JP2019158362A - Substrate inspection apparatus, substrate processing apparatus, and substrate inspection method - Google Patents

Substrate inspection apparatus, substrate processing apparatus, and substrate inspection method Download PDF

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Abstract

To provide a substrate inspection apparatus capable of performing visual inspection of a substrate with high accuracy and in short time, a substrate processing apparatus including the substrate inspection apparatus, and a substrate inspection method.SOLUTION: A sample image data acquisition unit 401 acquires sample image data representing a sample image. An inspection image data acquisition unit 402 acquires inspection image data representing an inspection image. A correction unit 403 calculates a relative shift amount between the sample unit image and the inspection unit image corresponding to each other based on an average gradation value in each pixel group, and corrects correspondence between the pixels of the image data and the inspection image data based on the calculated plurality of shift amounts. A determination unit 404 determines the presence or absence of an external defect on the inspection substrate W based on the corrected correspondence.SELECTED DRAWING: Figure 4

Description

本発明は、基板の検査を行う基板検査装置およびそれを備えた基板処理装置ならびに基板の検査を行うための基板検査方法に関する。   The present invention relates to a substrate inspection apparatus that inspects a substrate, a substrate processing apparatus including the same, and a substrate inspection method for inspecting a substrate.

基板に対する種々の処理工程において、基板の外観検査が行われる。特許文献１に記載される検査装置では、レジスト膜が形成された基板に露光処理および現像処理が順次行われた後、基板の外観検査が行われる。外観検査では、検査対象の基板（以下、検査基板と呼ぶ。）の表面が撮像されることによって表面画像データが取得される。一方、外観上の欠陥がないサンプル基板が予め用意され、そのサンプル基板の表面画像データが取得される。サンプル基板の表面画像データの各画素の階調値と検査基板の表面画像データの各画素の階調値との比較に基づいて、検査基板の欠陥が検出される。   In various processing steps for the substrate, an appearance inspection of the substrate is performed. In the inspection apparatus described in Patent Document 1, after the exposure processing and the development processing are sequentially performed on the substrate on which the resist film is formed, the appearance inspection of the substrate is performed. In appearance inspection, surface image data is acquired by imaging the surface of a substrate to be inspected (hereinafter referred to as an inspection substrate). On the other hand, a sample substrate having no appearance defect is prepared in advance, and surface image data of the sample substrate is acquired. A defect on the inspection substrate is detected based on a comparison between the gradation value of each pixel of the surface image data of the sample substrate and the gradation value of each pixel of the surface image data of the inspection substrate.

特開２０１６−２１９７４６号公報JP-A-2006-219746

検査基板は、欠陥の他に熱処理等に起因した歪を有することがある。その場合、サンプル基板の表面画像データにおける各画素と検査基板の表面画像データにおける各画素との対応関係にずれが生じる。そこで、特許文献１の検査装置では、サンプル基板の表面画像データと検査基板の表面画像データとの間で、画素ごとに一致度が算出される。算出された一致度に基づいて画素ごとの相対的なずれ量が算出され、そのずれ量に基づいて、サンプル基板の表面画像データおよび検査基板の表面画像データの画素の対応関係が補正される。この場合、表面画像データの全ての画素について一致度を算出するためには膨大な量の計算が必要となる。それにより、基板の外観検査に要する時間が非常に長くなる。   The inspection substrate may have distortion due to heat treatment or the like in addition to defects. In that case, a deviation occurs in the correspondence between each pixel in the surface image data of the sample substrate and each pixel in the surface image data of the inspection substrate. Therefore, in the inspection apparatus of Patent Document 1, the degree of coincidence is calculated for each pixel between the surface image data of the sample substrate and the surface image data of the inspection substrate. Based on the calculated degree of coincidence, a relative shift amount for each pixel is calculated. Based on the shift amount, the correspondence between the pixels of the surface image data of the sample substrate and the surface image data of the inspection substrate is corrected. In this case, in order to calculate the degree of coincidence for all the pixels of the surface image data, a huge amount of calculation is required. Thereby, the time required for the appearance inspection of the substrate becomes very long.

本発明の目的は、高い精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能な基板検査装置およびそれを備えた基板処理装置ならびに基板検査方法を提供することである。   An object of the present invention is to provide a substrate inspection apparatus capable of performing an appearance inspection of a substrate with high accuracy and in a short time, a substrate processing apparatus including the substrate inspection apparatus, and a substrate inspection method.

（１）第１の発明に係る基板検査装置は、外観上の欠陥がない基板の第１の画像を表す第１の画像データを取得する第１の画像データ取得部と、検査すべき基板を撮像することにより検査すべき基板の第２の画像を表す第２の画像データを取得する第２の画像データ取得部と、第１および第２の画像データの画素の対応関係を補正する補正部と、補正部により補正された対応関係に基づいて画像データ取得部により取得された第１および第２の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定する判定部とを備え、第１の画像は、第１の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第１の単位画像を含み、第２の画像は、第１の方向に対応する第２の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第２の単位画像を含み、複数の第１の単位画像は複数の第２の単位画像とそれぞれ対応し、各第１の単位画像は、第１の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第１の画素群を含み、各第２の単位画像は、第２の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第２の画素群を含み、補正部は、複数の第１の画素群の各々における平均的な階調値を第１の代表値として算出し、複数の第２の画素群の各々における平均的な階調値を第２の代表値として算出し、算出された複数の第１および第２の代表値に基づいて、互いに対応する第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出し、複数の第１および第２の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて第１および第２の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて第１および第２の画像データの画素の対応関係を補正する。   (1) A substrate inspection apparatus according to a first aspect includes a first image data acquisition unit that acquires first image data representing a first image of a substrate having no appearance defect, and a substrate to be inspected. A second image data acquisition unit that acquires second image data representing a second image of the substrate to be inspected by imaging, and a correction unit that corrects the correspondence between the pixels of the first and second image data And acquiring difference information representing a difference between gradation values for pixels corresponding to each other of the first and second image data acquired by the image data acquisition unit based on the correspondence corrected by the correction unit. A determination unit that determines the presence or absence of an appearance defect on the substrate to be inspected based on the difference information, and the first image has a plurality of rectangular shapes each having a side parallel to the first direction. One unit image, the second image is A plurality of rectangular second unit images each having a side parallel to the second direction corresponding to the first direction, the plurality of first unit images corresponding to the plurality of second unit images, respectively. Each first unit image includes a plurality of first pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the first direction, and each second unit image includes a plurality of pixels arranged in the second direction. A correction unit that calculates an average gradation value in each of the plurality of first pixel groups as a first representative value, and each of the plurality of second pixel groups. The average gradation value at is calculated as the second representative value, and based on the calculated first and second representative values, the relative deviation between the first and second unit images corresponding to each other is calculated. An amount is calculated and based on a plurality of shift amounts calculated for a plurality of first and second unit images It calculates a shift amount of each pixel of the first and second images, correcting the correspondence between the pixels of the first and second image data based on the calculated shift amount.

この基板検査装置においては、外観上の欠陥がない基板の第１の画像を表す第１の画像データが取得されるとともに、検査すべき基板が撮像されることにより検査すべき基板の第２の画像を表す第２の画像データが取得される。第１の画像に含まれる第１の単位画像の各々において、第１の画素群ごとに第１の代表値が算出される。また、第２の画像に含まれる第２の単位画像の各々において、第２の画素群ごとに第２の代表値が算出される。算出された複数の第１および第２の代表値に基づいて、互いに対応する第１および第２の単位画像の相対的なずれ量が算出される。   In this substrate inspection apparatus, first image data representing a first image of a substrate having no appearance defect is acquired, and a second substrate of the substrate to be inspected is obtained by imaging the substrate to be inspected. Second image data representing an image is acquired. In each of the first unit images included in the first image, a first representative value is calculated for each first pixel group. In each of the second unit images included in the second image, the second representative value is calculated for each second pixel group. Based on the calculated first and second representative values, a relative shift amount between the first and second unit images corresponding to each other is calculated.

この場合、第１の単位画像において第１の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第１の代表値として算出され、第２の単位画像において第１の方向に対応する第２の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第２の代表値として算出される。このようにして算出された第１および第２の代表値を用いることにより、第１の単位画像と第２の単位画像との間で画素ごとの比較を行うことなく、第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出することができる。それにより、画素ごとの比較を行う場合に比べて、第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出するための計算量が大幅に低減される。したがって、第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を短時間で算出することができ、そのずれ量に基づいて第１および第２の画像データの画素の対応関係を短時間で補正することができる。   In this case, an average gradation value of a plurality of pixels arranged in the first direction in the first unit image is calculated as the first representative value, and the second corresponding to the first direction in the second unit image. An average gradation value of a plurality of pixels arranged in the direction is calculated as the second representative value. By using the first and second representative values calculated in this way, the first and second units can be compared without performing pixel-by-pixel comparison between the first unit image and the second unit image. The relative shift amount of the unit image can be calculated. Thereby, the amount of calculation for calculating the relative shift amount of the first and second unit images is greatly reduced as compared with the case of performing the comparison for each pixel. Accordingly, the relative shift amount between the first and second unit images can be calculated in a short time, and the correspondence between the pixels of the first and second image data is corrected in a short time based on the shift amount. can do.

このような補正により、検査すべき基板に歪が生じている場合でも、第１の画像データの各画素と第２の画像データの各画素とを正確に対応させることができる。それにより、第１の画像データの各画素と第２の画像データの各画素との間の階調値の差分を表す差分情報に基づいて、検査すべき基板における外観上の欠陥を高精度で検出することが可能になる。その結果、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。   By such correction, even when the substrate to be inspected is distorted, each pixel of the first image data and each pixel of the second image data can be accurately associated with each other. Thereby, on the basis of the difference information indicating the difference in gradation value between each pixel of the first image data and each pixel of the second image data, an appearance defect in the substrate to be inspected can be accurately detected. It becomes possible to detect. As a result, it becomes possible to inspect the appearance of the substrate with high accuracy and in a short time.

（２）補正部は、第１の画素群に含まれる複数の画素の階調値の平均値を第１の代表値として算出し、第２の画素群に含まれる複数の画素の階調値の平均値を第２の代表値として算出してもよい。   (2) The correction unit calculates an average value of gradation values of a plurality of pixels included in the first pixel group as a first representative value, and calculates gradation values of the plurality of pixels included in the second pixel group. May be calculated as the second representative value.

この場合、第１および第２の代表値を容易に算出することができ、かつ算出された第１および第２の代表値を用いて第１および第２の単位画像のずれ量を精度良く算出することができる。   In this case, the first and second representative values can be easily calculated, and the first and second unit images are accurately calculated using the calculated first and second representative values. can do.

（３）第１の単位画像は、複数の第１の画素行および複数の第１の画素列を構成する複数の画素を含み、各第１の画素行は、第１の方向における画素の並びであり、各第１の画素列は、第１の方向と直交する第３の方向における画素の並びであり、第２の単位画像は、複数の第２の画素行および複数の第２の画素列を構成する複数の画素を含み、各第２の画素行は、第２の方向における画素の並びであり、各第２の画素列は、第２の方向と直交する第４の方向における画素の並びであり、複数の第１の画素群は、複数の第１の画素行からそれぞれなり、複数の第２の画素群は、複数の第２の画素行からそれぞれなってもよい。   (3) The first unit image includes a plurality of pixels constituting a plurality of first pixel rows and a plurality of first pixel columns, and each first pixel row is an arrangement of pixels in the first direction. Each of the first pixel columns is an array of pixels in a third direction orthogonal to the first direction, and the second unit image includes a plurality of second pixel rows and a plurality of second pixels. The second pixel row includes a plurality of pixels constituting a column, and each second pixel row is an arrangement of pixels in the second direction, and each second pixel column is a pixel in a fourth direction orthogonal to the second direction. The plurality of first pixel groups may each include a plurality of first pixel rows, and the plurality of second pixel groups may each include a plurality of second pixel rows.

この場合、第１の画素行ごとに第１の代表値が算出され、第２の画素行ごとに第２の代表値が算出される。これにより、一般的な画素の並びに従って容易にかつ適切に第１および第２の代表値を算出することができる。   In this case, the first representative value is calculated for each first pixel row, and the second representative value is calculated for each second pixel row. As a result, the first and second representative values can be calculated easily and appropriately according to the general pixel arrangement.

（４）複数の第１の画素列は、複数の第３の画素群をそれぞれ構成し、複数の第２の画素列は、複数の第４の画素群をそれぞれ構成し、補正部は、複数の第３の画素群の各々における平均的な階調値を第３の代表値として算出し、複数の第４の画素群の各々における平均的な階調値を第４の代表値として算出し、算出された複数の第３および第４の代表値に基づいて、互いに対応する第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出してもよい。   (4) The plurality of first pixel columns respectively configure a plurality of third pixel groups, the plurality of second pixel columns each configure a plurality of fourth pixel groups, and the correction unit includes a plurality of correction units. An average gradation value in each of the third pixel groups is calculated as a third representative value, and an average gradation value in each of the plurality of fourth pixel groups is calculated as a fourth representative value. Based on the calculated third and fourth representative values, the relative shift amounts of the first and second unit images corresponding to each other may be calculated.

この場合、第１および第２の方向における平均的な階調値である第１および第２の代表値に加えて、第３および第４の方向における平均的な階調値である第３および第４の代表値に基づいて、第１および第２の単位画像の相対的なずれ量が算出される。これにより、ずれ量の算出の精度がより高くなる。   In this case, in addition to the first and second representative values that are average gradation values in the first and second directions, the third and fourth average gradation values in the third and fourth directions. Based on the fourth representative value, a relative shift amount between the first and second unit images is calculated. Thereby, the accuracy of calculation of the deviation amount is further increased.

（５）補正部は、互いに対応する第１および第２の単位画像のうち一方の単位画像に対して他方の単位画像を移動させつつ算出された複数の第１および第２の代表値に基づいて一方の単位画像と他方の単位画像との一致度を順次算出し、算出された一致度が最も高くなるときの一方の単位画像に対する他方の単位画像の移動量を当該第１および第２の単位画像の相対的なずれ量として算出してもよい。   (5) The correction unit is based on a plurality of first and second representative values calculated while moving the other unit image with respect to one unit image among the first and second unit images corresponding to each other. Then, the degree of coincidence between one unit image and the other unit image is sequentially calculated, and the amount of movement of the other unit image with respect to one unit image when the calculated degree of coincidence is the highest You may calculate as a relative deviation | shift amount of a unit image.

この場合、第１および第２の単位画像の相対位置を変化させつつ一致度を算出し、それらの一致度を比較することにより、第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を容易かつ適切に算出することができる。   In this case, the degree of coincidence is calculated while changing the relative positions of the first and second unit images, and the degree of relative displacement between the first and second unit images can be easily calculated by comparing the degree of coincidence. And it can be calculated appropriately.

（６）第１の画像は、第１の方向に沿って並ぶように基板に設けられた複数の第１の素子形成領域を含み、第２の画像は、第２の方向に沿って並ぶように基板に設けられかつ複数の第１の素子形成領域にそれぞれ対応する複数の第２の素子形成領域を含んでもよい。   (6) The first image includes a plurality of first element formation regions provided on the substrate so as to be aligned along the first direction, and the second image is aligned along the second direction. A plurality of second element formation regions provided on the substrate and respectively corresponding to the plurality of first element formation regions.

この場合、複数の第１および第２の素子形成領域の並びの方向と、第１および第２の画素群における複数の画素の並びの方向とが一致する。これにより、複数の第１および第２の素子形成領域の境界部分が第１および第２の代表値に反映されやすい。したがって、第１および第２の代表値に基づいて、第１および第２の単位画像のずれ量を精度良く算出することができる。   In this case, the direction of arrangement of the plurality of first and second element formation regions and the direction of arrangement of the plurality of pixels in the first and second pixel groups coincide. As a result, boundary portions between the plurality of first and second element formation regions are easily reflected in the first and second representative values. Therefore, the shift amount of the first and second unit images can be accurately calculated based on the first and second representative values.

（７）第２の発明に係る基板処理装置は、基板に露光処理を行う露光装置に隣接するように配置される基板処理装置であって、露光装置による露光処理前に、基板上に感光性膜を形成する膜形成部と、露光装置による露光処理後に、基板上の感光性膜に現像処理を行う現像処理部と、膜形成部による感光性膜の形成後の基板の外観検査を行う上記の基板検査装置とを備える。   (7) A substrate processing apparatus according to a second aspect of the present invention is a substrate processing apparatus disposed adjacent to an exposure apparatus that performs exposure processing on a substrate, and is photosensitive on the substrate before the exposure processing by the exposure apparatus. A film forming unit for forming a film, a development processing unit for developing a photosensitive film on the substrate after the exposure processing by the exposure apparatus, and an inspection of a substrate after the photosensitive film is formed by the film forming unit. Board inspection apparatus.

この基板処理装置においては、上記の基板検査装置により基板の外観検査が行われる。それにより、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。その結果、欠陥を有する基板および欠陥を有しない基板の各々に対して適切な処理を行うことが可能となる。   In this substrate processing apparatus, the substrate inspection apparatus performs an appearance inspection of the substrate. Thereby, it becomes possible to perform an appearance inspection of the substrate with high accuracy and in a short time. As a result, appropriate processing can be performed on each of the substrate having a defect and the substrate having no defect.

（８）第３の発明に係る基板検査方法は、外観上の欠陥がない基板の第１の画像を表す第１の画像データを取得するステップと、検査すべき基板を撮像することにより検査すべき基板の第２の画像を表す第２の画像データを取得するステップと、第１および第２の画像データの画素の対応関係を補正するステップと、補正部により補正された対応関係に基づいて第１および第２の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定するステップとを含み、第１の画像は、第１の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第１の単位画像を含み、第２の画像は、第１の方向に対応する第２の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第２の単位画像を含み、複数の第１の単位画像は複数の第２の単位画像とそれぞれ対応し、各第１の単位画像は、第１の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第１の画素群を含み、各第２の単位画像は、第２の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第２の画素群を含み、対応関係を補正するステップは、複数の第１の画素群の各々における平均的な階調値を第１の代表値として算出し、複数の第２の画素群の各々における平均的な階調値を第２の代表値として算出し、算出された複数の第１および第２の代表値に基づいて、互いに対応する第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出し、複数の第１および第２の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて第１および第２の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて第１および第２の画像データの画素の対応関係を補正することを含む。   (8) In the substrate inspection method according to the third aspect of the invention, the first image data representing the first image of the substrate having no appearance defect is acquired, and the substrate is inspected by imaging the substrate to be inspected. Based on the step of acquiring the second image data representing the second image of the power substrate, the step of correcting the correspondence between the pixels of the first and second image data, and the correspondence corrected by the correction unit Difference information representing a difference in gradation value is acquired for pixels corresponding to each other in the first and second image data, and the presence or absence of an appearance defect in the substrate to be inspected is determined based on the acquired difference information. The first image includes a plurality of rectangular first unit images each having a side parallel to the first direction, and the second image corresponds to the second corresponding to the first direction. Each side parallel to the direction of A plurality of rectangular second unit images are included, the plurality of first unit images respectively correspond to the plurality of second unit images, and each first unit image includes a plurality of pixels arranged in the first direction. Each of the second unit images includes a plurality of second pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the second direction, and the step of correcting the correspondence is performed The average gradation value in each of the plurality of first pixel groups is calculated as the first representative value, and the average gradation value in each of the plurality of second pixel groups is used as the second representative value. And calculating a relative shift amount between the first and second unit images corresponding to each other based on the plurality of calculated first and second representative values, and a plurality of first and second units. The shift for each pixel of the first and second images based on a plurality of shift amounts calculated for the image To calculate the amount includes correcting the correspondence between the pixels of the first and second image data based on the calculated shift amount.

この基板検査方法によれば、外観上の欠陥がない基板の第１の画像を表す第１の画像データが取得されるとともに、検査すべき基板が撮像されることにより検査すべき基板の第２の画像を表す第２の画像データが取得される。第１の画像に含まれる第１の単位画像の各々において、第１の画素群ごとに第１の代表値が算出される。また、第２の画像に含まれる第２の単位画像の各々において、第２の画素群ごとに第２の代表値が算出される。算出された複数の第１および第２の代表値に基づいて、互いに対応する第１および第２の単位画像の相対的なずれ量が算出される。   According to this substrate inspection method, first image data representing a first image of a substrate having no appearance defect is acquired, and a second substrate to be inspected is obtained by imaging the substrate to be inspected. Second image data representing the image is acquired. In each of the first unit images included in the first image, a first representative value is calculated for each first pixel group. In each of the second unit images included in the second image, the second representative value is calculated for each second pixel group. Based on the calculated first and second representative values, a relative shift amount between the first and second unit images corresponding to each other is calculated.

この場合、第１の単位画像において第１の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第１の代表値として算出され、第２の単位画像において第１の方向に対応する第２の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第２の代表値として算出される。このようにして算出された第１および第２の代表値を用いることにより、第１の単位画像と第２の単位画像との間で画素ごとの比較を行うことなく、第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出することができる。それにより、画素ごとの比較を行う場合に比べて、第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出するための計算量が大幅に低減される。したがって、第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を短時間で算出することができ、そのずれ量に基づいて第１および第２の画像データの画素の対応関係を短時間で補正することができる。   In this case, an average gradation value of a plurality of pixels arranged in the first direction in the first unit image is calculated as the first representative value, and the second corresponding to the first direction in the second unit image. An average gradation value of a plurality of pixels arranged in the direction is calculated as the second representative value. By using the first and second representative values calculated in this way, the first and second units can be compared without performing pixel-by-pixel comparison between the first unit image and the second unit image. The relative shift amount of the unit image can be calculated. Thereby, the amount of calculation for calculating the relative shift amount of the first and second unit images is greatly reduced as compared with the case of performing the comparison for each pixel. Accordingly, the relative shift amount between the first and second unit images can be calculated in a short time, and the correspondence between the pixels of the first and second image data is corrected in a short time based on the shift amount. can do.

このような補正により、検査すべき基板に歪が生じている場合でも、第１の画像データの各画素と第２の画像データの各画素とを正確に対応させることができる。それにより、第１の画像データの各画素と第２の画像データの各画素との間の階調値の差分を表す差分情報に基づいて、検査すべき基板における外観上の欠陥を高精度で検出することが可能になる。その結果、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。   By such correction, even when the substrate to be inspected is distorted, each pixel of the first image data and each pixel of the second image data can be accurately associated with each other. Thereby, on the basis of the difference information indicating the difference in gradation value between each pixel of the first image data and each pixel of the second image data, an appearance defect in the substrate to be inspected can be accurately detected. It becomes possible to detect. As a result, it becomes possible to inspect the appearance of the substrate with high accuracy and in a short time.

本発明によれば、高い精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことができる。   According to the present invention, it is possible to perform an appearance inspection of a substrate with high accuracy and in a short time.

実施の形態に係る基板検査装置の外観斜視図である。It is an external appearance perspective view of the board | substrate inspection apparatus which concerns on embodiment. 図１の基板検査装置の内部の構成を示す模式的側面図である。It is a typical side view which shows the structure inside the board | substrate inspection apparatus of FIG. 表面画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a surface image. 基板検査装置の機能的な構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the functional structure of a board | substrate inspection apparatus. 欠陥判定処理のフローチャートである。It is a flowchart of a defect determination process. レジストパターンの歪について説明するための図である。It is a figure for demonstrating distortion of a resist pattern. 単位画像の例について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example of a unit image. 画像データ補正処理のフローチャートである。It is a flowchart of an image data correction process. 画像データ補正処理を概念的に説明するための図である。It is a figure for demonstrating an image data correction process notionally. 画像データ補正処理を概念的に説明するための図である。It is a figure for demonstrating an image data correction process notionally. 画像データ補正処理を概念的に説明するための図である。It is a figure for demonstrating an image data correction process notionally. 画像データ補正処理を概念的に説明するための図である。It is a figure for demonstrating an image data correction process notionally. 画像データ補正処理を概念的に説明するための図である。It is a figure for demonstrating an image data correction process notionally. サンプル画像に生じるモアレを模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the moire which arises in a sample image. 検査画像データについての正規化処理のフローチャートである。It is a flowchart of the normalization process about test | inspection image data. 検査画像データからモアレを除去する例について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example which removes a moire from test | inspection image data. 検査画像データからモアレを除去する例について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the example which removes a moire from test | inspection image data. 図１および図２の基板検査装置を備える基板処理装置の全体構成を示す模式的ブロック図である。It is a typical block diagram which shows the whole structure of a substrate processing apparatus provided with the board | substrate inspection apparatus of FIG. 1 and FIG. 基板検査装置の他の例について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the other example of a board | substrate inspection apparatus.

以下、本発明の実施の形態に係る基板検査装置、基板処理装置および基板検査方法について図面を用いて説明する。以下の説明において、基板とは、半導体基板、液晶表示装置もしくは有機ＥＬ（Electro Luminescence）表示装置等のＦＰＤ（Flat Panel Display）用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、光磁気ディスク用基板、フォトマスク用基板、セラミック基板または太陽電池用基板等をいう。また、本実施の形態において検査対象として用いられる基板は、一面（主面）および他面（裏面）を有し、その一面上には互いに直交する２方向に周期的なパターンを有する膜が形成されている。基板上の一面上に形成される膜としては、例えばレジスト膜、反射防止膜、レジストカバー膜等が挙げられる。   Hereinafter, a substrate inspection device, a substrate processing apparatus, and a substrate inspection method concerning an embodiment of the invention are explained using a drawing. In the following description, a substrate means a semiconductor substrate, a liquid crystal display device or an FPD (Flat Panel Display) substrate such as an organic EL (Electro Luminescence) display device, an optical disk substrate, a magnetic disk substrate, a magneto-optical disk substrate, A photomask substrate, a ceramic substrate, a solar cell substrate, or the like. In addition, the substrate used as an inspection target in this embodiment has one surface (main surface) and the other surface (back surface), and a film having periodic patterns in two directions orthogonal to each other is formed on the one surface. Has been. Examples of the film formed on one surface of the substrate include a resist film, an antireflection film, and a resist cover film.

［１］基板検査装置の構成
図１は実施の形態に係る基板検査装置の外観斜視図であり、図２は図１の基板検査装置の内部の構成を示す模式的側面図である。図１に示すように、基板検査装置２００は、筐体部２１０、投光部２２０、反射部２３０、撮像部２４０、基板保持装置２５０、移動部２６０、ノッチ検出部２７０、制御装置４００および表示部４１０を含む。 [1] Configuration of Substrate Inspection Device FIG. 1 is an external perspective view of a substrate inspection device according to an embodiment, and FIG. 2 is a schematic side view showing an internal configuration of the substrate inspection device of FIG. As shown in FIG. 1, the substrate inspection apparatus 200 includes a casing unit 210, a light projecting unit 220, a reflecting unit 230, an imaging unit 240, a substrate holding device 250, a moving unit 260, a notch detecting unit 270, a control device 400, and a display. Part 410 is included.

筐体部２１０の側部には基板Ｗを搬送するためのスリット状の開口部２１６が形成されている。投光部２２０、反射部２３０、撮像部２４０、基板保持装置２５０、移動部２６０およびノッチ検出部２７０は、筐体部２１０内に収容されている。   A slit-shaped opening 216 for transporting the substrate W is formed on the side of the housing unit 210. The light projecting unit 220, the reflecting unit 230, the imaging unit 240, the substrate holding device 250, the moving unit 260, and the notch detecting unit 270 are accommodated in the housing unit 210.

投光部２２０は、例えば１または複数の光源を含み、基板Ｗの直径よりも大きい帯状の光を斜め下方に出射する。反射部２３０は、例えばミラーを含む。撮像部２４０は、複数の画素が横方向に線状に並ぶように配置された撮像素子、および１または複数の集光レンズを含む。本例では、撮像素子としてＣＣＤ（電荷結合素子）ラインセンサが用いられる。なお、撮像素子としてＣＭＯＳ（相補性金属酸化膜半導体）ラインセンサが用いられてもよい。   The light projecting unit 220 includes, for example, one or a plurality of light sources, and emits strip-shaped light larger than the diameter of the substrate W obliquely downward. The reflection unit 230 includes, for example, a mirror. The imaging unit 240 includes an imaging device in which a plurality of pixels are arranged in a line in the horizontal direction, and one or a plurality of condenser lenses. In this example, a CCD (Charge Coupled Device) line sensor is used as the imaging device. A CMOS (complementary metal oxide semiconductor) line sensor may be used as the imaging device.

図２に示すように、基板保持装置２５０は、例えばスピンチャックであり、駆動装置２５１および回転保持部２５２を含む。駆動装置２５１は、例えば電動モータであり、回転軸２５１ａを有する。回転保持部２５２は、駆動装置２５１の回転軸２５１ａの先端に取り付けられ、検査対象の基板Ｗを保持した状態で鉛直軸の周りで回転駆動される。   As shown in FIG. 2, the substrate holding device 250 is a spin chuck, for example, and includes a driving device 251 and a rotation holding unit 252. The drive device 251 is an electric motor, for example, and has a rotating shaft 251a. The rotation holding unit 252 is attached to the tip of the rotation shaft 251a of the driving device 251 and is driven to rotate around the vertical axis while holding the substrate W to be inspected.

移動部２６０は、一対のガイド部材２６１（図１）および移動保持部２６２を含む。一対のガイド部材２６１は、互いに平行に一方向に延びるように設けられる。移動保持部２６２は、基板保持装置２５０を保持しつつ一対のガイド部材２６１に沿って一方向に移動可能に構成される。基板保持装置２５０が基板Ｗを保持する状態で移動保持部２６２が移動することにより、基板Ｗが投光部２２０および反射部２３０の下方を通過する。   The moving part 260 includes a pair of guide members 261 (FIG. 1) and a movement holding part 262. The pair of guide members 261 are provided so as to extend in one direction parallel to each other. The movement holding unit 262 is configured to be movable in one direction along the pair of guide members 261 while holding the substrate holding device 250. When the movement holding unit 262 moves while the substrate holding device 250 holds the substrate W, the substrate W passes below the light projecting unit 220 and the reflecting unit 230.

ノッチ検出部２７０は、例えば投光素子および受光素子を含む反射型光電センサであり、検査対象の基板Ｗが基板保持装置２５０により回転される状態で、基板Ｗの外周部に向けて光を出射するとともに基板Ｗからの反射光を受光する。ノッチ検出部２７０は、基板Ｗからの反射光の受光量に基づいて基板Ｗのノッチを検出する。ノッチ検出部２７０として透過型光電センサが用いられてもよい。   The notch detection unit 270 is a reflective photoelectric sensor including, for example, a light projecting element and a light receiving element, and emits light toward the outer peripheral portion of the substrate W while the substrate W to be inspected is rotated by the substrate holding device 250. In addition, the reflected light from the substrate W is received. The notch detection unit 270 detects the notch of the substrate W based on the received light amount of the reflected light from the substrate W. A transmission type photoelectric sensor may be used as the notch detection unit 270.

制御装置４００（図１）は、投光部２２０、撮像部２４０、基板保持装置２５０、移動部２６０、ノッチ検出部２７０および表示部４１０を制御する。表示部４１０は、検査対象の基板Ｗの欠陥の有無の判定結果および目視検査用の基板Ｗの画像等を表示する。   The control device 400 (FIG. 1) controls the light projecting unit 220, the imaging unit 240, the substrate holding device 250, the moving unit 260, the notch detecting unit 270, and the display unit 410. The display unit 410 displays the determination result of the presence or absence of defects in the inspection target substrate W, the image of the visual inspection substrate W, and the like.

図１の基板検査装置２００における基板Ｗの撮像動作について説明する。検査対象の基板Ｗは、開口部２１６を通して筐体部２１０内に搬入され、基板保持装置２５０により保持される。続いて、基板保持装置２５０により基板Ｗが回転されつつノッチ検出部２７０により基板Ｗの周縁部に光が出射され、その反射光がノッチ検出部２７０により受光される。これにより、基板Ｗのノッチが検出され、基板Ｗの向きが判定される。その判定の結果に基づいて、基板保持装置２５０により基板Ｗのノッチが一定の方向を向くように基板Ｗの回転位置が調整される。   An imaging operation of the substrate W in the substrate inspection apparatus 200 of FIG. 1 will be described. The substrate W to be inspected is carried into the casing unit 210 through the opening 216 and held by the substrate holding device 250. Subsequently, light is emitted to the peripheral edge of the substrate W by the notch detection unit 270 while the substrate W is rotated by the substrate holding device 250, and the reflected light is received by the notch detection unit 270. Thereby, the notch of the substrate W is detected, and the orientation of the substrate W is determined. Based on the determination result, the rotation position of the substrate W is adjusted by the substrate holding device 250 so that the notch of the substrate W faces a certain direction.

次に、投光部２２０から斜め下方に帯状の光が出射されつつ移動部２６０により基板Ｗが投光部２２０の下方を通るように一方向に移動される。これにより、基板Ｗの一面の全体に投光部２２０からの光が照射される。基板Ｗの一面で反射された光は反射部２３０によりさらに反射されて撮像部２４０に導かれる。撮像部２４０の撮像素子は、基板Ｗの一面から反射される光を所定のサンプリング周期で受光することにより、基板Ｗの一面を順次撮像する。撮像素子を構成する各画素は受光量に応じた値を示す画素データを出力する。撮像部２４０から出力される複数の画素データに基づいて、基板Ｗの一面上の全体の画像を表す表面画像データが生成される。その後、移動部２６０により基板Ｗが所定の位置に戻され、図示しない搬送装置により基板Ｗが開口部２１６を通して筐体部２１０の外部に搬出される。   Next, the substrate W is moved in one direction so as to pass under the light projecting unit 220 by the moving unit 260 while the band-like light is emitted obliquely downward from the light projecting unit 220. Thereby, the light from the light projecting unit 220 is irradiated on the entire surface of the substrate W. The light reflected on one surface of the substrate W is further reflected by the reflecting unit 230 and guided to the imaging unit 240. The image sensor of the imaging unit 240 sequentially captures one surface of the substrate W by receiving light reflected from one surface of the substrate W at a predetermined sampling period. Each pixel constituting the image sensor outputs pixel data indicating a value corresponding to the amount of received light. Based on the plurality of pixel data output from the imaging unit 240, surface image data representing the entire image on one surface of the substrate W is generated. Thereafter, the substrate W is returned to a predetermined position by the moving unit 260, and the substrate W is carried out of the housing unit 210 through the opening 216 by a transfer device (not shown).

［２］外観検査
図３は、表面画像データにより表される表面画像の例を示す図である。基板Ｗの表面画像のうち正常な部分の明るさは、例えば外観上の欠陥がないサンプル基板の表面画像データ（以下、サンプル画像データと呼ぶ。）に基づいて取得することができる。図３（ａ）には、サンプル画像データにより表されるサンプル基板の表面画像（以下、サンプル画像と呼ぶ。）の例が示される。図３（ａ）のサンプル画像ＳＩでは、レジストパターンＲＰを含む基板Ｗの表面構造が表される。基板Ｗの表面には、矩形状の複数の素子形成領域が設けられる。各素子形成領域には、共通の回路パターンが形成される。本例では、複数の素子形成領域に対応するように格子状のレジストパターンＲＰが形成される。基板Ｗの表面構造は、欠陥ではなく、回路パターンおよびレジストパターンＲＰ等の正常に形成された構造である。 [2] Appearance Inspection FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a surface image represented by surface image data. The brightness of a normal portion of the surface image of the substrate W can be acquired based on, for example, surface image data (hereinafter referred to as sample image data) of a sample substrate having no appearance defect. FIG. 3A shows an example of a surface image of a sample substrate (hereinafter referred to as a sample image) represented by sample image data. In the sample image SI of FIG. 3A, the surface structure of the substrate W including the resist pattern RP is represented. A plurality of rectangular element formation regions are provided on the surface of the substrate W. A common circuit pattern is formed in each element formation region. In this example, a lattice-like resist pattern RP is formed so as to correspond to a plurality of element formation regions. The surface structure of the substrate W is not a defect but a normally formed structure such as a circuit pattern and a resist pattern RP.

本実施の形態では、サンプル画像データが予め用意される。例えば、予め高い精度で検査が行われ、その検査で欠陥がないと判定された基板がサンプル基板として用いられる。サンプル画像データは、基板検査装置２００において取得されてもよく、他の装置において取得されてもよい。また、サンプル画像データとして、予め生成された設計データが用いられてもよい。サンプル画像データの各画素の明るさは、各画素の階調値によって表される。階調値が大きいほど画素が明るい。   In the present embodiment, sample image data is prepared in advance. For example, a substrate that has been inspected with high accuracy in advance and has been determined to be free of defects by the inspection is used as the sample substrate. The sample image data may be acquired by the substrate inspection apparatus 200 or may be acquired by another apparatus. Moreover, design data generated in advance may be used as sample image data. The brightness of each pixel of the sample image data is represented by the gradation value of each pixel. The larger the gradation value, the brighter the pixel.

一方、検査すべき基板Ｗ（以下、検査基板Ｗと呼ぶ。）の表面画像データ（以下、検査画像データと呼ぶ。）が、図１の基板検査装置２００において取得される。図３（ｂ）には、検査画像データにより表される検査基板Ｗの表面画像（以下、検査画像と呼ぶ。）の例が示される。図３（ｂ）の検査画像ＥＩでは、レジストパターンＲＰを含む基板Ｗの表面構造に加えて、欠陥ＤＰが表される。欠陥ＤＰは、例えば、レジストが塗布されるべきであるにもかかわらずレジストが塗布されていない部分（塗布漏れ）、またはレジスト膜の表面に不自然に形成された凹凸等である。   On the other hand, surface image data (hereinafter referred to as inspection image data) of a substrate W to be inspected (hereinafter referred to as inspection substrate W) is acquired by the substrate inspection apparatus 200 of FIG. FIG. 3B shows an example of a surface image (hereinafter referred to as an inspection image) of the inspection substrate W represented by the inspection image data. In the inspection image EI of FIG. 3B, in addition to the surface structure of the substrate W including the resist pattern RP, the defect DP is represented. The defect DP is, for example, a portion where the resist is to be applied but the resist is not applied (application leakage), or irregularities formed unnaturally on the surface of the resist film.

サンプル画像データは、第１の画像データの例であり、サンプル画像ＳＩは、第１の画像の例である。検査画像データは、第２の画像データの例であり、検査画像ＥＩは、第２の画像の例である。サンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩの各々は、モノクロ画像であってもよく、カラー画像であってもよい。本例において、サンプル画像データの縦および横の画素数は、検査画像データの縦および横の画素数と同じである。サンプル画像データおよび検査画像データの各画素の位置は、例えば装置固有の二次元座標系で表すことができる。本実施の形態において、装置固有の二次元座標系は、互いに直交するｘ軸およびｙ軸を有するｘｙ座標系である。この場合、サンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩの同じ座標の位置にある画素は、理想的には互いに対応している。   The sample image data is an example of first image data, and the sample image SI is an example of a first image. The inspection image data is an example of the second image data, and the inspection image EI is an example of the second image. Each of the sample image SI and the inspection image EI may be a monochrome image or a color image. In this example, the number of vertical and horizontal pixels of the sample image data is the same as the number of vertical and horizontal pixels of the inspection image data. The position of each pixel of the sample image data and the inspection image data can be expressed by, for example, a two-dimensional coordinate system unique to the apparatus. In the present embodiment, the two-dimensional coordinate system unique to the apparatus is an xy coordinate system having an x-axis and a y-axis that are orthogonal to each other. In this case, the pixels at the same coordinate positions in the sample image SI and the inspection image EI ideally correspond to each other.

図３（ａ）および図３（ｂ）に示されるようなサンプル画像データおよび検査画像データを用いて、検査基板Ｗにおける外観上の欠陥の有無が判定される。図４は、基板検査装置２００の機能的な構成を示すブロック図である。図４に示すように、基板検査装置２００は、サンプル画像データ取得部４０１、検査画像データ取得部４０２、補正部４０３、判定部４０４および検出部４０５を含む。これらの機能は、制御装置４００において例えばＣＰＵがメモリに記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。   Using the sample image data and the inspection image data as shown in FIGS. 3A and 3B, the presence or absence of an appearance defect on the inspection substrate W is determined. FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration of the substrate inspection apparatus 200. As shown in FIG. 4, the substrate inspection apparatus 200 includes a sample image data acquisition unit 401, an inspection image data acquisition unit 402, a correction unit 403, a determination unit 404, and a detection unit 405. These functions are realized in the control device 400 when, for example, the CPU executes a computer program stored in the memory.

サンプル画像データ取得部４０１は、サンプル画像データを取得する。例えば、図示しない記憶装置に予め記憶されたサンプル画像データが記憶されており、サンプル画像データ取得部４０１は、記憶装置からサンプル画像データを読み出す。検査画像データ取得部４０２は、撮像部２４０が検査基板Ｗを撮像することによって生成された検査画像データを取得する。補正部４０３は、取得されたサンプル画像データおよび検査画像データの画素の対応関係を補正する。また、本例において、補正部４０３は、補正後のサンプル画像データおよび検査画像データからモアレ（干渉縞）を除去するための正規化処理を行う。判定部４０４は、補正後の対応関係に基づいて、検査基板Ｗにおける外観状の欠陥の有無を判定する。検出部４０５は、判定部４０４による判定結果に基づいて、検査基板Ｗの外観上の欠陥を検出する。   The sample image data acquisition unit 401 acquires sample image data. For example, sample image data stored in advance in a storage device (not shown) is stored, and the sample image data acquisition unit 401 reads the sample image data from the storage device. The inspection image data acquisition unit 402 acquires inspection image data generated when the imaging unit 240 images the inspection substrate W. The correcting unit 403 corrects the correspondence relationship between the acquired sample image data and inspection image data. In this example, the correction unit 403 performs a normalization process for removing moire (interference fringes) from the corrected sample image data and inspection image data. The determination unit 404 determines the presence / absence of an external defect on the inspection substrate W based on the corrected correspondence. The detection unit 405 detects a defect on the appearance of the inspection substrate W based on the determination result by the determination unit 404.

本発明の実施の形態に係る基板検査方法による欠陥判定処理について説明する。図５は、図４の各機能部による欠陥判定処理のフローチャートである。図５に示すように、まず、サンプル画像データ取得部４０１が、予め用意されたサンプル画像データを取得する（ステップＳ１１）。続いて、上記のようにして検査基板Ｗが撮像されることにより、検査画像データ取得部４０２が検査画像データを取得する（ステップＳ１２）。   Defect determination processing by the substrate inspection method according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 5 is a flowchart of the defect determination process performed by each functional unit shown in FIG. As shown in FIG. 5, first, the sample image data acquisition unit 401 acquires sample image data prepared in advance (step S11). Subsequently, when the inspection substrate W is imaged as described above, the inspection image data acquisition unit 402 acquires inspection image data (step S12).

次に、補正部４０３が、画像データ補正処理を行う（ステップＳ１３）。画像データ補正処理において、ステップＳ１１で取得されたサンプル画像データの画素とステップＳ１２で取得された検査画像データの画素との対応関係が補正される。画像データ補正処理の詳細については後述する。   Next, the correction unit 403 performs image data correction processing (step S13). In the image data correction process, the correspondence between the pixel of the sample image data acquired in step S11 and the pixel of the inspection image data acquired in step S12 is corrected. Details of the image data correction processing will be described later.

次に、補正部４０３が、補正後のサンプル画像データおよび検査画像データの正規化処理を行う（ステップＳ１４）。正規化処理において、サンプル画像データおよび検査画像データの各々からモアレが除去される。正規化処理の詳細については後述する。   Next, the correction unit 403 performs normalization processing of the corrected sample image data and inspection image data (step S14). In the normalization process, moire is removed from each of the sample image data and the inspection image data. Details of the normalization process will be described later.

次に、判定部４０４が、正規化処理後のサンプル画像データおよび検査画像データの互いに対応する画素の階調値の差分を表す差分画像データを生成する（ステップＳ１５）。差分画像データは、差分情報の例である。例えば、検査画像データの各画素の階調値からサンプル画像データの各画素の階調値が減算されることにより、差分画像データが生成される。差分画像データの各画素の階調値は、検査画像データとサンプル画像データとの間の各画素の差分値である。   Next, the determination unit 404 generates difference image data that represents a difference between gradation values of pixels corresponding to each other in the sample image data and the inspection image data after the normalization process (step S15). The difference image data is an example of difference information. For example, the difference image data is generated by subtracting the gradation value of each pixel of the sample image data from the gradation value of each pixel of the inspection image data. The gradation value of each pixel of the difference image data is a difference value of each pixel between the inspection image data and the sample image data.

検査画像データにおいて正常部分を表す画素の階調値は、サンプル画像データの対応する画素の階調値と同じかまたは近い。そのため、差分画像データにより表される差分値は小さい。一方、検査画像データにおいて欠陥部分を表す画素の階調値は、サンプル画像データの対応する画素の階調値と大きく異なる。そのため、差分画像データにより表される差分値が大きい。これにより、差分画像データに基づいて、正常部分と欠陥部分とを区別することができる。   The gradation value of the pixel representing the normal portion in the inspection image data is the same as or close to the gradation value of the corresponding pixel in the sample image data. Therefore, the difference value represented by the difference image data is small. On the other hand, the gradation value of the pixel representing the defective portion in the inspection image data is significantly different from the gradation value of the corresponding pixel in the sample image data. For this reason, the difference value represented by the difference image data is large. Thereby, a normal part and a defective part can be distinguished based on difference image data.

差分画像データに基づいて、サンプル基板と検査基板Ｗとの差分を表す画像が図１のメインパネルＰＮに表示されてもよい。この場合、使用者は、表示された画像を見て、検査基板Ｗにおける欠陥の有無を確認することができる。ただし、欠陥部分を表す画素を除いて、差分画像データの各画素の階調値は０に近い。そのため、差分画像データにより表される画像は全体的に暗くなる。そこで、差分画像データに基づいて画像が表示される場合には、差分画像データの全画素の階調値に一定の値が加算されてもよい。例えば、階調値を表す数値範囲の中心値が差分画像データの各画素の階調値に加算される。具体的には、階調値が“０”以上“２５５”以下の数値で表される場合に、各画素の階調値に“１２８”が加算される。これにより、差分画像データにより表される画像が、適度に明るくなる。したがって、使用者は、表示された画像を違和感なく視認することができる。   An image representing the difference between the sample substrate and the inspection substrate W may be displayed on the main panel PN in FIG. 1 based on the difference image data. In this case, the user can check the presence or absence of a defect in the inspection substrate W by looking at the displayed image. However, the gradation value of each pixel of the difference image data is close to 0 except for the pixel representing the defective portion. For this reason, the image represented by the difference image data becomes dark overall. Therefore, when an image is displayed based on the difference image data, a certain value may be added to the gradation values of all the pixels of the difference image data. For example, the center value of the numerical value range representing the gradation value is added to the gradation value of each pixel of the difference image data. Specifically, “128” is added to the gradation value of each pixel when the gradation value is represented by a numerical value between “0” and “255”. Thereby, the image represented by difference image data becomes moderately bright. Therefore, the user can visually recognize the displayed image without a sense of incongruity.

次に、判定部４０４は、差分画像データの各画素の階調値が予め定められた許容範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ１６）。許容範囲は、正常な部分に対応する画素についての階調値を含み、欠陥の部分に対応する画素についての階調値を含まないように、装置固有のパラメータとして予め定められている。   Next, the determination unit 404 determines whether or not the gradation value of each pixel of the difference image data is within a predetermined allowable range (step S16). The allowable range is determined in advance as a parameter unique to the apparatus so as to include a gradation value for a pixel corresponding to a normal portion and not include a gradation value for a pixel corresponding to a defective portion.

差分画像データの全画素の階調値が許容範囲内にある場合、判定部４０４は、検査基板Ｗに外観上の欠陥がないと判定し（ステップＳ１７）、欠陥判定処理を終了する。一方、いずれかの画素の階調値が許容範囲外にある場合、判定部４０４は、検査基板Ｗに外観上の欠陥があると判定する（ステップＳ１８）。この場合、検出部４０５が、階調値が許容範囲外にある１または複数の画素を抽出することにより欠陥を検出し（ステップＳ１９）、欠陥判定処理を終了する。欠陥が検出された検査基板Ｗは、欠陥がないと判定された検査基板Ｗとは異なる処理が行われる。例えば、欠陥が検出された検査基板Ｗには、精密検査または再生処理等が行われる。   When the gradation values of all the pixels of the difference image data are within the allowable range, the determination unit 404 determines that there is no appearance defect on the inspection substrate W (step S17), and ends the defect determination process. On the other hand, when the gradation value of any pixel is outside the allowable range, the determination unit 404 determines that the inspection substrate W has a defect in appearance (step S18). In this case, the detection unit 405 detects a defect by extracting one or a plurality of pixels whose gradation values are outside the allowable range (step S19), and ends the defect determination process. The inspection substrate W in which the defect is detected is subjected to processing different from that of the inspection substrate W determined to have no defect. For example, the inspection substrate W in which the defect is detected is subjected to a precision inspection or a reproduction process.

［３］画像データ補正処理
検査基板Ｗに形成されるレジストパターンＲＰには歪が生じる場合がある。例えば、熱処理時の熱によって検査基板Ｗの一部が変形したり、露光処理時に検査基板Ｗの位置ずれが生じたりすることにより、レジストパターンＲＰの一部が本来的な位置から僅かにずれる場合がある。 [3] Image data correction processing The resist pattern RP formed on the inspection substrate W may be distorted. For example, a part of the resist pattern RP slightly deviates from the original position due to a part of the inspection substrate W being deformed by heat at the time of heat treatment or a position shift of the inspection substrate W at the time of exposure processing. There is.

図６は、検査基板Ｗの歪について説明するための図である。図６（ａ）には、サンプル画像ＳＩおよびそのサンプル画像ＳＩの部分拡大図が示される。図６（ｂ）には、検査画像ＥＩおよびその検査画像ＥＩの部分拡大図が示される。   FIG. 6 is a diagram for explaining the distortion of the inspection substrate W. FIG. FIG. 6A shows a sample image SI and a partially enlarged view of the sample image SI. FIG. 6B shows an inspection image EI and a partially enlarged view of the inspection image EI.

図６（ａ）のサンプル画像ＳＩの部分ＰＴ１と、図６（ｂ）の検査画像ＥＩの部分ＰＴ２とは、互いに対応する位置にある。すなわち、サンプル画像ＳＩにおける部分ＰＴ１の座標と、検査画像ＥＩにおける部分ＰＴ２の座標とは互いに等しい。サンプル画像ＳＩと検査画像ＥＩとが互いに同じである場合、部分ＰＴ１と部分ＰＴ２とは互いに一致する。   The part PT1 of the sample image SI in FIG. 6A and the part PT2 of the inspection image EI in FIG. 6B are in positions corresponding to each other. That is, the coordinates of the part PT1 in the sample image SI and the coordinates of the part PT2 in the inspection image EI are equal to each other. When the sample image SI and the inspection image EI are the same, the part PT1 and the part PT2 coincide with each other.

しかしながら、図６（ｂ）の部分ＰＴ２におけるレジストパターンＲＰの部分は、図６（ａ）の部分ＰＴ１におけるレジストパターンＲＰの部分と僅かに異なる。すなわち、図６（ｂ）の検査画像ＥＩにおけるレジストパターンＲＰは、図６（ａ）のサンプル画像ＳＩにおけるレジストパターンＲＰに対して、僅かな歪を有する。歪の存在を明確にするため、図６（ｂ）の部分拡大図においては、図６（ａ）の部分拡大図に示されるレジストパターンＲＰの部分が点線で示される。   However, the portion of the resist pattern RP in the portion PT2 in FIG. 6B is slightly different from the portion of the resist pattern RP in the portion PT1 in FIG. That is, the resist pattern RP in the inspection image EI in FIG. 6B has a slight distortion with respect to the resist pattern RP in the sample image SI in FIG. In order to clarify the existence of distortion, in the partially enlarged view of FIG. 6B, the portion of the resist pattern RP shown in the partially enlarged view of FIG. 6A is indicated by a dotted line.

このような歪を有していても、欠陥を有しない基板Ｗは、歪を有しない基板と同じ処理を行うことが好ましい。そのため、歪は、欠陥とは区別される必要がある。しかしながら、欠陥判定処理では、サンプル画像データおよび検査画像データの互いに対応する画素について階調値の差分が算出され、その差分が大きい場合には検査基板Ｗに外観上の欠陥があると判定される。図６の例のように、検査画像ＥＩに歪があると、サンプル画像データおよび検査画像データの互いに対応する画素において、階調値の差分が大きくなる場合がある。そのため、実際には欠陥がない場合であっても欠陥があると判定される可能性がある。そこで、サンプル画像データと検査画像データとの間における階調値の差分が算出される前に、画像データ補正処理（図５のステップＳ１３）によってサンプル画像データの画素と検査画像データの画素との対応関係が補正される。   Even if it has such a strain, it is preferable that the substrate W having no defect is subjected to the same treatment as that of the substrate having no strain. Therefore, distortion needs to be distinguished from defects. However, in the defect determination process, a difference in gradation value is calculated for pixels corresponding to each other in the sample image data and the inspection image data, and when the difference is large, it is determined that the inspection substrate W has a defect in appearance. . When the inspection image EI is distorted as in the example of FIG. 6, the difference between the gradation values may be large in the pixels corresponding to each other in the sample image data and the inspection image data. Therefore, even if there is actually no defect, it may be determined that there is a defect. Therefore, before the gradation value difference between the sample image data and the inspection image data is calculated, the pixel of the sample image data and the pixel of the inspection image data are corrected by the image data correction process (step S13 in FIG. 5). Correspondence is corrected.

本例において、サンプル画像データは、複数のサンプル単位画像データを含み、検査画像データは、複数の検査単位画像データを含む。複数のサンプル単位画像データは、サンプル画像ＳＩを構成する複数のサンプル単位画像を表す。複数の検査単位画像データは、検査画像ＥＩを構成する複数の検査単位画像を表す。サンプル単位画像は、第１の単位画像の例であり、検査単位画像は、第２の単位画像の例である。   In this example, the sample image data includes a plurality of sample unit image data, and the inspection image data includes a plurality of inspection unit image data. The plurality of sample unit image data represents a plurality of sample unit images constituting the sample image SI. The plurality of examination unit image data represents a plurality of examination unit images constituting the examination image EI. The sample unit image is an example of the first unit image, and the inspection unit image is an example of the second unit image.

図７は、サンプル単位画像および検査単位画像の例について説明するための図である。図７（ａ）には、サンプル単位画像の例が示され、図７（ｂ）には、検査単位画像の例が示される。図７（ａ）に示すように、サンプル画像ＳＩは、ｘ軸方向（ｘ軸に平行な方向）およびｙ軸方向（ｙ軸に平行な方向）に並ぶ複数の矩形のサンプル単位画像ＳＩＵにより構成される。同様に、図７（ｂ）に示すように、検査画像ＥＩは、ｘ軸方向およびｙ軸方向に並ぶ複数の矩形の検査単位画像ＥＩＵにより構成される。複数のサンプル単位画像ＳＩＵの位置は、複数の検査単位画像ＥＩＵの位置とそれぞれ対応する。本例において、サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵはそれぞれ正方形状を有し、ｘ軸方向に平行な一対の辺およびｙ軸方向に平行な他の一対の辺を有する。また、サンプル単位画像ＳＩＵの大きさは検査単位画像ＥＩＵの大きさと等しく、ｘ軸方向およびｙ軸方向におけるサンプル単位画像ＳＩＵの画素数は、ｘ軸方向およびｙ軸方向における検査単位画像ＥＩＵの画素数と同じである。   FIG. 7 is a diagram for explaining examples of the sample unit image and the inspection unit image. FIG. 7A shows an example of a sample unit image, and FIG. 7B shows an example of an inspection unit image. As shown in FIG. 7A, the sample image SI is composed of a plurality of rectangular sample unit images SIU arranged in the x-axis direction (direction parallel to the x-axis) and the y-axis direction (direction parallel to the y-axis). Is done. Similarly, as shown in FIG. 7B, the inspection image EI includes a plurality of rectangular inspection unit images EIU arranged in the x-axis direction and the y-axis direction. The positions of the plurality of sample unit images SIU correspond to the positions of the plurality of inspection unit images EIU, respectively. In this example, each of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU has a square shape, and has a pair of sides parallel to the x-axis direction and another pair of sides parallel to the y-axis direction. Further, the size of the sample unit image SIU is equal to the size of the inspection unit image EIU, and the number of pixels of the sample unit image SIU in the x-axis direction and the y-axis direction is the number of pixels of the inspection unit image EIU in the x-axis direction and the y-axis direction. It is the same as the number.

以下、サンプル単位画像および検査単位画像を総称して単位画像と呼ぶ。また、ｘ軸方向における単位画像の並びを単位画像行と呼び、ｙ軸方向における単位画像の並びを単位画像列と呼ぶ。また、図７において、上からｍ（ｍは正の整数）番目の単位画像行を第ｍの単位画像行と呼び、左からｎ（ｎは正の整数）番目の単位画像列を第ｎの単位画像列と呼ぶ。図７の例では、サンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩの各々が、第１〜第７の単位画像行を含むとともに、第１〜第７の単位画像列を含む。   Hereinafter, the sample unit image and the inspection unit image are collectively referred to as a unit image. The arrangement of unit images in the x-axis direction is called a unit image row, and the arrangement of unit images in the y-axis direction is called a unit image sequence. In FIG. 7, the m-th unit image row from the top (m is a positive integer) is called the m-th unit image row, and the n-th (n is a positive integer) unit image row from the left is the n-th unit image row. This is called a unit image sequence. In the example of FIG. 7, each of the sample image SI and the inspection image EI includes first to seventh unit image rows and includes first to seventh unit image columns.

さらに、以下の説明では、各単位画像において、ｘ軸方向における画素の並びを画素行と呼び、ｙ軸方向における画素の並びを画素列と呼ぶ。本例では、各画素行を構成する画素の数と、各画素列を構成する画素の数とが互いに等しい。   Furthermore, in the following description, in each unit image, the arrangement of pixels in the x-axis direction is referred to as a pixel row, and the arrangement of pixels in the y-axis direction is referred to as a pixel column. In this example, the number of pixels constituting each pixel row is equal to the number of pixels constituting each pixel column.

図５のステップＳ１３の画像データ補正処理の詳細について説明する。図８は、画像データ補正処理のフローチャートである。図９〜図１３は、画像データ補正処理を概念的に説明するための図である。   Details of the image data correction processing in step S13 in FIG. 5 will be described. FIG. 8 is a flowchart of the image data correction process. 9 to 13 are diagrams for conceptually explaining the image data correction processing.

図８に示すように、補正部４０３は、図５のステップＳ１１，Ｓ１２で取得されたサンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩの各単位画像について、各画素行における階調値の平均値（以下、行平均値と呼ぶ。）および各画素列における階調値の平均値（以下、列平均値と呼ぶ。）を算出する（ステップＳ１０１）。   As shown in FIG. 8, the correction unit 403 performs the average value (hereinafter referred to as the row value) in each pixel row for each of the unit images of the sample image SI and the inspection image EI acquired in steps S11 and S12 in FIG. The average value of the gradation values in each pixel column (hereinafter referred to as the column average value) is calculated (step S101).

サンプル単位画像ＳＩＵにおける行平均値は、第１の代表値の例であり、検査単位画像ＥＩＵにおける行平均値は、第２の代表値の例である。また、サンプル単位画像ＳＩＵにおける列平均値は、第３の代表値の例であり、検査単位画像ＥＩＵにおける列平均値は、第４の代表値の例である。   The row average value in the sample unit image SIU is an example of the first representative value, and the row average value in the inspection unit image EIU is an example of the second representative value. The column average value in the sample unit image SIU is an example of the third representative value, and the column average value in the inspection unit image EIU is an example of the fourth representative value.

本例では、単位画像列ごとに行平均値が算出され、単位画像行ごとに列平均値が算出される。図９には、サンプル画像ＳＩの第５の単位画像列における行平均値の算出例が示される。図１０には、サンプル画像ＳＩの第３の単位画像行における列平均値の算出例が示される。図１１には、算出された列平均値および行平均値の分布が示される。   In this example, a row average value is calculated for each unit image column, and a column average value is calculated for each unit image row. FIG. 9 shows an example of calculating the row average value in the fifth unit image sequence of the sample image SI. FIG. 10 shows a calculation example of the column average value in the third unit image row of the sample image SI. FIG. 11 shows the distribution of the calculated column average value and row average value.

図９に示すように、サンプル画像ＳＩの第５の単位画像列は、複数（本例では７つ）のサンプル単位画像ＳＩＵを含む。各サンプル単位画像ＳＩＵにおいて、ｘ軸方向に並ぶ複数の画素ｐｘにより画素行ｐｒが構成される。各画素行ｐｒに含まれる複数の画素ｐｘの階調値の平均値が、行平均値ｖ１として算出される。第５の単位画像列と同様に、他の単位画像列についても、各画素行ｐｒの行平均値ｖ１が算出される。また、検査画像ＥＩについても、サンプル画像ＳＩと同様に、単位画像列ごとに各画素行の行平均値が算出される。 As shown in FIG. 9, the fifth unit image sequence of the sample image SI includes a plurality (seven in this example) of sample unit images SIU. In each sample unit image SIU, a pixel row pr is constituted by a plurality of pixels px arranged in the x-axis direction. The average value of the gradation values of a plurality of pixels px included in each pixel row pr is calculated as the line average value v 1. Like the fifth unit image sequence, for the other unit image column, row average v 1 of each pixel row pr can be calculated. For the inspection image EI, the row average value of each pixel row is calculated for each unit image column, as in the sample image SI.

図１０に示すように、サンプル画像ＳＩの第３の単位画像行は、複数（本例では７つ）のサンプル単位画像ＳＩＵを含む。各サンプル単位画像ＳＩＵにおいて、ｙ軸方向に並ぶ複数の画素ｐｘにより画素列ｐｃが構成される。各画素列ｐｃに含まれる複数の画素ｐｘの階調値の平均値が、列平均値ｖ２として算出される。第３の単位画像行と同様に、他の単位画像行についても、各画素列ｐｃの列平均値ｖ２が算出される。また、検査画像ＥＩについても、サンプル画像ＳＩと同様に、単位画像行ごとに各画素列の列平均値が算出される。 As shown in FIG. 10, the third unit image row of the sample image SI includes a plurality (seven in this example) of sample unit images SIU. In each sample unit image SIU, a pixel column pc is constituted by a plurality of pixels px arranged in the y-axis direction. The average value of the gradation values of a plurality of pixels px included in each pixel column pc is calculated as the column average value v 2. Like the third unit image rows, for the other unit image row, column average value v 2 of each pixel column pc is calculated. Also, for the inspection image EI, the column average value of each pixel column is calculated for each unit image row, similarly to the sample image SI.

図１１（ａ）には、サンプル画像ＳＩの第５の単位画像列における行平均値の分布が示され、図１１（ｂ）には、検査画像ＥＩの第５の単位画像列における行平均値の分布が示される。図１１（ａ）および図１１（ｂ）において、横軸はｘ座標を表し、縦軸は行平均値を表す。図１１（ｃ）には、サンプル画像ＳＩの第３の単位画像行における列平均値の分布が示され、図１１（ｄ）には、検査画像ＥＩの第３の単位画像行における列平均値の分布が示される。図１１（ｃ）および図１１（ｄ）において、横軸はｙ座標を表し、縦軸は列平均値を表す。   FIG. 11A shows the distribution of row average values in the fifth unit image sequence of the sample image SI, and FIG. 11B shows the row average values in the fifth unit image sequence of the inspection image EI. The distribution of is shown. In FIG. 11A and FIG. 11B, the horizontal axis represents the x coordinate, and the vertical axis represents the row average value. FIG. 11C shows a distribution of column average values in the third unit image row of the sample image SI, and FIG. 11D shows a column average value in the third unit image row of the inspection image EI. The distribution of is shown. 11 (c) and 11 (d), the horizontal axis represents the y coordinate, and the vertical axis represents the column average value.

上記のように、レジストパターンＲＰは、複数の素子形成領域に対応するように格子状に設けられる。画像データ取得時には、複数の素子形成領域がｘ軸方向およびｙ軸方向に沿って並ぶように基板Ｗの回転位置が調整される。この場合、各素子形成領域の一対の辺は単位画像の一対の辺と平行になり、各素子形成領域の他の一対の辺は単位画像の他の一対の辺と平行になる。これにより、複数の素子形成領域の境界部分が行平均値および列平均値に反映されやすくなる。具体的には、図１１（ａ），（ｂ）に示すように、各単位画像列における行平均値は、ｘ軸方向において規則的に分布し、図１１（ｃ），（ｄ）に示すように、各単位画像行における列平均値は、ｙ軸方向において規則的に分布する。なお、複数の素子形成領域の境界部分が行平均値および列平均値に十分に反映されるように、各素子形成領域のサイズが、各単位画像のサイズよりも小さいことが好ましい。   As described above, the resist pattern RP is provided in a lattice shape so as to correspond to a plurality of element formation regions. At the time of image data acquisition, the rotational position of the substrate W is adjusted so that a plurality of element formation regions are aligned along the x-axis direction and the y-axis direction. In this case, the pair of sides of each element formation region is parallel to the pair of sides of the unit image, and the other pair of sides of each element formation region is parallel to the other pair of sides of the unit image. Thereby, the boundary part of a some element formation area becomes easy to be reflected in a row average value and a column average value. Specifically, as shown in FIGS. 11A and 11B, the row average values in each unit image sequence are regularly distributed in the x-axis direction, and are shown in FIGS. 11C and 11D. As described above, the column average value in each unit image row is regularly distributed in the y-axis direction. In addition, it is preferable that the size of each element formation region is smaller than the size of each unit image so that the boundary portion between the plurality of element formation regions is sufficiently reflected in the row average value and the column average value.

各単位画像における行平均値および列平均値が算出された後、補正部４０３は、算出された行平均値および列平均値に基づいて、互いに対応する位置にあるサンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量を算出する（図８のステップＳ１０２）。   After the row average value and the column average value in each unit image are calculated, the correction unit 403, based on the calculated row average value and column average value, the sample unit image SIU and the inspection unit image at the positions corresponding to each other. The relative shift amount of the EIU is calculated (step S102 in FIG. 8).

本例では、検査画像ＥＩに対してサンプル画像ＳＩがｘ軸方向およびｙ軸方向に一定の画素数の範囲内で移動されながら、互いに対応する位置にあるサンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの一致の度合いを表す一致度が算出される。例えば、下式（１），（２），（３）により、一致度Ｒが算出される。   In this example, the sample image SI of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU that are in positions corresponding to each other while the sample image SI is moved within the range of a certain number of pixels in the x-axis direction and the y-axis direction with respect to the inspection image EI. A degree of coincidence representing the degree of coincidence is calculated. For example, the degree of coincidence R is calculated by the following equations (1), (2), and (3).

Figure 2019158362
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式（１）〜（３）において、Ｘｎは、サンプル画像ＳＩにおける行平均値であり、Ｙｎは、サンプル画像ＳＩにおける列平均値であり、Ｘ’ｎは、検査画像ＥＩにおける行平均値であり、Ｙ’ｎは、検査画像ＥＩにおける列平均値である。ここで、ｎは、ｘ座標またはｙ座標である。また、ｓｘは、対象となる検査単位画像ＥＩＵのｘ座標の最小値、すなわち対象となる検査単位画像ＥＩＵの左端部のｘ座標である。ｅｘは、対象となる検査単位画像ＥＩＵのｘ座標の最大値、すなわち対象となる検査単位画像ＥＩＵの右端部のｘ座標である。ｓｙは、対象となる検査単位画像ＥＩＵのｙ座標の最小値、すなわち対象となる検査単位画像ＥＩＵの下端部のｙ座標である。ｅｙは、対象となる検査単位画像ＥＩＵのｙ座標の最大値、すなわち対象となる検査単位画像ＥＩＵの上端部のｘ座標である。 In equations (1) to (3), Xn is a row average value in the sample image SI, Yn is a column average value in the sample image SI, and X′n is a row average value in the inspection image EI. , Y′n are column average values in the inspection image EI. Here, n is an x coordinate or ay coordinate. Further, s x is the minimum value of the x coordinate of the target inspection unit image EIU, that is, the x coordinate of the left end portion of the target inspection unit image EIU. e x is the maximum value of the x coordinate of the target examination unit image EIU, that is, the x coordinate of the right end portion of the target examination unit image EIU. s y is the minimum value of the y coordinate of the inspection unit image EIU to be the object, that is, the y coordinate of the lower end portion of the inspection unit image EIU to be the object. e y is the maximum value of the y-coordinate of the target inspection unit image EIU, that is, the x-coordinate of the upper end of the target inspection unit image EIU.

ｏｘは、サンプル画像ＳＩのｘ軸方向における移動画素数であり、ｏｙは、サンプル画像ＳＩのｙ軸方向における移動画素数である。例えば、ｏｘは、−７以上７以下であり、ｏｙは、−７以上７以下である。この場合、サンプル画像ＳＩが、ｘ軸方向に１５画素の範囲内で移動され、ｙ軸方向に１５画素の範囲内で移動される。そのため、サンプル画像ＳＩは、検査画像ＥＩに対して合計で１５×１５＝２２５通りの位置に移動される。そこで、互いに対応する各組のサンプル単位画像ＳＩおよび検査単位画像ＥＩについて、２２５通りの全ての相対位置に関する一致度Ｒが上式（１）により算出される。 o x is the number of moving pixels in the x-axis direction of the sample image SI, and o y is the number of moving pixels in the y-axis direction of the sample image SI. For example, o x is at -7 to 7, o y is -7 to 7. In this case, the sample image SI is moved within the range of 15 pixels in the x-axis direction, and is moved within the range of 15 pixels in the y-axis direction. Therefore, the sample image SI is moved to a total of 15 × 15 = 225 positions with respect to the inspection image EI. Therefore, for each set of sample unit image SI and inspection unit image EI corresponding to each other, the degree of coincidence R for all 225 relative positions is calculated by the above equation (1).

算出された全ての相対位置に関する一致度Ｒのうち最も高い一致度Ｒが得られる場合のサンプル画像ＳＩのｘ軸方向およびｙ軸方向における移動量（上記のｏｘおよびｏｙ）が、当該組のサンプル単位画像ＳＩＵと検査単位画像ＥＩＵとの相対的なずれ量に決定される。 The amount of movement (o x and o y above) of the sample image SI in the x-axis direction and the y-axis direction when the highest coincidence degree R among the calculated coincidence degrees R for all the relative positions is obtained. The relative deviation amount between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is determined.

なお、検査画像ＥＩに対してサンプル画像ＳＩが移動される代わりに、サンプル画像ＳＩに対して検査画像ＥＩが移動されながらサンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの一致度が算出され、その一致度に基づいてサンプル単位画像ＳＩＵと検査単位画像ＥＩＵとの相対的なずれ量が算出されてもよい。   Instead of moving the sample image SI with respect to the inspection image EI, the degree of coincidence between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is calculated while moving the inspection image EI with respect to the sample image SI. The relative deviation amount between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU may be calculated based on the above.

次に、図８に示すように、補正部４０３は、算出された複数組のサンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵのずれ量に基づいて、サンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩの画素ごとの相対的なずれ量を算出する（ステップＳ１０３）。   Next, as illustrated in FIG. 8, the correcting unit 403 performs relative processing for each pixel of the sample image SI and the inspection image EI based on the calculated deviation amounts of the plurality of sets of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU. A shift amount is calculated (step S103).

例えば、各組のサンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵについて算出されたずれ量が、当該検査単位画像ＥＩＵの中心画素に対する当該サンプル単位画像ＳＩＵの中心画素のずれ量として決定される。また、ｘ軸方向に互いに隣り合う２つのサンプル単位画像ＳＩＵと、ｙ軸方向においてそれら２つのサンプル単位画像ＳＩＵとそれぞれ隣り合う２つのサンプル単位画像ＳＩＵとにより、補間用単位画像組が構成される。各補間用単位画像組の４つのサンプル単位画像ＳＩＵの４つの中心画素で取り囲まれる領域内の各画素のずれ量が、それら４つの中心画素について決定されたずれ量に基づいてバイリニア補間により算出される。   For example, the shift amount calculated for each set of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is determined as the shift amount of the center pixel of the sample unit image SIU with respect to the center pixel of the inspection unit image EIU. Further, an interpolation unit image set is configured by two sample unit images SIU adjacent to each other in the x-axis direction and two sample unit images SIU adjacent to each other in the y-axis direction. . The deviation amount of each pixel in the area surrounded by the four central pixels of the four sample unit images SIU of each interpolation unit image set is calculated by bilinear interpolation based on the deviation amounts determined for these four central pixels. The

図１２に、画素ごとのずれ量をバイリニア補間により算出する方法の一例が示される。図１２の例では、一の補間用単位画像組を構成する４つのサンプル単位画像ＳＩＵの中心画素ＳＩＵＣの座標が（Ｍ０，Ｎ０），（Ｍ１，Ｎ０），（Ｍ１，Ｎ１），（Ｍ０，Ｎ１）であり、それら４つの中心画素ＳＩＵＣについて決定されたずれ量がＰ００，Ｐ１０，Ｐ１１，Ｐ０１である。また、４つの中心画素ＳＩＵＣにより取り囲まれる領域内の任意の座標（ｘ，ｙ）について、バイリニア補間を行うために換算された座標が（ｘ’，ｙ’）である。この場合、ｘ’およびｙ’は下記式（４），（５）で表すことができる。 FIG. 12 shows an example of a method for calculating the shift amount for each pixel by bilinear interpolation. In the example of FIG. 12, the coordinates of the center pixel SIUC of four sample unit images SIU constituting one interpolation unit image set are (M 0 , N 0 ), (M 1 , N 0 ), (M 1 , N 1 ), (M 0 , N 1 ), and the shift amounts determined for these four central pixels SIUC are P 00 , P 10 , P 11 , P 01 . In addition, for an arbitrary coordinate (x, y) in an area surrounded by the four central pixels SIUC, the coordinate converted to perform bilinear interpolation is (x ′, y ′). In this case, x ′ and y ′ can be expressed by the following formulas (4) and (5).

ｘ’＝（ｘ−Ｍ０）／（Ｍ１−Ｍ０） …（４）
ｙ’＝（ｙ−Ｎ０）／（Ｎ１−Ｎ０） …（５）
また、ずれ量Ｐ００，Ｐ１０，Ｐ１１，Ｐ０１に対する係数Ｋ００，Ｋ１０，Ｋ１１，Ｋ０１は、それぞれ下記式（６），（７），（８），（９）で表すことができる。 x ′ = (x−M 0 ) / (M 1 −M 0 ) (4)
y ′ = (y−N 0 ) / (N 1 −N 0 ) (5)
The coefficient K 00, K 10, K 11 , K 01 against deviation amount P 00, P 10, P 11 , P 01 are respectively the following formulas (6), expressed by (7), (8), (9) be able to.

Ｋ００＝（１−ｘ’）×（１−ｙ’） …（６）
Ｋ１０＝（１−ｘ’）×ｙ’ …（７）
Ｋ１１＝ｘ’×ｙ’ …（８）
Ｋ０１＝ｘ’×（１−ｙ’） …（９）
座標（ｘ，ｙ）におけるずれ量Ｐは、下記式（１０）で表される。 K 00 = (1-x ′) × (1-y ′) (6)
K 10 = (1−x ′) × y ′ (7)
K 11 = x ′ × y ′ (8)
K 01 = x ′ × (1-y ′) (9)
The shift amount P at the coordinates (x, y) is expressed by the following formula (10).

Ｐ＝Ｋ００×Ｐ００＋Ｋ１０×Ｐ１０＋Ｋ１１×Ｐ１１＋Ｋ０１×Ｐ０１ …（１０）
上記式（４）〜（１０）を用いて検査画像ＥＩの全ての画素についてずれ量が算出された後、図８に示すように、補正部４０３は、算出された画素ごとのずれ量に基づいてサンプル画像データおよび検査画像データの画素の対応関係を補正する（ステップＳ１０４）。 P = K 00 × P 00 + K 10 × P 10 + K 11 × P 11 + K 01 × P 01 (10)
After the shift amount is calculated for all the pixels of the inspection image EI using the above formulas (4) to (10), the correction unit 403 is based on the calculated shift amount for each pixel as shown in FIG. Then, the correspondence between the pixels of the sample image data and the inspection image data is corrected (step S104).

本例では、補正部４０３は、各画素について算出されたずれ量に基づいて、サンプル画像ＳＩと検査画像ＥＩとのずれが解消されるように、サンプル画像ＳＩの各画素の階調値を補正する。   In this example, the correction unit 403 corrects the gradation value of each pixel of the sample image SI so that the shift between the sample image SI and the inspection image EI is eliminated based on the shift amount calculated for each pixel. To do.

図１３（ａ）に検査単位画像ＥＩＵの一例が示される。図１３（ｂ）にサンプル単位画像ＳＩＵの一例が示される。図１３（ａ）の検査単位画像ＥＩＵと図１３（ｂ）のサンプル単位画像ＳＩＵとは、互いに対応する位置にある。図１３（ａ）の検査単位画像ＥＩＵにおける画素Ｅｔの座標および図１３（ｂ）のサンプル単位画像ＳＩＵにおける画素Ｓｔの座標は、ともに（ｘａ，ｙａ）である。本例において、座標（ｘａ，ｙａ）の画素について算出されたずれ量は、ｘ軸方向およびｙ軸方向にそれぞれαおよび−βである。   FIG. 13A shows an example of the inspection unit image EIU. FIG. 13B shows an example of the sample unit image SIU. The inspection unit image EIU in FIG. 13A and the sample unit image SIU in FIG. 13B are in positions corresponding to each other. The coordinates of the pixel Et in the inspection unit image EIU in FIG. 13A and the coordinates of the pixel St in the sample unit image SIU in FIG. 13B are both (xa, ya). In this example, the shift amounts calculated for the pixel at coordinates (xa, ya) are α and −β in the x-axis direction and the y-axis direction, respectively.

この場合、補正部４０３は、サンプル単位画像ＳＩＵについて、座標（ｘａ，ｙａ）にある画素Ｓｔの階調値を座標（ｘａ−α，ｙａ＋β）にある画素Ｓｕの階調値に補正する。サンプル単位画像ＳＩＵの各画素について各ずれ量に基づく同様の処理を行うことにより、図１３（ｃ）に示すように、検査単位画像ＥＩＵに対する対応関係のずれが解消されたサンプル単位画像ＳＩＵを得ることができる。図１３（ｃ）のサンプル単位画像ＳＩＵには、検査単位画像ＥＩＵに含まれる歪が反映される。   In this case, the correction unit 403 corrects the gradation value of the pixel St at the coordinates (xa, ya) to the gradation value of the pixel Su at the coordinates (xa−α, ya + β) for the sample unit image SIU. By performing similar processing based on each shift amount for each pixel of the sample unit image SIU, as shown in FIG. 13C, a sample unit image SIU in which the shift in the correspondence relationship with the inspection unit image EIU is eliminated is obtained. be able to. The distortion included in the inspection unit image EIU is reflected in the sample unit image SIU in FIG.

このように、サンプル画像ＳＩが各画素のずれ量に基づいて補正されることにより、サンプル画像ＳＩと検査画像ＥＩとの間の画素の対応関係が補正される。これにより、補正部４０３は、画像データ補正処理を終了する。   In this way, the sample image SI is corrected based on the shift amount of each pixel, whereby the pixel correspondence between the sample image SI and the inspection image EI is corrected. Thereby, the correction unit 403 ends the image data correction process.

なお、上記のステップＳ１０２においては、互いに隣り合う４つの第１の単位画像１Ｕの中心画素で取り囲まれる領域内の各画素のずれ量が、４つの中心画素について決定されたずれ量に基づいてバイリニア補間により算出される。上記の例に限らず、４つの中心画素で取り囲まれる領域内の各画素のずれ量は、４つの中心画素のいずれかのずれ量に基づいて二アレストネイバー補間等の他の補間方法により算出されてもよい。   In step S102, the shift amount of each pixel in the region surrounded by the center pixels of the four first unit images 1U adjacent to each other is bilinear based on the shift amounts determined for the four center pixels. Calculated by interpolation. Not limited to the above example, the shift amount of each pixel in the region surrounded by the four central pixels is calculated by another interpolation method such as two-arrest neighbor interpolation based on the shift amount of any of the four central pixels. May be.

また、ステップＳ１０４において、サンプル画像ＳＩの各画素の階調値が補正される代わりに、サンプル画像ＳＩと検査画像ＥＩとのずれが解消されるように、検査画像ＥＩの各画素の階調値が補正されてもよい。   In step S104, instead of correcting the gradation value of each pixel of the sample image SI, the gradation value of each pixel of the inspection image EI is eliminated so that the deviation between the sample image SI and the inspection image EI is eliminated. May be corrected.

［４］正規化処理
取得されたサンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩには、モアレ（干渉縞）が生じることがある。図１４は、サンプル画像ＳＩに生じるモアレを模式的に示す図である。図１４のモアレは、明るさが周方向に沿って変化する。 [4] Normalization process Moire (interference fringes) may occur in the acquired sample image SI and inspection image EI. FIG. 14 is a diagram schematically showing moire generated in the sample image SI. In the moire of FIG. 14, the brightness changes along the circumferential direction.

モアレは、表面画像に周期的な模様がある場合に生じやすい。本例において、レジストパターンＲＰは、複数の素子形成領域に対応しており、基板Ｗにおいて周期的な模様となる。そのため、レジストパターンＲＰを含むサンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩには、図１４に示すようなモアレが生じやすい。   Moire tends to occur when the surface image has a periodic pattern. In this example, the resist pattern RP corresponds to a plurality of element formation regions and has a periodic pattern on the substrate W. Therefore, moire as shown in FIG. 14 is likely to occur in the sample image SI and the inspection image EI including the resist pattern RP.

また、基板Ｗの製造工程においては、レジスト膜形成処理、露光処理および現像処理を含むフォトリソグラフィー工程が、１つの基板Ｗに複数回にわたって行われる。そのため、初期の工程を除いて、基板Ｗには、回路パターンの少なくとも一部が形成されている。回路パターン上にレジスト膜等の他の膜が形成されていても、投光部２２０（図１）から出射される光がこれらの膜を透過する。それにより、既に形成された回路パターンに起因して、表面画像にモアレが生じることもある。   In the manufacturing process of the substrate W, a photolithography process including a resist film forming process, an exposure process, and a developing process is performed on a single substrate W a plurality of times. Therefore, at least a part of the circuit pattern is formed on the substrate W except for the initial process. Even if other films such as a resist film are formed on the circuit pattern, the light emitted from the light projecting unit 220 (FIG. 1) passes through these films. As a result, moire may occur in the surface image due to the already formed circuit pattern.

検査画像ＥＩにモアレが生じると、検査画像ＥＩにおいて基板Ｗの外観上の欠陥とモアレとの区別ができない可能性がある。また、サンプル画像ＳＩに生じるモアレと検査画像ＥＩに生じるモアレとが異なる場合がある。この場合、欠陥判定処理のステップＳ１６（図５）において欠陥ではなくモアレに起因する階調値が許容範囲内となるように、許容範囲を予め広く設定する必要が生じる。   When moire occurs in the inspection image EI, there is a possibility that the appearance defect of the substrate W and the moire cannot be distinguished in the inspection image EI. In addition, the moire generated in the sample image SI may be different from the moire generated in the inspection image EI. In this case, it is necessary to set the permissible range wide in advance so that the gradation value caused by moire rather than the defect falls within the permissible range in step S16 (FIG. 5) of the defect determination process.

そこで、本実施の形態では、上記の画像データ補正処理の後に、サンプル画像データおよび検査画像データからモアレを除去するための正規化処理が行われる。以下、検査画像データについての正規化処理について説明する。サンプル画像データについても同様の処理が行われる。   Therefore, in the present embodiment, normalization processing for removing moire from the sample image data and inspection image data is performed after the above-described image data correction processing. Hereinafter, normalization processing for inspection image data will be described. Similar processing is performed on the sample image data.

図１５は、検査画像データについての正規化処理のフローチャートである。図１６および図１７は、検査画像データからモアレを除去する例について説明するための図である。図１５に示すように、まず、補正部４０３は、検査画像データの平滑化を行う（ステップＳ２０１）。画像の平滑化とは、画像内の濃淡変動を小さくすることである。例えば、移動平均フィルタ処理により検査画像データが平滑化される。移動平均フィルタ処理では、注目画素を中心とする規定数の周辺画素に関して階調値の平均が算出され、その平均値が注目画素の階調値とされる。本例では、検査画像データの全画素が注目画素とされ、各画素の階調値がその周辺画素の平均値に変更される。移動平均フィルタ処理における周辺画素の数は、例えば１００（横）×１００（縦）である。移動平均フィルタ処理における周辺画素の数は、想定される欠陥の大きさおよびモアレの大きさ等によって適宜設定されてもよい。   FIG. 15 is a flowchart of normalization processing for inspection image data. 16 and 17 are diagrams for explaining an example in which moire is removed from inspection image data. As shown in FIG. 15, first, the correction unit 403 smoothes the inspection image data (step S201). The smoothing of an image is to reduce the variation in shading in the image. For example, the inspection image data is smoothed by moving average filter processing. In the moving average filter processing, an average of gradation values is calculated for a prescribed number of peripheral pixels centered on the pixel of interest, and the average value is used as the gradation value of the pixel of interest. In this example, all the pixels of the inspection image data are set as the target pixel, and the gradation value of each pixel is changed to the average value of the surrounding pixels. The number of peripheral pixels in the moving average filter process is, for example, 100 (horizontal) × 100 (vertical). The number of peripheral pixels in the moving average filter process may be appropriately set depending on the assumed defect size, moire size, and the like.

移動平均フィルタ処理により、短時間で容易に検査画像データを平滑化することができる。なお、移動平均フィルタ処理の代わりに、ガウシアンフィルタ処理またはメディアンフィルタ処理等の他の平滑化処理により、検査画像データの平滑化が行われてもよい。   By moving average filter processing, inspection image data can be easily smoothed in a short time. Note that the inspection image data may be smoothed by another smoothing process such as a Gaussian filter process or a median filter process instead of the moving average filter process.

図１６（ａ）には、正規化処理前の検査画像データにより表される検査画像ＥＩが示される。図１６（ａ）の検査画像ＥＩには、モアレおよび欠陥ＤＰが表される。図１６（ｂ）には、図１５のステップＳ２０１における平滑化後の検査画像データにより表される検査画像ＥＩが示される。欠陥ＤＰによる階調値のばらつきおよびレジストパターンＲＰ等の表面構造による階調値のばらつきは、モアレによる階調値のばらつきに比べて局所的にまたは分散的に生じる。そのため、図１６（ｂ）に示すように、欠陥による階調値のばらつきおよび表面構造による階調値のばらつきは、ステップＳ２０１の処理により除去される。一方、モアレによる階調値のばらつきは広範囲において連続的に生じるので、ステップＳ２０１の処理では除去されない。   FIG. 16A shows an inspection image EI represented by inspection image data before normalization processing. In the inspection image EI in FIG. 16A, moire and defects DP are represented. FIG. 16B shows an inspection image EI represented by the inspection image data after smoothing in step S201 of FIG. The variation in gradation value due to the defect DP and the variation in gradation value due to the surface structure such as the resist pattern RP occur locally or dispersively compared to the variation in gradation value due to moire. Therefore, as shown in FIG. 16B, the variation in the gradation value due to the defect and the variation in the gradation value due to the surface structure are removed by the process of step S201. On the other hand, the gradation value variation due to moire continuously occurs in a wide range and is not removed in the process of step S201.

次に、補正部４０３は、図１５に示すように、平滑化前の検査画像データの各画素の階調値から平滑化後の検査画像データの各画素の階調値を減算する（ステップＳ２０２）。これにより、検査画像データからモアレが除去される。以下、ステップＳ２０２の処理後の検査画像データを減算後検査画像データと呼ぶ。図１７（ａ）には、減算後検査画像データにより表される検査画像ＥＩが示される。この場合、検査画像ＥＩには、欠陥ＤＰおよび表面構造のみが表され、モアレが表されない。また、検査画像ＥＩは全体的に暗い。   Next, as shown in FIG. 15, the correcting unit 403 subtracts the gradation value of each pixel of the inspection image data after smoothing from the gradation value of each pixel of the inspection image data before smoothing (step S202). ). Thereby, moire is removed from the inspection image data. Hereinafter, the inspection image data after the processing in step S202 is referred to as post-subtraction inspection image data. FIG. 17A shows an inspection image EI represented by the inspection image data after subtraction. In this case, only the defect DP and the surface structure are represented in the inspection image EI, and moire is not represented. The inspection image EI is dark overall.

次に、補正部４０３は、図１５に示すように、減算後検査画像データの各画素の階調値に一定の値を加算する（ステップＳ２０３）。以下、ステップＳ２０３の処理後の検査画像データを加算後検査画像データと呼ぶ。例えば、階調値を表す数値範囲の中心値が減算後検査画像データの各画素の階調値に加算される。図１７（ｂ）には、加算後検査画像データにより表される検査画像ＥＩが示される。この場合、検査画像ＥＩは、適度な明るさを有する。   Next, as shown in FIG. 15, the correction unit 403 adds a constant value to the gradation value of each pixel of the inspection image data after subtraction (step S203). Hereinafter, the inspection image data after the processing in step S203 is referred to as post-addition inspection image data. For example, the center value of the numerical value range representing the gradation value is added to the gradation value of each pixel of the inspection image data after subtraction. FIG. 17B shows an inspection image EI represented by the added inspection image data. In this case, the inspection image EI has moderate brightness.

これにより、補正部４０３は、正規化処理を終了する。補正部４０３は、正規化処理後のサンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩを図１のメインパネルＰＮに表示してもよい。この場合、使用者は、モアレが除去されたサンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩを違和感なく視認することができる。なお、正規化処理後のサンプル画像ＳＩおよび検査画像ＥＩが表示されない場合には、上記のステップＳ２０３の処理は行われなくてもよい。   Thereby, the correction unit 403 ends the normalization process. The correcting unit 403 may display the sample image SI and the inspection image EI after the normalization process on the main panel PN in FIG. In this case, the user can visually recognize the sample image SI and the inspection image EI from which moire has been removed without a sense of incongruity. If the sample image SI and the inspection image EI after the normalization process are not displayed, the process of step S203 described above may not be performed.

［５］基板処理装置
図１８は、図１および図２の基板検査装置２００を備える基板処理装置の全体構成を示す模式的ブロック図である。図１８に示すように、基板処理装置１００は、露光装置５００に隣接して設けられ、基板検査装置２００を備えるとともに、制御装置１１０、搬送装置１２０、塗布処理部１３０、現像処理部１４０および熱処理部１５０を備える。 [5] Substrate Processing Apparatus FIG. 18 is a schematic block diagram showing the overall configuration of a substrate processing apparatus including the substrate inspection apparatus 200 of FIGS. 1 and 2. As shown in FIG. 18, the substrate processing apparatus 100 is provided adjacent to the exposure apparatus 500 and includes a substrate inspection apparatus 200, a control apparatus 110, a transfer apparatus 120, a coating processing section 130, a development processing section 140, and a heat treatment. Part 150.

制御装置１１０は、例えばＣＰＵ（中央演算処理装置）およびメモリ、またはマイクロコンピュータを含み、搬送装置１２０、塗布処理部１３０、現像処理部１４０および熱処理部１５０の動作を制御する。また、制御装置１１０は、基板Ｗの一面の表面状態を検査するための指令を基板検査装置２００の制御装置４００（図１）に与える。   The control device 110 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) and a memory, or a microcomputer, and controls operations of the transport device 120, the coating processing unit 130, the development processing unit 140, and the heat treatment unit 150. Further, the control device 110 gives a command for inspecting the surface state of one surface of the substrate W to the control device 400 (FIG. 1) of the substrate inspection device 200.

搬送装置１２０は、基板Ｗを塗布処理部１３０、現像処理部１４０、熱処理部１５０、基板検査装置２００および露光装置５００の間で搬送する。塗布処理部１３０は、基板Ｗの表面にレジスト液を塗布することにより基板Ｗの表面上にレジスト膜を形成する（塗布処理）。塗布処理後の基板Ｗには、露光装置５００において露光処理が行われる。現像処理部１４０は、露光装置５００による露光処理後の基板Ｗに現像液を供給することにより、基板Ｗの現像処理を行う。熱処理部１５０は、塗布処理部１３０による塗布処理、現像処理部１４０による現像処理、および露光装置５００による露光処理の前後に基板Ｗの熱処理を行う。   The transport device 120 transports the substrate W among the coating processing unit 130, the development processing unit 140, the heat treatment unit 150, the substrate inspection device 200, and the exposure device 500. The coating processing unit 130 forms a resist film on the surface of the substrate W by applying a resist solution to the surface of the substrate W (coating process). Exposure processing is performed in the exposure apparatus 500 on the substrate W after the coating processing. The development processing unit 140 performs a development process on the substrate W by supplying a developer to the substrate W after the exposure process by the exposure apparatus 500. The heat treatment unit 150 heat-treats the substrate W before and after the coating process by the coating processing unit 130, the development process by the development processing unit 140, and the exposure process by the exposure apparatus 500.

基板検査装置２００は、塗布処理部１３０によりレジスト膜が形成された後の基板Ｗの検査（欠陥判定処理）を行う。例えば、基板検査装置２００は、塗布処理部１３０による塗布処理後であって現像処理部１４０による現像処理後の基板Ｗの検査を行う。あるいは、基板検査装置２００は、塗布処理部１３０による塗布処理後であって露光装置５００による露光処理前の基板Ｗの検査を行ってもよい。また、基板検査装置２００は、塗布処理部１３０による塗布処理後かつ露光装置５００による露光処理後であって現像処理部１４０による現像処理前の基板Ｗの検査を行ってもよい。   The substrate inspection apparatus 200 performs inspection (defect determination processing) of the substrate W after the resist film is formed by the coating processing unit 130. For example, the substrate inspection apparatus 200 inspects the substrate W after the coating processing by the coating processing unit 130 and after the development processing by the development processing unit 140. Alternatively, the substrate inspection apparatus 200 may inspect the substrate W after the coating process by the coating processing unit 130 and before the exposure process by the exposure apparatus 500. Further, the substrate inspection apparatus 200 may inspect the substrate W after the coating processing by the coating processing unit 130 and after the exposure processing by the exposure device 500 and before the development processing by the development processing unit 140.

塗布処理部１３０に、基板Ｗに反射防止膜を形成する処理ユニットが設けられてもよい。この場合、熱処理部１５０は、基板Ｗと反射防止膜との密着性を向上させるための密着強化処理を行ってもよい。また、塗布処理部１３０に、基板Ｗ上に形成されたレジスト膜を保護するためのレジストカバー膜を形成する処理ユニットが設けられてもよい。   The coating processing unit 130 may be provided with a processing unit that forms an antireflection film on the substrate W. In this case, the heat treatment unit 150 may perform an adhesion strengthening process for improving the adhesion between the substrate W and the antireflection film. Further, the coating processing unit 130 may be provided with a processing unit for forming a resist cover film for protecting the resist film formed on the substrate W.

基板Ｗの一面に上記の反射防止膜およびレジストカバー膜が形成される場合には、各膜の形成の後に基板検査装置２００により基板Ｗの検査が行われてもよい。   When the antireflection film and the resist cover film are formed on one surface of the substrate W, the substrate inspection apparatus 200 may inspect the substrate W after the formation of each film.

本実施の形態に係る基板処理装置１００においては、レジスト膜、反射防止膜、レジストカバー膜等の膜が形成された基板Ｗの一面上の表面状態が図１の基板検査装置２００により検査される。それにより、基板Ｗの外観上の欠陥を高い精度でかつ短時間で検出することができる。   In substrate processing apparatus 100 according to the present embodiment, the surface state on one surface of substrate W on which a film such as a resist film, an antireflection film, or a resist cover film is formed is inspected by substrate inspection apparatus 200 in FIG. . Thereby, defects on the appearance of the substrate W can be detected with high accuracy and in a short time.

本例では、露光処理の前後に基板Ｗの処理を行う基板処理装置１００に基板検査装置２００が設けられるが、他の基板処理装置に基板検査装置２００が設けられてもよい。例えば、基板Ｗに洗浄処理を行う基板処理装置に基板検査装置２００が設けられてもよく、または基板Ｗのエッチング処理を行う基板処理装置に基板検査装置２００が設けられてもよい。あるいは、基板検査装置２００が単独で用いられてもよい。   In this example, the substrate inspection apparatus 200 is provided in the substrate processing apparatus 100 that processes the substrate W before and after the exposure process, but the substrate inspection apparatus 200 may be provided in another substrate processing apparatus. For example, the substrate inspection apparatus 200 may be provided in a substrate processing apparatus that performs a cleaning process on the substrate W, or the substrate inspection apparatus 200 may be provided in a substrate processing apparatus that performs an etching process on the substrate W. Alternatively, the substrate inspection apparatus 200 may be used alone.

［６］実施の形態の効果
本実施の形態に係る基板検査装置２００においては、サンプル画像ＳＩに含まれるサンプル単位画像ＳＩＵの各々について、画素行ごとに行平均値が算出され、画素列ごとに列平均値が算出される。また、検査画像ＥＩに含まれる検査単位画像ＥＩＵの各々について、画素行ごとに行平均値が算出され、画素列毎に列平均値が算出される。算出されたこれらの行平均値および列平均値に基づいて、互いに対応するサンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量が算出される。 [6] Effects of the Embodiment In the substrate inspection apparatus 200 according to the present embodiment, the row average value is calculated for each pixel row for each sample unit image SIU included in the sample image SI, and for each pixel column. A column average is calculated. Further, for each inspection unit image EIU included in the inspection image EI, a row average value is calculated for each pixel row, and a column average value is calculated for each pixel column. Based on the calculated row average value and column average value, a relative shift amount between the corresponding sample unit image SIU and inspection unit image EIU is calculated.

この場合、行平均値および列平均値を用いることにより、サンプル単位画像ＳＩＵと検査単位画像ＥＩＵとの間で画素ごとの比較を行うことなく、サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量を算出することができる。それにより、画素ごとの比較を行う場合に比べて、サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量を算出するための計算量が大幅に低減される。したがって、サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量を短時間で算出することができ、そのずれ量に基づいてサンプル画像データおよび検査画像データの画素の対応関係を短時間で補正することができる。   In this case, by using the row average value and the column average value, the comparison between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is performed without performing the pixel-by-pixel comparison between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU. The amount of deviation can be calculated. Thereby, the amount of calculation for calculating the relative shift amount of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is greatly reduced as compared with the case of performing the comparison for each pixel. Accordingly, the relative shift amount between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU can be calculated in a short time, and the correspondence between the pixels of the sample image data and the test image data is corrected in a short time based on the shift amount. can do.

このような補正により、検査基板Ｗに歪が生じている場合でも、サンプル画像データの各画素と検査画像データの各画素とを正確に対応させることができる。それにより、サンプル画像データの各画素と検査画像データの各画素との間の階調値の差分を表す差分情報（差分画像データ）に基づいて、検査基板Ｗにおける外観上の欠陥を高い精度で検出することが可能になる。その結果、高い精度でかつ短時間で基板Ｗの外観検査を行うことが可能になる。   By such correction, even when the inspection substrate W is distorted, each pixel of the sample image data and each pixel of the inspection image data can be accurately associated with each other. Thereby, on the basis of the difference information (difference image data) indicating the difference in gradation value between each pixel of the sample image data and each pixel of the inspection image data, an appearance defect on the inspection substrate W can be accurately detected. It becomes possible to detect. As a result, the appearance inspection of the substrate W can be performed with high accuracy and in a short time.

また、本実施の形態では、複数の素子形成領域の並びの方向と、画素行および画素列における複数の画素の並びの方向とが一致する。これにより、複数の素子形成領域の境界部分が行平均値および列平均値に反映されやすい。したがって、行平均値および列平均値に基づいて、サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量を精度良く算出することができる。   In this embodiment, the direction of arrangement of the plurality of element formation regions and the direction of arrangement of the plurality of pixels in the pixel row and the pixel column are the same. Thereby, the boundary part of a several element formation area is easy to be reflected in a row average value and a column average value. Therefore, the relative shift amount between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU can be accurately calculated based on the row average value and the column average value.

［７］基板検査装置の他の例
図１９は、基板検査装置の他の例について説明するための図である。図１９の基板検査装置２００Ａについて、上記実施の形態に係る基板検査装置２００と異なる点を説明する。図１９の基板検査装置２００Ａは、スピンチャック５１、照明部５２、反射ミラー５３およびＣＣＤラインセンサ５４を含むとともに、図１の基板検査装置２００と同様に、制御装置４００および表示部４１０を含む。スピンチャック５１は、基板Ｗの下面の略中心部を真空吸着することにより、基板Ｗを水平姿勢で保持する。図示しないモータによりスピンチャック５１が回転されることにより、スピンチャック５１に保持された基板Ｗが鉛直方向（Ｚ方向）に沿った軸の周りで回転する。 [7] Another Example of Substrate Inspection Device FIG. 19 is a diagram for explaining another example of the substrate inspection device. A difference between the substrate inspection apparatus 200A of FIG. 19 and the substrate inspection apparatus 200 according to the above embodiment will be described. A substrate inspection apparatus 200A in FIG. 19 includes a spin chuck 51, an illuminating unit 52, a reflection mirror 53, and a CCD line sensor 54, and includes a control device 400 and a display unit 410 in the same manner as the substrate inspection apparatus 200 in FIG. The spin chuck 51 holds the substrate W in a horizontal posture by vacuum-sucking the substantially central portion of the lower surface of the substrate W. When the spin chuck 51 is rotated by a motor (not shown), the substrate W held by the spin chuck 51 rotates around an axis along the vertical direction (Z direction).

照明部５２は、帯状の光を出射する。証明部５２から出射された光は、スピンチャック５１により保持された基板Ｗの表面の半径方向に沿った線状の半径領域ＲＲに照射される。半径領域ＲＲで反射された検査光は、反射ミラー５３によってさらに反射され、ＣＣＤラインセンサ５４に導かれる。基板Ｗ上の半径領域ＲＲに継続的に検査光が照射されつつ基板Ｗが回転されることにより、基板Ｗの周方向に連続的に光が照射され、その反射光がＣＣＤラインセンサ５４に連続的に与えられる。これにより、基板Ｗの表面画像を表す表面画像データが取得される。   The illumination unit 52 emits strip-shaped light. The light emitted from the proving unit 52 is applied to a linear radial region RR along the radial direction of the surface of the substrate W held by the spin chuck 51. The inspection light reflected by the radius region RR is further reflected by the reflection mirror 53 and guided to the CCD line sensor 54. By rotating the substrate W while continuously injecting the inspection light onto the radial region RR on the substrate W, the light is continuously irradiated in the circumferential direction of the substrate W, and the reflected light is continuously transmitted to the CCD line sensor 54. Given. Thereby, surface image data representing the surface image of the substrate W is acquired.

本例においても、上記実施の形態と同様に、サンプル画像データおよび検査画像データを用いて、検査基板Ｗにおける外観上の欠陥を短時間でかつ高い精度で検出することができる。   Also in this example, as in the above-described embodiment, it is possible to detect an appearance defect on the inspection substrate W in a short time and with high accuracy using the sample image data and the inspection image data.

［８］他の実施の形態
上記実施の形態では、サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの各々について行平均値および列平均値が算出され、それらの行平均値および列平均値に基づいてサンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量が算出されるが、本発明はこれに限定されない。サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの各々について行平均値および列平均値の一方のみが算出され、その行平均値および列平均値の一方に基づいてサンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量が算出されてもよい。例えば、ｘ軸方向におけるずれ量が小さい場合には、画素行ごとの行平均値のみを用いて、サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量を算出してもよい。また、ｙ軸方向におけるずれ量が小さい場合には、画素列ごとの列平均値のみを用いて、サンプル単位画像ＳＩＵおよび検査単位画像ＥＩＵの相対的なずれ量を算出してもよい。 [8] Other Embodiments In the above embodiment, the row average value and the column average value are calculated for each of the sample unit image SIU and the examination unit image EIU, and the sample is based on the row average value and the column average value. Although the relative shift amount between the unit image SIU and the inspection unit image EIU is calculated, the present invention is not limited to this. Only one of the row average value and the column average value is calculated for each of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU, and the relative of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is calculated based on one of the row average value and the column average value. A correct amount of deviation may be calculated. For example, when the amount of deviation in the x-axis direction is small, the relative amount of deviation between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU may be calculated using only the row average value for each pixel row. When the amount of deviation in the y-axis direction is small, the relative amount of deviation between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU may be calculated using only the column average value for each pixel column.

また、画素行における平均的な階調値として、行平均値の代わりに、他の値が用いられてもよい。例えば、行平均値の代わりに、画素行に含まれる複数の画素の階調値の中央値が用いられてもよい。同様に、画素列における平均的な階調値として、列平均値の代わりに、他の値が用いられてもよい。例えば、列平均値の代わりに、画素列に含まれる複数の画素の階調値の中央値が用いられてもよい。   Further, other values may be used instead of the row average value as the average gradation value in the pixel row. For example, instead of the row average value, a median value of gradation values of a plurality of pixels included in the pixel row may be used. Similarly, other values may be used instead of the column average value as the average gradation value in the pixel column. For example, instead of the column average value, a median value of gradation values of a plurality of pixels included in the pixel column may be used.

［９］請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応
以下、請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応の例について説明するが、本発明は下記の例に限定されない。 [9] Correspondence between each constituent element of claim and each element of the embodiment Hereinafter, an example of correspondence between each constituent element of the claim and each element of the embodiment will be described. It is not limited to.

上記の実施の形態では、サンプル画像データ取得部４０１が第１の画像データ取得部の例であり、撮像部２４０および検査画像データ取得部４０２が第２の画像データ取得部の例であり、補正部４０３が補正部の例であり、判定部４０４が判定部の例である。また、露光装置５００が露光装置の例であり、塗布処理部１３０が膜形成部の例であり、現像処理部１４０が現像処理部の例である。   In the above embodiment, the sample image data acquisition unit 401 is an example of a first image data acquisition unit, the imaging unit 240 and the inspection image data acquisition unit 402 are examples of a second image data acquisition unit, and correction is performed. The unit 403 is an example of a correction unit, and the determination unit 404 is an example of a determination unit. The exposure apparatus 500 is an example of an exposure apparatus, the coating processing unit 130 is an example of a film forming unit, and the development processing unit 140 is an example of a development processing unit.

請求項の各構成要素として、請求項に記載されている構成または機能を有する他の種々の要素を用いることもできる。   As each constituent element in the claims, various other elements having configurations or functions described in the claims can be used.

１１０…制御装置，１２０…搬送装置，１３０…塗布処理部，１４０…現像処理部，１５０…熱処理部，２００…基板検査装置，２１０…筐体，２２０…投光部，２３０…反射部，２４０…撮像部，２５０…基板保持装置，２６０…移動部，２７０…ノッチ検出部，４００…制御装置，４０１…サンプル画像データ取得部，４０２…検査画像データ取得部，４０３…補正部，４０４…判定部，４０５…検出部，４１０…表示部，ＥＩ…検査画像，ＥＩＵ…検査単位画像，ＳＩ…サンプル画像，ＳＩＵ…サンプル単位画像 DESCRIPTION OF SYMBOLS 110 ... Control apparatus, 120 ... Conveyance apparatus, 130 ... Coating processing part, 140 ... Development processing part, 150 ... Heat processing part, 200 ... Substrate inspection apparatus, 210 ... Case, 220 ... Light projection part, 230 ... Reflection part, 240 DESCRIPTION OF SYMBOLS ... Imaging unit, 250 ... Substrate holding device, 260 ... Moving unit, 270 ... Notch detection unit, 400 ... Control device, 401 ... Sample image data acquisition unit, 402 ... Inspection image data acquisition unit, 403 ... Correction unit, 404 ... Determination 405 ... detection unit 410 ... display unit EI ... inspection image EIU ... inspection unit image SI ... sample image SIU ... sample unit image

Claims (8)

外観上の欠陥がない基板の第１の画像を表す第１の画像データを取得する第１の画像データ取得部と、
検査すべき基板を撮像することにより前記検査すべき基板の第２の画像を表す第２の画像データを取得する第２の画像データ取得部と、
前記第１および第２の画像データの画素の対応関係を補正する補正部と、
前記補正部により補正された対応関係に基づいて前記第１および第２の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて前記検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定する判定部とを備え、
前記第１の画像は、第１の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第１の単位画像を含み、
前記第２の画像は、前記第１の方向に対応する第２の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第２の単位画像を含み、
前記複数の第１の単位画像は前記複数の第２の単位画像とそれぞれ対応し、
各第１の単位画像は、前記第１の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第１の画素群を含み、
各第２の単位画像は、前記第２の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第２の画素群を含み、
前記補正部は、前記複数の第１の画素群の各々における平均的な階調値を第１の代表値として算出し、前記複数の第２の画素群の各々における平均的な階調値を第２の代表値として算出し、算出された複数の第１および第２の代表値に基づいて、互いに対応する第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出し、前記複数の第１および第２の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて前記第１および第２の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて前記第１および第２の画像データの画素の対応関係を補正する、基板検査装置。 A first image data acquisition unit for acquiring first image data representing a first image of a substrate having no defect in appearance;
A second image data acquisition unit that acquires second image data representing a second image of the substrate to be inspected by imaging the substrate to be inspected;
A correction unit that corrects the correspondence between the pixels of the first and second image data;
Based on the correspondence corrected by the correction unit, the difference information representing the difference between the gradation values of the pixels corresponding to each other of the first and second image data is acquired, and the difference information is acquired based on the acquired difference information. A determination unit for determining the presence or absence of an appearance defect in the substrate to be inspected,
The first image includes a plurality of rectangular first unit images each having a side parallel to the first direction,
The second image includes a plurality of rectangular second unit images each having a side parallel to the second direction corresponding to the first direction,
The plurality of first unit images correspond to the plurality of second unit images, respectively.
Each first unit image includes a plurality of first pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the first direction,
Each second unit image includes a plurality of second pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the second direction,
The correction unit calculates an average gradation value in each of the plurality of first pixel groups as a first representative value, and calculates an average gradation value in each of the plurality of second pixel groups. Calculating as a second representative value, and calculating a relative shift amount between the first and second unit images corresponding to each other based on the calculated first and second representative values; A shift amount for each pixel of the first and second images is calculated based on a plurality of shift amounts calculated for the first and second unit images, and the first and second units are calculated based on the calculated shift amounts. A substrate inspection apparatus that corrects a correspondence relationship between pixels of image data. 前記補正部は、前記第１の画素群に含まれる複数の画素の階調値の平均値を第１の代表値として算出し、前記第２の画素群に含まれる複数の画素の階調値の平均値を第２の代表値として算出する、請求項１記載の基板検査装置。 The correction unit calculates an average value of gradation values of a plurality of pixels included in the first pixel group as a first representative value, and calculates gradation values of the plurality of pixels included in the second pixel group. The substrate inspection apparatus according to claim 1, wherein an average value of is calculated as a second representative value. 前記第１の単位画像は、複数の第１の画素行および複数の第１の画素列を構成する複数の画素を含み、
各第１の画素行は、前記第１の方向における画素の並びであり、
各第１の画素列は、前記第１の方向と直交する第３の方向における画素の並びであり、
前記第２の単位画像は、複数の第２の画素行および複数の第２の画素列を構成する複数の画素を含み、
各第２の画素行は、前記第２の方向における画素の並びであり、
各第２の画素列は、前記第２の方向と直交する第４の方向における画素の並びであり、
前記複数の第１の画素群は、前記複数の第１の画素行からそれぞれなり、
前記複数の第２の画素群は、前記複数の第２の画素行からそれぞれなる、請求項１または２記載の基板検査装置。 The first unit image includes a plurality of pixels constituting a plurality of first pixel rows and a plurality of first pixel columns,
Each first pixel row is an array of pixels in the first direction;
Each first pixel column is an array of pixels in a third direction orthogonal to the first direction,
The second unit image includes a plurality of pixels constituting a plurality of second pixel rows and a plurality of second pixel columns,
Each second pixel row is an array of pixels in the second direction,
Each second pixel column is an array of pixels in a fourth direction orthogonal to the second direction,
Each of the plurality of first pixel groups includes the plurality of first pixel rows,
The substrate inspection apparatus according to claim 1, wherein each of the plurality of second pixel groups includes the plurality of second pixel rows. 前記複数の第１の画素列は、複数の第３の画素群をそれぞれ構成し、
前記複数の第２の画素列は、複数の第４の画素群をそれぞれ構成し、
前記補正部は、前記複数の第３の画素群の各々における平均的な階調値を第３の代表値として算出し、前記複数の第４の画素群の各々における平均的な階調値を第４の代表値として算出し、算出された複数の第３および第４の代表値に基づいて、互いに対応する第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出する、請求項３記載の基板検査装置。 The plurality of first pixel columns respectively constitute a plurality of third pixel groups;
The plurality of second pixel columns constitute a plurality of fourth pixel groups, respectively.
The correction unit calculates an average gradation value in each of the plurality of third pixel groups as a third representative value, and calculates an average gradation value in each of the plurality of fourth pixel groups. The relative displacement amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated based on the calculated third and fourth representative values, as a fourth representative value. The board | substrate inspection apparatus of description. 前記補正部は、
互いに対応する第１および第２の単位画像のうち一方の単位画像に対して他方の単位画像を移動させつつ前記算出された複数の第１および第２の代表値に基づいて前記一方の単位画像と前記他方の単位画像との一致度を順次算出し、
前記算出された一致度が最も高くなるときの前記一方の単位画像に対する前記他方の単位画像の移動量を当該第１および第２の単位画像の相対的なずれ量として算出する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の基板検査装置。 The correction unit is
The one unit image based on the calculated first and second representative values while moving the other unit image with respect to one unit image among the first and second unit images corresponding to each other And the degree of coincidence of the other unit image sequentially,
The movement amount of the other unit image with respect to the one unit image when the calculated degree of coincidence is the highest is calculated as a relative shift amount of the first and second unit images. 5. The substrate inspection apparatus according to any one of 4 above. 前記第１の画像は、前記第１の方向に沿って並ぶように基板に設けられた複数の第１の素子形成領域を含み、前記第２の画像は、前記第２の方向に沿って並ぶように基板に設けられかつ前記複数の第１の素子形成領域にそれぞれ対応する複数の第２の素子形成領域を含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の基板検査装置。 The first image includes a plurality of first element formation regions provided on the substrate so as to be aligned along the first direction, and the second image is aligned along the second direction. 6. The substrate inspection apparatus according to claim 1, further comprising a plurality of second element formation regions that are provided on the substrate and respectively correspond to the plurality of first element formation regions. 基板に露光処理を行う露光装置に隣接するように配置される基板処理装置であって、
前記露光装置による露光処理前に、基板上に感光性膜を形成する膜形成部と、
前記露光装置による露光処理後に、基板上の感光性膜に現像処理を行う現像処理部と、
前記膜形成部による感光性膜の形成後の基板の外観検査を行う請求項１〜６のいずれか一項に記載の基板検査装置とを備えた、基板処理装置。 A substrate processing apparatus disposed adjacent to an exposure apparatus that performs exposure processing on a substrate,
A film forming unit for forming a photosensitive film on the substrate before the exposure processing by the exposure apparatus;
A development processing unit for performing development processing on the photosensitive film on the substrate after the exposure processing by the exposure apparatus;
The substrate processing apparatus provided with the substrate inspection apparatus as described in any one of Claims 1-6 which performs the external appearance inspection of the board | substrate after formation of the photosensitive film | membrane by the said film formation part. 外観上の欠陥がない基板の第１の画像を表す第１の画像データを取得するステップと、
検査すべき基板を撮像することにより前記検査すべき基板の第２の画像を表す第２の画像データを取得するステップと、
前記第１および第２の画像データの画素の対応関係を補正するステップと、
前記補正部により補正された対応関係に基づいて前記第１および第２の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて前記検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定するステップとを含み、
前記第１の画像は、第１の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第１の単位画像を含み、
前記第２の画像は、前記第１の方向に対応する第２の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第２の単位画像を含み、
前記複数の第１の単位画像は前記複数の第２の単位画像とそれぞれ対応し、
各第１の単位画像は、前記第１の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第１の画素群を含み、
各第２の単位画像は、前記第２の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第２の画素群を含み、
前記対応関係を補正するステップは、前記複数の第１の画素群の各々における平均的な階調値を第１の代表値として算出し、前記複数の第２の画素群の各々における平均的な階調値を第２の代表値として算出し、算出された複数の第１および第２の代表値に基づいて、互いに対応する第１および第２の単位画像の相対的なずれ量を算出し、前記複数の第１および第２の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて前記第１および第２の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて前記第１および第２の画像データの画素の対応関係を補正することを含む、基板検査方法。 Obtaining first image data representing a first image of a substrate having no defects in appearance;
Obtaining second image data representing a second image of the substrate to be inspected by imaging the substrate to be inspected;
Correcting the correspondence between the pixels of the first and second image data;
Based on the correspondence corrected by the correction unit, the difference information representing the difference between the gradation values of the pixels corresponding to each other of the first and second image data is acquired, and the difference information is acquired based on the acquired difference information. Determining the presence or absence of external defects in the substrate to be inspected,
The first image includes a plurality of rectangular first unit images each having a side parallel to the first direction,
The second image includes a plurality of rectangular second unit images each having a side parallel to the second direction corresponding to the first direction,
The plurality of first unit images correspond to the plurality of second unit images, respectively.
Each first unit image includes a plurality of first pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the first direction,
Each second unit image includes a plurality of second pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the second direction,
In the step of correcting the correspondence relationship, an average gradation value in each of the plurality of first pixel groups is calculated as a first representative value, and an average value in each of the plurality of second pixel groups is calculated. A gradation value is calculated as a second representative value, and a relative shift amount between the first and second unit images corresponding to each other is calculated based on the calculated first and second representative values. The shift amount for each pixel of the first and second images is calculated based on the plurality of shift amounts calculated for the plurality of first and second unit images, and the shift amount is calculated based on the calculated shift amount. A substrate inspection method comprising correcting a correspondence relationship between pixels of first and second image data.
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