表現している。比較回路１０８内に入力されたストライプ領域画像は、記憶装置７０に格納される。ここでは、参照画像作成用の基準データを得る必要があるので、検査時と同様の解像度でストライプ領域画像（光学画像）を取得すると好適である。

フレーム分割工程（Ｓ１０８）として、フレーム分割部７４は、フレーム領域選択部４２によって選択された選択情報を基に複数のフレーム領域Ａ〜Ｅを特定する。そして、フレーム分割部７４は、撮像された複数の検査ストライプ２０のストライプ領域画像（光学画像）の中から選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅを切り出すように、ｘ方向に所定のサイズ（例えば、スキャン幅Ｗと同じ幅）でストライプ領域画像を分割する。例えば、１０２４×１０２４画素のフレーム画像に分割する。分割された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの画像データは記憶装置７６に格納されると共に、フィルタ演算回路１４０に出力され、フィルタ演算回路１４０内の記憶装置４０に格納される。

展開画像作成工程（Ｓ１１０）として、展開回路１１１は、フレーム領域選択部４２によって選択された選択情報を基に複数のフレーム領域Ａ〜Ｅを特定する。そして、展開回路１１１は、検査対象基板となる基板１０１に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて、選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅについてフレーム領域毎に、当該フレーム領域内に配置されるパターンを画像展開した展開画像を作成する。具体的には、展開回路１１１は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅについてフレーム領域毎に、磁気ディスク装置１０９から制御計算機１１０を通して設計データを読み出し、読み出された設計データに定義された当該フレーム領域の各図形パターンを２値ないしは多値のイメージデータに変換（画像展開）して展開画像（設計画像）を作成する。

ここで、設計データに定義される図形は、例えば長方形や三角形を基本図形としたもので、例えば、図形の基準位置における座標（ｘ、ｙ）、及び辺の長さ、長方形や三角形等の図形種を区別する識別子となる図形コードといった情報で各パターン図形の形、大きさ、位置等を定義した図形データ（ベクトルデータ）が格納されている。

かかる図形データとなる設計パターンの情報が展開回路１１１に入力されると図形ごとのデータにまで展開し、その図形データの図形形状を示す図形コード、図形寸法などを解釈する。そして、所定の量子化寸法のグリッドを単位とするマス目内に配置されるパターンとして２値ないしは多値の設計画像データを展開し、出力する。言い換えれば、設計データを読み込み、検査領域を所定の寸法を単位とするマス目として仮想分割してできたマス目毎に設計パターンにおける図形が占める占有率を演算し、ｎビットの占有率データを出力する。例えば、１つのマス目を１画素として設定すると好適である。そして、１画素に１／２^８（＝１／２５６）の分解能を持たせるとすると、画素内に配置されている図形の領域分だけ１／２５６の小領域を割り付けて画素内の占有率を演算する。そして、画素毎に８ビットの占有率データの展開画像を作成する。展開画像のデータは、参照回路１１２に出力されると共に、フィルタ演算回路１４０に出力され、フィルタ演算回路１４０内の記憶装置４１に格納される。

フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）として、フィルタ係数演算部４４（第１の係数演算部）は、複数の図形パターンが形成された検査対象基板１０１の検査領域１０の中から選択された所定のサイズの複数のフレーム領域Ａ〜Ｅ（小領域）のフレーム画像（光学画像）のデータと、検査対象基板１０１に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて複数のフレーム領域Ａ〜Ｅ（小領域）に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数（第１の係数）を演算する。ここでは、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅ（小領域）の全フレーム領域に対してフィルタ関数の１組の係数（第１の係数）を演算する。複数のフレーム領域Ａ〜Ｅを対象とすることで、誤差を平均化でき、高精度な係数を得ることができる。

図７は、実施の形態１におけるフィルタ関数の係数を演算する手法の一例を説明するための図である。例えば、図７（ａ）に示すように、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのうちの１つのフレーム領域の画素数よりも少ないｋ×ｋ個の要素で構成される未知の係数行列ａ（ｉ，ｊ）（係数の一例）を求める。例えば、１０２４×１０２４画素で構成される各フレーム領域Ａ〜Ｅの画像に対して、１５×１５の係数行列ａ（ｉ，ｊ）を求める。各フレーム領域Ａ〜Ｅの展開画像の注目画素ｄ（ｉ，ｊ）を中心にして、ｋ×ｋ画素の画素と係数行列ａ（ｉ，ｊ）との積の和を画素数Ｎ（＝ｋ×ｋ）で割った値が注目画素ｄ（ｉ，ｊ）に対応するいずれかのフレーム領域のフレーム画像３０（光学画像）の注目画素ｒ（ｉ，ｊ）により近づく係数行列ａ（ｉ，ｊ）を求める。かかる関係式（１）を以下に示す。

図７（ｂ）に示すように、注目画素を複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対してフレーム領域３２毎に当該フレーム領域３２内で移動させながら、その都度、関係式（１）を演算する。そして、各フレーム領域Ａ〜Ｅ内のすべての画素についてそれぞれ得られた、未知の係数行列ａ（ｉ，ｊ）を用いて定義された関係式（１）を最も満足させる係数行列ａ（ｉ，ｊ）を求める。係数行列ａ（ｉ，ｊ）の要素数ｋ×ｋは、適宜設定すればよい。少ないと精度が劣化し、多すぎると演算時間が長くなる。また、注目画素が各フレーム領域Ａ〜Ｅ内を移動する際、端部に近いと端部側の周囲の画素が必要分存在しない場合もあるが、かかる場合には値が得られる周囲画素及び画素数Ｎで演算すればよい。展開画像の画素データは記憶装置４１から読み出せばよい。フレーム画像３０の画素データは記憶装置４０から読み出せばよい。

以上のようにして得られた係数行列ａ（ｉ，ｊ）（第１の係数の一例）は記憶装置３９に格納されると共に、参照回路１１２に出力され、フィルタ関数の係数として一時的に設定される。

仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）として、参照回路１１２は、選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのデータを使って演算された係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて、フレーム領域Ａ〜Ｅのフレーム領域毎に、当該フレーム領域の光学画像と対比するための仮参照画像（第１の仮参照画像）を作成する。具体的には、参照回路１１２は、フレーム領域Ａ〜Ｅのフレーム領域毎に、得られた係数行列ａ（ｉ，ｊ）（第１の係数の一例）を用いて、当該フレーム領域の展開画像をフィルタ処理して仮参照画像を作成する。作成された仮参照画像は比較回路１０８に出力され、記憶装置７２に格納される。

比較工程（Ｓ１１６）として、比較回路１０８は、フレーム領域Ａ〜Ｅのフレーム領域毎に、当該フレーム領域の両画像内の画素毎にフレーム画像（光学画像）と仮参照画像とを比較する。まず、位置合わせ部７８は、フレーム領域Ａ〜Ｅのフレーム領域毎に、比較対象となるフレーム画像３０（光学画像）を記憶装置７６から読み出し、同様に比較対象となる仮参照画像を記憶装置６０から読み出す。そして、所定のアルゴリズムで位置合わせを行う。例えば、最小２乗法を用いて位置合わせを行う。そして、比較処理部８０は、画素毎に両者を比較し、画素値（階調値）の差を演算する。例えば、画素毎に参照画像の画素値からフレーム画像の画素値を差し引いた差分値を演算する。

判定工程（Ｓ１１８）として、判定部５３は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべての仮参照画像とそれに対応するフレーム画像３０の画素値の最大差分（最大誤差）が閾値Ｔｈ以下かどうかを判定する。

判定の結果、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべての仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈ以下でない場合、フレーム領域選択工程（Ｓ１０２）に戻る。そして、判定工程（Ｓ１１８）において複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべての仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈ以下になるまでフレーム領域選択工程（Ｓ１０２）から判定工程（Ｓ１１８）までの各工程を繰り返す。

判定の結果、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべての仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈ以下の場合、差分演算（１）工程（Ｓ１３０）に進む。次に、選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのデータを使って演算された係数（第１の係数）が適切な係数であるかどうかを判定する。そのために、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの中から選択されたフレーム領域Ａとフレーム領域Ｂの２つの基準フレーム１，２のデータを用いる。以下に説明する。

フィルタ係数演算工程（Ｓ１２２）として、フィルタ係数演算部４５（第２の係数演算部）は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの中から選択された基準フレーム１となるフレーム領域Ａ（基準小領域）のフレーム画像３０（光学画像）のデータと選択されたフレーム領域Ａの展開画像のデータとを用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数（第２の係数）を演算する。ここでは、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅ（小領域）の全フレーム領域ではなく、その中の１つのフレーム領域Ａに対してフィルタ関数の１組の係数（第２の係数）を演算する。具体的には、フィルタ係数演算部４５は、フレーム領域Ａの画像に対して、例えば１５×１５の係数行列ａ（ｉ，ｊ）を求める。演算手法は、演算範囲が複数のフレーム領域Ａ〜Ｅ（小領域）の全フレーム領域ではなく、その中の１つのフレーム領域Ａに限定された点以外は、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と同様である。

仮参照画像作成工程（Ｓ１２４）として、参照回路１１２は、選択された基準フレーム１（フレーム領域Ａ）のデータを使って演算された係数（第２の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて、フレーム領域Ａの光学画像と対比するための仮参照画像（第２の仮参照画像）を作成する。具体的には、参照回路１１２は、得られた係数行列ａ（ｉ，ｊ）（第２の係数の一例）を用いて、当該フレーム領域Ａの展開画像をフィルタ処理して仮参照画像を作成する。作成された仮参照画像は比較回路１０８に出力され、記憶装置７２に格納される。

比較工程（Ｓ１２６）として、比較回路１０８は、フレーム領域Ａの両画像内の画素毎にフレーム画像（光学画像）と仮参照画像とを比較する。まず、位置合わせ部７８は、比較対象となるフレーム画像３０（光学画像）を記憶装置７６から読み出し、同様に比較対象となる仮参照画像を記憶装置６０から読み出す。そして、所定のアルゴリズムで位置合わせを行う。例えば、最小２乗法を用いて位置合わせを行う。そして、比較処理部８０は、画素毎に両者を比較し、画素値（階調値）の差を演算する。例えば、画素毎に参照画像の画素値からフレーム画像の画素値を差し引いた差分値を演算する。

判定工程（Ｓ１２８）として、判定部５４は、フレーム領域Ａの仮参照画像とそれに対応するフレーム画像３０の画素値の最大差分（最大誤差）が閾値Ｔｈ以下かどうかを判定する。

判定の結果、フレーム領域Ａの仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈ以下でない場合、フレーム領域Ａに欠陥が含まれている可能性が高い。よって、フレーム領域選択工程（Ｓ１０２）に戻る。そして、判定工程（Ｓ１２８）においてフレーム領域Ａの仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈ以下になるまでフレーム領域選択工程（Ｓ１０２）から判定工程（Ｓ１２８）までの各工程を繰り返す。すなわち、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの選択のし直しを行って、フレーム領域Ａに対して演算したフィルタ関数の１組の係数（第２の係数）だけではなく、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算したフィルタ関数の１組の係数（第１の係数）についても演算し直す。

判定の結果、フレーム領域Ａの仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈより小さい場合、差分演算（１）工程（Ｓ１３０）に進む。

差分演算（１）工程（Ｓ１３０）として、差分演算部５６は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ａ（基準小領域）のフレーム画像３０（光学画像）と対比するための仮参照画像（第１の仮参照画像）と、フレーム領域Ａだけに対して演算した１組の係数（第２の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ａ（基準小領域）のフレーム画像３０（光学画像）と対比するための仮参照画像（第２の仮参照画像）と、の画素毎の差分値を演算する。例えば、画素毎に、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ａ（基準小領域）の仮参照画像（第１の仮参照画像）の画素値から、フレーム領域Ａだけに対して演算した１組の係数（第２の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ａ（基準小領域）の仮参照画像（第２の仮参照画像）の画素値を差し引いた差分値（１）を演算する。

判定工程（Ｓ１３２）として、判定部５８は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ａ（基準フレーム１：基準小領域）の仮参照画像（第１の仮参照画像）と、フレーム領域Ａだけに対して演算した１組の係数（第２の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ａ（基準小領域）の仮参照画像（第２の仮参照画像）と、の画素毎の差分値（１）が閾値Ｔｈ’よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する。閾値Ｔｈ’として１０〜４０階調程度が好適である。例えば、閾値Ｔｈ’として３０階調を用いる。差分値（１）が閾値Ｔｈ’よりも大きい画素が存在する場合、判定結果を制御計算機１１０に出力し、検査中止処理工程（Ｓ１３４）に進む。差分値（１）が閾値Ｔｈ’よりも大きい画素が存在しない場合、フィルタ係数演算工程（Ｓ１４２）に進む。

検査中止処理工程（Ｓ１３４）として、制御計算機１１０（検査制御部）は、判定の結果、差分値（１）が閾値Ｔｈ’よりも大きい画素が存在する場合に、検査領域１０内のパターンの検査処理を事前に中止する。そして、フレーム領域選択工程（Ｓ１０２）に戻る。

ここで、フレーム領域Ａ以外のフレーム領域にだけ欠陥が存在する場合、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）と、フレーム領域Ａ（基準フレーム１）だけに対して演算した１組の係数（第２の係数）は大幅に異なることになる。そのため、差分値（１）（階調差）は大きくなる。かかる場合、フレーム領域Ａ以外のフレーム領域Ｂ〜Ｅに欠陥が存在することがわかるので、フィルタ関数の係数を求める基となるフレーム領域として、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）には誤差が含まれていることになる。よって、かかる１組の係数（第１の係数）を用いて、検査領域１０内のパターンの検査処理を進めることは疑似欠陥を生じる恐れが大きい。よって、かかる場合には、検査自体を事前に中止する。これにより、不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止できる。よって、疑似欠陥の発生を防ぐことができる。

ここで、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのいずれにも欠陥が含まれていない場合、フレーム領域Ａに対して参照画像を作成することについては、フレーム領域Ａだけに対して演算した１組の係数（第２の係数）を用いた方が精度を高くすることができる。しかし、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）をもちいて作成された参照画像との差分値（１）はそれほど大きくならない。

一方、フレーム領域Ａにだけ欠陥が存在する場合、フレーム領域Ａだけに対して演算した１組の係数（第２の係数）に誤差が含まれることはもちろん、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）にも誤差が含まれる。その結果、差分値（１）（階調差）が閾値Ｔｈ’より大きくなる場合もあり得るし、閾値Ｔｈ’以下になる場合もあり得る。よって、かかる場合には、判定工程（Ｓ１３２）では判断が付かないことになる。かかる場合に、もう１つの基準フレーム２を用いて判定する。

さらに、フレーム領域Ａと、フレーム領域Ａ以外のフレーム領域との両方に欠陥が存在する場合、フレーム領域Ａだけに対して演算した１組の係数（第２の係数）に誤差が含まれることはもちろん、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）にも誤差が含まれる。その結果、差分値（１）（階調差）が閾値Ｔｈ’より大きくなる場合もあり得るし、閾値Ｔｈ’以下になる場合もあり得る。よって、かかる場合には、判定工程（Ｓ１３２）では判断が付かないことになる。

フィルタ係数演算工程（Ｓ１４２）と、フィルタ係数演算部４６は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの中から選択された基準フレーム２となるフレーム領域Ｂ（基準小領域）のフレーム画像３０（光学画像）のデータと選択されたフレーム領域Ｂの展開画像のデータとを用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数（第３の係数）を演算する。ここでは、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅ（小領域）の全フレーム領域ではなく、その中の１つのフレーム領域Ｂに対してフィルタ関数の１組の係数（第３の係数）を演算する。具体的には、フィルタ係数演算部４６は、フレーム領域Ｂの画像に対して、例えば１５×１５の係数行列ａ（ｉ，ｊ）を求める。演算手法は、演算範囲が複数のフレーム領域Ａ〜Ｅ（小領域）の全フレーム領域ではなく、その中の１つのフレーム領域Ｂに限定された点以外は、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と同様である。

仮参照画像作成工程（Ｓ１４４）として、参照回路１１２は、選択された基準フレーム２（フレーム領域Ｂ）のデータを使って演算された係数（第３の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて、フレーム領域Ａの光学画像と対比するための仮参照画像（第３の仮参照画像）を作成する。具体的には、参照回路１１２は、得られた係数行列ａ（ｉ，ｊ）（第２の係数の一例）を用いて、当該フレーム領域Ｂの展開画像をフィルタ処理して仮参照画像を作成する。作成された仮参照画像は比較回路１０８に出力され、記憶装置７２に格納される。

比較工程（Ｓ１４６）として、比較回路１０８は、フレーム領域Ｂの両画像内の画素毎にフレーム画像（光学画像）と仮参照画像とを比較する。まず、位置合わせ部７８は、比較対象となるフレーム画像３０（光学画像）を記憶装置７６から読み出し、同様に比較対象となる仮参照画像を記憶装置６０から読み出す。そして、所定のアルゴリズムで位置合わせを行う。例えば、最小２乗法を用いて位置合わせを行う。そして、比較処理部８０は、画素毎に両者を比較し、画素値（階調値）の差を演算する。例えば、画素毎に参照画像の画素値からフレーム画像の画素値を差し引いた差分値を演算する。

判定工程（Ｓ１４８）として、判定部５５は、フレーム領域Ｂの仮参照画像とそれに対応するフレーム画像３０の画素値の最大差分（最大誤差）が閾値Ｔｈ以下かどうかを判定する。

判定の結果、フレーム領域Ｂの仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈ以下でない場合、フレーム領域Ｂに欠陥が含まれている可能性が高い。よって、フレーム領域選択工程（Ｓ１０２）に戻る。そして、判定工程（Ｓ１４８）においてフレーム領域Ｂの仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈ以下になるまでフレーム領域選択工程（Ｓ１０２）から判定工程（Ｓ１４８）までの各工程を繰り返す。すなわち、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅの選択のし直しを行って、フレーム領域Ｂに対して演算したフィルタ関数の１組の係数（第３の係数）だけではなく、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算したフィルタ関数の１組の係数（第１の係数）についても演算し直す。

判定の結果、フレーム領域Ｂの仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈより小さい場合、差分演算（２）工程（Ｓ１５０）に進む。

差分演算（２）工程（Ｓ１５０）として、差分演算部５７は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ｂ（基準小領域）のフレーム画像３０（光学画像）と対比するための仮参照画像（第１の仮参照画像）と、フレーム領域Ｂだけに対して演算した１組の係数（第３の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ｂ（基準小領域）のフレーム画像３０（光学画像）と対比するための仮参照画像（第３の仮参照画像）と、の画素毎の差分値（２）を演算する。例えば、画素毎に、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ｂ（基準小領域）の仮参照画像（第１の仮参照画像）の画素値から、フレーム領域Ｂだけに対して演算した１組の係数（第３の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ｂ（基準小領域）の仮参照画像（第３の仮参照画像）の画素値を差し引いた差分値（２）を演算する。

判定工程（Ｓ１５２）として、判定部５９は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ｂ（基準フレーム２：基準小領域）の仮参照画像（第１の仮参照画像）と、フレーム領域Ｂだけに対して演算した１組の係数（第３の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ｂ（基準小領域）の仮参照画像（第３の仮参照画像）と、の画素毎の差分値（２）が閾値Ｔｈ’よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する。閾値Ｔｈ’として１０〜４０階調程度が好適である。例えば、閾値Ｔｈ’として３０階調を用いる。差分値（２）が閾値Ｔｈ’よりも大きい画素が存在する場合、判定結果を制御計算機１１０に出力し、検査中止処理工程（Ｓ１３４）に進む。そして、検査中止処理工程（Ｓ１３４）において、制御計算機１１０（検査制御部）は、判定の結果、差分値（２）が閾値Ｔｈ’よりも大きい画素が存在する場合に、検査領域１０内のパターンの検査処理を事前に中止する。そして、フレーム領域選択工程（Ｓ１０２）に戻る。

一方、差分値（２）が閾値Ｔｈ’よりも大きい画素が存在しない場合、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）を記憶装置３９に格納すると共に、検査用のフィルタ係数として、参照回路１１２に出力する。

ここで、フレーム領域Ｂに欠陥が存在する場合、フレーム領域Ｂだけに対して演算した１組の係数（第３の係数）に誤差が含まれることはもちろん、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）にも誤差が含まれる。その結果、差分値（２）（階調差）が閾値Ｔｈ’より大きくなる場合もあり得るし、閾値Ｔｈ’以下になる場合もあり得る。しかし、フレーム領域Ｂに対して１組の係数（第３の係数）を演算するのは、フレーム領域Ａにだけ欠陥が存在する場合か、或いは、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのいずれにも欠陥が含まれていない場合か、或いは、フレーム領域Ａと、フレーム領域Ａ以外のフレーム領域との両方に欠陥が存在する場合である。選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのうち、基準フレーム１，２として選択した２つのフレーム領域Ａ，Ｂに共に欠陥が存在することは通常考えにくい。よって、実施の形態１では、２つの基準フレーム１，２のデータを使って比較しても、どちらの結果からもＯＫであれば、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）は適切な係数であると推定する。但し、これに限るものではなく、基準フレームの数を３つ以上にして、以降、フレーム領域Ｂの場合の工程（フィルタ係数演算工程（Ｓ１４２）〜判定工程（Ｓ１５２））と同様の工程を繰り返してもよい。

図８は、実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の残部を示すフローチャート図である。図８において、実施の形態１におけるパターン検査方法の残部は、判定工程（Ｓ１５２）に引き続き、ストライプ画像取得工程（Ｓ２０２）と、フレーム分割工程（Ｓ２０４）と、参照画像作成工程（Ｓ２０６）と、位置合わせ工程（Ｓ２０８）と、比較工程（Ｓ２１０）と、いう一連の工程を実施する。図６のフローで得られたフィルタ係数を用いて、図８のフローでは実際の検査処理を行う。

ストライプ画像取得工程（Ｓ２０２）として、光学画像取得部１５０は、基板１０１の検査領域１０内の光学画像を取得する。光学画像取得部１５０は、検査ストライプ２０毎に光学画像を取得する。ストライプ画像の取得方法は、上述した内容と同様である。但し、ここでは、図２に示す複数のストライプ画像を順に取得していく。通常、全ストライプ画像を順に取得していく。但し、図形パターンが配置されていないことがわかっている検査ストライプ２０については走査処理を省略してもよい。そして、検査ストライプ２０毎にストライプパターンメモリ１２３に画素データが格納される。その後、ストライプ領域画像は、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上におけるフォトマスク１０１の位置を示すデータと共に比較回路１０８に送られる。測定データ（画素データ）は例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさの階調（光量）を表現している。比較回路１０８内に出力されたストライプ領域画像は、記憶装置７０に格納される。

フレーム分割工程（Ｓ２０４）として、比較回路１０８内では、フレーム分割部７４が、検査ストライプ２０毎にｘ方向に所定のサイズ（例えば、スキャン幅Ｗと同じ幅）で、ストライプ領域画像（光学画像）を複数のフレーム画像３０（光学画像）に分割する。例えば、１０２４×１０２４画素のフレーム画像に分割する。言い換えれば、検査ストライプ２０毎のストライプ領域画像をそれぞれ検査ストライプ２０の幅と同様の幅、例えば、スキャン幅Ｗで複数のフレーム画像３０（光学画像）に分割する。かかる処理により、複数のフレーム領域に応じた複数のフレーム画像３０（光学画像）が取得される。複数のフレーム画像３０は、記憶装置７６に格納される。以上により、検査のために比較される一方の画像（測定された画像）データが生成される。

参照画像作成工程（Ｓ２０６）として、参照画像作成部は、フレーム領域サイズ（所定のサイズ）のフレーム領域（検査単位領域）毎に、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて参照画像を作成する。具体的には、以下のように動作する。展開回路１１１（展開画像作成部、参照画像作成部の一部）は、上述した被検査基板１０１のパターン形成の基となる設計パターンデータに基づいて画像展開して展開画像を作成する。そして、参照回路１１２（参照画像作成部の他の一部）は、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数行列ａ（ｉ，ｊ）（フィルタ係数の一例）を用いて、各フレーム領域の展開画像をフィルタ処理して参照画像を作成する。作成された各フレーム領域の参照画像は比較回路１０８に出力され、比較回路１０８内に出力された参照画像は、記憶装置７２に格納される。

そして、比較回路１０８は、フレーム領域サイズ（所定のサイズ）のフレーム領域（検査単位領域）毎に、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅに対して演算した１組の係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成される参照画像を用いて、検査領域１０内のパターンを検査する。具体的には、以下のように動作する。

位置合わせ工程（Ｓ２０８）として、位置合わせ部７８は、比較対象となるフレーム画像（光学画像）を記憶装置７６から読み出し、同様に比較対象となる参照画像を記憶装置７２から読み出す。そして、所定のアルゴリズムで位置合わせを行う。例えば、最小２乗法を用いて位置合わせを行う。

比較工程（Ｓ２１０）として、比較処理部８０（比較部）は、フレーム領域（検査単位領域）毎に、光学画像と参照画像を比較する。言い換えれば、比較処理部８０は、複数のフレーム領域（小領域）のフレーム領域毎に、当該フレーム領域のフレーム画像（光学画像）と当該フレーム画像に対応する参照画像とを画素毎に比較して、パターンの欠陥を検査する。比較処理部８０は、所定の判定条件に従って画素毎に両者を比較し、例えば形状欠陥といった欠陥の有無を判定する。判定条件としては、例えば、所定のアルゴリズムに従って画素毎に両者を比較し、欠陥の有無を判定する。例えば、画素毎に参照画像の画素値からフレーム画像の画素値を差し引いた差分値を演算し、差分値が閾値Ｔｈより大きい場合を欠陥と判定する。そして、比較結果が出力される。比較結果は、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレキシブルディスク装置（ＦＤ）１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、或いはプリンタ１１９より出力されればよい。

以上のように、実施の形態１では、適切なフィルタ係数（或いは、従来の手法よりも適した値）を求めることができ、フィルタ処理の精度を向上させることができる。よって、参照画像の作成精度を向上できる。その結果、高精度なパターン欠陥検査ができ、検査精度を向上させることができる。

言い換えれば、実施の形態１によれば、不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止できる。よって、疑似欠陥の発生を防ぐことができる。その結果、検査精度を向上させることができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、フィルタ係数を演算するための複数のフレーム領域の一部のフレーム領域のデータを使って、複数のフレーム領域を使って演算されたフィルタ係数が適切であったかどうかを判定する手法について説明した。実施の形態２では、フィルタ係数を演算するためのフレーム領域（１つ、或いは２つ以上のフレーム領域でもよい）内に形成されたパターン種が特定のパターン種である場合に演算されたフィルタ係数が適切であったかどうかを判定する手法について説明する。

図９は、実施の形態２におけるフィルタ演算回路の内部構成の一例を示す構成図である。図９において、フィルタ演算回路１４０内には、基準フレーム選択部４３、フィルタ係数演算部４５、フィルタ係数演算部４６、判定部５４、判定部５５、差分演算部５６、差分演算部５７、判定部５８、及び判定部５９の代わりに、判定部６４、抽出部６５、及び判定部６８を配置した点以外は、図３と同様である。フレーム領域選択部４２、フィルタ係数演算部４４、判定部５３、判定部６４、抽出部６５、及び判定部６８といった一連の「〜部」は、処理回路を有する。かかる処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜回路」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。フレーム領域選択部４２、フィルタ係数演算部４４、判定部５３、判定部６４、抽出部６５、及び判定部６８に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度図示しないメモリに記憶される。

図９に示したフィルタ演算回路１４０の内部構成以外の検査装置１００の構成は、図１と同様である。また、以下、特に説明する点以外の内容は、実施の形態１と同様である。

図１０は、実施の形態２におけるパターン検査方法の要部工程の一部を示すフローチャート図である。図１０において、実施の形態２におけるパターン検査方法の一部は、フレーム選択工程（Ｓ１０２）と、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と、フレーム分割工程（Ｓ１０８）と、展開画像作成工程（Ｓ１１０）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）と、比較工程（Ｓ１１６）と、判定工程（Ｓ１１８）と、判定工程（Ｓ１７０）と、フレーム領域抽出工程（Ｓ１７２）と、ストライプ画像取得工程（Ｓ１７４）と、フレーム分割工程（Ｓ１７６）と、展開画像作成工程（Ｓ１７８）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１８０）と、比較工程（Ｓ１８２）と、判定工程（Ｓ１８４）と、検査中止処理工程（Ｓ１８６）と、いう一連の工程を実施する。図１０に示す一連の工程は、フィルタ係数取得方法の一例でもある。

フレーム選択工程（Ｓ１０２）と、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と、フレーム分割工程（Ｓ１０８）と、展開画像作成工程（Ｓ１１０）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）と、比較工程（Ｓ１１６）と、判定工程（Ｓ１１８）と、の内容は、実施の形態１と同様である。

なお、フレーム選択工程（Ｓ１０２）において、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅを選択する場合であってもよいし、１つのフレーム領域（例えばフレーム領域Ａ）を選択する場合であってもよい。１つのフレーム領域Ａを選択する場合、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と、フレーム分割工程（Ｓ１０８）と、展開画像作成工程（Ｓ１１０）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）と、比較工程（Ｓ１１６）と、判定工程（Ｓ１１８）とは、かかる１つのフレーム領域Ａについて実施されることは言うまでもない。

よって、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅを選択する場合、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）において、フィルタ係数演算部４４は、複数の図形パターンが形成された検査対象基板１０１の検査領域１０の中から選択されたフレーム領域サイズ（所定のサイズ）の各フレーム領域Ａ〜Ｅ（第１の小領域）のそれぞれ光学画像のデータと、検査対象基板１０１に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて各フレーム領域Ａ〜Ｅ（第１の小領域）に配置されるパターンを画像展開したそれぞれの展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数を演算する。

或いは１つのフレーム領域Ａを選択する場合、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）において、フィルタ係数演算部４４は、複数の図形パターンが形成された検査対象基板１０１の検査領域１０の中から選択されたフレーム領域サイズ（所定のサイズ）のフレーム領域Ａ（第１の小領域）の光学画像のデータと、検査対象基板１０１に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいてフレーム領域Ａ（第１の小領域）に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数を演算する。

判定工程（Ｓ１７０）として、判定部６４は、選択されたフレーム領域（第１の小領域）内に配置されるパターンが繰り返しパターンか否かを判定する。具体的には、判定部６４は、判定工程（Ｓ１１８）において判定の結果、フレーム選択工程（Ｓ１０２）において選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべて（或いはフレーム選択工程（Ｓ１０２）において選択された１つのフレーム領域Ａ）の仮参照画像とフレーム画像の画素値の最大誤差が閾値Ｔｈ以下の場合、当該選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべて（或いは選択された１つのフレーム領域Ａ）内のパターンが繰り返しパターンかどうかを判定する。繰り返しパターンの一例として、例えば、ラインアンドスペースパターン、及び矩形パターンによるアレイパターン等が挙げられる。

ここで、フレーム領域内のパターンが同じサイズ及び同じピッチの同種の繰り返しパターンが配置されるフレーム領域同士では、演算されるフィルタ係数が同じ値になる。同じサイズ及び同じピッチではない繰り返しパターンが配置されるフレーム領域同士でも、例えばラインアンドスペースパターンといった同種の繰り返しパターンであれば、演算されるフィルタ係数は近い値になる。よって、演算された係数を、同種の繰り返しパターンが配置される別のフレーム領域に適用してもフレーム画像（光学画像）に近い参照画像を作成できるはずである。そこで、実施の形態２では、演算された係数を、同種の繰り返しパターンが配置される別のフレーム領域に適用することで、演算されたフィルタ係数の適否を判定する。

選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべて（或いは選択された１つのフレーム領域Ａ）内のパターンが繰り返しパターンの場合は、フレーム領域抽出工程（Ｓ１７２）に進む。選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべて（或いは選択された１つのフレーム領域Ａ）内のパターンが繰り返しパターンではない場合は、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）で演算されたフィルタ係数を適切な係数として、記憶装置３９に格納すると共に、参照回路１１２に出力する。

フレーム領域抽出工程（Ｓ１７２）として、抽出部６５は、選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべて（或いは選択された１つのフレーム領域Ａ）（第１の小領域）内に配置されるパターンが繰り返しパターンの場合に、検査領域１０の中から同種の繰り返しパターンが配置される、選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべて（或いは選択された１つのフレーム領域Ａ）（第１の小領域）とは別のフレーム領域Ｆ（第２の小領域）を抽出する。

ストライプ画像取得工程（Ｓ１７４）として、光学画像取得部１５０は、抽出されたフレーム領域Ｆ（第２の小領域）の光学画像を取得する。光学画像の取得の仕方は、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と同様である。

フレーム分割工程（Ｓ１７６）として、フレーム分割部７４は、抽出部６５によって抽出された抽出情報を基に当該フレーム領域Ｆ（第２の小領域）を特定する。そして、フレーム分割部７４は、撮像された検査ストライプ２０のストライプ領域画像（光学画像）の中から当該フレーム領域Ｆ（第２の小領域）を切り出すように、ｘ方向に所定のサイズ（例えば、スキャン幅Ｗと同じ幅）でストライプ領域画像を分割する。例えば、１０２４×１０２４画素のフレーム画像に分割する。分割されたフレーム領域Ｆの画像データは記憶装置７６に格納されると共に、フィルタ演算回路１４０に出力され、フィルタ演算回路１４０内の記憶装置４０に格納される。

展開画像作成工程（Ｓ１７８）として、展開回路１１１は、抽出部６５によって抽出された抽出情報を基に当該フレーム領域Ｆ（第２の小領域）を特定する。そして、展開回路１１１は、検査対象基板となる基板１０１に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて、抽出された当該フレーム領域Ｆ（第２の小領域）内に配置されるパターンを画像展開した展開画像を作成する。展開画像の作成手法は展開画像作成工程（Ｓ１１０）と同様である。

仮参照画像作成工程（Ｓ１８０）として、参照回路１１２は、選択された複数のフレーム領域Ａ〜Ｅのすべて（或いは選択された１つのフレーム領域Ａ）（第１の小領域）のデータを使って演算された係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて、フレーム領域Ｆの光学画像と対比するための仮参照画像（第２の仮参照画像の他の一例）を作成する。具体的には、参照回路１１２は、得られた係数行列ａ（ｉ，ｊ）（第１の係数の一例）を用いて、当該フレーム領域Ｆの展開画像をフィルタ処理して仮参照画像を作成する。作成された仮参照画像は比較回路１０８に出力され、記憶装置７２に格納される。

比較工程（Ｓ１８２）として、比較回路１０８は、フレーム領域Ｆの両画像内の画素毎にフレーム画像（光学画像）と仮参照画像とを比較する。まず、位置合わせ部７８は、比較対象となるフレーム画像３０（光学画像）を記憶装置７６から読み出し、同様に比較対象となる仮参照画像を記憶装置６０から読み出す。そして、所定のアルゴリズムで位置合わせを行う。例えば、最小２乗法を用いて位置合わせを行う。そして、比較処理部８０は、画素毎に両者を比較し、画素値（階調値）の差を演算する。例えば、画素毎に参照画像の画素値からフレーム画像の画素値を差し引いた差分値を演算する。

判定工程（Ｓ１８４）として、判定部６８は、フレーム領域Ｆ（第２の小領域）のフレーム画像（光学画像）のデータと、演算された係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ｆ（第２の小領域）の参照画像との画素毎の差分が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在するかどうかを判定する。差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在する場合、判定結果を制御計算機１１０に出力し、検査中止処理工程（Ｓ１８６）に進む。差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在しない場合、演算されたフィルタ係数を適切なフィルタ係数として、記憶装置３９に格納すると共に参照回路１１２に出力する。

検査中止処理工程（Ｓ１８６）として、制御計算機１１０（検査制御部）は、判定の結果、差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在する場合に、検査領域１０内のパターンの検査処理を事前に中止する。そして、フレーム領域選択工程（Ｓ１０２）に戻る。

フィルタ係数を演算する基になったフレーム領域（例えばフレーム領域Ａ）と、同種の繰り返しパターンが配置されるフレーム領域Ｆにフィルタ係数を適用しても閾値Ｔｈ以下の差分値になる参照画像が作成できれば、適切なフィルタ係数であったと判定できる。一方、同種の繰り返しパターンが配置されるフレーム領域Ｆにフィルタ係数を適用したら差分値が閾値Ｔｈより大きくなる参照画像が作成される場合には、フィルタ係数を演算する基になったフレーム領域に欠陥が含まれる可能性が高い。よって、かかる１組の係数（第１の係数）を用いて、検査領域１０内のパターンの検査処理を進めることは疑似欠陥を生じる恐れが大きい。よって、かかる場合には、検査自体を事前に中止する。これにより、不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止できる。よって、疑似欠陥の発生を防ぐことができる。

図８に示したストライプ画像取得工程（Ｓ２０２）以降の各工程の内容は実施の形態１と同様である。

以上のように、実施の形態２によれば、実施の形態１と同様、不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止できる。よって、疑似欠陥の発生を防ぐことができる。その結果、検査精度を向上させることができる。

実施の形態３．
上述した実施の形態１，２では、フィルタ係数を演算する基になったフレーム領域に欠陥が含まれている場合、フレーム領域を選択し直す手法が任意である場合について説明した。実施の形態３では、フィルタ係数を演算する基になったフレーム領域に欠陥が含まれている場合に、効率的にフレーム領域を選択し直す手法について説明する。

図１１は、実施の形態３におけるフィルタ演算回路の内部構成の一例を示す構成図である。図１１において、フィルタ演算回路１４０内には、基準フレーム選択部４３、フィルタ係数演算部４５、フィルタ係数演算部４６、判定部５４、判定部５５、差分演算部５６、差分演算部５７、判定部５８、及び判定部５９の代わりに、設定部６７、及び抽出部６９を配置した点以外は、図３と同様である。フレーム領域選択部４２、フィルタ係数演算部４４、判定部５３、設定部６７、及び抽出部６９といった一連の「〜部」は、処理回路を有する。かかる処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜回路」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。フレーム領域選択部４２、フィルタ係数演算部４４、判定部５３、設定部６７、及び抽出部６９に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度図示しないメモリに記憶される。

図１１に示したフィルタ演算回路１４０の内部構成以外の検査装置１００の構成は、図１と同様である。また、以下、特に説明する点以外の内容は、実施の形態１と同様である。

図１２は、実施の形態３におけるパターン検査方法の要部工程の一部を示すフローチャート図である。図１２において、実施の形態３におけるパターン検査方法の一部は、フレーム選択工程（Ｓ１０２）と、ずらし方向設定工程（Ｓ１０３）と、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と、フレーム分割工程（Ｓ１０８）と、展開画像作成工程（Ｓ１１０）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）と、比較工程（Ｓ１１６）と、判定工程（Ｓ１１８）と、ずらしフレーム領域抽出工程（Ｓ１９０）と、いう一連の工程を実施する。図１２に示す一連の工程は、フィルタ係数取得方法の一例でもある。

フレーム選択工程（Ｓ１０２）において、フレーム領域選択部４２は、検査対象基板となる基板１０１の検査領域１０の中からフレーム領域Ｇ（小領域）をフィルタ係数演算用に選択する。ここでは、複数のフレーム領域Ａ〜Ｅではなく、１つのフレーム領域Ｇを選択する。その他の内容は実施の形態１と同様である。

ずらし方向設定工程（Ｓ１０３）として、設定部６７は、フレーム領域をずらす斜め方向の向きを設定する。例えば、＋ｘ，＋ｙ方向（右上方向：４５度方向）、＋ｘ，−ｙ方向（右下方向：−４５度（３１５度）方向）、−ｘ，＋ｙ方向（左上方向：１３５度方向）、及び−ｘ，−ｙ方向（左下方向：２２５度方向）の４方向が該当する。ここでは、４５度ずつ角度をずらしているが、斜め方向であれば４５度に限るものではない。但し、４５度の自然数倍が、ずらし量（移動量）を最小にでき好適である。

ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と、フレーム分割工程（Ｓ１０８）と、展開画像作成工程（Ｓ１１０）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）と、比較工程（Ｓ１１６）と、判定工程（Ｓ１１８）と、の内容は、実施の形態１と同様である。

１つのフレーム領域Ｇを選択する場合、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と、フレーム分割工程（Ｓ１０８）と、展開画像作成工程（Ｓ１１０）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）と、比較工程（Ｓ１１６）と、判定工程（Ｓ１１８）とは、かかる１つのフレーム領域Ｇについて実施されることは言うまでもない。

よって、１つのフレーム領域Ｇを選択する場合、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）において、フィルタ係数演算部４４は、複数の図形パターンが形成された検査対象基板１０１の検査領域１０の中から選択されたフレーム領域サイズ（所定のサイズ）のフレーム領域Ｇ（第１の小領域）の光学画像のデータと、検査対象基板１０１に複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいてフレーム領域Ｇ（第１の小領域）に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数（第１の係数）を演算する。

判定工程（Ｓ１１８）において、判定部５３は、フレーム領域Ｇ（第１の小領域）のフレーム画像（光学画像）のデータと、演算された係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成されたフレーム領域Ｇ（第１の小領域）の参照画像との画素毎の差分が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在するかどうかを判定する。差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在しない場合、演算されたフィルタ係数を適切なフィルタ係数として、記憶装置３９に格納すると共に参照回路１１２に出力する。差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在する場合、フレーム領域Ｇに欠陥が含まれている可能性が高い。そこで、実施の形態３では、欠陥が含まれていないフレーム領域を効率的に探す。差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在する場合、ずらしフレーム領域抽出工程（Ｓ１９０）に進む。

ずらしフレーム領域抽出工程（Ｓ１９０）として、抽出部６９は、判定の結果、差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在する場合に、フレーム領域Ｇ（第１の小領域）から斜め方向に移動した位置のフレーム領域サイズ（所定のサイズ）のフレーム領域Ｈ（第２の小領域）を抽出する。

図１３は、実施の形態３におけるずらしフレーム領域の抽出の仕方を説明するための図である。図１３において、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）で用いたフレーム領域３２（フレーム領域Ｇ）の斜め方向にずれた検査領域１０内の４つのフレーム領域３３ａ〜３３ｄの中から抽出する。ここでは、既に設定されたずらし方向に位置するフレーム領域Ｈ（第２の小領域）を抽出する。例えば、４５度方向にずれたフレーム領域３３ａを抽出する。通常、欠陥は１〜数画素サイズで発生する。そのため、１０２４×１０２４画素以上離れれば、当該欠陥の影響を受けることはない。但し、例えば、描画で使用する設計データのみに誤って繰り返し欠陥が入っていた（若しくは、パターンを基板１０１に描画した描画装置が誤認識して繰り返し欠陥を入れてしまった）場合等は、基本的には、上下左右方向に欠陥が繰り返されると想定される。よって、上下左右方向にずらすよりも、実施の形態３のように、斜め方向にずらした方が、より欠陥が入りこむ可能性が少なくできる。なお、斜め方向にずらした場合でも、欠陥を含むフレーム領域３２（フレーム領域Ｇ）と重なるフレーム領域を抽出した場合、抽出されたフレーム領域にも欠陥が含まれる場合が有り得る。よって、ここでは、欠陥を含むフレーム領域３２（フレーム領域Ｇ）とは重ならないように抽出すると好適である。さらに、斜め方向に隣接するフレーム領域３３ａを抽出すると好適である。これにより、ずらし量（移動量）を小さくできる。また、４５度の自然数倍の以外の角度でずらす場合、上下左右方向に繰り返される可能性がある領域を排除するためには、の自然数倍の角度でずらす場合よりもずらし量（移動量）が大きくなる。よって、４５度の自然数倍の以外の角度でずらす方が好適である。

そして、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）に戻り、判定工程（Ｓ１１８）において差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在しなくなるまで、ずらされた位置のフレーム領域（ここではフレーム領域Ｈ）（第２の小領域）について、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０６）と、フレーム分割工程（Ｓ１０８）と、展開画像作成工程（Ｓ１１０）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）と、仮参照画像作成工程（Ｓ１１４）と、比較工程（Ｓ１１６）と、判定工程（Ｓ１１８）とを繰り返し実施する。

よって、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１２）において、フィルタ係数演算部４４は、判定の結果、差分値が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、フレーム領域Ｇ（第１の小領域）から斜め方向に移動した位置のフレームサイズのフレーム領域Ｈ（第２の小領域）の光学画像のデータと、フレーム領域Ｈ（第２の小領域）に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数（第２の係数）を演算する。

そして、判定工程（Ｓ１１８）において差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在しないフレーム領域のデータを基に演算されたフィルタ係数が適切なフィルタ係数として、記憶装置３９に格納されると共に、参照回路１１２に出力される。言い換えれば、判定工程（Ｓ１１８）での判定の結果、当初のフレーム領域Ｇ（第１の小領域）での差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在しない場合に、フレーム領域Ｇ（第１の小領域）を基に演算されたフィルタ係数（第１の係数）が採用される。当初のフレーム領域Ｇ（第１の小領域）での差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在する場合に、斜めにずらした位置のフレーム領域Ｈ（第２の小領域）を基に演算されたフィルタ係数（第２の係数）が採用される。

フレーム領域Ｇ（第１の小領域）を基に演算されたフィルタ係数（第１の係数）を適用しても閾値Ｔｈ以下の差分値が閾値Ｔｈより大きくなる参照画像が作成される場合には、フィルタ係数を演算する基になったフレーム領域Ｇに欠陥が含まれる可能性が高い。よって、かかる１組の係数（第１の係数）を用いて、検査領域１０内のパターンの検査処理を進めることは疑似欠陥を生じる恐れが大きい。よって、かかる場合には、検査自体を行う前に適切な１組の係数（第２の係数）を効率的に求める。これにより、不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止できる。よって、疑似欠陥の発生を防ぐことができる。

図８に示したストライプ画像取得工程（Ｓ２０２）以降の各工程の内容は実施の形態１と同様である。

よって、判定工程（Ｓ１１８）での判定の結果、当初のフレーム領域Ｇ（第１の小領域）での差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在しない場合に、検査領域１０内のパターンを検査するために作成される参照画像は、フレーム領域Ｇ（第１の小領域）を基に演算されたフィルタ係数（第１の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成される。これに対して当初のフレーム領域Ｇ（第１の小領域）での差分値が閾値Ｔｈよりも大きい画素が存在する場合に、検査領域１０内のパターンを検査するために作成される参照画像は、斜めにずらした位置のフレーム領域Ｈ（第２の小領域）を基に演算されたフィルタ係数（第２の係数）が定義されたフィルタ関数を用いて作成される。

以上のように、実施の形態３によれば、実施の形態１と同様、不適切なフィルタ関数の係数を用いた検査を未然に防止できる。よって、疑似欠陥の発生を防ぐことができる。その結果、検査精度を向上させることができる。さらに、実施の形態３によれば、効率的に適切なフィルタ関数の係数を取得できる。

以上、具体例を参照しつつ実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、実施の形態では、照明光学系１７０として、透過光を用いた透過照明光学系を示したが、これに限るものではない。例えば、反射光を用いた反射照明光学系であってもよい。或いは、透過照明光学系と反射照明光学系とを組み合わせて、透過光と反射光を同時に用いてもよい。

また、上述したフィルタ関数及びフィルタ関数の係数は一例であって、これに限るものではない。その他のフィルタ関数及びフィルタ関数の係数を用いる場合であっても良い。

また、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要しない部分等については記載を省略したが、必要とされる装置構成や制御手法を適宜選択して用いることができる。例えば、検査装置１００を制御する制御部構成については、記載を省略したが、必要とされる制御部構成を適宜選択して用いることは言うまでもない。

その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全てのパターン検査方法及びパターン検査装置は、本発明の範囲に包含される。

１０ 検査領域
２０ 検査ストライプ
３０ フレーム画像
３２，３３ フレーム領域
３９，４０，４１ 記憶装置
４２ フレーム領域選択部
４３ 基準フレーム選択部
４４，４５，４６ フィルタ係数演算部
５３，５４，５５ 判定部
５６，５７ 差分演算部
５８，５９ 判定部
６４ 判定部
６５ 抽出部
６７ 設定部
６８ 判定部
６９ 抽出部
７０，７２，７６ 記憶装置
７４ フレーム分割部
６８ 位置合わせ部
８０ 比較処理部
１００ 検査装置
１０１ 基板
１０２ ＸＹθテーブル
１０３ 光源
１０４ 拡大光学系
１０５ フォトダイオードアレイ
１０６ センサ回路
１０７ 位置回路
１０８ 比較回路
１０９ 磁気ディスク装置
１１０ 制御計算機
１１１ 展開回路
１１２ 参照回路
１１３ オートローダ制御回路
１１４ テーブル制御回路
１１５ 磁気テープ装置
１１６ ＦＤ
１１７ ＣＲＴ
１１８ パターンモニタ
１１９ プリンタ
１２０ バス
１２２ レーザ測長システム
１２３ ストライプパターンメモリ
１４０ フィルタ演算回路
１５０ 光学画像取得部
１６０ 制御系回路
１７０ 照明光学系

Claims (5)

1. 複数の図形パターンが形成された検査対象基板の検査領域の中から選択された所定のサイズの複数の小領域の光学画像のデータと、前記検査対象基板に前記複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて前記複数の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第１の係数を演算する工程と、
   前記複数の小領域の中から選択された基準小領域の光学画像のデータと選択された前記基準小領域の展開画像のデータとを用いて、参照画像作成用の前記フィルタ関数の第２の係数を演算する工程と、
   前記第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された前記基準小領域の光学画像と対比するための第１の仮参照画像と、前記第２の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された前記基準小領域の光学画像と対比するための第２の仮参照画像と、の画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する工程と、
   前記所定のサイズの検査単位領域毎に、前記第１の係数が定義された前記フィルタ関数を用いて作成される参照画像を用いて、前記検査領域内のパターンを検査する工程と、
   を備え、
   判定の結果、前記差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、前記検査領域内のパターンの検査処理を事前に中止することを特徴とするパターン検査方法。
2. 複数の図形パターンが形成された検査対象基板の検査領域の中から選択された所定のサイズの第１の小領域の光学画像のデータと、前記検査対象基板に前記複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて前記第１の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の係数を演算する工程と、
   前記第１の小領域内に配置されるパターンが繰り返しパターンか否かを判定する工程と、
   前記第１の小領域内に配置される前記パターンが繰り返しパターンの場合に、前記検査領域の中から同種の繰り返しパターンが配置される、前記第１の小領域とは別の第２の小領域を抽出する工程と、
   前記第２の小領域の光学画像のデータと、前記係数が定義された前記フィルタ関数を用いて作成された前記第２の小領域の参照画像との画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する工程と、
   前記所定のサイズの検査単位領域毎に、前記係数が定義された前記フィルタ関数を用いて作成される参照画像を用いて、前記検査領域内のパターンを検査する工程と、
   を備え、
   判定の結果、前記差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、前記検査領域内のパターンの検査処理を事前に中止することを特徴とするパターン検査方法。
3. 複数の図形パターンが形成された検査対象基板の検査領域の中から選択された所定のサイズの第１の小領域の光学画像のデータと、前記検査対象基板に前記複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて前記第１の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第１の係数を演算する工程と、
   前記第１の小領域の光学画像のデータと、前記第１の係数が定義された前記フィルタ関数を用いて作成された前記第１の小領域の参照画像との画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する工程と、
   判定の結果、前記差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、前記第１の小領域から斜め方向に移動した位置の前記所定のサイズの第２の小領域の光学画像のデータと、前記第２の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第２の係数を演算する工程と、
   前記所定のサイズの検査単位領域毎に、前記フィルタ関数を用いて作成される参照画像を用いて、前記検査領域内のパターンを検査する工程と、
   を備え、
   前記検査領域内のパターンを検査するために作成される参照画像は、判定の結果、前記差分が閾値よりも大きい画素が存在しない場合に、前記第１の係数が定義された前記フィルタ関数を用いて作成され、前記差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、前記第２の係数が定義された前記フィルタ関数を用いて作成されることを特徴とするパターン検査方法。
4. 前記第２の小領域は、前記第１の小領域とは重ならないことを特徴とする請求項３記載のパターン検査方法。
5. 複数の図形パターンが形成された検査対象基板の検査領域の中から選択された所定のサイズの複数の小領域の光学画像のデータと、前記検査対象基板に前記複数の図形パターンを形成するための基となる設計データに基づいて前記複数の小領域に配置されるパターンを画像展開した展開画像のデータと、を用いて、参照画像作成用のフィルタ関数の第１の係数を演算する第１の係数演算部と、
   前記複数の小領域の中から選択された基準小領域の光学画像のデータと選択された前記基準小領域の展開画像のデータとを用いて、参照画像作成用の前記フィルタ関数の第２の係数を演算する第２の係数演算部と、
   前記第１の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された前記基準小領域の光学画像と対比するための第１の仮参照画像と、前記第２の係数が定義されたフィルタ関数を用いて作成された前記基準小領域の光学画像と対比するための第２の仮参照画像と、の画素毎の差分が閾値よりも大きい画素が存在するかどうかを判定する判定部と、
   前記所定のサイズの検査単位領域毎に、前記第１の係数が定義された前記フィルタ関数を用いて参照画像を作成する参照画像作成部と、
   前記検査領域内の光学画像を取得する光学画像取得部と、
   前記検査単位領域毎に、前記光学画像と前記参照画像を比較する比較部と、
   判定の結果、前記差分が閾値よりも大きい画素が存在する場合に、前記検査領域内のパターンの検査処理を事前に中止する検査制御部と、
   を備えたことを特徴とするパターン検査装置。

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