JP2018159577A - Inspection method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を取得し、取得した画像に基づいて当該検査対象部位の良否を判定する、検査方法に関する。 The present invention relates to an inspection method for acquiring an image including an inspection target part of an inspection target and determining the quality of the inspection target part based on the acquired image.
半導体などの微細な回路パターンやＭＥＭＳなどの微細な構造物が、所定の寸法や形状で形成されているかどうかを検査するため、電子顕微鏡を用いてＳＥＭ画像と呼ばれる画像を取得し、当該画像の輝度データに基づいて良否判定することが知られている。 In order to inspect whether a minute circuit pattern such as a semiconductor or a minute structure such as a MEMS is formed with a predetermined size or shape, an image called an SEM image is obtained using an electron microscope, and the image It is known to determine pass / fail based on luminance data.
一般に、ＳＥＭ画像はノイズが多く含まれていることが知られており、ノイズ除去のために、同一部位の画像を複数回取得し、それらを重ね合わせて平均化する手法が知られている（例えば、特許文献１）。 In general, it is known that SEM images contain a lot of noise, and a technique is known in which images of the same part are acquired a plurality of times and averaged by superimposing them for noise removal ( For example, Patent Document 1).
或いは、１回撮像して取得した画像の各画素について、隣接する周辺画素と輝度値を比較し、所定の基準に従って置換処理（いわゆる、フィルタ処理）を行う手法も知られている（例えば、特許文献２）。 Alternatively, a technique is also known in which each pixel of an image acquired by imaging once is compared with adjacent neighboring pixels and the luminance value, and a replacement process (so-called filter process) is performed according to a predetermined standard (for example, a patent) Reference 2).
ＳＥＭ画像はノイズ成分が多く含まれるため、特許文献１に開示されている様な手法で所望のノイズ除去を行うためには、何十枚もの画像を取得（つまり、撮像）する必要があるため、時間短縮が求められていた。 Since the SEM image contains a lot of noise components, it is necessary to acquire (that is, image) dozens of images in order to perform desired noise removal by the method disclosed in Patent Document 1. There was a need to reduce time.
一方、特許文献２に開示されている様な手法は、１枚の画像取得で済むため短時間処理が可能となるが、処理領域が実際の形状（例えば配線パターンの形状）とは無関係に定められるために、求めたい形状外の輝度の影響による輝度値のズレ（偽輝度）が生じる。そのため、検査結果に影響を及ぼしたり、このような影響を低減するために複雑な画像処理を行う必要があった。
On the other hand, the method disclosed in
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたものであり、短時間処理が可能で、複雑な画像処理を必要とせず、信頼性の高い検査方法を提供することを目的としている。 Therefore, the present invention has been made in view of the above problems, and an object of the present invention is to provide a highly reliable inspection method that can be processed in a short time and does not require complicated image processing.
以上の課題を解決するために、本発明に係る一態様は、
検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
検査画像内の検査対象部位において特性が共通する領域を検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、
検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
検査対象領域の平均輝度値が、予め設定された検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準として検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有する
ことを特徴とする、検査方法である。
In order to solve the above problems, an aspect of the present invention is as follows.
An inspection image acquisition step for acquiring an image including an inspection target part of the inspection target object as an inspection image;
An inspection area designating step for designating an area having characteristics common to the inspection target region in the inspection image as an inspection target area;
An average luminance value calculating step of averaging the pixel luminance values in the inspection target area and calculating the average luminance value;
A quality determination step of determining whether the inspection target part is good or not based on whether the average luminance value of the inspection target area falls within a predetermined inspection standard range or not. is there.
また、別の局面においては、本発明に係る一態様は、
検査対象物の検査対象部位が複数含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
検査画像内の複数の検査対象部位と対応する領域において特性が共通する領域を複数の検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、
複数の検査対象領域それぞれについて、当該検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
複数の検査対象領域それぞれの平均輝度値どうしを比較して検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法である。
In another aspect, an embodiment according to the present invention is as follows:
An inspection image acquisition step for acquiring an image including a plurality of inspection target parts of the inspection target as an inspection image;
An inspection region designation step for designating, as a plurality of inspection target regions, regions having common characteristics in regions corresponding to a plurality of inspection target regions in the inspection image;
For each of the plurality of inspection target areas, an average luminance value calculating step of calculating the average luminance value by averaging the pixel luminance values in the inspection target area;
An inspection method comprising: a quality determination step of comparing the average luminance values of each of the plurality of inspection target regions to determine the quality of the inspection target region.
また、別の局面においては、本発明に係る一態様は、
検査対象物の検査対象部位が含まれた画像を検査画像として取得する検査画像取得ステップと、
検査画像内の検査対象部位において特性が共通する領域を複数の分割検査対象領域として指定する分割検査領域指定ステップと、
複数の分割検査対象領域それぞれについて、当該分割検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
複数の分割検査対象領域それぞれにおける平均輝度値どうしを比較して検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法である。
In another aspect, an embodiment according to the present invention is as follows:
An inspection image acquisition step for acquiring an image including an inspection target part of the inspection target object as an inspection image;
A division inspection region designation step for designating a plurality of division inspection target regions as regions having common characteristics in the inspection target region in the inspection image;
For each of the plurality of divided inspection target areas, an average luminance value calculating step of calculating the average luminance value by averaging the pixel luminance values in the divided inspection target area;
It is an inspection method characterized by including a quality determination step of comparing the average luminance values in each of the plurality of divided inspection target areas to determine the quality of the inspection target part.
上記態様によれば、短時間処理が可能となり、複雑な画像処理を必要とせず、信頼性の高い検査を行うことができる。 According to the above aspect, it is possible to perform short-time processing, and it is possible to perform highly reliable inspection without requiring complicated image processing.
以下に、本発明を実施するための形態について、図を用いながら説明する。 Hereinafter, modes for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.
図１は、本発明を適用した検査に用いられる検査対象物の一例を示す概略図である。図１には、検査対象物の一類型として、半導体デバイスやＭＥＭＳ、チップ部品等を形成するためのシリコンウエーハ（単に、基板Ｗと呼ぶ）を例示し、検査対象部位の一類型として基板Ｗ上に形成された金属配線Ｐや、その下層に成膜されている絶縁膜（単に、下層部材Ｂと呼ぶ）を例示する。そして、基板Ｗ上の金属配線Ｐが所定の膜厚、線幅で形成されているかどうか、金属配線Ｐに異物や汚れが付着していないかどうか、下地部材Ｂ上に異物や他の成膜残りが無いかどうか等を検査する構成を例示して、以下説明を行う。 FIG. 1 is a schematic view showing an example of an inspection object used for an inspection to which the present invention is applied. FIG. 1 illustrates a silicon wafer (simply referred to as a substrate W) for forming a semiconductor device, a MEMS, a chip component, or the like as a type of inspection object, and the substrate W as a type of inspection target part. And an insulating film (simply referred to as a lower layer member B) formed in the lower layer thereof. Then, whether or not the metal wiring P on the substrate W is formed with a predetermined film thickness and line width, whether or not any foreign matter or dirt is attached to the metal wiring P, foreign matter or other film formation on the base member B An example of a configuration for inspecting whether or not there is any remaining will be described below.
図２は、本発明を具現化する形態の一例の全体構成を示す概略図である。図２には、本発明に用いる検査装置１の概略図が示されている。 FIG. 2 is a schematic diagram showing an overall configuration of an example of a form embodying the present invention. FIG. 2 shows a schematic diagram of the inspection apparatus 1 used in the present invention.
検査装置１は、撮像部２、画像処理部３、検査処理部４、コンピュータＣＮ等を備えている。
The inspection apparatus 1 includes an
撮像部２は、検査対象物の検査対象部位を撮像し、画像を出力するものである。
The
具体的には、撮像部２は、シリコンウエーハＷ上に形成された金属配線Ｐを撮像し、撮像した画像（いわゆる、ＳＥＭ画像）と対応した映像信号や画像データを出力するものである。
Specifically, the
より具体的には、撮像部２は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）と呼ばれる、電子ビーム（いわゆる、１次電子ビーム）Ｅ１を撮像対象に向けて照射し、撮像対象から放出される電子（いわゆる、２次電子や反射電子）Ｅ２やＸ線等を検出し、２次元の画像情報として出力するもので構成されている。
More specifically, the
画像処理部３は、撮像部２から出力された画像を検査画像Ｍとして取得し、予め設定した所定の手順に基づいて検査画像Ｍに含まれる情報を加工・処理等を行ったり、次工程で用いる情報を演算・出力等したりするものである。
The
具体的には、画像処理部３は、コンピュータＣＮに搭載された画像処理ボードと実行プログラムで構成されており、当該実行プログラムには、下述する検査フローにおける検査画像取得ステップｓ３、検査領域指定ステップｓ４等を実行する処理がプログラミングされている。
Specifically, the
検査処理部４は、所定の画像処理が行われた検査画像Ｍの検査対象領域Ｒに対して、予め設定した所定の基準に基づいて判定や演算処理等（つまり、検査処理）を行うものである。
The
具体的には、検査処理部４は、コンピュータＣＮの演算処理装置と実行プログラムで構成されており、当該実行プログラムには、下述する検査フローにおける平均輝度値算出ステップｓ５、良否判定ステップｓ６等を実行する処理がプログラミングされている。
Specifically, the
［検査フロー］
図３は、本発明を具現化する形態の一例における検査のフロー図である。図３には、検査装置１を用いて検査を行う際の概略的な流れが例示されている。
[Inspection flow]
FIG. 3 is a flow chart of inspection in one example embodying the present invention. FIG. 3 illustrates a schematic flow when performing an inspection using the inspection apparatus 1.
まず、基板Ｗを基板載置台１１に載置し（ステップｓ１）、所望の検査対象部位が撮像部２で撮像できるように位置調整する（ステップｓ２）。 First, the substrate W is placed on the substrate platform 11 (step s1), and the position is adjusted so that a desired inspection target region can be imaged by the imaging unit 2 (step s2).
次に、撮像部２にて撮像を行い、撮像した画像を検査画像Ｍとして画像処理部３にて取得する。これを、検査画像取得ステップｓ３と呼ぶ。
Next, imaging is performed by the
次に、画像処理部３にて、取得した検査画像Ｍ内の検査対象部位において特性が共通する領域を検査対象領域Ｒとして指定する。これを、検査領域指定ステップｓ４と呼ぶ。
Next, the
具体的には、検査領域指定ステップｓ４では、検査画像Ｍ内に含まれる位置決め基準パターンやそれに相当する特徴パターンを検出し、それらとの相対位置関係（予め登録しておく）に基づいて、検査対象領域Ｒを指定する。 Specifically, in the inspection area designating step s4, the positioning reference pattern and the corresponding feature pattern included in the inspection image M are detected, and the inspection is performed based on the relative positional relationship (registered in advance) with them. The target area R is designated.
より具体的には、検査領域指定ステップｓ４では、検査対象部位である金属配線Ｐの近隣にある位置決め基準パターンＴの位置および角度をパターンマッチング（正規化相関サーチとも言う）処理等により検出し、位置決め基準パターンＴの位置及び角度を基準に設定した点（Ｘ１，Ｙ１）、点（Ｘ２，Ｙ２）を対角とする矩形の内部が、検査対象領域Ｒとして指定される。 More specifically, in the inspection area designating step s4, the position and angle of the positioning reference pattern T in the vicinity of the metal wiring P that is the inspection target part is detected by pattern matching (also referred to as a normalized correlation search) or the like, A point (X1, Y1) set with reference to the position and angle of the positioning reference pattern T and the inside of a rectangle with the point (X2, Y2) as diagonals are designated as the inspection target region R.
次に、検査対象領域Ｒ内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する。これを、平均輝度値算出ステップｓ５と呼ぶ。 Next, the pixel luminance values in the inspection target region R are averaged and calculated as an average luminance value. This is called an average luminance value calculation step s5.
具体的には、平均輝度値算出ステップｓ５では、検査対象領域Ｒ内の各画素について画素輝度値を取得し、それらの平均値を演算し、平均輝度値として出力する。 Specifically, in the average luminance value calculation step s5, the pixel luminance value is acquired for each pixel in the inspection target region R, the average value thereof is calculated, and the average luminance value is output.
次に、検査対象領域Ｒの平均輝度値が、予め設定された検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準として検査対象部位の良否を判定する。これを、良否判定ステップｓ６と呼ぶ。 Next, whether the inspection target region is good or not is determined based on whether or not the average luminance value of the inspection target region R falls within a predetermined inspection reference range. This is called pass / fail judgment step s6.
次に、全ての画像取得および検査が終了したかどうかを判断し（ステップｓ７）、終了していなければ、上記ステップｓ２〜ｓ７を繰り返す。一方、終了していれば、基板載置台１１から基板Ｗを取り出し（ステップｓ８）、一連の検査フローを終了する。 Next, it is determined whether or not all image acquisition and inspection have been completed (step s7). If not completed, the above steps s2 to s7 are repeated. On the other hand, if completed, the substrate W is taken out from the substrate mounting table 11 (step s8), and a series of inspection flows is completed.
図４は、本発明にかかる検査フローの各ステップにおける具体例を示す概念図である。
図４（ａ）には、上述の検査画像取得ステップｓ３で取得した検査画像Ｍの一例が示されている。この検査画像Ｍは、均一な膜厚で形成された金属配線Ｐと下地部材Ｂ等が撮像されているが、ＳＥＭ画像特有のノイズが多い画像である。
図４（ｂ）には、上述の検査領域指定ステップｓ４で指定された検査対象領域Ｒの一例が示されている。この検査対象領域Ｒは、検査画像Ｍにある特徴的なパターンを位置決め基準パターンＴとマッチングさせ、予め登録された相対位置関係に基づいて、矩形の対角となる各点（Ｘ１，Ｙ１）、点（Ｘ２，Ｙ２）が指定される。
FIG. 4 is a conceptual diagram showing a specific example in each step of the inspection flow according to the present invention.
FIG. 4A shows an example of the inspection image M acquired in the above-described inspection image acquisition step s3. The inspection image M is an image having a lot of noise peculiar to the SEM image, although the metal wiring P and the base member B formed with a uniform film thickness are imaged.
FIG. 4B shows an example of the inspection target region R specified in the inspection region specifying step s4 described above. This inspection object region R matches the characteristic pattern in the inspection image M with the positioning reference pattern T, and each point (X1, Y1) that forms a diagonal of the rectangle based on a pre-registered relative positional relationship, Point (X2, Y2) is designated.
図５は、本発明にかかる平均輝度値算出ステップにおける具体例を示す概念図である。
図５（ａ）には、検査画像Ｍにおける検査対象領域Ｒ内の各画素（一部は図示省略）の明暗状態が例示されており、図５（ｂ）には、検査対象領域Ｒ内の各画素（一部は図示省略）の画素輝度値が例示されている。
FIG. 5 is a conceptual diagram showing a specific example in the average luminance value calculating step according to the present invention.
FIG. 5A illustrates the bright and dark state of each pixel (some of which are not shown) in the inspection target region R in the inspection image M, and FIG. The pixel luminance value of each pixel (some are not shown) is illustrated.
このような場合において、各画素の画素輝度値の平均値を演算した結果が１１０であれば、検査対象領域Ｒの平均輝度値として１１０を出力する。 In such a case, if the result of calculating the average value of the pixel luminance values of each pixel is 110, 110 is output as the average luminance value of the inspection target region R.
このとき、予め検査基準の範囲として下限値：１０５、上限値：１１５が設定されていれば、良否判定ステップｓ６では、検査対象領域Ｒの平均輝度値「１１０」が検査基準の範囲内であるため、検査対象部位は「良」判定とする。 At this time, if the lower limit value: 105 and the upper limit value: 115 are set in advance as the inspection reference range, the average luminance value “110” of the inspection target region R is within the inspection reference range in the pass / fail determination step s6. Therefore, the inspection target part is determined as “good”.
この様な本発明に係る検査方法を用いれば、ノイズ成分の多いＳＥＭ画像を取得しても、指定した検査対象領域Ｒ内の平均輝度値を算出するので、検査対象部位における特性が共通する領域の輝度値を平均化して検査を行うことができ、複数枚の画像を取得して平均化した場合と同等の検査結果を得ることができる。また、多数の画像を取得する必要が無く、短時間処理が可能となる。さらに、撮像部２から取得した検査画像Ｍ（つまり、元画像）に対する複雑な画像処理を省くことができ、かつ、信頼性の高い検査を行うことができる。
By using such an inspection method according to the present invention, even if an SEM image having a lot of noise components is acquired, the average luminance value in the designated inspection target region R is calculated. The luminance values can be averaged and the inspection can be performed, and an inspection result equivalent to the case where a plurality of images are acquired and averaged can be obtained. In addition, it is not necessary to acquire a large number of images, and processing can be performed for a short time. Furthermore, complicated image processing on the inspection image M (that is, the original image) acquired from the
［変形例：輝度補正処理］
なお上述では、良否判定ステップｓ６に用いる検査基準を予め設定しておく手順を例示した。多くの場合、検査基準は固定値で良いが、印加する電子線のエネルギーが変動することがあり、その変動に応じて検査画像Ｍ内の検査対象領域Ｒが明るくなったり暗くなったりするため、検査基準が固定値のままでは所望の検査精度が維持できない可能性がある。この様な場合、一般のオートゲイン補正（画像全体の平均輝度が常に一定になるような補正）をかけてしまうと、検査対象部位以外からの電子やＸ線等の影響も含まれるため、検査画像Ｍ内の検査対象領域Ｒが一定になるとは限らず、検査基準を固定値ではなく変動させる必要がある。
[Modification: Brightness correction processing]
In addition, in the above, the procedure which presets the test | inspection standard used for the quality determination step s6 was illustrated. In many cases, the inspection standard may be a fixed value, but the energy of the applied electron beam may fluctuate, and the inspection target region R in the inspection image M becomes brighter or darker according to the fluctuation, If the inspection standard remains a fixed value, the desired inspection accuracy may not be maintained. In such a case, if general auto gain correction (correction so that the average luminance of the entire image is always constant) is applied, the influence of electrons, X-rays, etc. from other than the inspection target part is included. The inspection target region R in the image M is not always constant, and the inspection standard needs to be changed instead of a fixed value.
この様な局面においては、本発明を具現化する上で、次のような構成を加えることが好ましい。つまり、検査画像Ｍには、図４（ａ）（ｂ）に示す様な、輝度の基準となる輝度基準領域Ｑが含まれており、輝度基準領域Ｑの輝度基準値に対する輝度基準領域Ｑの平均輝度値の差を、検査対象領域Ｒの平均輝度値に加算補正する輝度補正ステップｓ５−１を有する構成である。 In such an aspect, it is preferable to add the following configuration in order to embody the present invention. That is, the inspection image M includes a luminance reference region Q that serves as a luminance reference as shown in FIGS. 4A and 4B, and the luminance reference region Q with respect to the luminance reference value of the luminance reference region Q This is a configuration having a luminance correction step s5-1 for correcting the difference of the average luminance value by adding to the average luminance value of the inspection target region R.
具体的には、輝度補正ステップｓ５−１は、図３を示しながら上述した平均輝度値算出ステップｓ５と良否判定ステップｓ６の間に行われるものである。 Specifically, the luminance correction step s5-1 is performed between the average luminance value calculation step s5 and the quality determination step s6 described above with reference to FIG.
より具体的には、輝度基準領域Ｑの輝度基準値が２００として予め設定されている場合、ある検査画像Ｍにおける輝度基準領域Ｑの平均輝度値が１９０、検査対象領域Ｒの平均輝度値が１００であったとすると、輝度補正ステップｓ５−１では、輝度基準領域Ｑの輝度基準値「２００」に対する平均輝度値「１９０」の差「１０」を加算補正し、検査対象領域Ｒの平均輝度値を「１１０」として検査を行う。そうすることで、本来であれば「良」判定とされるべき検査対象部位について、取得された検査画像の画素輝度値が低かったために「良」判定が得られないような局面であっても、上述の様な補正処理を行うことで本来されるべき「良」判定を得ることができる。 More specifically, when the luminance reference value of the luminance reference region Q is preset as 200, the average luminance value of the luminance reference region Q in a certain inspection image M is 190, and the average luminance value of the inspection target region R is 100. In the luminance correction step s5-1, the difference “10” of the average luminance value “190” with respect to the luminance reference value “200” of the luminance reference region Q is added and corrected, and the average luminance value of the inspection target region R is calculated. Inspection is performed as “110”. By doing so, even if it is a situation in which “good” determination cannot be obtained because the pixel luminance value of the acquired inspection image is low for the inspection target portion that should be determined as “good” originally By performing the correction process as described above, it is possible to obtain a “good” determination that should be originally performed.
［変形例：他の検査対象領域との比較］
なお上述では、良否判定ステップｓ６に用いる検査基準を予め設定しておく手順や、検査基準を補正する手順を例示した。
[Modification: Comparison with other inspection target areas]
In the above description, the procedure for presetting the inspection standard used in the pass / fail judgment step s6 and the procedure for correcting the inspection standard are exemplified.
しかし、ある局面として、取得した検査画像Ｍ内に、特性が共通する領域を有する検査対象部位が複数含まれることがある。具体例を挙げれば、検査対象物に形成されている下層部材の上に、複数の金属配線が所定の間隔で同じ膜厚・線幅・材料で形成されている場合である。 However, as one aspect, the acquired inspection image M may include a plurality of inspection target parts having regions having common characteristics. A specific example is a case where a plurality of metal wirings are formed with the same film thickness, line width, and material at predetermined intervals on a lower layer member formed on an inspection object.
この様な局面において、取得された検査画像Ｍ内において、これら複数（例えば、ｎ個）の検査対象部位に対応させて複数（ｎ個）の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎとしてそれぞれ指定すれば、これらの検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎの平均輝度値はそれぞれ同じないし所定の範囲内に収まるはずである。 In such an aspect, in the acquired inspection image M, if specified as a plurality (n) of inspection target regions R1 to Rn corresponding to the plurality of (for example, n) inspection target parts, The average luminance values of the inspection target areas R1 to Rn should be within the same or predetermined range.
そこで、この様な局面では、上述した検査画像取得ステップｓ３、検査領域指定ステップｓ４、平均輝度値算出ステップｓ５、良否判定ステップｓ６に代えて、以下の様な処理を行う検査画像取得ステップｓ３１、検査領域指定ステップｓ４１、平均輝度値算出ステップｓ５１、良否判定ステップｓ６１とすることが望ましい。なお、これらステップｓ４とｓ４１、ｓ５とｓ５１、ｓ６とｓ６１は、相互に共通する処理が多く含まれるため、相違する処理について詳細を以下に説明する。 Therefore, in such an aspect, instead of the above-described inspection image acquisition step s3, inspection region designation step s4, average luminance value calculation step s5, and pass / fail determination step s6, an inspection image acquisition step s31 that performs the following processing, Desirably, the inspection area designating step s41, the average luminance value calculating step s51, and the pass / fail judgment step s61. Since steps s4 and s41, s5 and s51, and s6 and s61 include many common processes, details of the different processes will be described below.
検査画像取得ステップｓ３１では、特性が共通する領域を有する検査対象部位が複数含まれた画像を検査画像Ｍとして取得する。 In the inspection image acquisition step s31, an image including a plurality of inspection target parts having regions having common characteristics is acquired as the inspection image M.
検査領域指定ステップｓ４１では、取得した検査画像Ｍ内の検査対象部位において特性が共通する領域を複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎとして指定する。 In the inspection region specifying step s41, regions having common characteristics in the inspection target region in the acquired inspection image M are specified as a plurality of inspection target regions R1 to Rn.
平均輝度値算出ステップｓ５１では、複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎそれぞれについて、当該検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎ内の各画素について画素輝度値を取得し、検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎ毎の画素輝度値の平均値を演算して平均輝度値として出力する。 In the average luminance value calculation step s51, for each of the plurality of inspection target regions R1 to Rn, a pixel luminance value is acquired for each pixel in the inspection target region R1 to Rn, and the pixel luminance value for each of the inspection target regions R1 to Rn is obtained. The average value is calculated and output as an average luminance value.
良否判定ステップｓ６１では、複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎそれぞれの平均輝度値どうしを比較して、検査対象部位の良否を判定する。 In pass / fail judgment step s61, the average luminance values of the plurality of examination target regions R1 to Rn are compared with each other, and the quality of the examination target part is judged.
なお、良否判定ステップｓ６１に用いる検査基準は、複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎそれぞれの平均輝度値どうしの差分、分散の差分、標準偏差の差分に基づいて設定する。 The inspection standard used in the pass / fail judgment step s61 is set based on the difference between the average luminance values, the difference in variance, and the difference in standard deviation of each of the plurality of inspection target regions R1 to Rn.
図６は、本発明を具現化する変形例における複数の検査対象領域の一例を示す概念図である。図６には、検査画像取得ステップｓ３１で取得した検査画像Ｍの中に検査対象部位である金属配線Ｐが複数形成されており、その内４箇所について検査対象領域Ｒ１〜Ｒ４が検査領域指定ステップｓ４１で指定されている例が示されている。 FIG. 6 is a conceptual diagram showing an example of a plurality of inspection target areas in a modification embodying the present invention. In FIG. 6, a plurality of metal wirings P, which are inspection target parts, are formed in the inspection image M acquired in the inspection image acquisition step s31, and inspection target regions R1 to R4 are inspected region designation steps for four of them. An example specified in s41 is shown.
この例の場合、平均輝度値算出ステップｓ５１では、これら検査対象領域Ｒ１〜Ｒ４について平均輝度値を算出する。そして、良否判定ステップｓ６１では、検査対象領域Ｒ１の平均輝度値を、他の検査対象領域（この場合は、Ｒ２〜Ｒ４）と平均輝度値を比較し、所定の範囲内に収まるかどうかを判断基準とする良否判定ステップを行う。そして、これと同様の処理を他の検査対象領域（例えば、Ｒ２〜Ｒ４）についても行う。 In the case of this example, in the average luminance value calculation step s51, average luminance values are calculated for these inspection target regions R1 to R4. In the pass / fail judgment step s61, the average luminance value of the inspection target region R1 is compared with other inspection target regions (in this case, R2 to R4) and the average luminance value to determine whether they fall within a predetermined range. A reference pass / fail judgment step is performed. Then, the same processing is performed for other inspection target regions (for example, R2 to R4).
例えば、検査対象領域Ｒ１〜Ｒ４の平均輝度値がそれぞれ、「１０５」「１１０」「９５」「１１４」であったとすると、平均輝度値の平均は「１０６」となる。ここで検査基準範囲を「１０６±９以内（つまり、９７〜１１５）」とすると、検査対象領域Ｒ１，Ｒ２，Ｒ４が指定された検査対象部位を「良」判定とし、検査対象領域Ｒ３が指定された検査対象部位を「不良」判定とする。 For example, if the average luminance values of the inspection target regions R1 to R4 are “105”, “110”, “95”, and “114”, respectively, the average of the average luminance values is “106”. Here, if the inspection reference range is “within 106 ± 9 (that is, 97 to 115)”, the inspection target region where the inspection target regions R1, R2, and R4 are specified is determined as “good”, and the inspection target region R3 is specified. The inspection target part thus determined is determined as “defective”.
この様な手順で検査を行うことで、取得した検査画像Ｍ内に特性が共通する領域を有する検査対象部位が複数含まれる局面においては、予め検査基準を設定する必要がなくなり、輝度補正の処理も不要になるため、好ましい。 By performing the inspection in such a procedure, it is not necessary to set an inspection standard in advance in a situation where a plurality of inspection target parts having regions having common characteristics are included in the acquired inspection image M, and luminance correction processing is performed. Is also preferable.
なお、１つの検査画像Ｍ内において、全体的に配線パターンの表面粗さや膜厚が変化する等の可能性が想定される局面にあっては、複数の検査対象領域Ｒ１〜Ｒｎの平均輝度値同士の比較による良否判定処理に加え、予め検査基準を設定しておきこの検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準とする良否判定処理や、輝度補正の処理を追加しても良い。 Note that, in a situation where there is a possibility that the surface roughness or film thickness of the wiring pattern changes as a whole in one inspection image M, the average luminance value of the plurality of inspection target regions R1 to Rn. In addition to the pass / fail determination process based on the comparison between each other, a pass / fail determination process in which an inspection standard is set in advance and whether it falls within the range of the inspection standard or a brightness correction process may be added.
［変形例：分割処理］
なお上述では、検査画像Ｍ内の比較的狭い範囲が検査対象領域Ｒとして指定されて検査が行われる手順を例示した。
[Modification: Split processing]
In the above description, a procedure in which a relatively narrow range in the inspection image M is designated as the inspection target region R and the inspection is performed is illustrated.
しかし、上述とは別の局面として、検査対象部位が含まれた画像を検査画像Ｍとして取得した場合、特性が共通する領域が検査画像Ｍ内で比較的大きな面積（多くの画素数とも言う）を占めることがある。 However, as an aspect different from the above, when an image including an inspection target part is acquired as the inspection image M, a region having a common characteristic has a relatively large area in the inspection image M (also referred to as a large number of pixels). May occupy.
この様な局面においては、検査対象部位に微小な異物や汚れが付着していても、検査対象領域Ｒｗと面積を比較すると小さく（換言すれば、画素数を比較するとが少なく）、検査対象領域Ｒｗの平均輝度値を算出すると、検出したい異物等の輝度値が他の部分と平均化されることで十分な輝度差としてあらわれないこととなる。 In such an aspect, even if a minute foreign matter or dirt adheres to the inspection target region, the area to be inspected is small (in other words, the number of pixels is relatively small) when compared with the inspection target area Rw. When the average luminance value of Rw is calculated, the luminance value of a foreign substance or the like to be detected is averaged with other portions, so that a sufficient luminance difference does not appear.
そこで、この様な局面では、上述した検査画像取得ステップｓ３、検査領域指定ステップｓ４、平均輝度値算出ステップｓ５、良否判定ステップｓ６に代えて、以下の様な処理を行う検査画像取得ステップｓ３２、検査領域指定ステップｓ４２、平均輝度値算出ステップｓ５２、良否判定ステップｓ６２とすることが望ましい。なお、これらステップｓ４とｓ４２、ｓ５とｓ５２、ｓ６とｓ６２は、相互に共通する処理が多く含まれるため、相違する処理について詳細を以下に説明する。 Therefore, in such an aspect, instead of the above-described inspection image acquisition step s3, inspection region designation step s4, average luminance value calculation step s5, and pass / fail judgment step s6, an inspection image acquisition step s32 that performs the following processing, Desirably, the inspection area designation step s42, the average luminance value calculation step s52, and the pass / fail judgment step s62. Since these steps s4 and s42, s5 and s52, and s6 and s62 include many common processes, the details of the different processes will be described below.
検査画像取得ステップｓ３２では、特性が共通する領域を有する検査対象部位が比較的大きな面積を占める画像を検査画像Ｍとして取得する。 In the inspection image acquisition step s32, an image in which a region to be inspected having a region having a common characteristic occupies a relatively large area is acquired as the inspection image M.
検査領域指定ステップｓ４２では、取得した検査画像Ｍ内の検査対象部位において特性が共通する領域（つまり、検査対象領域Ｒｗ）を複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍとして指定する。 In the inspection region specifying step s42, regions having characteristics common to the inspection target region in the acquired inspection image M (that is, the inspection target region Rw) are specified as a plurality of divided inspection target regions D1 to Dm.
平均輝度値算出ステップｓ５２では、複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍそれぞれについて、当該分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍ内の各画素について画素輝度値を取得し、分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍ毎の画素輝度値の平均値を演算して平均輝度値として出力する。 In the average luminance value calculation step s52, for each of the plurality of divided inspection target areas D1 to Dm, a pixel luminance value is acquired for each pixel in the divided inspection target areas D1 to Dm, and the pixels for each of the divided inspection target areas D1 to Dm. The average value of the luminance values is calculated and output as the average luminance value.
良否判定ステップｓ６２では、複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍそれぞれの平均輝度値どうしを比較して、検査対象部位の良否を判定する。 In the quality determination step s62, the average luminance values of the plurality of divided inspection target areas D1 to Dm are compared to determine the quality of the inspection target part.
なお、良否判定ステップｓ６２に用いる検査基準は、複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄｍそれぞれの平均輝度値どうしの差分、分散の差分、標準偏差の差分に基づいて設定する。 The inspection standard used in the pass / fail determination step s62 is set based on the difference between the average luminance values, the difference in variance, and the difference in standard deviation of each of the plurality of divided inspection target areas D1 to Dm.
図７は、本発明を具現化する変形例における分割検査対象領域の一例を示す概念図である。図７には、検査画像取得ステップｓ３２で取得した検査画像Ｍの中に含まれている検査対象部位である下地部材Ｂについて、比較的広い面積の検査対象領域Ｒｗに対して８つの分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄ８が検査領域指定ステップｓ４１で指定されている例が示されている。 FIG. 7 is a conceptual diagram showing an example of a divided inspection target area in a modification embodying the present invention. FIG. 7 shows eight divided inspection targets for the inspection target region Rw having a relatively large area with respect to the base member B which is the inspection target portion included in the inspection image M acquired in the inspection image acquisition step s32. An example is shown in which the areas D1 to D8 are specified in the inspection area specifying step s41.
この例の場合、平均輝度値算出ステップｓ５２では、これら分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄ８について平均輝度値を算出する。そして、良否判定ステップｓ６２では、分割検査対象領域Ｄ１の平均輝度値を、他の分割検査対象領域（この場合は、Ｄ２〜Ｄ８４）と平均輝度値を比較し、所定の範囲内に収まるかどうかを判断基準とする良否判定ステップを行う。そして、これと同様の処理を他の分割検査対象領域（例えば、Ｄ２〜Ｄ８）についても行う。 In the case of this example, in the average luminance value calculation step s52, average luminance values are calculated for these divided inspection target areas D1 to D8. In the pass / fail judgment step s62, the average luminance value of the divided inspection target region D1 is compared with the other divided inspection target regions (in this case, D2 to D84), and whether or not the average luminance value falls within a predetermined range. A pass / fail judgment step is performed with reference to. Then, the same processing is performed for other divided inspection target areas (for example, D2 to D8).
例えば、分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄ８の平均輝度値がそれぞれ、「５５」「５０」「６０」「５０」「５１」「４８」「５３」「４９」であり、平均輝度値が「５２」であったとすると、検査基準範囲を「±６」と設定した場合には、検査対象領域Ｒｗのうち、分割検査対象領域Ｄ１，Ｄ２，Ｄ４〜Ｄ８が指定された分割検査対象部位を「良」判定とし、分割検査対象領域Ｄ３が指定された分割検査対象部位を「不良」判定とする。 For example, the average luminance values of the divided inspection target areas D1 to D8 are “55”, “50”, “60”, “50”, “51”, “48”, “53”, and “49”, respectively, and the average luminance value is “52”. If the inspection reference range is set to “± 6”, the divided inspection target regions in which the divided inspection target regions D1, D2, D4 to D8 are designated among the inspection target regions Rw are “good”. The determination is made, and the division inspection target region in which the division inspection target area D3 is designated is determined as “defective”.
この様な手順で検査を行うことで、特性が共通する領域が検査画像Ｍ内で比較的大きな面積（多くの画素数とも言う）を占める局面において、検査対象部位に存在する微細な異物や欠陥、ピンホール等の見逃しを防ぐことができる。さらに、予め検査基準を設定する必要がなくなり、輝度補正の処理も不要になるため、好ましい。 By performing the inspection in such a procedure, in a situation where a region having common characteristics occupies a relatively large area (also referred to as a large number of pixels) in the inspection image M, fine foreign matters and defects present in the inspection target portion , Pinholes, etc. can be prevented from being overlooked. Furthermore, it is not necessary to set an inspection standard in advance, and luminance correction processing is unnecessary, which is preferable.
なお、１つの検査画像Ｍ内において、全体的に表面粗さや膜厚が変化する等の可能性が想定される局面にあっては、複数の分割検査対象領域Ｄ１〜Ｄ８の平均輝度値同士の比較による良否判定処理に加え、予め検査基準を設定ておきこの検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準とする良否判定処理や、輝度補正の処理を追加しても良い。 Note that, in a situation where there is a possibility that the surface roughness or the film thickness may change as a whole in one inspection image M, the average luminance values of the plurality of divided inspection target regions D1 to D8 In addition to the pass / fail determination process by comparison, an inspection standard may be set in advance, and a pass / fail determination process based on whether or not it falls within the range of the inspection standard and a brightness correction process may be added.
［別の形態］
なお上述では、検査画像Ｍとして電子顕微鏡を用いてＳＥＭ画像を取得し、検査対象部位の良否を判定する検査方法を例示した。しかし、本発明は、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）、走査型透過電子顕微鏡（ＳＴＥＭ）、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）等を用いて取得した画像を検査画像Ｍとする場合や、可視光や紫外線、赤外線などに受光感度を備えた撮像カメラ（いわゆる、ＣＣＤカメラやＣＭＯＳカメラなど）を用いて取得した画像を検査画像Ｍとする場合などにも適用することができる
なお上述では、検査対象物の一類型として、半導体デバイスやＭＥＭＳ、チップ部品等を形成するためのシリコンウエーハ（基板Ｗ）を例示し、検査対象部位の一類型として基板Ｗ上に形成された金属配線Ｐを例示した。しかし、本発明は、均質基板上に均質なパターンを形成しようとするもの、例えば液晶、有機ELなどのフラットパネルディスプレイの配線パターンや光学部品などにも適用することが出来る。
[Another form]
Note that, in the above description, the inspection method for acquiring the SEM image using the electron microscope as the inspection image M and determining the quality of the inspection target part is exemplified. However, in the present invention, an image acquired using a transmission electron microscope (TEM), a scanning transmission electron microscope (STEM), an atomic force microscope (AFM), or the like is used as an inspection image M, or visible light or ultraviolet light is used. In addition, the present invention can be applied to the case where an image acquired using an imaging camera (so-called CCD camera, CMOS camera, or the like) having light receiving sensitivity for infrared rays or the like is used as the inspection image M. As a type, a silicon wafer (substrate W) for forming a semiconductor device, a MEMS, a chip component and the like is illustrated, and a metal wiring P formed on the substrate W is illustrated as a type of a region to be inspected. However, the present invention can also be applied to a wiring pattern of a flat panel display such as a liquid crystal or an organic EL, an optical component, or the like, which is intended to form a uniform pattern on a homogeneous substrate.
１ 検査装置
２ 撮像部
３ 画像処理部
４ 検査処理部
１１ 基板載置台
ＣＮ 制御部
Ｗ ウエーハ（検査対象物の一類型）
Ｐ 金属配線（検査対象部位の一類型）
Ｂ 下層部材
Ｅ１ 電子ビーム（１次）
Ｅ２ ２次電子、反射電子
Ｍ 検査画像
Ｒ、Ｒ１〜Ｒ４，Ｒｎ 検査対象領域（ｎ個）
Ｔ 位置決め基準パターン
Ｑ 輝度基準領域
Ｒｗ 検査対象領域（比較的大きな面積）
Ｄ１〜Ｄ８，Ｄｍ 分割検査対象領域（ｍ個）
ｓ３ 検査画像取得ステップ
ｓ４ 検査領域指定ステップ
ｓ５ 平均輝度値算出ステップ
ｓ６ 良否判定ステップ
ｓ５−１ 輝度補正ステップ
ｓ６１ 良否判定ステップ（複数の領域どうしを比較）
ｓ６２ 良否判定ステップ（分割した領域どうしを比較）
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
P Metal wiring (a type of inspection target)
B Lower layer member E1 Electron beam (primary)
E2 Secondary electrons, backscattered electrons M Inspection images R, R1 to R4, Rn Inspection target areas (n)
T Positioning reference pattern Q Luminance reference area Rw Inspection target area (relatively large area)
D1-D8, Dm Division inspection target area (m)
s3 inspection image acquisition step s4 inspection region designation step s5 average luminance value calculation step s6 pass / fail determination step s5-1 brightness correction step s61 pass / fail determination step (compare multiple regions)
s62 Pass / Fail Judgment Step (Compare the divided areas)
Claims (4)
前記検査画像内の前記検査対象部位において特性が共通する領域を検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、
前記検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
前記検査対象領域の前記平均輝度値が、予め設定された検査基準の範囲内に収まるか否かを判断基準として前記検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有する
ことを特徴とする、検査方法。 An inspection image acquisition step for acquiring an image including an inspection target part of the inspection target object as an inspection image;
An inspection area designating step for designating an area having characteristics common to the inspection object site in the inspection image as an inspection object area;
An average luminance value calculating step of calculating the average luminance value by averaging the pixel luminance values in the inspection target area;
A pass / fail determination step of determining pass / fail of the inspection target part based on whether the average luminance value of the inspection target region falls within a preset inspection reference range or not. Inspection method.
前記輝度基準領域の輝度基準値に対する当該輝度基準領域の平均輝度値の差を、前記検査対象領域の前記平均輝度値に加算補正する輝度補正ステップを有する
ことを特徴とする、請求項１に記載の検査方法。 The inspection image includes a luminance reference area serving as a luminance reference,
The luminance correction step of adding and correcting a difference of an average luminance value of the luminance reference area with respect to a luminance reference value of the luminance reference area to the average luminance value of the inspection target area. Inspection method.
前記検査画像内の複数の前記検査対象部位と対応する領域において特性が共通する領域を複数の検査対象領域として指定する検査領域指定ステップと、
前記複数の検査対象領域それぞれについて、当該検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
前記複数の検査対象領域それぞれの前記平均輝度値どうしを比較して前記検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法。 An inspection image acquisition step for acquiring an image including a plurality of inspection target parts of the inspection target as an inspection image;
An inspection region designating step for designating a plurality of regions to be inspected as regions having common characteristics in regions corresponding to the plurality of regions to be inspected in the inspection image;
For each of the plurality of inspection target areas, an average luminance value calculating step of calculating the average luminance value by averaging the pixel luminance values in the inspection target area;
An inspection method comprising: a quality determination step of comparing the average luminance values of each of the plurality of inspection object areas to determine the quality of the inspection object part.
前記検査画像内の前記検査対象部位において特性が共通する領域を複数の分割検査対象領域として指定する分割検査領域指定ステップと、
前記複数の分割検査対象領域それぞれについて、当該分割検査対象領域内の画素輝度値を平均化して平均輝度値として算出する平均輝度値算出ステップと、
前記複数の分割検査対象領域それぞれにおける前記平均輝度値どうしを比較して前記検査対象部位の良否を判定する良否判定ステップとを有することを特徴とする、検査方法。 An inspection image acquisition step for acquiring an image including an inspection target part of the inspection target object as an inspection image;
A divided inspection region designation step for designating a region having common characteristics in the inspection target region in the inspection image as a plurality of divided inspection target regions;
For each of the plurality of divided inspection target areas, an average luminance value calculating step of calculating the average luminance value by averaging the pixel luminance values in the divided inspection target area;
An inspection method comprising: a quality determination step of comparing the average luminance values in each of the plurality of divided inspection object areas to determine the quality of the inspection object part.
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019009256A (en) * | 2017-06-23 | 2019-01-17 | 株式会社 Ｎｇｒ | Pattern defect detection method |
| WO2023026489A1 (en) * | 2021-08-27 | 2023-03-02 | 株式会社日立ハイテク | Computer system and analysis method |
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