JP3144632B2 - 欠陥検出方法 - Google Patents
欠陥検出方法Info
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Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、パターン付き半導
体ウエハや液晶ガラス基板等の繰返しパターンを持つ被
検物の欠陥を検出する方法に関する。
体ウエハや液晶ガラス基板等の繰返しパターンを持つ被
検物の欠陥を検出する方法に関する。
【0002】
【従来技術】半導体ウエハに形成されるチップ等の繰返
し性のあるパターンの欠陥を検出する方法としては、隣
接する2つのパターンを比較することに基づいて、欠陥
の有無を検出するパターンマッチング法が知られてい
る。
し性のあるパターンの欠陥を検出する方法としては、隣
接する2つのパターンを比較することに基づいて、欠陥
の有無を検出するパターンマッチング法が知られてい
る。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかし、単に2つのパ
ターンを比較するだけでは、1つのパターンの欠陥は比
較する2つのパターンの欠陥情報として検出されてしま
い、どちらにあるかを特定することはできない。繰返し
性のあるパターンの中に欠陥が1つだけある場合は、隣
接する他のパターンとの比較を行うことにより簡単に欠
陥の特定が可能であるが、連続して欠陥が存在する場合
や欠陥の数が多くなると、その特定が難しい。特に、欠
陥の形状がお互いに重なり合う場合には、どこまでがど
ちらの欠陥かを判別するための処理は複雑になる。
ターンを比較するだけでは、1つのパターンの欠陥は比
較する2つのパターンの欠陥情報として検出されてしま
い、どちらにあるかを特定することはできない。繰返し
性のあるパターンの中に欠陥が1つだけある場合は、隣
接する他のパターンとの比較を行うことにより簡単に欠
陥の特定が可能であるが、連続して欠陥が存在する場合
や欠陥の数が多くなると、その特定が難しい。特に、欠
陥の形状がお互いに重なり合う場合には、どこまでがど
ちらの欠陥かを判別するための処理は複雑になる。
【0004】本発明は、上記問題点に鑑み、連続的に欠
陥が存在する場合や、同一の欠陥が存在する場合であっ
ても、欠陥部分を効率よく特定できる欠陥検出方法を提
供することを技術課題とする。
陥が存在する場合や、同一の欠陥が存在する場合であっ
ても、欠陥部分を効率よく特定できる欠陥検出方法を提
供することを技術課題とする。
【0005】
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は以下のような構成を備えることを特徴とす
る。
に、本発明は以下のような構成を備えることを特徴とす
る。
【0006】(1) 繰返し性のあるパタ−ンを有する
被検物の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、被検物
表面の略全体又は被検物表面の領域を分割し複数の繰返
しパタ−ンを持つ分割された領域を撮像し、パタ−ンと
パタ−ンとを比較することにより被検物上の欠陥をマク
ロ検査する欠陥検出方法において、繰り返しパタ−ンP
(n)[nは配列間隔を単位とする配列座標であり、n
=1,2,3、…]と隣り合うパタ−ンP(n+m)
[mは1又は−1]とを差分処理して差分デ−タS
(n)を得る第1段階と、略同じ欠陥がK個連続する可
能性があるパタ−ンに対して、差分デ−タS(n)から
差分デ−タが無欠陥のパタ−ンがK個以上連続する部分
を検出する第2段階と、第2段階で検出された無欠陥部
分から+方向及び一方向に差分デ−タを検索し、所定の
値よりも大きいデ−タの部分を検出し、初めに得られた
欠陥デ−タに基づいてパタ−ンP(n)の欠陥デ−タを
特定し、特定された欠陥デ−タと差分デ−タS(n)と
を加算又は減算することによってパタ−ンP(n)上の
欠陥デ−タを順次特定する第3段階とを備えることを特
徴とする。
被検物の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、被検物
表面の略全体又は被検物表面の領域を分割し複数の繰返
しパタ−ンを持つ分割された領域を撮像し、パタ−ンと
パタ−ンとを比較することにより被検物上の欠陥をマク
ロ検査する欠陥検出方法において、繰り返しパタ−ンP
(n)[nは配列間隔を単位とする配列座標であり、n
=1,2,3、…]と隣り合うパタ−ンP(n+m)
[mは1又は−1]とを差分処理して差分デ−タS
(n)を得る第1段階と、略同じ欠陥がK個連続する可
能性があるパタ−ンに対して、差分デ−タS(n)から
差分デ−タが無欠陥のパタ−ンがK個以上連続する部分
を検出する第2段階と、第2段階で検出された無欠陥部
分から+方向及び一方向に差分デ−タを検索し、所定の
値よりも大きいデ−タの部分を検出し、初めに得られた
欠陥デ−タに基づいてパタ−ンP(n)の欠陥デ−タを
特定し、特定された欠陥デ−タと差分デ−タS(n)と
を加算又は減算することによってパタ−ンP(n)上の
欠陥デ−タを順次特定する第3段階とを備えることを特
徴とする。
【0007】(2) 繰返し性のあるパタ−ンを有する
被検物の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、被検物
表面の略全体又は被検物表面の領域を分割し複数の繰返
しパタ−ンを持つ分割された領域を撮像し、パタ−ンと
パタ−ンとを比較することにより被検物上の欠陥をマク
ロ検査する欠陥検出方法において、繰り返しパタ−ンP
(n)[nは配列間隔を単位とする配列座標であり、n
=1,2,3、…]と隣り合うパタ−ンP(n+1)と
を差分処理して差分デ−タS(n)を得る第1段階と、
略同じ欠陥がK個連続する可能性があるパタ−ンに対し
て、差分デ−タS(n)から差分デ−タが無欠陥のパタ
−ンがK個以上連続する部分を検出する第2段階と、第
2段階で検出された無欠陥部分からK個以上連続する無
欠陥パターンを基準にして、座標のプラス方向で初めに
検出された差分データS(n)における欠陥データの符
号を反転したものをパターンP(n+1)の欠陥データ
と特定する段階と,差分データS(n)の座標を+1分
更新した差分データから特定された欠陥データを減算し
て、無欠陥パターンを基準にしたプラス方向の欠陥デー
タを順次特定していく段階と,K個以上連続する無欠陥
パターンを基準にして、座標のマイナス方向で初めに検
出された差分データS(n)における欠陥データをパタ
ーンP(n)の欠陥データと特定する段階と,差分デー
タS(n)の座標を−1分更新した差分データに特定さ
れた欠陥データを加算して、無欠陥パターンを基準にし
たマイナス方向の欠陥データを順次特定していく段階
と,からなる第3段階と、を備えることを特徴とする。
被検物の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、被検物
表面の略全体又は被検物表面の領域を分割し複数の繰返
しパタ−ンを持つ分割された領域を撮像し、パタ−ンと
パタ−ンとを比較することにより被検物上の欠陥をマク
ロ検査する欠陥検出方法において、繰り返しパタ−ンP
(n)[nは配列間隔を単位とする配列座標であり、n
=1,2,3、…]と隣り合うパタ−ンP(n+1)と
を差分処理して差分デ−タS(n)を得る第1段階と、
略同じ欠陥がK個連続する可能性があるパタ−ンに対し
て、差分デ−タS(n)から差分デ−タが無欠陥のパタ
−ンがK個以上連続する部分を検出する第2段階と、第
2段階で検出された無欠陥部分からK個以上連続する無
欠陥パターンを基準にして、座標のプラス方向で初めに
検出された差分データS(n)における欠陥データの符
号を反転したものをパターンP(n+1)の欠陥データ
と特定する段階と,差分データS(n)の座標を+1分
更新した差分データから特定された欠陥データを減算し
て、無欠陥パターンを基準にしたプラス方向の欠陥デー
タを順次特定していく段階と,K個以上連続する無欠陥
パターンを基準にして、座標のマイナス方向で初めに検
出された差分データS(n)における欠陥データをパタ
ーンP(n)の欠陥データと特定する段階と,差分デー
タS(n)の座標を−1分更新した差分データに特定さ
れた欠陥データを加算して、無欠陥パターンを基準にし
たマイナス方向の欠陥データを順次特定していく段階
と,からなる第3段階と、を備えることを特徴とする。
【0008】
【0009】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説
明する。図1は実施例の装置の概略構成図である。
明する。図1は実施例の装置の概略構成図である。
【0010】1は明視野照明光学系を示し、ハロゲンラ
ンプ等の明視野照明用光源2、集光レンズ3、絞り4、
後述する撮像光学系20の光軸と照明光軸とを同軸にす
るハーフミラー5、検査対象であるウエハ8より一回り
大きい径を持つコリメータレンズ6を備える。光源2か
ら発せられた光は集光レンズ3、絞り4を経た後、ハー
フミラー5で反射し、コリメータレンズ6により略平行
光にされ、XYステージ7に載置されたウエハ8の略全
面領域を垂直方向から照明する。
ンプ等の明視野照明用光源2、集光レンズ3、絞り4、
後述する撮像光学系20の光軸と照明光軸とを同軸にす
るハーフミラー5、検査対象であるウエハ8より一回り
大きい径を持つコリメータレンズ6を備える。光源2か
ら発せられた光は集光レンズ3、絞り4を経た後、ハー
フミラー5で反射し、コリメータレンズ6により略平行
光にされ、XYステージ7に載置されたウエハ8の略全
面領域を垂直方向から照明する。
【0011】10は暗視野照明光学系を示し、ハロゲン
ランプ等の明視野照明用光源11、レンズ12を備え
る。光源11はレンズ12の前側焦点付近に配置され、
光源11から発した光はレンズ12により略平行光束に
されて、ウエハ8の略全面領域を斜め方向から照明す
る。
ランプ等の明視野照明用光源11、レンズ12を備え
る。光源11はレンズ12の前側焦点付近に配置され、
光源11から発した光はレンズ12により略平行光束に
されて、ウエハ8の略全面領域を斜め方向から照明す
る。
【0012】20は撮像光学系を示し、CCDカメラ2
1、結像レンズ22、絞り23、明視野照明光学系1と
共用されるハーフミラー5及びコリメータレンズ6を備
える。絞り23はコリメータレンズ6の焦点付近に配置
され、結像レンズ22は絞り23の近傍に配置されてい
る。なお、CCDカメラ21は微細化したチップパター
ンを検査するために高解像度のものが好ましい。また、
CCDカメラ21の撮像素子面はモアレの発生で変化す
る欠陥レベルを評価しやすくするために、僅かにデフォ
ーカスとなる位置に配置されている。
1、結像レンズ22、絞り23、明視野照明光学系1と
共用されるハーフミラー5及びコリメータレンズ6を備
える。絞り23はコリメータレンズ6の焦点付近に配置
され、結像レンズ22は絞り23の近傍に配置されてい
る。なお、CCDカメラ21は微細化したチップパター
ンを検査するために高解像度のものが好ましい。また、
CCDカメラ21の撮像素子面はモアレの発生で変化す
る欠陥レベルを評価しやすくするために、僅かにデフォ
ーカスとなる位置に配置されている。
【0013】明視野照明光学系1により照明されたウエ
ハ8からの正反射光は、コリメータレンズ6により収束
され、ハーフミラー5、絞り23を経て結像レンズ22
に入射し、結像レンズ22によりウエハ8のほぼ全面の
像がCCDカメラ21の撮像素子面に結像する(検査対
象物は分割して撮像することもできる)。明視野照明光
学系1の照明によりCCDカメラ21はウエハ8の明視
野画像を得る。暗視野照明光学系10により照明された
ウエハ8からの散乱反射光は、同様の光路を経てCCD
カメラ21の撮像素子面に捕らえられ、CCDカメラ2
1はウエハ8のほぼ全面の暗視野画像を得る。
ハ8からの正反射光は、コリメータレンズ6により収束
され、ハーフミラー5、絞り23を経て結像レンズ22
に入射し、結像レンズ22によりウエハ8のほぼ全面の
像がCCDカメラ21の撮像素子面に結像する(検査対
象物は分割して撮像することもできる)。明視野照明光
学系1の照明によりCCDカメラ21はウエハ8の明視
野画像を得る。暗視野照明光学系10により照明された
ウエハ8からの散乱反射光は、同様の光路を経てCCD
カメラ21の撮像素子面に捕らえられ、CCDカメラ2
1はウエハ8のほぼ全面の暗視野画像を得る。
【0014】30は画像処理装置であり、CCDカメラ
21からの画像をA/D変換等の所定の処理を施して取
り込んだ後、ノイズ除去、シェーディング補正、撮像素
子の感度補正等の必要な前処理(CCDカメラ21から
画像を取り込むときに行っても良い)を施して欠陥検出
を行う。31はディスプレイであり、画像処理装置30
に取り込まれた画像等を表示する。32はXYステージ
7を駆動する駆動装置、35はウエハを収納する図示な
きキャリアとXYステージ7との間でウエハの受け渡し
を行う搬送装置である。33は各装置や光源2、3の点
灯を制御する制御装置、34は制御装置に接続されたキ
ーボード等の入力装置である。
21からの画像をA/D変換等の所定の処理を施して取
り込んだ後、ノイズ除去、シェーディング補正、撮像素
子の感度補正等の必要な前処理(CCDカメラ21から
画像を取り込むときに行っても良い)を施して欠陥検出
を行う。31はディスプレイであり、画像処理装置30
に取り込まれた画像等を表示する。32はXYステージ
7を駆動する駆動装置、35はウエハを収納する図示な
きキャリアとXYステージ7との間でウエハの受け渡し
を行う搬送装置である。33は各装置や光源2、3の点
灯を制御する制御装置、34は制御装置に接続されたキ
ーボード等の入力装置である。
【0015】以上のような装置における動作を説明す
る。まず、検査対象であるウエハ8を搬送装置35によ
り搬送してXYステージ7に載置する。ウエハ8は、図
示しないオリフラ(Orientational Flat)検出機構によ
り検出されたオリフラを基準にして、CCDカメラ21
の画素の配列方向とウエハ8上に形成されたチップの配
列方向が一致するように、載置される。
る。まず、検査対象であるウエハ8を搬送装置35によ
り搬送してXYステージ7に載置する。ウエハ8は、図
示しないオリフラ(Orientational Flat)検出機構によ
り検出されたオリフラを基準にして、CCDカメラ21
の画素の配列方向とウエハ8上に形成されたチップの配
列方向が一致するように、載置される。
【0016】ウエハ8の載置が完了したら、検査を開始
する。制御装置33は光源2を点灯して、明視野照明光
によりウエハ8を照明する。この照明により反射する正
反射光による像をCCDカメラ21が撮像する。CCD
カメラ21からの画像データは画像処理装置30に取り
込まれ、明視野照明光による1枚目の画像データが記憶
される。
する。制御装置33は光源2を点灯して、明視野照明光
によりウエハ8を照明する。この照明により反射する正
反射光による像をCCDカメラ21が撮像する。CCD
カメラ21からの画像データは画像処理装置30に取り
込まれ、明視野照明光による1枚目の画像データが記憶
される。
【0017】続いて、制御装置33は光源2を消灯する
とともに光源11を点灯して、暗視野照明光によりウエ
ハ8を照明する。ウエハ8で乱反射した光がCCDカメ
ラ21に入射し、CCDカメラ21からの画像データは
画像処理装置30に取り込まれ、暗視野照明光による1
枚目の画像データが記憶される。
とともに光源11を点灯して、暗視野照明光によりウエ
ハ8を照明する。ウエハ8で乱反射した光がCCDカメ
ラ21に入射し、CCDカメラ21からの画像データは
画像処理装置30に取り込まれ、暗視野照明光による1
枚目の画像データが記憶される。
【0018】次に、制御装置33はウエハ8上のチップ
の配列方向に1チップ分(パターンの1ピッチ分)ずれ
るように駆動装置32を駆動制御してXYステージ7を
移動する。この移動量は、ウエハ8上に形成されたチッ
プの大きさのデータに基づいて容易に決定できる。その
後、前述と同様に光源2及び光源21により照明された
ウエハ8の像をCCDカメラ21でそれぞれ撮像し、明
視野照明光及び暗視野照明光による2枚目の画像データ
を画像処理装置30に取り込んで記憶する。2枚目の画
像データが取り込まれると、画像処理装置30は1枚目
の画像データとの比較による画像処理を施して欠陥検出
を行う。
の配列方向に1チップ分(パターンの1ピッチ分)ずれ
るように駆動装置32を駆動制御してXYステージ7を
移動する。この移動量は、ウエハ8上に形成されたチッ
プの大きさのデータに基づいて容易に決定できる。その
後、前述と同様に光源2及び光源21により照明された
ウエハ8の像をCCDカメラ21でそれぞれ撮像し、明
視野照明光及び暗視野照明光による2枚目の画像データ
を画像処理装置30に取り込んで記憶する。2枚目の画
像データが取り込まれると、画像処理装置30は1枚目
の画像データとの比較による画像処理を施して欠陥検出
を行う。
【0019】画像処理装置30が行う欠陥検出について
説明する。繰り返し性のあるパターンの中から僅かな違
いを検出する方法として、隣り合うパターンの画像同士
を差分演算する方法(パターンマッチング)がある。と
ころが、ウエハ全体を撮像した画像では、検査対象のチ
ップパターンに対するCCDカメラの画素は粗く、撮像
する画像にはモアレが発生する。ウエハに形成される実
際のチップのピッチはCCDの画素ピッチの正数倍でな
いため、1枚の画像データから隣り合うパターンの画像
同士を比較しても、画素と隣り合うチップのパターンは
位置ずれを起こしてしまう。チップが形成されたウエハ
を検査する場合、チップのパターンは輝度差が大きくて
細かいため、この僅かな位置ずれでも大量の疑似欠陥が
発生してしまう。さらに、CCDカメラの有効受光面積
は100%でないので(画素間には隙間がある)、受光
されなかったパターンの輝度情報は失われてしまう。こ
のような要因により発生する疑似欠陥は、通常の平均化
処理を施しても除去できず、本来の欠陥を正確に検出す
ることはできない。
説明する。繰り返し性のあるパターンの中から僅かな違
いを検出する方法として、隣り合うパターンの画像同士
を差分演算する方法(パターンマッチング)がある。と
ころが、ウエハ全体を撮像した画像では、検査対象のチ
ップパターンに対するCCDカメラの画素は粗く、撮像
する画像にはモアレが発生する。ウエハに形成される実
際のチップのピッチはCCDの画素ピッチの正数倍でな
いため、1枚の画像データから隣り合うパターンの画像
同士を比較しても、画素と隣り合うチップのパターンは
位置ずれを起こしてしまう。チップが形成されたウエハ
を検査する場合、チップのパターンは輝度差が大きくて
細かいため、この僅かな位置ずれでも大量の疑似欠陥が
発生してしまう。さらに、CCDカメラの有効受光面積
は100%でないので(画素間には隙間がある)、受光
されなかったパターンの輝度情報は失われてしまう。こ
のような要因により発生する疑似欠陥は、通常の平均化
処理を施しても除去できず、本来の欠陥を正確に検出す
ることはできない。
【0020】そこで、本実施例では、パターンと画素の
関係が一致するように1チップ分(パターンの1ピッチ
分)ずらして撮像した2枚の画像データを用いることに
より、モアレ等による疑似欠陥の発生を無くして本来の
欠陥を検出する。この検出方法を図2を使用して説明す
る。ここでは明視野照明による移動前後の2枚の画像デ
ータを例にとって説明する。
関係が一致するように1チップ分(パターンの1ピッチ
分)ずらして撮像した2枚の画像データを用いることに
より、モアレ等による疑似欠陥の発生を無くして本来の
欠陥を検出する。この検出方法を図2を使用して説明す
る。ここでは明視野照明による移動前後の2枚の画像デ
ータを例にとって説明する。
【0021】図2(a)はウエハの移動前におけるCC
Dカメラの画素に対する、2つの隣り合うチップ1及び
チップ2のパターンの位置関係を模式的に示した図であ
り、図2(b)はそのときの画像データの輝度信号を示
した図である。(c)、(d)は、同様に移動後のもの
をそれぞれ模式的に示した図である(相対的に光学系側
を移動したときのものと同じになる)。ここでチップ1
側のパターンに欠陥パターン50があるものとする。図
2(a)のチップ1のパターンに対する画素の位置関係
は、1チップのピッチ分ずらしたものである図2(c)
のチップ2のパターンと画素の位置関係は同じなる。従
って、図2(b)におけるチップ1のパターンの画像デ
ータと、図2(d)におけるチップ2のパターンの画像
データにはそれぞれ同じモアレが発生していることにな
り、この2つの画像データを差分処理すれば、図2
(e)に示すように、欠陥のデータ50だけが残り、モ
アレ等による疑似欠陥の発生のない欠陥検査ができる。
Dカメラの画素に対する、2つの隣り合うチップ1及び
チップ2のパターンの位置関係を模式的に示した図であ
り、図2(b)はそのときの画像データの輝度信号を示
した図である。(c)、(d)は、同様に移動後のもの
をそれぞれ模式的に示した図である(相対的に光学系側
を移動したときのものと同じになる)。ここでチップ1
側のパターンに欠陥パターン50があるものとする。図
2(a)のチップ1のパターンに対する画素の位置関係
は、1チップのピッチ分ずらしたものである図2(c)
のチップ2のパターンと画素の位置関係は同じなる。従
って、図2(b)におけるチップ1のパターンの画像デ
ータと、図2(d)におけるチップ2のパターンの画像
データにはそれぞれ同じモアレが発生していることにな
り、この2つの画像データを差分処理すれば、図2
(e)に示すように、欠陥のデータ50だけが残り、モ
アレ等による疑似欠陥の発生のない欠陥検査ができる。
【0022】なお、差分処理する2つのチップのパター
ンの画素に対する位置関係を同じにするために、上記の
説明では1チップ分ずらすものとしたが、繰返しピッチ
の正数倍をずらすようにしても良い。また、1チップ分
まるまる移動しなくても、1つのチップのパターンがい
くつの画素上にかかるか(画素数の割合)により、最小
限の移動量で画素との位置関係を同じにできる。例え
ば、1つのチップの繰返しピッチが20.5画素分であ
れば、0.5画素分の微小移動で画素とパターンの位置
関係は同じになる。この場合、単にCCDカメラ21を
移動しても良いので(光学歪みの影響が少ないことが望
ましい)、移動機構が簡素化できる。
ンの画素に対する位置関係を同じにするために、上記の
説明では1チップ分ずらすものとしたが、繰返しピッチ
の正数倍をずらすようにしても良い。また、1チップ分
まるまる移動しなくても、1つのチップのパターンがい
くつの画素上にかかるか(画素数の割合)により、最小
限の移動量で画素との位置関係を同じにできる。例え
ば、1つのチップの繰返しピッチが20.5画素分であ
れば、0.5画素分の微小移動で画素とパターンの位置
関係は同じになる。この場合、単にCCDカメラ21を
移動しても良いので(光学歪みの影響が少ないことが望
ましい)、移動機構が簡素化できる。
【0023】また、CCDカメラ21の画素の配列方向
とウエハ8上に形成されたチップの配列方向が必ずしも
一致するように、ウエハ8の方向を決めて載置しなくて
も良い。この場合、CCDカメラ21からの画像データ
を処理して、差分処理するチップのパターンと画素の位
置関係が同じになる方向及び移動量を求め、そのデータ
に基づいてウエハ8を移動すれば良い。
とウエハ8上に形成されたチップの配列方向が必ずしも
一致するように、ウエハ8の方向を決めて載置しなくて
も良い。この場合、CCDカメラ21からの画像データ
を処理して、差分処理するチップのパターンと画素の位
置関係が同じになる方向及び移動量を求め、そのデータ
に基づいてウエハ8を移動すれば良い。
【0024】次に、任意の方向に繰り返し性のあるパタ
ーンにおいて、パターン間のパターンマッチングによっ
て検出した欠陥がいずれに存在するかを特定する方法
を、図3及び図4のフローチャートを使用して説明す
る。
ーンにおいて、パターン間のパターンマッチングによっ
て検出した欠陥がいずれに存在するかを特定する方法
を、図3及び図4のフローチャートを使用して説明す
る。
【0025】いま、図3(a)に示すように、繰り返し
性のあるチップパターン中に欠陥の形状がお互い重なり
合う同じ欠陥パターン60a、60bが連続してあり、
さらに形状の異なる欠陥パターン61、62、63があ
るものとする(欠陥パターンは模式的に示している)。
これを先に説明したようにウエハの移動前後の1チップ
分ずらした2枚の画像データを用いて差分処理する。任
意の一定の間隔で配列している同形状パターンのn番目
のパターンデータをP(n)、n+1番目のパターンデー
タをP(n+1)、この2つのパターンデータを差分処理
した差分データをS(n)とし(nは配列間隔を単位とす
る配列座標)、 S(n)=P(n)−P(n+1) ……式(1) によりS(n)を計算するものと定義する(STEP-1、STEP
-2)。
性のあるチップパターン中に欠陥の形状がお互い重なり
合う同じ欠陥パターン60a、60bが連続してあり、
さらに形状の異なる欠陥パターン61、62、63があ
るものとする(欠陥パターンは模式的に示している)。
これを先に説明したようにウエハの移動前後の1チップ
分ずらした2枚の画像データを用いて差分処理する。任
意の一定の間隔で配列している同形状パターンのn番目
のパターンデータをP(n)、n+1番目のパターンデー
タをP(n+1)、この2つのパターンデータを差分処理
した差分データをS(n)とし(nは配列間隔を単位とす
る配列座標)、 S(n)=P(n)−P(n+1) ……式(1) によりS(n)を計算するものと定義する(STEP-1、STEP
-2)。
【0026】図3(a)の画像データPに対して、式
(1)による差分計算を行うと、各座標における差分デ
ータSには、図3(b)のように欠陥データ70〜75
が得られる。ここで、式(1)により欠陥データ70、
73は「−」の差分データとなり、欠陥データ71、7
2,75は「+」の差分データ、欠陥データ74は
「−」と「+」が混在した差分データとなる。
(1)による差分計算を行うと、各座標における差分デ
ータSには、図3(b)のように欠陥データ70〜75
が得られる。ここで、式(1)により欠陥データ70、
73は「−」の差分データとなり、欠陥データ71、7
2,75は「+」の差分データ、欠陥データ74は
「−」と「+」が混在した差分データとなる。
【0027】次に、同じ欠陥がK個連続する可能性があ
るとすると、差分データSが擬似的に無欠陥というデー
タになるのはK−1個しか連続しない。つまり、差分デ
ータSにK個の無欠陥データ(所定の信号レベルの値よ
り小さいもの)が並んでいる場合、画像データP上での
その座標に相当するパターンは間違いなく無欠陥である
と判別できる。従って、連続して無欠陥データがK個並
んでいる部分を捜して、この座標を無欠陥の座標として
覚えておき、検索の基準とする(STEP-3)。図3の例で
は、K=2と設定した場合、無欠陥データは差分データ
S上の座標(i+4)と座標(i+5)として得られ
る。
るとすると、差分データSが擬似的に無欠陥というデー
タになるのはK−1個しか連続しない。つまり、差分デ
ータSにK個の無欠陥データ(所定の信号レベルの値よ
り小さいもの)が並んでいる場合、画像データP上での
その座標に相当するパターンは間違いなく無欠陥である
と判別できる。従って、連続して無欠陥データがK個並
んでいる部分を捜して、この座標を無欠陥の座標として
覚えておき、検索の基準とする(STEP-3)。図3の例で
は、K=2と設定した場合、無欠陥データは差分データ
S上の座標(i+4)と座標(i+5)として得られ
る。
【0028】なお、上記のKの値は検査対象の種類や各
製造工程、あるいは状況に応じた値を経験的に設定する
ことができる。例えば、ウエハ上のキズやゴミを検査す
る場合、欠陥が連続することはあっても同じ形状のもの
が規則的に並ぶことはほとんど考えられないので、K=
1で実用上問題ないが、余裕を考えて2以上でも良い。
また、レジストの場合、ウエハを回転させながら塗布す
るため、塗布量が不足するとウエハ周辺部に塗布されな
い部分ができる。この部分の欠陥状態は全く同じである
ため、擬似的に無欠陥領域と判定される可能性がある。
これを避けるためにはKを大きくすれば良いが、余りに
も大きな欠陥についてはその形状や程度を厳密に検査し
ても実用上の意味は薄い。従って、Kの値は検査対象の
状況に応じた値を経験的に決定する。
製造工程、あるいは状況に応じた値を経験的に設定する
ことができる。例えば、ウエハ上のキズやゴミを検査す
る場合、欠陥が連続することはあっても同じ形状のもの
が規則的に並ぶことはほとんど考えられないので、K=
1で実用上問題ないが、余裕を考えて2以上でも良い。
また、レジストの場合、ウエハを回転させながら塗布す
るため、塗布量が不足するとウエハ周辺部に塗布されな
い部分ができる。この部分の欠陥状態は全く同じである
ため、擬似的に無欠陥領域と判定される可能性がある。
これを避けるためにはKを大きくすれば良いが、余りに
も大きな欠陥についてはその形状や程度を厳密に検査し
ても実用上の意味は薄い。従って、Kの値は検査対象の
状況に応じた値を経験的に決定する。
【0029】次に、この無欠陥の座標から座標上のプラ
ス方向及びマイナス方向にそれぞれ差分データSを検索
する。まずプラス方向に検索していき、所定の信号レベ
ルの値より大きいデータの座標を検出する(STEP-4)。
所定の値より大きいものがあった場合には、初めに検出
された差分データはその座標+1における画像データP
に存在する欠陥パターンのゴーストであるので、検出さ
れた差分データの符号を反転したものを、その座標+1
の座標の欠陥データとする(STEP-5、STEP-6)。差分デ
ータの符号を反転するのは、差分処理を行っているの
で、検索の方向によって欠陥データの極性が反転したも
のを修正するためである。図3の例では、座標(i+
6)に欠陥データ73が初めに検出されるので、この符
号を反転することにより、画像データPでの座標(i+
7)の欠陥62が求まる。
ス方向及びマイナス方向にそれぞれ差分データSを検索
する。まずプラス方向に検索していき、所定の信号レベ
ルの値より大きいデータの座標を検出する(STEP-4)。
所定の値より大きいものがあった場合には、初めに検出
された差分データはその座標+1における画像データP
に存在する欠陥パターンのゴーストであるので、検出さ
れた差分データの符号を反転したものを、その座標+1
の座標の欠陥データとする(STEP-5、STEP-6)。差分デ
ータの符号を反転するのは、差分処理を行っているの
で、検索の方向によって欠陥データの極性が反転したも
のを修正するためである。図3の例では、座標(i+
6)に欠陥データ73が初めに検出されるので、この符
号を反転することにより、画像データPでの座標(i+
7)の欠陥62が求まる。
【0030】この検出ができたら、差分データS上の座
標を+1更新し(STEP-8)、この差分データから画像デ
ータPの同じ座標の欠陥データを差し引く(STEP-9)。
この処理を行ったデータが所定の信号レベルの値より大
きければ欠陥があると判定でき(STEP- 10)、この場合
はSTEP-9の処理後の差分データの符号を反転したものを
この座標+1の画像データPにおける欠陥データとする
(STEP- 11)。図3の例では、差分データSの座標(i
+7)の欠陥データ74から画像データPでの座標(i
+7)の欠陥62を差し引き、その符号を反転したもの
が画像データPでの座標(i+8)の欠陥63として特
定できる。以後、同様のことを座標上のプラス方向に繰
り返していけば、画像データPにおける純粋な欠陥デー
タが得られる。
標を+1更新し(STEP-8)、この差分データから画像デ
ータPの同じ座標の欠陥データを差し引く(STEP-9)。
この処理を行ったデータが所定の信号レベルの値より大
きければ欠陥があると判定でき(STEP- 10)、この場合
はSTEP-9の処理後の差分データの符号を反転したものを
この座標+1の画像データPにおける欠陥データとする
(STEP- 11)。図3の例では、差分データSの座標(i
+7)の欠陥データ74から画像データPでの座標(i
+7)の欠陥62を差し引き、その符号を反転したもの
が画像データPでの座標(i+8)の欠陥63として特
定できる。以後、同様のことを座標上のプラス方向に繰
り返していけば、画像データPにおける純粋な欠陥デー
タが得られる。
【0031】座標上のプラス方向の全ての検索ができた
ら(STEP-7)、覚えておいた無欠陥の座標に検索開始
点として(STEP- 12)、今度は座標上のマイナス方向へ
差分データを検索し、所定の信号レベルの値より大きい
データの座標を検索する(STEP- 13)。所定の値より大
きいものがあった場合には(STEP- 14)、初めに検出さ
れた差分データは、式(1)の差分処理により、その座
標における画像データPでの本来の欠陥データとするこ
とができる(STEP- 15)。図3の例では、差分データS
での座標(i+3)の欠陥データ72がそのまま画像デ
ータPでの欠陥61として求まる。
ら(STEP-7)、覚えておいた無欠陥の座標に検索開始
点として(STEP- 12)、今度は座標上のマイナス方向へ
差分データを検索し、所定の信号レベルの値より大きい
データの座標を検索する(STEP- 13)。所定の値より大
きいものがあった場合には(STEP- 14)、初めに検出さ
れた差分データは、式(1)の差分処理により、その座
標における画像データPでの本来の欠陥データとするこ
とができる(STEP- 15)。図3の例では、差分データS
での座標(i+3)の欠陥データ72がそのまま画像デ
ータPでの欠陥61として求まる。
【0032】この検出ができ、マイナス方向への検索が
残っている場合は(STEP- 16)、差分データS上の座標
を−1更新し(STEP- 17)、この座標の差分データに画
像データP上での+1の座標の欠陥データを加算する
(STEP- 18)。この処理を行ったデータが所定の信号レ
ベルの値より大きければ欠陥があると判定でき(STEP-1
9)、そのデータを画像データPにおける同じ座標上の
欠陥データとする(STEP- 20)。以後、同様のことを座
標上のマイナス方向に繰り返していけば、欠陥が連続し
ている場合でも正確な欠陥データを特定することができ
る。
残っている場合は(STEP- 16)、差分データS上の座標
を−1更新し(STEP- 17)、この座標の差分データに画
像データP上での+1の座標の欠陥データを加算する
(STEP- 18)。この処理を行ったデータが所定の信号レ
ベルの値より大きければ欠陥があると判定でき(STEP-1
9)、そのデータを画像データPにおける同じ座標上の
欠陥データとする(STEP- 20)。以後、同様のことを座
標上のマイナス方向に繰り返していけば、欠陥が連続し
ている場合でも正確な欠陥データを特定することができ
る。
【0033】図3の例では、差分データS上の座標を−
1更新した座標(i+2)の欠陥データ71に画像デー
タP上での欠陥61を加算したものが、座標(i+2)
の欠陥60bとして特定できる。さらに、差分データS
上の座標(i+1)は、画像データP上での同一欠陥に
よる差分処理のため無欠陥となっているが、これに画像
データP上での座標(i+2)の欠陥60bを加算する
ことにより、画像データP上での座標(i+1)の欠陥
60aを特定できる。
1更新した座標(i+2)の欠陥データ71に画像デー
タP上での欠陥61を加算したものが、座標(i+2)
の欠陥60bとして特定できる。さらに、差分データS
上の座標(i+1)は、画像データP上での同一欠陥に
よる差分処理のため無欠陥となっているが、これに画像
データP上での座標(i+2)の欠陥60bを加算する
ことにより、画像データP上での座標(i+1)の欠陥
60aを特定できる。
【0034】なお、上記で説明した差分処理の計算を、 S(n)=P(n)−P(n-1) とした場合には、図4のフローにおけるプラス方向、マ
イナス方向の考え方は逆になる。
イナス方向の考え方は逆になる。
【0035】画像処理装置30は、以上のような欠陥検
出の処理を、明視野照明光及び暗視野照明光による画像
データのそれぞれについて行う。明視野照明光の画像デ
ータによる欠陥検出では、例えば、チップパターンのフ
ォーカスぼけやレジスト塗布不良の欠陥が検出され、暗
視野照明光の画像データによる欠陥検出では、ごみやキ
ズ等の欠陥が検出される。
出の処理を、明視野照明光及び暗視野照明光による画像
データのそれぞれについて行う。明視野照明光の画像デ
ータによる欠陥検出では、例えば、チップパターンのフ
ォーカスぼけやレジスト塗布不良の欠陥が検出され、暗
視野照明光の画像データによる欠陥検出では、ごみやキ
ズ等の欠陥が検出される。
【0036】画像処理装置30による欠陥検出の情報は
制御装置33に入力される。制御装置33はその情報に
基づいてウエハの良否を判定し、不良候補として判定し
たウエハは、欠陥情報の履歴を付与してキャリアに収
納、又は別のキャリアに収納するように搬送装置35に
指令する。欠陥情報の履歴が付されたウエハは、さらに
オペレータによる確認等、必要な処理が施される。
制御装置33に入力される。制御装置33はその情報に
基づいてウエハの良否を判定し、不良候補として判定し
たウエハは、欠陥情報の履歴を付与してキャリアに収
納、又は別のキャリアに収納するように搬送装置35に
指令する。欠陥情報の履歴が付されたウエハは、さらに
オペレータによる確認等、必要な処理が施される。
【0037】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
連続的に欠陥が存在する場合や、同一の欠陥が存在する
場合であっても、欠陥部分を効率よく特定することがで
きる。
連続的に欠陥が存在する場合や、同一の欠陥が存在する
場合であっても、欠陥部分を効率よく特定することがで
きる。
【図1】実施例の装置の概略構成図である。
【図2】ウエハの移動前後でパターンと画素の関係が一
致するようにして、疑似欠陥の発生を無くして本来の欠
陥を検出する方法を説明する図である。
致するようにして、疑似欠陥の発生を無くして本来の欠
陥を検出する方法を説明する図である。
【図3】パターンマッチングによって検出した欠陥がい
ずれに存在するかを特定する方法を説明するための、欠
陥パターン例である。
ずれに存在するかを特定する方法を説明するための、欠
陥パターン例である。
【図4】パターンマッチングによって検出した欠陥がい
ずれに存在するかを特定する方法を説明するためのフロ
ーチャートである。
ずれに存在するかを特定する方法を説明するためのフロ
ーチャートである。
【図5】パターンマッチングによって検出した欠陥がい
ずれに存在するかを特定する方法を説明するためのフロ
ーチャートである。
ずれに存在するかを特定する方法を説明するためのフロ
ーチャートである。
1 明視野照明光学系 7 XYステージ 8 ウエハ 10 暗視野照明光学系 20撮像光学系 21 CCDカメラ 30 画像処理装置 32 駆動装置 33 制御装置
Claims (2)
- 【請求項1】 繰返し性のあるパタ−ンを有する被検物
の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、被検物表面の
略全体又は被検物表面の領域を分割し複数の繰返しパタ
−ンを持つ分割された領域を撮像し、パタ−ンとパタ−
ンとを比較することにより被検物上の欠陥をマクロ検査
する欠陥検出方法において、繰り返しパタ−ンP(n)
[nは配列間隔を単位とする配列座標であり、n=1,
2,3、…]と隣り合うパタ−ンP(n+m)[mは1又
は−1]とを差分処理して差分デ−タS(n)を得る第
1段階と、略同じ欠陥がK個連続する可能性があるパタ
−ンに対して、差分デ−タS(n)から差分デ−タが無
欠陥のパタ−ンがK個以上連続する部分を検出する第2
段階と、第2段階で検出された無欠陥部分から+方向及
び一方向に差分デ−タを検索し、所定の値よりも大きい
デ−タの部分を検出し、初めに得られた欠陥デ−タに基
づいてパタ−ンP(n)の欠陥デ−タを特定し、特定さ
れた欠陥デ−タと差分デ−タS(n)とを加算又は減算
することによってパタ−ンP(n)上の欠陥デ−タを順
次特定する第3段階とを備えることを特徴とする欠陥検
出方法。 - 【請求項2】 繰返し性のあるパタ−ンを有する被検物
の欠陥を検出する欠陥検出方法であって、被検物表面の
略全体又は被検物表面の領域を分割し複数の繰返しパタ
−ンを持つ分割された領域を撮像し、パタ−ンとパタ−
ンとを比較することにより被検物上の欠陥をマクロ検査
する欠陥検出方法において、繰り返しパタ−ンP(n)
[nは配列間隔を単位とする配列座標であり、n=1,
2,3、…]と隣り合うパタ−ンP(n+1)とを差分
処理して差分デ−タS(n)を得る第1段階と、略同じ
欠陥がK個連続する可能性があるパタ−ンに対して、差
分デ−タS(n)から差分デ−タが無欠陥のパタ−ンが
K個以上連続する部分を検出する第2段階と、第2段階
で検出された無欠陥部分からK個以上連続する無欠陥パ
ターンを基準にして、座標のプラス方向で初めに検出さ
れた差分データS(n)における欠陥データの符号を反
転したものをパターンP(n+1)の欠陥データと特定
する段階と,差分データS(n)の座標を+1分更新し
た差分データから特定された欠陥データを減算して、無
欠陥パターンを基準にしたプラス方向の欠陥データを順
次特定していく段階と,K個以上連続する無欠陥パター
ンを 基準にして、座標のマイナス方向で初めに検出され
た差分データS(n)における欠陥データをパターンP
(n)の欠陥データと特定する段階と,差分データS
(n)の座標を−1分更新した差分データに特定された
欠陥データを加算して、無欠陥パターンを基準にしたマ
イナス方向の欠陥データを順次特定していく段階と,か
らなる第3段階と、を備えることを特徴とする欠陥検出
方法。
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP36922297A JP3144632B2 (ja) | 1997-12-26 | 1997-12-26 | 欠陥検出方法 |
EP98124350A EP0930498A3 (en) | 1997-12-26 | 1998-12-21 | Inspection apparatus and method for detecting defects |
US09/220,579 US6222624B1 (en) | 1997-12-26 | 1998-12-23 | Defect inspecting apparatus and method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP36922297A JP3144632B2 (ja) | 1997-12-26 | 1997-12-26 | 欠陥検出方法 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2000350556A Division JP2001183305A (ja) | 2000-11-13 | 2000-11-13 | 欠陥検出方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH11194099A JPH11194099A (ja) | 1999-07-21 |
JP3144632B2 true JP3144632B2 (ja) | 2001-03-12 |
Family
ID=18493890
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP36922297A Expired - Fee Related JP3144632B2 (ja) | 1997-12-26 | 1997-12-26 | 欠陥検出方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3144632B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7113629B2 (en) | 2001-04-11 | 2006-09-26 | Dainippon Screen Mfg. Co., Ltd. | Pattern inspecting apparatus and method |
JP6579739B2 (ja) * | 2014-09-18 | 2019-09-25 | 株式会社Screenホールディングス | 検査装置および基板処理装置 |
-
1997
- 1997-12-26 JP JP36922297A patent/JP3144632B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH11194099A (ja) | 1999-07-21 |
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