JPH07311028A - 構造物表面の検査における欠陥の検出方法 - Google Patents
構造物表面の検査における欠陥の検出方法Info
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- JPH07311028A JPH07311028A JP7068314A JP6831495A JPH07311028A JP H07311028 A JPH07311028 A JP H07311028A JP 7068314 A JP7068314 A JP 7068314A JP 6831495 A JP6831495 A JP 6831495A JP H07311028 A JPH07311028 A JP H07311028A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】良好な構造から欠陥を実時間処理において分離
すべく、構造面の総数に左右されることなく構造特性に
基づいて欠陥の検出を保証する。 【構成】本発明に基づき、画素分類の手段により類似し
た画素特性を有する記録画像の領域を整理し、エッジ構
造及びコーナー構造を有する灰色濃度中間画像を前記の
画像から形成し、更に中間画像に含まれる全ての画素の
画素特性の作用をその周辺に位置する画素に関連して分
析する。本発明の方法はマスク、ＬＣＤ、印刷回路基板
及び半導体ウェハー等の製造における統計的工程管理に
主に使用される。
すべく、構造面の総数に左右されることなく構造特性に
基づいて欠陥の検出を保証する。 【構成】本発明に基づき、画素分類の手段により類似し
た画素特性を有する記録画像の領域を整理し、エッジ構
造及びコーナー構造を有する灰色濃度中間画像を前記の
画像から形成し、更に中間画像に含まれる全ての画素の
画素特性の作用をその周辺に位置する画素に関連して分
析する。本発明の方法はマスク、ＬＣＤ、印刷回路基板
及び半導体ウェハー等の製造における統計的工程管理に
主に使用される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、構造物表面の特定の画
素特性及び構造物表面の記録画像の欠陥を使用して、特
にマスク、ＬＣＤ、印刷回路基板及び半導体ウェハー等
の構造物表面の検査の際に欠陥を検出する方法であっ
て、画素分類（Bildpunktklassifikation ）に基づいて
類似した画素特性を有する画像領域を編集し、構造分類
（Strukturklassifikation）に基づいて１つの画素の画
素特性の作用（Verhalten der Bildpunktmerkmale ）を
その画素の周囲に位置する画素に関連して分析するよう
にした方法に関する。この検出方法は製造工程における
統計的工程管理に主に使用される。
素特性及び構造物表面の記録画像の欠陥を使用して、特
にマスク、ＬＣＤ、印刷回路基板及び半導体ウェハー等
の構造物表面の検査の際に欠陥を検出する方法であっ
て、画素分類（Bildpunktklassifikation ）に基づいて
類似した画素特性を有する画像領域を編集し、構造分類
（Strukturklassifikation）に基づいて１つの画素の画
素特性の作用（Verhalten der Bildpunktmerkmale ）を
その画素の周囲に位置する画素に関連して分析するよう
にした方法に関する。この検出方法は製造工程における
統計的工程管理に主に使用される。
【０００２】
【従来の技術及び課題】構造物表面の検査には数多くの
機械的検査方法が用いられている。機械的検査方法は光
散乱法またはレーザー光線を用いた走査方法（Streulic
ht-bzw. Laserscan-Verfahren ）、ホログラフィーによ
る方法（holographische Verfahren）、及びデジタル画
像処理方法（Verfahren der digitalen Bildverarbeitu
ng）に主に分類することができる。
機械的検査方法が用いられている。機械的検査方法は光
散乱法またはレーザー光線を用いた走査方法（Streulic
ht-bzw. Laserscan-Verfahren ）、ホログラフィーによ
る方法（holographische Verfahren）、及びデジタル画
像処理方法（Verfahren der digitalen Bildverarbeitu
ng）に主に分類することができる。
【０００３】デジタル画像処理では、構造物表面の検査
に関する問題を解決するために、２つの基本的アプロー
チが用いられている。第１のアプローチは基準値と実際
値の比較に基づくものであり、同アプローチには以下の
３つの方法が含まれる。 １．画像と画像の比較：基準画像は試験標本により提供
される。 ２．画像とデータの比較：基準画像はＣＡＤデータ（CA
D-Datensatz ）の記録から形成された画像により提供さ
れる。 ３．データとデータの比較：基準値と実際値の比較はＣ
ＡＤデータに基づいて実行される。
に関する問題を解決するために、２つの基本的アプロー
チが用いられている。第１のアプローチは基準値と実際
値の比較に基づくものであり、同アプローチには以下の
３つの方法が含まれる。 １．画像と画像の比較：基準画像は試験標本により提供
される。 ２．画像とデータの比較：基準画像はＣＡＤデータ（CA
D-Datensatz ）の記録から形成された画像により提供さ
れる。 ３．データとデータの比較：基準値と実際値の比較はＣ
ＡＤデータに基づいて実行される。
【０００４】前記した最初の２つの方法の有効原理は、
その処理に基づいて支持体（Objekttraegers）の非常に
正確な位置決めと、２つの同一の光電子工学的画像チャ
ンネル（zwei absolut identische optoelektronische
Bildkanaele ）と、検査対象物上へのイルミネーショ
ン、光学的結像、センサー内における信号変換、及び虚
像に対するアナログ・チャンネルに付随する公差を含む
全ての物理的特性及び技術的特性を考慮した標本画像の
非常に正確な形成とを必要とする。
その処理に基づいて支持体（Objekttraegers）の非常に
正確な位置決めと、２つの同一の光電子工学的画像チャ
ンネル（zwei absolut identische optoelektronische
Bildkanaele ）と、検査対象物上へのイルミネーショ
ン、光学的結像、センサー内における信号変換、及び虚
像に対するアナログ・チャンネルに付随する公差を含む
全ての物理的特性及び技術的特性を考慮した標本画像の
非常に正確な形成とを必要とする。
【０００５】前記の第３の方法では、リアルタイム画像
（Realen Bildes ）の完全な分析が必要とされる。即
ち、リアルタイム画像の処理では、問題のない画像分割
（stoersichere Segmentierung des Bildes)、エッジ検
出（Kantendetektion ）、構成要素の近似（Approximat
ion von Strukturelementen ）、及び光景描写（Beschr
eibung der Szene）を実時間で処理する必要がある。
（Realen Bildes ）の完全な分析が必要とされる。即
ち、リアルタイム画像の処理では、問題のない画像分割
（stoersichere Segmentierung des Bildes)、エッジ検
出（Kantendetektion ）、構成要素の近似（Approximat
ion von Strukturelementen ）、及び光景描写（Beschr
eibung der Szene）を実時間で処理する必要がある。
【０００６】実際値と基準値の比較に基づく前記の全て
の解決策は、光学、精密機械学、状態検出及び電子工学
（基準画像形成装置（Sollbildgenerator ））に関する
非常に高度な技術を必要とするためその実現に要する費
用が高くなる。
の解決策は、光学、精密機械学、状態検出及び電子工学
（基準画像形成装置（Sollbildgenerator ））に関する
非常に高度な技術を必要とするためその実現に要する費
用が高くなる。
【０００７】原理的には、これらの解決策は２元構造
（binaere Strukturen）（例えば、マスク及びＬＣＤ等
にみられる構造）、加工ウェハーの更に下方の構造面
（untereStrukturierungsebenen）及び単純な反復構造
の比較における欠陥検出にのみ使用可能である。
（binaere Strukturen）（例えば、マスク及びＬＣＤ等
にみられる構造）、加工ウェハーの更に下方の構造面
（untereStrukturierungsebenen）及び単純な反復構造
の比較における欠陥検出にのみ使用可能である。
【０００８】ウェハーの更に上方の技術的層（hoeheren
technologischen Schichten）において、同層の特性及
び構造物のエッジは、技術的加工処理、即ちオーバーラ
ップ及びオーバーレイにより、その領域内における不確
実性（Unsicherheiten）が基準値と実際値の比較によっ
て処理できないレベルまで変化する。
technologischen Schichten）において、同層の特性及
び構造物のエッジは、技術的加工処理、即ちオーバーラ
ップ及びオーバーレイにより、その領域内における不確
実性（Unsicherheiten）が基準値と実際値の比較によっ
て処理できないレベルまで変化する。
【０００９】これは特に各層の厚みの変化（これらは灰
色濃度（Grauwerte ）及び色の変化を招来する）及びオ
ーバーレイ公差（Ueberdeckungstoleranzen ）の変化に
関連して現れる。これら全ての技術的特異性は基準値と
実際値の比較を困難または不可能にする。これに加え
て、ポリシリコン及びメタライゼーション層は統計学的
モデル・パラメータの手段によりテクスチャード領域
（texturierte Regionen）として画像化される。この結
果、これらも比較方法には受け入れられ難い。これら解
決策の例は以下の特許に開示されている。
色濃度（Grauwerte ）及び色の変化を招来する）及びオ
ーバーレイ公差（Ueberdeckungstoleranzen ）の変化に
関連して現れる。これら全ての技術的特異性は基準値と
実際値の比較を困難または不可能にする。これに加え
て、ポリシリコン及びメタライゼーション層は統計学的
モデル・パラメータの手段によりテクスチャード領域
（texturierte Regionen）として画像化される。この結
果、これらも比較方法には受け入れられ難い。これら解
決策の例は以下の特許に開示されている。
【００１０】ドイツ特許第ＤＥ２５０８９９２号に基づ
く画像と画像の比較では、実構造（Ist-Struktur）はス
プリット・ビーム光路（gesplitteter optischer Strah
lengaenge ）の手段により第２の実構造と比較される。
実構造及び第２の実構造をそれぞれ示す２つの画像はビ
デオ画像として互いに重ね合わされる。次いで、重ね合
わされた画像の評価が実行される。この方法では、構造
的欠陥は２つの画像を重ね合わせた際に生じるずれに基
づいて決定される。
く画像と画像の比較では、実構造（Ist-Struktur）はス
プリット・ビーム光路（gesplitteter optischer Strah
lengaenge ）の手段により第２の実構造と比較される。
実構造及び第２の実構造をそれぞれ示す２つの画像はビ
デオ画像として互いに重ね合わされる。次いで、重ね合
わされた画像の評価が実行される。この方法では、構造
的欠陥は２つの画像を重ね合わせた際に生じるずれに基
づいて決定される。
【００１１】ドイツ特許第ＤＥ２７００２５２号に基づ
く別の方法では、試験対象となる構造は試験ビームによ
ってラスタ走査され、画素ごとに分解される。これによ
ってデジタル化された総合的な画像はデータ処理装置
（Datenverarbeitungsanlage）に入力される。同データ
処理装置において、ラスタ走査された構造の画像は記憶
手段内に格納された基準画像、基準構造または構造規則
と比較される。
く別の方法では、試験対象となる構造は試験ビームによ
ってラスタ走査され、画素ごとに分解される。これによ
ってデジタル化された総合的な画像はデータ処理装置
（Datenverarbeitungsanlage）に入力される。同データ
処理装置において、ラスタ走査された構造の画像は記憶
手段内に格納された基準画像、基準構造または構造規則
と比較される。
【００１２】欧州特許第０４２６１８２号は、２つの互
いに隣接したコントロール対象物のそれぞれの画像と画
像を比較することと、１つのコントロール対象物の一部
分の画像を同コントロール対象物の別の部分の画像と比
較することとを組み合わせた方法を開示している。この
方法は特定の高集積回路（例えば、記憶装置、ＣＣＤア
レイ及び他のマルチ・エレメント・センサー（Multiele
mentsensoren）等）において、同一構成要素がチップ上
において数多く繰り返し形成されているという事実に基
づく。
いに隣接したコントロール対象物のそれぞれの画像と画
像を比較することと、１つのコントロール対象物の一部
分の画像を同コントロール対象物の別の部分の画像と比
較することとを組み合わせた方法を開示している。この
方法は特定の高集積回路（例えば、記憶装置、ＣＣＤア
レイ及び他のマルチ・エレメント・センサー（Multiele
mentsensoren）等）において、同一構成要素がチップ上
において数多く繰り返し形成されているという事実に基
づく。
【００１３】基準値と実際値の比較の更に別の例は、ド
イツ特許第ＤＥ３３３６４７０号、ドイツ特許第ＤＥ３
６１２２６８号、ドイツ特許第ＤＥ３７１４０１１号、
及びドイツ特許第ＤＥ４１３６８３０号に開示されてい
る。
イツ特許第ＤＥ３３３６４７０号、ドイツ特許第ＤＥ３
６１２２６８号、ドイツ特許第ＤＥ３７１４０１１号、
及びドイツ特許第ＤＥ４１３６８３０号に開示されてい
る。
【００１４】構造物表面の検査に関する問題を解決する
ための第２のアプローチは技術的特異性を使用するもの
であり、技術的加工処理、材料の欠陥、低品質加工材
料、結晶構造中に含まれる不純物及び同結晶構造の不完
全性などのパラメータに生じる干渉及び偏差から得られ
た欠陥の特性に基づいて欠陥を検出する。
ための第２のアプローチは技術的特異性を使用するもの
であり、技術的加工処理、材料の欠陥、低品質加工材
料、結晶構造中に含まれる不純物及び同結晶構造の不完
全性などのパラメータに生じる干渉及び偏差から得られ
た欠陥の特性に基づいて欠陥を検出する。
【００１５】この直接的な欠陥検出は比較試験とは対象
的に、画像を検出する際に予め定められた基本規則に基
づくかまたは基本規則からの誤差に基づいて処理を実施
するため、同欠陥検出は基準構造に関する多くの情報が
なくても広範に実行し得る。このような基本規則及び基
本規則からの誤差は基準構造、基準層または欠陥に付随
する色特性及び形状特性に基づいて決定される。
的に、画像を検出する際に予め定められた基本規則に基
づくかまたは基本規則からの誤差に基づいて処理を実施
するため、同欠陥検出は基準構造に関する多くの情報が
なくても広範に実行し得る。このような基本規則及び基
本規則からの誤差は基準構造、基準層または欠陥に付随
する色特性及び形状特性に基づいて決定される。
【００１６】ドイツ特許第ＤＥ３４２７９８１号は、こ
れらの方法のうちの１つを開示している。この方法は最
低限の構造的間隔を全てのコントロール構造物上に限定
可能であることと、コントロール構造物上に存在する多
数の欠陥は同コントロール構造物上の構造の任意の大き
さより大きなサイズまたは小さなサイズを有しているこ
ととに基づく。この結果、ドイツ特許第ＤＥ３４２７９
８１号に基づく自動検査において、幾何学的構造が前記
した構造の任意の大きさより更に小さいかまたは大きい
かを測定する測定窓（Massfenster ）を使用可能であ
る。この結果、これらの測定窓は所定の測定窓内に位置
する構成要素のみを検出でき、限定された構造の大きさ
と一致する大きさを備えた構成要素の検出に使用できな
い。ウェハーの更に上方の構造面（hoeheren Strukturi
erungsebenen）において、最低限の間隔を技術的特異性
によって限定できなく、特に異なる構造部材を重ね合せ
ることによって限定できなくなることがこの方法の問題
として挙げられる。従って、この方法は２元構造に適応
し得るのみである。
れらの方法のうちの１つを開示している。この方法は最
低限の構造的間隔を全てのコントロール構造物上に限定
可能であることと、コントロール構造物上に存在する多
数の欠陥は同コントロール構造物上の構造の任意の大き
さより大きなサイズまたは小さなサイズを有しているこ
ととに基づく。この結果、ドイツ特許第ＤＥ３４２７９
８１号に基づく自動検査において、幾何学的構造が前記
した構造の任意の大きさより更に小さいかまたは大きい
かを測定する測定窓（Massfenster ）を使用可能であ
る。この結果、これらの測定窓は所定の測定窓内に位置
する構成要素のみを検出でき、限定された構造の大きさ
と一致する大きさを備えた構成要素の検出に使用できな
い。ウェハーの更に上方の構造面（hoeheren Strukturi
erungsebenen）において、最低限の間隔を技術的特異性
によって限定できなく、特に異なる構造部材を重ね合せ
ることによって限定できなくなることがこの方法の問題
として挙げられる。従って、この方法は２元構造に適応
し得るのみである。
【００１７】本発明の目的は良好な構造から欠陥を実時
間処理において分離すべく、構造面の総数に左右される
ことなく構造特性に基づいて欠陥の検出を保証すること
である。
間処理において分離すべく、構造面の総数に左右される
ことなく構造特性に基づいて欠陥の検出を保証すること
である。
【００１８】
【課題を解決するための手段及び作用】本発明の目的は
構造物表面の特定の画素特性及び構造物表面の記録画像
の欠陥を使用して、特にマスク、ＬＣＤ、印刷回路基板
及び半導体ウェハー等の構造物表面の検査の際に欠陥を
検出する方法であって、画素分類に基づいて類似した画
素特性を有する画像領域を編集し、構造分類に基づいて
１つの画素の画素特性の作用をその画素の周囲に位置す
る画素に関連して分析するようにした方法において、エ
ッジ構造（Kantenstrukturen）及びコーナー構造（Ecke
nstrukturen ）を有し、かつ構造分類に使用される灰色
濃度中間画像（grauwertiges Zwischenbild ）を記録画
像の画素分類において形成することを特徴とする本発明
の方法によって解決される。
構造物表面の特定の画素特性及び構造物表面の記録画像
の欠陥を使用して、特にマスク、ＬＣＤ、印刷回路基板
及び半導体ウェハー等の構造物表面の検査の際に欠陥を
検出する方法であって、画素分類に基づいて類似した画
素特性を有する画像領域を編集し、構造分類に基づいて
１つの画素の画素特性の作用をその画素の周囲に位置す
る画素に関連して分析するようにした方法において、エ
ッジ構造（Kantenstrukturen）及びコーナー構造（Ecke
nstrukturen ）を有し、かつ構造分類に使用される灰色
濃度中間画像（grauwertiges Zwischenbild ）を記録画
像の画素分類において形成することを特徴とする本発明
の方法によって解決される。
【００１９】エッジ構造及びコーナー構造を有する灰色
濃度中間画像の形成において、欠陥は閾値を導入するこ
となく予備分割において良好な構造から分離される。画
素分類はぼんやりしたファジイ分類と称される分類とし
て実行される。その分類結果は鮮明な分離特性を備えた
２元画像（Binaerbild）を有しない。
濃度中間画像の形成において、欠陥は閾値を導入するこ
となく予備分割において良好な構造から分離される。画
素分類はぼんやりしたファジイ分類と称される分類とし
て実行される。その分類結果は鮮明な分離特性を備えた
２元画像（Binaerbild）を有しない。
【００２０】中間画像を形成すべく、明確な特性を備
え、かつ欠陥を含まない表面部分の総数と少なくとも一
致する選択された無作為標本の画素特性の分布は、灰色
濃度に変換された画素特性の総数を確率の手段を用いて
第１の特性空間にプロットすることによって表され、か
つ記録画像の全ての画素特性を灰色濃度に再評価するた
めにアドレスを用いて読み出し及び書き込みできる第１
の記憶手段内に格納される。そして、全ての無作為標本
の分布は総合的な分布を形成する。
え、かつ欠陥を含まない表面部分の総数と少なくとも一
致する選択された無作為標本の画素特性の分布は、灰色
濃度に変換された画素特性の総数を確率の手段を用いて
第１の特性空間にプロットすることによって表され、か
つ記録画像の全ての画素特性を灰色濃度に再評価するた
めにアドレスを用いて読み出し及び書き込みできる第１
の記憶手段内に格納される。そして、全ての無作為標本
の分布は総合的な分布を形成する。
【００２１】少なくとも２つの互いに無関係な特性に基
づいて実施された中間画像の各画素の周辺領域（Umgebu
ng）の評価結果は、欠陥のない領域及び欠陥領域を互い
に分離すべくアドレスを用いて読み出し及び書き込みで
きる第２の記憶手段内に２元形態にて格納される。前記
第２の記憶手段の大きさは評価された特性の総数をプロ
ットした第２の特性空間によって決定される。更に、前
記第２の記憶手段内の一時的な記憶は第２の特性空間内
の全ての画素の特性分布と一致している。
づいて実施された中間画像の各画素の周辺領域（Umgebu
ng）の評価結果は、欠陥のない領域及び欠陥領域を互い
に分離すべくアドレスを用いて読み出し及び書き込みで
きる第２の記憶手段内に２元形態にて格納される。前記
第２の記憶手段の大きさは評価された特性の総数をプロ
ットした第２の特性空間によって決定される。更に、前
記第２の記憶手段内の一時的な記憶は第２の特性空間内
の全ての画素の特性分布と一致している。
【００２２】既に記憶手段内に記憶された記録画像及び
画像内容（Bildinhalte ）は、ともに無作為標本を得る
のに適している。欠陥のない表面部分の無作為標本に加
えて、欠陥を有する表面部分の無作為標本を中間画像の
形成に使用可能である。
画像内容（Bildinhalte ）は、ともに無作為標本を得る
のに適している。欠陥のない表面部分の無作為標本に加
えて、欠陥を有する表面部分の無作為標本を中間画像の
形成に使用可能である。
【００２３】小領域を備えた欠陥及び大領域を備えた欠
陥は、ともに灰色濃度画像の濾波と、続いて行われる欠
陥領域及び良好な領域の鮮明な分離とによって検出され
る。周辺領域の評価は可変コア（Kern variierbaren ）
及び互いに無関係な特性を備えた少なくとも２つのフィ
ルタの使用と、ノイズの抑制と、評価された周辺領域内
に位置する自己内包領域（sich geschlossener, innerh
alb der bewertetenUmgebung liegender Gebiete ）の
強調とによって実行される。
陥は、ともに灰色濃度画像の濾波と、続いて行われる欠
陥領域及び良好な領域の鮮明な分離とによって検出され
る。周辺領域の評価は可変コア（Kern variierbaren ）
及び互いに無関係な特性を備えた少なくとも２つのフィ
ルタの使用と、ノイズの抑制と、評価された周辺領域内
に位置する自己内包領域（sich geschlossener, innerh
alb der bewertetenUmgebung liegender Gebiete ）の
強調とによって実行される。
【００２４】一方がローパス・フィルタ、特にガウス・
フィルタ（Gaussfilters）であり、他方がバンドパス・
フィルタ、特にそのコアが２次元的なガウス関数（zwei
dimensionalen Gaussfunktion ）の第２の導関数（zwei
te Ableitung）を表すスポット・フィルタである一対の
フィルタの使用は効果的である。
フィルタ（Gaussfilters）であり、他方がバンドパス・
フィルタ、特にそのコアが２次元的なガウス関数（zwei
dimensionalen Gaussfunktion ）の第２の導関数（zwei
te Ableitung）を表すスポット・フィルタである一対の
フィルタの使用は効果的である。
【００２５】アドレスを用いて読み出し及び書き込みで
きる記憶手段（adressierbaren Speichers）は、ルック
アップ・テーブルとして形成されている。灰色濃度を含
む画素のカラー特性と、周囲に位置する全ての画素に付
随するテクスチャー特性とを画素特性として使用可能で
ある。しかし、分析対象とされる画素に付随する他のマ
ルチチャンネル情報（mehrkanalige Informationen）も
画素特性として使用可能である。
きる記憶手段（adressierbaren Speichers）は、ルック
アップ・テーブルとして形成されている。灰色濃度を含
む画素のカラー特性と、周囲に位置する全ての画素に付
随するテクスチャー特性とを画素特性として使用可能で
ある。しかし、分析対象とされる画素に付随する他のマ
ルチチャンネル情報（mehrkanalige Informationen）も
画素特性として使用可能である。
【００２６】第１の記憶手段及び第２の記憶手段に含ま
れる記憶内容を決定するために、記録画像の大きさと一
致する大きさを備え、かつ検出された欠陥を無作為標本
として再び使用する画像セクションまたは画像カットア
ウト（Bildausschnitt）を、異なる検査領域のうちの第
１の検査領域から最初に選択し、かつ少なくとも１つの
画像カットアウトに対するその結果の適用性を別の検査
領域において試験することは効果的である。
れる記憶内容を決定するために、記録画像の大きさと一
致する大きさを備え、かつ検出された欠陥を無作為標本
として再び使用する画像セクションまたは画像カットア
ウト（Bildausschnitt）を、異なる検査領域のうちの第
１の検査領域から最初に選択し、かつ少なくとも１つの
画像カットアウトに対するその結果の適用性を別の検査
領域において試験することは効果的である。
【００２７】特徴的な初期画像（Bildprimitive ）を表
す第１の記憶手段及び第２の記憶手段の記憶内容は、デ
ータベースの内容として使用可能である。これは良好な
領域及び欠陥領域の試験構造並びに画像データの情報に
も適用可能である。データベースの内容は、特に分類器
の適用性を確認する際、または同分類器を補正する際に
必要に応じて使用可能である。
す第１の記憶手段及び第２の記憶手段の記憶内容は、デ
ータベースの内容として使用可能である。これは良好な
領域及び欠陥領域の試験構造並びに画像データの情報に
も適用可能である。データベースの内容は、特に分類器
の適用性を確認する際、または同分類器を補正する際に
必要に応じて使用可能である。
【００２８】
【実施例】本発明の実施例を図面とともに以下に詳述す
る。図１に示す検査対象である半導体表面の画像カット
アウトは、限定された構造Ａ，Ｂの形態をなす良好な領
域と、検出可能な欠陥Ｃとを有している。
る。図１に示す検査対象である半導体表面の画像カット
アウトは、限定された構造Ａ，Ｂの形態をなす良好な領
域と、検出可能な欠陥Ｃとを有している。
【００２９】本実施例では、カラー画像またはテクスチ
ャー画像の評価が更に高次元の空間を必要とするため、
説明を簡単にする目的において灰色濃度のみを含む画像
カットアウトに関して詳述する。
ャー画像の評価が更に高次元の空間を必要とするため、
説明を簡単にする目的において灰色濃度のみを含む画像
カットアウトに関して詳述する。
【００３０】図２に示す画像カットアウトの灰色濃度分
布は、平均灰色濃度ｇa , ｇb , ｇ c 及びそれらに付随
する灰色濃度の最大値ｎa , ｎb , ｎc を示している。
本発明の方法では、評価基準は実際の検査のために決定
され、適切な無作為標本１及び無作為標本２はそれぞれ
構造Ａ及び構造Ｂから抽出された。
布は、平均灰色濃度ｇa , ｇb , ｇ c 及びそれらに付随
する灰色濃度の最大値ｎa , ｎb , ｎc を示している。
本発明の方法では、評価基準は実際の検査のために決定
され、適切な無作為標本１及び無作為標本２はそれぞれ
構造Ａ及び構造Ｂから抽出された。
【００３１】画素特性として灰色濃度が使用されてい
る。灰色濃度分布は第１の１次元的特性空間（eindimen
sionalen Merkmalsraum ）に示されており、同灰色濃度
分布はガウス分布と一致する。構造Ａ及び構造Ｂにそれ
ぞれ付随する灰色濃度の最大値ｎa , ｎb は、平均灰色
濃度ｇa ，ｇb においてそれぞれ形成されている。
る。灰色濃度分布は第１の１次元的特性空間（eindimen
sionalen Merkmalsraum ）に示されており、同灰色濃度
分布はガウス分布と一致する。構造Ａ及び構造Ｂにそれ
ぞれ付随する灰色濃度の最大値ｎa , ｎb は、平均灰色
濃度ｇa ，ｇb においてそれぞれ形成されている。
【００３２】特性空間内における無作為標本の分布の推
定確立密度に比例し、かつ同無作為標本の分布の中心に
おいて１をなす確率は、画素を良好な領域または欠陥領
域のクラスに分類するため、画像カットアウトから得ら
れた全ての画素に対して割当てられている。
定確立密度に比例し、かつ同無作為標本の分布の中心に
おいて１をなす確率は、画素を良好な領域または欠陥領
域のクラスに分類するため、画像カットアウトから得ら
れた全ての画素に対して割当てられている。
【００３３】以下の数式によって決定される確立Ｐ
a （ｇ）は構造Ａの灰色濃度分布の尺度として用いられ
る。 Ｐa （ｇ）＝ｅ−（ｇ−ｇa ) 2 / ２ｓa 2 ここで、ｇa 及びｓa は構造Ａから抽出された無作為標
本の灰色濃度分布の平均値及び分散をそれぞれ示してい
る。
a （ｇ）は構造Ａの灰色濃度分布の尺度として用いられ
る。 Ｐa （ｇ）＝ｅ−（ｇ−ｇa ) 2 / ２ｓa 2 ここで、ｇa 及びｓa は構造Ａから抽出された無作為標
本の灰色濃度分布の平均値及び分散をそれぞれ示してい
る。
【００３４】これは以下の数式によってそれぞれ決定さ
れる構造Ｂの確立Ｐb （ｇ）及び良好な領域のうちの任
意の１つの領域における確率Ｐ（ｇ）についても同様で
ある。 Ｐb （ｇ）＝ｅ−（ｇ−ｇb ) 2 / ２ｓb 2 Ｐ（ｇ）＝１−［１−Ｐa （ｇ）］＊［１−Ｐ
b （ｇ）］ 従って、構造Ａの分布の平均値または構造Ｂの分布の平
均値に対応する灰色濃度を有する画素には確率１が割り
当てられる。
れる構造Ｂの確立Ｐb （ｇ）及び良好な領域のうちの任
意の１つの領域における確率Ｐ（ｇ）についても同様で
ある。 Ｐb （ｇ）＝ｅ−（ｇ−ｇb ) 2 / ２ｓb 2 Ｐ（ｇ）＝１−［１−Ｐa （ｇ）］＊［１−Ｐ
b （ｇ）］ 従って、構造Ａの分布の平均値または構造Ｂの分布の平
均値に対応する灰色濃度を有する画素には確率１が割り
当てられる。
【００３５】この方法に基づいて、良好な領域のうちの
いづれか１つの領域の特性と極めて類似する特性を備え
た全ての画素には、高い確率が割り当てられる。図４
は、この方法に基づいて形成された確率分布を示してい
る。
いづれか１つの領域の特性と極めて類似する特性を備え
た全ての画素には、高い確率が割り当てられる。図４
は、この方法に基づいて形成された確率分布を示してい
る。
【００３６】画像カットアウトの灰色濃度を新たな灰色
濃度に再評価する際に用いる規則として関数Ｐ（ｇ）を
使用する場合、構造Ａ及び構造Ｂのそれぞれの無作為標
本１及び無作為標本２の灰色濃度に近似する灰色濃度を
有する画素には、高い灰色濃度が割り当てられ、同灰色
濃度は確立の差異が増加するのに伴って減少する。この
結果、欠陥Ｃの画素には無作為標本の手段によって欠陥
Ｃ自体を学習する必要性を伴うことなく低い灰色値が割
り当てられる。勿論、これに加えて無作為標本の手段に
より欠陥Ｃをネガティブに学習させることも可能であ
る。
濃度に再評価する際に用いる規則として関数Ｐ（ｇ）を
使用する場合、構造Ａ及び構造Ｂのそれぞれの無作為標
本１及び無作為標本２の灰色濃度に近似する灰色濃度を
有する画素には、高い灰色濃度が割り当てられ、同灰色
濃度は確立の差異が増加するのに伴って減少する。この
結果、欠陥Ｃの画素には無作為標本の手段によって欠陥
Ｃ自体を学習する必要性を伴うことなく低い灰色値が割
り当てられる。勿論、これに加えて無作為標本の手段に
より欠陥Ｃをネガティブに学習させることも可能であ
る。
【００３７】新たな灰色濃度ｆは以下の数式によって算
出される。 ｆ＝ｆmax ＊Ｐ（ｇ） ここで、ｆmax は起こり得る灰色濃度の段階（Grauwert
stufen）の総数を示している。
出される。 ｆ＝ｆmax ＊Ｐ（ｇ） ここで、ｆmax は起こり得る灰色濃度の段階（Grauwert
stufen）の総数を示している。
【００３８】この結果、灰色濃度ｇa を有する図１の画
素には灰色濃度ｆmax が割り当てられる。これは灰色濃
度ｇb を有する図１の画素についても同様である。図２
に示す灰色濃度分布から灰色濃度ｇa を有する画素がｎ
a 個存在し、かつ灰色濃度ｇ b を有する画素がｎb 個存
在するため、灰色濃度ｆmax を有する画素は（ｎa +ｎ
b ) 個存在することになる。
素には灰色濃度ｆmax が割り当てられる。これは灰色濃
度ｇb を有する図１の画素についても同様である。図２
に示す灰色濃度分布から灰色濃度ｇa を有する画素がｎ
a 個存在し、かつ灰色濃度ｇ b を有する画素がｎb 個存
在するため、灰色濃度ｆmax を有する画素は（ｎa +ｎ
b ) 個存在することになる。
【００３９】図１の欠陥領域Ｃの平均特性（mittleren
Eigenschaften ）を示す灰色濃度ｇ c を有するｎc 個の
画素には以下の数式から算出される灰色濃度ｆc が割り
当てられる。 ｆc = ｆmax ＊［Ｐa （ｇc ）＋Ｐb （ｇc ）−Ｐ
a （ｇc ）Ｐb （ｇc ）］ 図５はこの状況を示している。
Eigenschaften ）を示す灰色濃度ｇ c を有するｎc 個の
画素には以下の数式から算出される灰色濃度ｆc が割り
当てられる。 ｆc = ｆmax ＊［Ｐa （ｇc ）＋Ｐb （ｇc ）−Ｐ
a （ｇc ）Ｐb （ｇc ）］ 図５はこの状況を示している。
【００４０】図６に示すように、再評価によって形成さ
れた無作為標本の新たな灰色濃度はルックアップ・テー
ブルの形態をなし、かつアドレスを用いて読み書き可能
な記憶手段に入力される。この結果、画像カットアウト
を図７に示すような灰色濃度中間画像の形態をなす確率
画像（Wahrscheinlichkeitsbild ）に変換することがで
きる。
れた無作為標本の新たな灰色濃度はルックアップ・テー
ブルの形態をなし、かつアドレスを用いて読み書き可能
な記憶手段に入力される。この結果、画像カットアウト
を図７に示すような灰色濃度中間画像の形態をなす確率
画像（Wahrscheinlichkeitsbild ）に変換することがで
きる。
【００４１】座標ｘ，ｙを有する図１の画素の全ての灰
色濃度ｇx,y はルックアップ・テーブル内の対応する灰
色値を指すポインター（矢印→で示されている）を活性
化する。対応する記憶セル（Speicherzelle ）内に存在
する変換された灰色濃度ｆは座標ｘ’，ｙ’とともに変
換された画像の画素を形成する。
色濃度ｇx,y はルックアップ・テーブル内の対応する灰
色値を指すポインター（矢印→で示されている）を活性
化する。対応する記憶セル（Speicherzelle ）内に存在
する変換された灰色濃度ｆは座標ｘ’，ｙ’とともに変
換された画像の画素を形成する。
【００４２】このルックアップ・テーブルは画素分類の
ための第１の分類器（ersten Klassifikator）であり、
同分類器は図７に示すように図１の画像内容を実質的に
変更する。ルックアップ・テーブルの内容は実時間処理
を実施すべく検査時にはランダム・アクセス・メモリ
（以下、ＲＡＭと称する）を介して使用される。
ための第１の分類器（ersten Klassifikator）であり、
同分類器は図７に示すように図１の画像内容を実質的に
変更する。ルックアップ・テーブルの内容は実時間処理
を実施すべく検査時にはランダム・アクセス・メモリ
（以下、ＲＡＭと称する）を介して使用される。
【００４３】勿論、図７に示す新たに形成された中間画
像を使用することにより、この方法によって決定され、
かつ分類器内に形成された評価基準が、所定の要求に適
合しているか否かを直接検出できる。図１に示す良好な
領域はいづれも灰色濃度中間画像上に濃く表れることは
ないが、そのエッジ構造及びコーナー構造が明確に示さ
れていることを要する。ルックアップ・テーブルのソフ
トウェア・シミュレーション（Softwaresimulation）を
効果的に使用することもできる。
像を使用することにより、この方法によって決定され、
かつ分類器内に形成された評価基準が、所定の要求に適
合しているか否かを直接検出できる。図１に示す良好な
領域はいづれも灰色濃度中間画像上に濃く表れることは
ないが、そのエッジ構造及びコーナー構造が明確に示さ
れていることを要する。ルックアップ・テーブルのソフ
トウェア・シミュレーション（Softwaresimulation）を
効果的に使用することもできる。
【００４４】灰色濃度を使用することにより、確率に基
づいて前記の各画素が良好な領域に属することが判明し
た。前記の第１の処理工程に基づき、中間画像は画像カ
ットアウト中に含まれる良好な領域の総数に左右される
ことなく図５に類似した灰色濃度分布を有する。従っ
て、図２に示す灰色濃度分布は、閾値を導入することな
く図５に基づいて欠陥領域及び良好な領域に都合良く分
類される。既知の画像（最終的な画像（Ausgangsbilde
s）の領域は学習段階（Anlernphase ）において知られ
ている）と称される中間画像は、画像の灰色濃度の情報
のみに基づいて形成されるとは限らない。特性空間の範
囲を定めるカラー情報、テクスチャー情報、またはその
周辺の領域内に位置する画素の特性を分類に使用するこ
とができる。
づいて前記の各画素が良好な領域に属することが判明し
た。前記の第１の処理工程に基づき、中間画像は画像カ
ットアウト中に含まれる良好な領域の総数に左右される
ことなく図５に類似した灰色濃度分布を有する。従っ
て、図２に示す灰色濃度分布は、閾値を導入することな
く図５に基づいて欠陥領域及び良好な領域に都合良く分
類される。既知の画像（最終的な画像（Ausgangsbilde
s）の領域は学習段階（Anlernphase ）において知られ
ている）と称される中間画像は、画像の灰色濃度の情報
のみに基づいて形成されるとは限らない。特性空間の範
囲を定めるカラー情報、テクスチャー情報、またはその
周辺の領域内に位置する画素の特性を分類に使用するこ
とができる。
【００４５】図７に示す中間画像から分かるように、欠
陥検出の問題は第１の処理工程によって解決されたわけ
ではない。勿論、エッジ領域中に含まれる領域Ａから領
域Ｂへの移行領域には、特性空間の欠陥領域に含まれる
灰色濃度が形成されている。図７では、新たな領域Ｄが
形成されている。
陥検出の問題は第１の処理工程によって解決されたわけ
ではない。勿論、エッジ領域中に含まれる領域Ａから領
域Ｂへの移行領域には、特性空間の欠陥領域に含まれる
灰色濃度が形成されている。図７では、新たな領域Ｄが
形成されている。
【００４６】エッジの画像化において生じる回折及び干
渉効果により、カラー評価を大きく阻害する回避不能な
カラー干渉縞が発生するカラー分類またはテクスチャー
分類でも同様の問題が生じる。エッジ領域では、カラー
値の割合はフォーカスの状態、コントラスト比、及び互
いに隣接する層の間に生じる高さの差に基づいて複雑に
変化する。この結果、カラーピクセルの分類手段を用い
た簡単な欠陥検出はエッジ領域における偽の欠陥率を招
来する。更に、図７に示す点状をなす領域Ｅ等の微小欠
陥の検出は、同微小欠陥の大きさがエッジの移行領域Ｄ
の大きさとほぼ等しいため困難である。
渉効果により、カラー評価を大きく阻害する回避不能な
カラー干渉縞が発生するカラー分類またはテクスチャー
分類でも同様の問題が生じる。エッジ領域では、カラー
値の割合はフォーカスの状態、コントラスト比、及び互
いに隣接する層の間に生じる高さの差に基づいて複雑に
変化する。この結果、カラーピクセルの分類手段を用い
た簡単な欠陥検出はエッジ領域における偽の欠陥率を招
来する。更に、図７に示す点状をなす領域Ｅ等の微小欠
陥の検出は、同微小欠陥の大きさがエッジの移行領域Ｄ
の大きさとほぼ等しいため困難である。
【００４７】この結果、中間画像中において画素に隣接
する周辺領域は、第２の処理工程において良好な構造及
び欠陥構造の特性に関して更に詳細に分析される。図８
に示すように、この分析を実施するために中間画像１１
は窓１２によって画素毎にラスター走査される。この結
果、フィルタ１３及びフィルタ１４を使用することによ
り互いに無関係な２つの特性に基づいて、局部的な画像
カットアウトはその画像内容について評価される。この
評価の結果は、特性空間において各画素（図８におい
て、画素の１つは点Ｍによって表されている）の位置を
示す２つの座標であるフィルタ出力１及びフィルタ出力
２として表すことができる。この評価によって、点が凝
集した部分（以下、点凝集部分と称する）が形成され
る。この点凝集部分では、フィルタ１３，１４に関して
同一特性を有する局部領域は、中間画像における局部的
関連性を伴うことなく集積領域（Haeufungsgebiete）を
形成している。
する周辺領域は、第２の処理工程において良好な構造及
び欠陥構造の特性に関して更に詳細に分析される。図８
に示すように、この分析を実施するために中間画像１１
は窓１２によって画素毎にラスター走査される。この結
果、フィルタ１３及びフィルタ１４を使用することによ
り互いに無関係な２つの特性に基づいて、局部的な画像
カットアウトはその画像内容について評価される。この
評価の結果は、特性空間において各画素（図８におい
て、画素の１つは点Ｍによって表されている）の位置を
示す２つの座標であるフィルタ出力１及びフィルタ出力
２として表すことができる。この評価によって、点が凝
集した部分（以下、点凝集部分と称する）が形成され
る。この点凝集部分では、フィルタ１３，１４に関して
同一特性を有する局部領域は、中間画像における局部的
関連性を伴うことなく集積領域（Haeufungsgebiete）を
形成している。
【００４８】ノイズを抑制するためにフィルタ１３とし
てガウス・フィルタを使用し、そのコアが２次元的なガ
ウス関数の第２の導関数を表すスポット・フィルタをフ
ィルタ１４として使用することにより、評価を行った周
辺領域に含まれる自己内包領域（微小欠陥）を強調する
ことができる。図９に示すように、これらのフィルタを
使用することにより、互いに関連性のない点凝集部分を
形成することができる。
てガウス・フィルタを使用し、そのコアが２次元的なガ
ウス関数の第２の導関数を表すスポット・フィルタをフ
ィルタ１４として使用することにより、評価を行った周
辺領域に含まれる自己内包領域（微小欠陥）を強調する
ことができる。図９に示すように、これらのフィルタを
使用することにより、互いに関連性のない点凝集部分を
形成することができる。
【００４９】図７の領域Ｆに対応する図１の領域Ａ，Ｂ
は第１の点凝集部分１５において非常に周知の領域（Ge
biete hoher Bekanntheit ）として画像化され、構造Ｄ
はその近辺において点凝集部分１６として画像化されて
いる。欠陥領域Ｃ及び欠陥領域Ｅに対応した画素の凝集
部分はそれぞれ符号１７及び符号１８によって示されて
いる。
は第１の点凝集部分１５において非常に周知の領域（Ge
biete hoher Bekanntheit ）として画像化され、構造Ｄ
はその近辺において点凝集部分１６として画像化されて
いる。欠陥領域Ｃ及び欠陥領域Ｅに対応した画素の凝集
部分はそれぞれ符号１７及び符号１８によって示されて
いる。
【００５０】勿論、欠陥特性及び許容可能な誤警報率
（Falschalarmrate ）に基づいて、指向性を有するロー
パス・フィルタ、バンドパス・フィルタ及びハイパス・
フィルタ等の更に多くの異なるフィルタを使用すること
ができる。フィルタの総数に対応して更に高い次元の特
性空間が形成される。検索対象の欠陥は、特性空間内に
おいて良好な領域の点凝集部分から画像化される必要が
ある。
（Falschalarmrate ）に基づいて、指向性を有するロー
パス・フィルタ、バンドパス・フィルタ及びハイパス・
フィルタ等の更に多くの異なるフィルタを使用すること
ができる。フィルタの総数に対応して更に高い次元の特
性空間が形成される。検索対象の欠陥は、特性空間内に
おいて良好な領域の点凝集部分から画像化される必要が
ある。
【００５１】図９に示すように、良好な領域及び欠陥領
域の確実な分離は、フィルタ１３，１４を使用すること
により実現された。この結果、閾値１９，２０または分
離関数２１の使用により、良好な領域及び欠陥領域を２
元構造に分離可能である。この結果はルックアップ・テ
ーブルの形態にて２次元的にプログラムできる第２の記
憶手段内に格納される。
域の確実な分離は、フィルタ１３，１４を使用すること
により実現された。この結果、閾値１９，２０または分
離関数２１の使用により、良好な領域及び欠陥領域を２
元構造に分離可能である。この結果はルックアップ・テ
ーブルの形態にて２次元的にプログラムできる第２の記
憶手段内に格納される。
【００５２】閾値は結果をモニタ上で確認するか、また
はアルゴリズムを学習させることにより最適化可能であ
る。最隣接画素分類器（Naechster-Nachbar-Klassifika
tor）、後方伝搬ネットワーク分類器（Backpropagation
-Netzwerk-Klassifikator）または最大確度分類器（Max
imum-likelihood-Klassifikator）を学習アルゴリズム
として効果的に使用可能である。これは特性空間が更に
複雑であって、かつその分離が非直線的な分離関数（ni
chtlinearen Trennfunktion ）のみによって実行可能な
構造を有する場合に特に効果的である。第２の記憶手段
は第２の分類器として使用される。第２の分類器により
中間画像は図１０に示す２元的に表された欠陥画像に変
換可能である。この欠陥画像では欠陥Ｃ，Ｄが残されて
いるのみである。
はアルゴリズムを学習させることにより最適化可能であ
る。最隣接画素分類器（Naechster-Nachbar-Klassifika
tor）、後方伝搬ネットワーク分類器（Backpropagation
-Netzwerk-Klassifikator）または最大確度分類器（Max
imum-likelihood-Klassifikator）を学習アルゴリズム
として効果的に使用可能である。これは特性空間が更に
複雑であって、かつその分離が非直線的な分離関数（ni
chtlinearen Trennfunktion ）のみによって実行可能な
構造を有する場合に特に効果的である。第２の記憶手段
は第２の分類器として使用される。第２の分類器により
中間画像は図１０に示す２元的に表された欠陥画像に変
換可能である。この欠陥画像では欠陥Ｃ，Ｄが残されて
いるのみである。
【００５３】図１１に示す構造物表面の検査に使用する
欠陥検出装置において、ＲＡＭモジュールの形態をなす
ルックアップ・テーブルとしての第１の分類器ＫＬ１の
信号出力端子は、第１の回信線緩衝器（Zeilenpuffer）
ＺＰ１及び第２の回信線緩衝器ＺＰ２のそれぞれの入力
端子に対して接続されている。画像は第１の分類器ＫＬ
１の入力端子に画素ごとに入力される。第１の回信線緩
衝器ＺＰ１の出力端子はガウス・フィルタＧＦに対して
接続されている。第２の回信線緩衝器ＺＰ２の出力端子
は、スポット・フィルタＳＰＦに対して接続されてお
り、同スポット・フィルタＳＰＦのコアは２次元的なガ
ウス関数の第２の導関数を表す。最終的に、ガウス・フ
ィルタＧＦ及びスポット・フィルタＳＰＦは、それぞれ
２次元的なルックアップ・テーブルとして形成された第
２の分類器ＫＬ２の入力端子に対して接続されている。
欠陥検出装置において、ＲＡＭモジュールの形態をなす
ルックアップ・テーブルとしての第１の分類器ＫＬ１の
信号出力端子は、第１の回信線緩衝器（Zeilenpuffer）
ＺＰ１及び第２の回信線緩衝器ＺＰ２のそれぞれの入力
端子に対して接続されている。画像は第１の分類器ＫＬ
１の入力端子に画素ごとに入力される。第１の回信線緩
衝器ＺＰ１の出力端子はガウス・フィルタＧＦに対して
接続されている。第２の回信線緩衝器ＺＰ２の出力端子
は、スポット・フィルタＳＰＦに対して接続されてお
り、同スポット・フィルタＳＰＦのコアは２次元的なガ
ウス関数の第２の導関数を表す。最終的に、ガウス・フ
ィルタＧＦ及びスポット・フィルタＳＰＦは、それぞれ
２次元的なルックアップ・テーブルとして形成された第
２の分類器ＫＬ２の入力端子に対して接続されている。
【００５４】学習段階の後にそのルックアップ・テーブ
ルの内容が関数ｆ（ｇ）に対応する第１の分類器ＫＬ１
を介して、入力信号Ｂ１として画素毎に入力された画像
は、同画像を中間画像へ変換すべく出力信号Ｂ２をアド
レスする。出力信号Ｂ２は第１の回信線緩衝器ＺＰ１及
び第２の回信線緩衝器ＺＰ２に入力され、同第１の回信
線緩衝器ＺＰ１及び第２の回信線緩衝器ＺＰ２は、ガウ
ス・フィルタＧＦ及びスポット・フィルタＳＰＦに対し
て各画素及びその周辺領域が同時に入力されることを保
証する。
ルの内容が関数ｆ（ｇ）に対応する第１の分類器ＫＬ１
を介して、入力信号Ｂ１として画素毎に入力された画像
は、同画像を中間画像へ変換すべく出力信号Ｂ２をアド
レスする。出力信号Ｂ２は第１の回信線緩衝器ＺＰ１及
び第２の回信線緩衝器ＺＰ２に入力され、同第１の回信
線緩衝器ＺＰ１及び第２の回信線緩衝器ＺＰ２は、ガウ
ス・フィルタＧＦ及びスポット・フィルタＳＰＦに対し
て各画素及びその周辺領域が同時に入力されることを保
証する。
【００５５】ガウス・フィルタＧＦのフィルタ出力１及
びスポット・フィルタＳＰＦのフィルタ出力２は、それ
ぞれ出力信号Ｂ３及び出力信号Ｂ４として第２の分類器
ＫＬ２をアドレスする。これによって、図１０に示す欠
陥画像を含む出力信号Ｂ５が得られる。信号Ｂ５はモニ
タ上に表示するために使用されるか、またはイベント・
レシーバ（Ereignisempfaenger）に対して入力される。
図１１に示す回路構成のパイプライン構造（Pipeline-S
truktur ）は、画像速度（Aufnahmegeschwindigkeit ）
に対して実時間での欠陥検出を可能にする。 この結
果、選択された検査領域は検査段階において画像フィー
ルド（Bildfeld）によって画像実時間でラスター走査可
能である。全ての画像フィールド（例えば５１２ｘ５１
２画素をともなう画像フィールド）は２つの分類器によ
って画素毎に評価される。これによって、全ての画像フ
ィールドに関する欠陥リストが各欠陥の座標とともに形
成され、この欠陥リストから欠陥率を決定可能である。
びスポット・フィルタＳＰＦのフィルタ出力２は、それ
ぞれ出力信号Ｂ３及び出力信号Ｂ４として第２の分類器
ＫＬ２をアドレスする。これによって、図１０に示す欠
陥画像を含む出力信号Ｂ５が得られる。信号Ｂ５はモニ
タ上に表示するために使用されるか、またはイベント・
レシーバ（Ereignisempfaenger）に対して入力される。
図１１に示す回路構成のパイプライン構造（Pipeline-S
truktur ）は、画像速度（Aufnahmegeschwindigkeit ）
に対して実時間での欠陥検出を可能にする。 この結
果、選択された検査領域は検査段階において画像フィー
ルド（Bildfeld）によって画像実時間でラスター走査可
能である。全ての画像フィールド（例えば５１２ｘ５１
２画素をともなう画像フィールド）は２つの分類器によ
って画素毎に評価される。これによって、全ての画像フ
ィールドに関する欠陥リストが各欠陥の座標とともに形
成され、この欠陥リストから欠陥率を決定可能である。
【００５６】検査対象構造が画像記録手段によって検出
できない場合、第１の記憶手段及び第２の記憶手段の内
容を決定するための拡大された方法を図１２とともに以
下に詳述する。２つの画像カットアウトＢＡ１，ＢＡ２
はそれぞれ２つの検査領域ＩＧ１，ＩＧ２から選択さ
れ、各画像カットアウトＢＡ１，ＢＡ２は分析される構
造を現実化（Realisierungen）したものを含んでいる。
この試験領域のサイズは記録画像のサイズと一致する一
方、検査領域ＩＧ１，ＩＧ２のサイズは限定されていな
い。前記のように、第１の記憶手段及び第２の記憶手段
の内容は画像カットアウトＢＡ１に基づいて決定され
る。次いで、検査領域ＩＧ１が完全に処理される。この
処理において、欠陥はその座標とともに検査領域ＩＧ１
内において検出される。
できない場合、第１の記憶手段及び第２の記憶手段の内
容を決定するための拡大された方法を図１２とともに以
下に詳述する。２つの画像カットアウトＢＡ１，ＢＡ２
はそれぞれ２つの検査領域ＩＧ１，ＩＧ２から選択さ
れ、各画像カットアウトＢＡ１，ＢＡ２は分析される構
造を現実化（Realisierungen）したものを含んでいる。
この試験領域のサイズは記録画像のサイズと一致する一
方、検査領域ＩＧ１，ＩＧ２のサイズは限定されていな
い。前記のように、第１の記憶手段及び第２の記憶手段
の内容は画像カットアウトＢＡ１に基づいて決定され
る。次いで、検査領域ＩＧ１が完全に処理される。この
処理において、欠陥はその座標とともに検査領域ＩＧ１
内において検出される。
【００５７】欠陥の発生が希であると仮定した場合、検
出された欠陥を直接評価することにより記憶手段の内容
を補正することが可能である。次いで、検査領域ＩＧ２
及びこれと同一の他の領域について欠陥分析を実行可能
である。
出された欠陥を直接評価することにより記憶手段の内容
を補正することが可能である。次いで、検査領域ＩＧ２
及びこれと同一の他の領域について欠陥分析を実行可能
である。
【００５８】画像カットアウトＢＡ２は、構造特性を比
較することによって検査領域ＩＧ１，ＩＧ２に関して得
られた記憶手段の内容の有効性を確認するために使用さ
れる。
較することによって検査領域ＩＧ１，ＩＧ２に関して得
られた記憶手段の内容の有効性を確認するために使用さ
れる。
【００５９】
【発明の効果】以上詳述したように、本発明によれば、
構造面の総数に左右されることなく良好な構造から欠陥
を実時間処理において分離できるという優れた効果を発
揮する。
構造面の総数に左右されることなく良好な構造から欠陥
を実時間処理において分離できるという優れた効果を発
揮する。
【図１】構造物表面の画像。
【図２】図１に示す画像の灰色濃度の分布曲線。
【図３】選択された無作為標本のヒストグラム。
【図４】構造物表面から選択された無作為標本の灰色濃
度の確立分布。
度の確立分布。
【図５】図１に基づく画像から形成された中間画像の灰
色濃度分布。
色濃度分布。
【図６】ルックアップ・テーブル内に格納された新たな
灰色濃度。
灰色濃度。
【図７】形成された灰色濃度中間画像。
【図８】画素の画素特性の作用を決定するための評価手
順。
順。
【図９】図８に基づく評価の結果。
【図１０】本発明の方法に基づいて形成された欠陥画
像。
像。
【図１１】本発明の方法を実現するための回路構成。
【図１２】第１記憶手段及び第２記憶手段の内容を決定
する方法のモデル。
する方法のモデル。
１，２…無作為標本、１１…中間画像、１２…窓、１
３，１４…フィルタ、１５…第１の点凝集部分、１７…
欠陥領域Ｃに対応した画素の凝集部分、１８…欠陥領域
Ｅに対応した画素の凝集部分、１９，２０…閾値、２１
…分離関数、Ａ，Ｂ…良好な構造領域、Ｃ…欠陥領域、
Ｄ…エッジの移行領域、Ｅ…微小欠陥としての点状をな
す領域、Ｍ…画素、ＫＬ１…第１の分類器、ＫＬ２…第
２の分類器、ＧＦ…ガウス・フィルタ、ＳＰＦ…スポッ
ト・フィルタ、ＺＰ１…第１の回信線緩衝器、ＺＰ２…
第２の回信線緩衝器、Ｂ１…第１の分類器への入力信
号、Ｂ２…第１の回信線緩衝器及び第２の回信線緩衝器
への入力信号、Ｂ３…ガウス・フィルタからの出力信
号、Ｂ４…スポット・フィルタからの出力信号、ＢＡ
１，ＢＡ２…画像カットアウト、ＩＧ１，ＩＧ２…検査
領域。
３，１４…フィルタ、１５…第１の点凝集部分、１７…
欠陥領域Ｃに対応した画素の凝集部分、１８…欠陥領域
Ｅに対応した画素の凝集部分、１９，２０…閾値、２１
…分離関数、Ａ，Ｂ…良好な構造領域、Ｃ…欠陥領域、
Ｄ…エッジの移行領域、Ｅ…微小欠陥としての点状をな
す領域、Ｍ…画素、ＫＬ１…第１の分類器、ＫＬ２…第
２の分類器、ＧＦ…ガウス・フィルタ、ＳＰＦ…スポッ
ト・フィルタ、ＺＰ１…第１の回信線緩衝器、ＺＰ２…
第２の回信線緩衝器、Ｂ１…第１の分類器への入力信
号、Ｂ２…第１の回信線緩衝器及び第２の回信線緩衝器
への入力信号、Ｂ３…ガウス・フィルタからの出力信
号、Ｂ４…スポット・フィルタからの出力信号、ＢＡ
１，ＢＡ２…画像カットアウト、ＩＧ１，ＩＧ２…検査
領域。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｈ０１Ｌ 21/66 Ｊ 7630−4Ｍ (72)発明者 ヨアヒム ヴィーネッケ ドイツ連邦共和国 イェナ デー−07747 リーゼロッテ−ヘルマン−シュトラーセ 14ベー (72)発明者 カール−ハインツ フランケ ドイツ連邦共和国 イルメナウ デー− 98693ヘルムホルツリング ４ベー (72)発明者 ミヒャエル グレス ドイツ連邦共和国 イェナ デー−07747 ユディス−オイヤー−シュトラーセ 25 (72)発明者 ハイコ ケンペ ドイツ連邦共和国 ゲラベルク デー− 98716アルンシュテッター シュトラーセ 47
Claims (14)
- 【請求項１】 構造物表面の特定の画素特性及び構造物
表面の記録画像の欠陥を使用して、特にマスク、ＬＣ
Ｄ、印刷回路基板及び半導体ウェハー等の構造物表面の
検査の際に欠陥を検出する方法であって、画素分類に基
づいて類似した画素特性を有する画像領域を編集し、構
造分類に基づいて１つの画素の画素特性の作用をその画
素の周囲に位置する画素に関連して分析するようにした
方法において、 エッジ構造及びコーナー構造を有し、かつ構造分類に使
用される灰色濃度中間画像を記録画像の画素分類におい
て形成することを特徴とする方法。 - 【請求項２】 中間画像を形成すべく、明確な特性を備
え、かつ欠陥を含まない表面部分の総数と少なくとも一
致する選択された無作為標本の画素特性の分布は、灰色
濃度に変換された画素特性の総数を確率の手段を用いて
第１の特性空間にプロットすることによって表され、か
つ記録画像の全ての画素特性を灰色濃度に再評価するた
めにアドレスを用いて読み出し及び書き込みできる第１
の記憶手段内に格納され、そして全ての無作為標本の分
布が総合的な分布を形成することと、 少なくとも２つの互いに無関係な特性に基づいて実施さ
れた中間画像の各画素の周辺領域の評価結果は、欠陥の
ない領域及び欠陥領域を互いに分離すべくアドレスを用
いて読み出し及び書き込みできる第２の記憶手段内に２
元形態にて格納されることと、前記第２の記憶手段の大
きさが評価された特性の総数をプロットした第２の特性
空間によって決定され、更に前記第２の記憶手段内の一
時的な記憶が第２の特性空間内の全ての画素の特性分布
と一致していることとを特徴とする請求項１に記載の方
法。 - 【請求項３】 無作為標本が記録画像から抽出されるこ
とを特徴とする請求項２に記載の方法。 - 【請求項４】 無作為標本が記憶画像内容から抽出され
ることを特徴とする請求項２に記載の方法。 - 【請求項５】 無作為標本が記録画像及び記憶画像内容
から抽出されることを特徴とする請求項２に記載の方
法。 - 【請求項６】 欠陥を含む表面部分の無作為標本が、中
間画像を形成すべく欠陥を含まない表面部分の無作為標
本に加えて使用されることを特徴とする請求項３乃至５
のいづれか１項に記載の方法。 - 【請求項７】 周辺領域の評価が可変コア及び互いに無
関係な特性を備えた少なくとも２つのフィルタを使用し
てノイズを抑制し、かつ評価された周辺領域内に位置す
る自己内包領域を強調することによって実行されること
を特徴とする請求項３乃至５のいづれか１項に記載の方
法。 - 【請求項８】 一方がローパス・フィルタであり、他方
がバンドパス・フィルタである一対のフィルタを使用す
ることを特徴とする請求項７に記載の方法。 - 【請求項９】 前記ローパス・フィルタはガウス・フィ
ルタであって、前記バンドパス・フィルタは、そのコア
が２次元的なガウス関数の第２の導関数を表すスポット
・フィルタであることを特徴とする請求項８に記載の方
法。 - 【請求項１０】 ルックアップ・テーブルがアドレスを
用いて読み書き可能な記憶手段として使用されることを
特徴とする請求項９に記載の方法。 - 【請求項１１】 画素のカラー特性が画素特性として使
用されることを特徴とする請求項１０に記載の方法。 - 【請求項１２】 周辺領域を介して各画素に付随するテ
クスチャー特性を画素特性として使用することを特徴と
する請求項１０に記載の方法。 - 【請求項１３】 第１の記憶手段及び第２の記憶手段に
含まれる記憶内容を決定するために、記録画像の大きさ
と一致する大きさを備え、かつ検出された欠陥を無作為
標本として再び使用する画像カットアウトを、異なる検
査領域のうちの第１の検査領域から最初に選択し、かつ
少なくとも１つの画像カットアウトに対するその結果の
適用性を少なくとも１つの別の検査領域において試験す
ることを特徴とする請求項１１または１２に記載の方
法。 - 【請求項１４】 特徴的な初期画像及び試験構造の情報
を表す第１の記憶手段及び第２の記憶手段の記憶内容を
データベースの内容として使用し得ることを特徴とする
請求項２または１３に記載の方法。
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