JPH0894536A - Device for identifying kind of defect and process management system - Google Patents
Device for identifying kind of defect and process management systemInfo
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- JPH0894536A JPH0894536A JP6234818A JP23481894A JPH0894536A JP H0894536 A JPH0894536 A JP H0894536A JP 6234818 A JP6234818 A JP 6234818A JP 23481894 A JP23481894 A JP 23481894A JP H0894536 A JPH0894536 A JP H0894536A
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- Liquid Crystal (AREA)
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、半導体ウエハ又は液晶
ガラス基板等の被検体の製造プロセスラインにおいて、
被検体の表面検査により検出された欠陥の種別を判定す
るための欠陥種別判定装置及びプロセス管理システムに
関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a process line for manufacturing an object such as a semiconductor wafer or a liquid crystal glass substrate,
The present invention relates to a defect type determination device and a process management system for determining the type of defect detected by surface inspection of a subject.
【０００２】[0002]
【従来の技術】例えば、液晶パネル等のフォト・リソグ
ラフィ・プロセスラインにおいて、基板表面に塗布した
レジストの膜厚むらや塵埃の付着等による欠陥は、エッ
チング後にパターンの線幅不良やパターン内のピンホー
ル等の不良として現れる。そこで、一般にはエッチング
前に基板を検査し、欠陥があればその基板を除去するこ
とにより欠陥のある基板がそのままエッチング工程へ入
るのを未然に防止している。本出願人は、特願平４−３
１９２２号において、基板表面を目視検査するのに好適
な投光装置を提案している。作業者の目視による検査は
機械的な検査に比べて優れた検査能力がある。2. Description of the Related Art For example, in a photolithography process line of a liquid crystal panel or the like, defects such as uneven film thickness of a resist applied on the surface of a substrate and adhesion of dust are caused by a defective line width of a pattern or a pin in a pattern after etching. Appears as defects such as holes. Therefore, in general, the substrate is inspected before etching, and if there is a defect, the substrate is removed to prevent the defective substrate from directly entering the etching process. The applicant is the Japanese Patent Application No. 4-3.
In 1922, a light projecting device suitable for visually inspecting the surface of a substrate is proposed. The visual inspection by the operator has a superior inspection ability compared to the mechanical inspection.
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、人間系
による目視検査は、作業者の個人差や観察環境の違いに
より検査レベルにばらつきが生じ検査品質が一定しない
という問題がある。また、目視検査が多数回，長時間に
及ぶと作業者の疲労が増大するが、作業者の疲労度によ
っても検査品質が一定しなくなる可能性がある。However, the visual inspection by the human system has a problem that the inspection quality is not constant due to variations in the inspection level due to individual differences of workers and differences in the observation environment. Further, when the visual inspection is performed many times and for a long time, the fatigue of the worker increases, but the inspection quality may not be constant depending on the fatigue level of the worker.
【０００４】また、上述した目視検査で発見される欠陥
パターンは、欠陥の発生したプロセスやそこでの欠陥発
生原因によって異なるので、作業者が欠陥を顕微鏡で詳
細に観察した上で自らの経験や製造プロセスの処理内容
から欠陥原因等を推測していた。ところが、欠陥発生プ
ロセスや欠陥発生原因を推測する際に検討すべき検討項
目は多岐に亙るため、作業者の判断力に依存したのでは
迅速に欠陥発生プロセスを突き止めて有効な対策を講じ
るのは困難であった。Further, since the defect pattern found by the above-mentioned visual inspection differs depending on the process in which the defect occurs and the cause of the defect there, the operator observes the defect in detail with a microscope, and then his own experience and manufacturing process. The cause of defects was inferred from the processing contents of the process. However, there are a wide variety of items to be considered when estimating the defect occurrence process and the cause of the defect occurrence.Therefore, depending on the judgment of the operator, it is not possible to quickly identify the defect occurrence process and take effective measures. It was difficult.
【０００５】このように、従来の表面欠陥検査装置は、
作業者の目視検査に頼っていたので検査品質が一定せ
ず、且つ検査結果から作業者が経験に基づいて欠陥発生
プロセスや欠陥発生原因を推測していたので、作業者に
かかる負担が大きいと共に迅速かつ正確に欠陥発生プロ
セスや欠陥発生原因を特定するのが困難であった。As described above, the conventional surface defect inspection apparatus is
Since the quality of the inspection was not constant because the operator relied on visual inspection, and the operator presumed the defect generation process and the cause of the defect from the inspection results based on experience, which puts a heavy burden on the operator. It has been difficult to quickly and accurately identify the defect generation process and the cause of defect generation.
【０００６】本発明は、以上のような実情に鑑みてなさ
れたもので、熟練した作業者の経験に頼ることなく、欠
陥発生プロセスや欠陥発生原因に密接に関連した欠陥の
種別を自動的に判定することができ、欠陥検査結果を製
造プロセスに迅速かつ正確にフィードバック可能な欠陥
種別判定装置及びプロセス管理システムを提供すること
を目的とする。The present invention has been made in view of the above circumstances, and automatically determines the type of defect closely related to the defect generation process and the cause of defect generation without relying on the experience of a skilled operator. It is an object of the present invention to provide a defect type determination device and a process management system that can make a determination and can quickly and accurately feed back a defect inspection result to a manufacturing process.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために以下のような手段を講じた。請求項１に対
応する本発明は、被検体の欠陥検査で発見された欠陥の
種別を判定する欠陥種別判定装置において、発見された
欠陥の種々の評価項目に関する実測値が入力され、それ
ら個々の実測値に対応した各欠陥コードを求め、それら
欠陥コードを所定の順序で並べた欠陥コードナンバーを
発生する欠陥コード発生手段と、複数の欠陥コードナン
バーに対応した各種欠陥名称が登録され、前記欠陥コー
ド発生手段から与えられる欠陥コードナンバーに対応し
た欠陥名称を出力する欠陥名称割り出し手段とを具備す
る構成とした。The present invention has taken the following means in order to achieve the above object. According to the present invention, which corresponds to claim 1, in a defect type determination device for determining a type of a defect found in a defect inspection of a subject, actual measurement values regarding various evaluation items of the found defect are input, Defect code generating means for obtaining each defect code corresponding to the measured value, generating defect code numbers in which the defect codes are arranged in a predetermined order, and various defect names corresponding to a plurality of defect code numbers are registered. The defect name indexing means for outputting the defect name corresponding to the defect code number given from the code generating means is provided.
【０００８】請求項２に対応する本発明は、所定の光学
系を介して取り込んだ被検体の検査画像を画像処理する
ことにより前記被検体の欠陥を抽出すると共に当該欠陥
の種々の評価項目に関する実測値を取得する表面欠陥検
査装置と、前記表面欠陥検査装置から欠陥の種々の評価
項目に関する実測値が入力され、それら個々の実測値に
対応した各欠陥コードを求め、それら欠陥コードを所定
の順序で並べた欠陥コードナンバーを発生する欠陥コー
ド発生手段と、複数の欠陥コードナンバーに対応した各
種欠陥名称が登録され、前記欠陥コード発生手段から与
えられる欠陥コードナンバーに対応した欠陥名称を出力
する欠陥名称割り出し手段と、前記欠陥名称割り出し手
段で判定された前記被検体の欠陥名称に基づいて前記被
検体の製造プロセスを制御するプロセス管理ユニットと
を具備する構成とした。The present invention corresponding to claim 2 relates to various evaluation items of the defect while extracting the defect of the object by image-processing an inspection image of the object captured through a predetermined optical system. A surface defect inspection apparatus that acquires an actual measurement value, and actual measurement values relating to various evaluation items of defects are input from the surface defect inspection apparatus, each defect code corresponding to each of the actual measurement values is obtained, and the defect codes are specified. Defect code generating means for generating defect code numbers arranged in order and various defect names corresponding to a plurality of defect code numbers are registered, and the defect name corresponding to the defect code number given from the defect code generating means is output. Defect name indexing means and a manufacturing process for the object based on the defect name of the object determined by the defect name indexing means. It has a configuration comprising a process control unit for controlling the.
【０００９】請求項３に対応する本発明は、前記欠陥コ
ード発生手段が、欠陥の面積、円形度、欠陥色、重心位
置、被検体像を取り込む光学系の種類の中から選択され
た評価項目に関する実測値の各々に対して欠陥コードを
決定することを特徴とする。According to a third aspect of the present invention, the defect code generating means selects an evaluation item selected from defect area, circularity, defect color, barycentric position, and type of optical system for taking in a subject image. The defect code is determined for each of the measured values of
【００１０】請求項４に対応する本発明は、前記欠陥名
称割り出し手段に、欠陥ではないが検査画像の画像処理
で欠陥として抽出される疑似欠陥が欠陥コードナンバー
に対応して登録したことを特徴とする。請求項５に対応
する本発明は、欠陥名称割り出し手段から出力される欠
陥名称を蓄積しかつ統計的に処理して欠陥発生の事前予
測を行うことを特徴とする。The present invention corresponding to claim 4 is characterized in that a pseudo defect which is not a defect but is extracted as a defect by image processing of an inspection image is registered in the defect name indexing means in correspondence with a defect code number. And The present invention corresponding to claim 5 is characterized in that the defect names output from the defect name indexing means are accumulated and statistically processed to predict the defect occurrence in advance.
【００１１】[0011]
【作用】本発明は、以上のような手段を講じたことによ
り次のような作用を奏する。請求項１に対応する本発明
によれば、発見された欠陥の種々の評価項目に関する実
測値が欠陥コード発生手段へ入力されると、それら個々
の実測値に対応した各欠陥コードが求められ、それら欠
陥コードを所定の順序で並べた欠陥コードナンバーが生
成される。このようにして作成された欠陥コードナンバ
ーが欠陥名称割り出し手段へ与えられ、その欠陥コード
ナンバーに対応した欠陥名称が割り出される。The present invention exerts the following actions by taking the above means. According to the present invention corresponding to claim 1, when the actual measurement values relating to various evaluation items of the found defect are input to the defect code generating means, the respective defect codes corresponding to the respective actual measurement values are obtained, A defect code number is generated by arranging the defect codes in a predetermined order. The defect code number thus created is given to the defect name indexing means, and the defect name corresponding to the defect code number is indexed.
【００１２】請求項２に対応する本発明によれば、所定
の光学系を介して取り込まれた検査画像が表面欠陥検査
装置で画像処理されることにより被検体の欠陥が抽出さ
れると共に当該欠陥の種々の評価項目に関する実測値が
取得される。これら実測値が欠陥コード発生手段へ入力
されると、それら個々の実測値に対応した各欠陥コード
が求められ、それら欠陥コードを所定の順序で並べた欠
陥コードナンバーが生成される。この欠陥コードナンバ
ーが欠陥名称割り出し手段へ与えられ、その欠陥コード
ナンバーに対応した欠陥名称が割り出される。このよう
にして求められた欠陥名称がプロセス管理ユニットに与
えられ、そこで欠陥名称に基づいて被検体の製造プロセ
スが制御される。According to the second aspect of the present invention, the inspection image captured through the predetermined optical system is image-processed by the surface defect inspection apparatus to extract the defect of the object and the defect. The actual measurement values regarding the various evaluation items of are acquired. When these measured values are input to the defect code generation means, each defect code corresponding to each measured value is obtained, and a defect code number in which these defect codes are arranged in a predetermined order is generated. This defect code number is given to the defect name indexing means, and the defect name corresponding to the defect code number is indexed. The defect name thus obtained is given to the process management unit, where the manufacturing process of the object is controlled based on the defect name.
【００１３】請求項３に対応する本発明によれば、前記
欠陥コード発生手段において、欠陥の面積、円形度、欠
陥色、重心位置、被検体像を取り込む光学系といった評
価項目に関する実測値に対して欠陥コードが決定され、
それら欠陥コードからなる欠陥コードが発生する。According to the present invention corresponding to claim 3, in the defect code generating means, with respect to actual measurement values relating to evaluation items such as defect area, circularity, defect color, barycentric position, and optical system for taking in a subject image. Defect code is determined by
A defect code composed of these defect codes is generated.
【００１４】請求項４に対応する本発明によれば、欠陥
名称割り出し手段に欠陥ではないが検査画像の画像処理
で欠陥として抽出される疑似欠陥が欠陥コードナンバー
に対応して登録されているので、欠陥が本当の欠陥なの
かあるいは疑似欠陥であるのかの判定を行うこともでき
る。According to the present invention corresponding to claim 4, a pseudo defect which is not a defect but is extracted as a defect in the image processing of the inspection image is registered in the defect name indexing means in correspondence with the defect code number. It is also possible to judge whether the defect is a real defect or a pseudo defect.
【００１５】請求項５に対応する本発明によれば、欠陥
名称割り出し手段から出力される欠陥名称が蓄積される
と共に、それらが統計的に処理されて欠陥の発生が事前
に予測されるものとなる。According to the present invention corresponding to claim 5, the defect names output from the defect name indexing means are accumulated, and they are statistically processed to predict the occurrence of defects in advance. Become.
【００１６】[0016]
【実施例】以下、本発明の実施例について説明する。図
１は、被検体の欠陥検査から製造プロセスの管理までを
行うシステムの機能ブロックを示す図である。本実施例
は、ホストコンピュータ１，検査画像入力装置２，画像
処理装置３，シーケンサ４，プロセス管理コンピュータ
６等から構成されている。Embodiments of the present invention will be described below. FIG. 1 is a diagram showing the functional blocks of a system for performing a defect inspection of a subject to management of a manufacturing process. This embodiment comprises a host computer 1, an inspection image input device 2, an image processing device 3, a sequencer 4, a process management computer 6 and the like.
【００１７】検査画像入力装置２は、図７に示すよう
に、干渉光学系、回折光学系、斜照明光学系等からなる
照明光学系、及び被検体の検査画像をＣＣＤ等の撮像素
子上に結像させる撮像光学系を備えている。この検査画
像入力装置２は、いずれかの照明光学系で被検体を照明
して検査画像を取り込むことができる。As shown in FIG. 7, the inspection image input device 2 includes an illumination optical system including an interference optical system, a diffractive optical system, an oblique illumination optical system and the like, and an inspection image of a subject on an image pickup device such as a CCD. An imaging optical system for forming an image is provided. The inspection image input device 2 can capture an inspection image by illuminating the subject with one of the illumination optical systems.
【００１８】画像処理装置３は、検査画像入力装置２で
取り込まれた検査画像から被検体の欠陥（例えば“膜厚
むら”“塵埃”等）を抽出し、且つその欠陥の面積，円
形度，重心位置等を検出する画像処理機能を備えてい
る。この画像処理装置３には画像記憶装置１１及びＴＶ
モニタ１２が接続されている。The image processing apparatus 3 extracts defects (for example, "uneven thickness", "dust", etc.) of the subject from the inspection image captured by the inspection image input apparatus 2, and determines the area, circularity, It has an image processing function to detect the position of the center of gravity. The image processing device 3 includes an image storage device 11 and a TV.
A monitor 12 is connected.
【００１９】ホストコンピュータ１は、システム全体の
動作を管理する管理機能と、欠陥名称の特定及び疑似欠
陥まで考慮した欠陥判定を行うための欠陥判定機能とを
備えている。このホストコンピュータ１には、画像処理
装置３から面積，円形度，重心位置といった欠陥評価項
目の実測値が入力され、キーボード１４又はメモリ１５
から検出光学系の種類（測定条件）及び欠陥色とっいた
欠陥評価項目の実測値が入力される。The host computer 1 has a management function for managing the operation of the entire system, and a defect determination function for determining a defect name and performing defect determination in consideration of pseudo defects. Actual measured values of defect evaluation items such as area, circularity, and barycentric position are input to the host computer 1 from the image processing apparatus 3, and the keyboard 14 or the memory 15 is input.
Then, the type of the detection optical system (measurement condition) and the measured value of the defect evaluation item such as the defect color are input.
【００２０】図２は、ホストコンピュータ１の欠陥判定
機能についての機能ブロックを示す図である。評価項目
判定部２１は、画像処理装置３、キーボード１４等から
与えられる欠陥情報の種別（評価項目）を判定する。例
えば、欠陥情報の上位ビットに項目データを入れておく
ことにより判別できるようにしている。FIG. 2 is a diagram showing functional blocks of the defect determination function of the host computer 1. The evaluation item determination unit 21 determines the type (evaluation item) of the defect information provided from the image processing device 3, the keyboard 14, and the like. For example, the item data is placed in the upper bits of the defect information so that the item information can be identified.
【００２１】面積コード値決定部２２は、図３に示す評
価項目Ａ（面積）のコード値を決定する部分である。面
積コード値決定部２２は、２つのパラメータ１（画素数
４００），パラメータ２（画素数２０）が予め設定され
ていて、そのパラメータ１，２に基づいて欠陥の面積を
コード値へ変換する。具体的には、欠陥面積の実測値が
画素数４００より大きければ「大」（コード＝１）、画
素数４００から２０の間ならば「中」（コード＝２）、
画素数２０より小さければ「小」（コード＝３）の各コ
ード値を出力する。The area code value determining section 22 is a section for determining the code value of the evaluation item A (area) shown in FIG. The area code value determination unit 22 is preset with two parameters 1 (the number of pixels is 400) and parameter 2 (the number of pixels is 20), and converts the area of the defect into a code value based on the parameters 1 and 2. Specifically, if the measured value of the defect area is larger than 400 pixels, it is “large” (code = 1), if it is between 400 pixels and 20 pixels, it is “medium” (code = 2),
If the number of pixels is smaller than 20, each code value of "small" (code = 3) is output.
【００２２】測定条件コード値決定部２３は、図３に示
す評価項目Ｂ（検出光学系）のコード値を決定する部分
である。測定条件コード値決定部２３は使用している検
出光学系の種類をコード値に変換する部分である。検出
光学系の種類はキーボード１４から直接入力され、又は
予めメモリ１５に記憶しておきそこから読み出すことに
より入力される。本実施例ではメモリ１５から読み込
む。The measurement condition code value determination section 23 is a section for determining the code value of the evaluation item B (detection optical system) shown in FIG. The measurement condition code value determination unit 23 is a unit that converts the type of the detection optical system used to a code value. The type of the detection optical system is directly input from the keyboard 14, or is stored in the memory 15 in advance and is read from there. In this embodiment, it is read from the memory 15.
【００２３】円形度コード値決定部２４は、図３に示す
評価項目Ｃ（円形度）のコード値を決定する部分であ
る。円形度コード値決定部２４は円形度のパラメータ３
（円形度＝２．０），パラメータ４（円形度＝１．３）
が予め設定されていて、そのパラメータ３，４に基づい
て欠陥の円形度を評価している。具体的には、欠陥の
（周囲長）2 ／（面積×４π）で計算される実測値を円
形度とし、欠陥の円形度が２．０よりも大きければ
「線」（コード＝１）、円形度が２．０〜１．３の間で
あれば「多角形」（コード＝２）、円形度が１．３より
も小さければ「円」（コード＝１）の各コード値を出力
する。The circularity code value determining section 24 is a section for determining the code value of the evaluation item C (circularity) shown in FIG. The circularity code value determination unit 24 uses the circularity parameter 3
(Circularity = 2.0), Parameter 4 (Circularity = 1.3)
Is set in advance and the circularity of the defect is evaluated based on the parameters 3 and 4. Specifically, the measured value calculated by (perimeter length) 2 / (area × 4π) of the defect is taken as the circularity, and if the circularity of the defect is larger than 2.0, a “line” (code = 1), When the circularity is between 2.0 and 1.3, each code value of “polygon” (code = 2), and when the circularity is smaller than 1.3, “circle” (code = 1) is output. .
【００２４】欠陥色コード値決定部２５は、図３に示す
評価項目Ｄ（欠陥色）のコード値を決定する部分であ
る。欠陥色コード値決定部２５は欠陥色の実測値を白
（コード＝１）、黒（コード＝２）、混色（コード＝
３）に応じたコード値で出力する。The defect color code value determining section 25 is a section for determining the code value of the evaluation item D (defect color) shown in FIG. The defect color code value determination unit 25 uses the measured values of defect colors as white (code = 1), black (code = 2), and mixed colors (code =).
Output with the code value according to 3).
【００２５】重心位置コード値決定部２６は、図３に示
す評価項目Ｅ（重心位置）のコード値を決定する部分で
ある。重心位置コード値決定部２６はパラメータ５（ア
ドレス４００），パラメータ６（アドレス１００）が予
め設定されており、重心位置のアドレスが４００より大
きければ周辺部（コード＝１）、重心位置のアドレスが
４００〜１００の間であれば中間部（コード＝２）、重
心位置のアドレスが１００よりも小さければ中心部（コ
ード＝３）の各コード値を出力する。The center-of-gravity position code value determination unit 26 is a part that determines the code value of the evaluation item E (center of gravity position) shown in FIG. The center-of-gravity position code value determination unit 26 is preset with parameter 5 (address 400) and parameter 6 (address 100). If the center-of-gravity position address is larger than 400, the peripheral part (code = 1) and center-of-gravity position address are If it is between 400 and 100, each code value of the middle part (code = 2) and the center part (code = 3) if the address of the center of gravity position is smaller than 100 are output.
【００２６】これら各決定部２２〜２６で決定されたコ
ードを欠陥コードメモリ２７の所定アドレスにそれぞれ
記憶している。欠陥コードメモリ２７の全てのアドレス
にコードが記憶された時点で欠陥コードナンバーが確定
する。The codes determined by each of the determination units 22 to 26 are stored in the defective code memory 27 at predetermined addresses. The defective code number is determined when the code is stored in all the addresses of the defective code memory 27.
【００２７】欠陥名称割り出し部２８は、欠陥コードナ
ンバーに欠陥名称及び欠陥判定結果を対応させた図４に
示すテーブルが設定されている。この欠陥名称割り出し
部２８は確定した欠陥コードナンバーが与えられると、
図４のテーブルに基づいて登録欠陥名称及び欠陥判定結
果を割り出す部分である。In the defect name indexing unit 28, a table shown in FIG. 4 in which defect names and defect determination results are associated with defect code numbers is set. The defect name indexing unit 28, when given a fixed defect code number,
This is a part for determining the registered defect name and the defect determination result based on the table of FIG.
【００２８】なお、液晶基板の製造プロセスにおいて発
生する欠陥の種類は、レジスト塗布不良，露光不良，現
像不良，キズ，ゴミなど多数あり、実際には数十種類の
欠陥名称が登録されている。また、欠陥ではないが画像
処理装置３で検出すると欠陥と判断されてしまうような
疑似欠陥がある。これらの疑似欠陥の種別を疑似欠陥Ａ
〜疑似欠陥Ｃで登録している。There are many types of defects that occur in the liquid crystal substrate manufacturing process, such as resist coating defects, exposure defects, development defects, scratches, and dust, and several tens of defect names are actually registered. Further, there is a pseudo defect which is not a defect but is judged to be a defect when detected by the image processing device 3. The types of these pseudo defects are pseudo defects A
~ Registered with pseudo defect C.
【００２９】欠陥データ登録部２９は、欠陥名称割り出
し部２８で欠陥判定（ＮＧ）された欠陥名称と実測値と
を記憶する部分である。ＴＶモニタ１３は欠陥名称や欠
陥判定結果などを表示するためのものである。メモリ１
５は、被検体の種類毎の検査条件（光学系の設定と画像
処理の条件）や検査データ等が保存される。The defect data registration section 29 is a section for storing the defect name determined by the defect name determination section 28 (NG) and the measured value. The TV monitor 13 is for displaying a defect name, a defect determination result, and the like. Memory 1
An inspection condition (optical system setting and image processing condition), inspection data, and the like for each type of the subject are stored in item 5.
【００３０】シーケンサ４は、光学制御部１６，ステー
ジ制御部１７，基板搬送制御部１８が接続されていて、
ホストコンピュータ１からの指示を受けてそれら制御部
を制御する。The sequencer 4 is connected to an optical controller 16, a stage controller 17, and a substrate transfer controller 18,
Upon receiving an instruction from the host computer 1, it controls those control units.
【００３１】また、プロセス管理コンピュータ６は、ホ
ストコンピュータ１から入力する欠陥名称を内部メモリ
に記憶すると共に、その記憶した情報に基づいて欠陥の
発生した製造プロセスを割り出す欠陥プロセス割り出し
処理とを実行する。Further, the process management computer 6 stores the defect name input from the host computer 1 in the internal memory and executes the defect process indexing process for indexing the manufacturing process in which the defect has occurred based on the stored information. .
【００３２】次に、以上のように構成された本実施例の
動作について説明する。最初に、ホストコンピュータ１
内のコード値決定部２２，２４，２６に図３に示すよう
なパラメータ及び対応コード値を設定する。また、欠陥
名称割り出し部２８に欠陥コードナンバーに対応させて
欠陥名称及び欠陥判定結果情報を登録する。Next, the operation of this embodiment configured as described above will be described. First, the host computer 1
Parameters and corresponding code values as shown in FIG. 3 are set in the code value determining units 22, 24 and 26 therein. Further, the defect name and the defect determination result information are registered in the defect name indexing unit 28 in association with the defect code number.
【００３３】次に、作業者がキーボード１４により被検
体Ｓの種類とともに検査開始を指示すると、メモリ１５
に予め保存されている検査条件の中から、その被検体Ｓ
に該当する条件がホストコンピュータ１に読み込まれ、
シーケンサ４を介して光学系制御部１６が光学系の設定
を行う。次に、ストッカから搬送部によって１枚めの被
検体Ｓが取出され、検査開始点が観察視野の中央にくる
ように位置決めする。Next, when the operator gives an instruction to start the inspection together with the type of the subject S using the keyboard 14, the memory 15
The test object S is selected from the test conditions stored in advance in
Conditions corresponding to are read into the host computer 1,
The optical system controller 16 sets the optical system via the sequencer 4. Next, the first subject S is taken out from the stocker by the transport unit and positioned so that the inspection start point is located at the center of the observation visual field.
【００３４】次に、照明系を駆動して検査画像の取込み
を行う。検査画像入力装置２の干渉光学系においては、
図７に示すように、ランプハウス４１内に固定されたハ
ロゲンランプ４２の光が、熱線吸収フィルタ４３を通
り、ランプハウス４１の出射窓に設けられたコンデンサ
レンズ４４から平行光束の状態で出射する。コンデンサ
レンズ４４の射出側に複数の狭帯域干渉フィルタ（図示
せず）が収められた回転ホルダ４５が配置されている。
回転ホルダ４５はモータ（図示しない）で回転可能にな
っており、所望の干渉フィルタを光路内に挿入すること
ができる。光路内に挿入された干渉フィルタを通過した
光束は集光レンズ４６で光ファイバ束４７の端面に集光
される。光ファイバ束４７を出射した光束は拡散板４８
で強度分布を平均化された２次光源となる。拡散板４８
はコリメータレンズの焦平面上に設置されている。拡散
板４８を通過し絞り４９で光束径を調整された光束はハ
ーフミラー３１で反射し、コリメータレンズ３２で平行
光束となり、被検体Ｓに垂直入射する。Next, the illumination system is driven to capture the inspection image. In the interference optical system of the inspection image input device 2,
As shown in FIG. 7, the light of the halogen lamp 42 fixed in the lamp house 41 passes through the heat ray absorption filter 43 and is emitted from the condenser lens 44 provided in the emission window of the lamp house 41 in a parallel light flux state. . A rotation holder 45, which accommodates a plurality of narrow band interference filters (not shown), is arranged on the exit side of the condenser lens 44.
The rotation holder 45 is rotatable by a motor (not shown), and a desired interference filter can be inserted in the optical path. The light flux that has passed through the interference filter inserted in the optical path is condensed by the condenser lens 46 on the end face of the optical fiber bundle 47. The light flux emitted from the optical fiber bundle 47 is diffuser plate 48.
It becomes a secondary light source whose intensity distribution is averaged. Diffuser 48
Is installed on the focal plane of the collimator lens. The light flux that has passed through the diffusion plate 48 and has the light flux diameter adjusted by the diaphragm 49 is reflected by the half mirror 31, becomes a parallel light flux by the collimator lens 32, and is vertically incident on the subject S.
【００３５】被検体Ｓで反射した光束は再びコリメータ
レンズ３２を通って収束光となり、ハーフミラー３１を
通過した成分がズーム式の結像レンズ３３に入射する。
この結像レンズ３３が被検体Ｓ表面の像を撮像素子３４
の撮像面上に結像する。The light beam reflected by the subject S again passes through the collimator lens 32 to become convergent light, and the component passing through the half mirror 31 enters the zoom type image forming lens 33.
The imaging lens 33 captures an image of the surface of the subject S by the image pickup device 34.
An image is formed on the imaging surface of.
【００３６】板３５と３６は、ハーフミラー３１を透過
した照明光により無用の物が照明されて被検体像と重畳
した像が撮像素子３４上に投影されるのを防止してい
る。また、検査画像入力装置２の斜照明光学系において
は、図７に示すように、光源部３７が、ライン照明部３
８の光ファイバ束端面に白色光束を入射する。ライン照
明部３８は、出射側で光ファイバ束中の各ファイバを２
列直線状に並べたもので、半円柱形状の集光レンズ３９
と併せて薄いシート状の照明光をつくる。なお、被検体
Ｓに対して同じ入射方向になるように対称な位置に４台
のライン照明部３８を設置しており、互いに補って観察
視野内をほぼ均一に照明し、かつ被検体Ｓ表面の方向性
をもった欠陥の検出感度異方性を補っている。The plates 35 and 36 prevent an unnecessary object from being illuminated by the illumination light transmitted through the half mirror 31 and projecting an image superimposed on the subject image onto the image pickup device 34. Further, in the oblique illumination optical system of the inspection image input device 2, as shown in FIG.
A white light beam is made incident on the end face of the optical fiber bundle 8 of FIG. The line illuminator 38 connects each fiber in the optical fiber bundle on the emission side to two
Semi-cylindrical condensing lens 39 arranged in a straight line
Together with this, it creates a thin sheet of illumination light. It should be noted that four line illumination units 38 are installed at symmetrical positions with respect to the subject S so as to have the same incident direction, and they complement each other to illuminate the observation visual field substantially uniformly, and the surface of the subject S. Compensating for the defect detection anisotropy of defects having the following direction.
【００３７】ライン照明部３８で照明された被検体Ｓの
像はコリメータレンズ３２などを通って撮像素子３４上
に結像され撮像される。微弱な散乱光の減衰を防ぐ必要
があれば、ハーフミラー３１を平行移動ステージ（図示
しない）により紙面と垂直な方向へ移動し、観察光路か
ら外すようにする。The image of the subject S illuminated by the line illumination unit 38 passes through the collimator lens 32 and the like and is imaged on the image pickup device 34 to be picked up. If it is necessary to prevent the faint attenuation of scattered light, the half mirror 31 is moved by a translation stage (not shown) in the direction perpendicular to the paper surface so as to be removed from the observation optical path.
【００３８】また、検査画像入力装置２の回折光学系に
おいては、図７に示すように、回折光生成部４０から出
射した光束をコリメータレンズ３２に入射して被検体Ｓ
に垂直に入射させている。被検体Ｓの反射光はコレメー
タレンズ３２，ハーフミラー３１を通過して撮像素子３
４上に投影される。Further, in the diffractive optical system of the inspection image input device 2, as shown in FIG. 7, the light flux emitted from the diffracted light generating section 40 is made incident on the collimator lens 32 and the subject S is examined.
It is incident vertically on. The reflected light of the subject S passes through the collimator lens 32 and the half mirror 31 and passes through the image sensor 3
4 is projected.
【００３９】以上の３種類の照明系は欠陥の検査内容に
応じて使い分ける。膜厚ムラに起因する欠陥検査を実施
する場合は干渉光学系を使用し、被検体Ｓの回折パター
ンの歪み，シミ等の検査を実施する場合は回折光学系を
使用する。また、被検体Ｓのキズ，ゴミを検査する場合
には斜照明光学系を使用する。The above-mentioned three types of illumination systems are selectively used according to the content of defect inspection. An interference optical system is used when a defect inspection due to the unevenness of the film thickness is performed, and a diffractive optical system is used when an inspection for a distortion, a stain or the like of the diffraction pattern of the subject S is performed. When inspecting the subject S for scratches and dust, an oblique illumination optical system is used.
【００４０】一方、画像処理装置３は、ホストコンピュ
ータ１の制御により撮像素子３４から検査画像を取込
む。撮像素子３４は画像処理装置３から読込みタイミン
グ信号を受けると、その撮像面上に投影されている被検
体Ｓの検査画像を光電変換して取込み画像処理装置３へ
入力する。画像処理装置３では検査画像の画像処理を行
って膜厚むらや塵埃等の欠陥を抽出する。On the other hand, the image processing apparatus 3 takes in the inspection image from the image pickup device 34 under the control of the host computer 1. When the image pickup device 34 receives the read timing signal from the image processing device 3, the image pickup device 34 photoelectrically converts the inspection image of the subject S projected on the image pickup surface and inputs it to the captured image processing device 3. The image processing device 3 performs image processing on the inspection image to extract defects such as uneven film thickness and dust.
【００４１】次に、検査画像に対して抽出した欠陥部の
み強調処理し、さらにその画像を２値化処理する。そし
て、２値化処理によって抽出された各欠陥部に対してラ
ベリング処理を実行し各欠陥部に対してラベル付けす
る。ラベル付けされた個々の欠陥部に関して、その面
積，周囲長，フェレ径，円形度，重心アドレスを求め
る。これら各データがホストコンピュータ１へ送られ
る。なお、モニタ１２には必要に応じて検査画像と処理
画像が表示され、画像記憶装置１１には検査画像や処理
画像が保存される。Then, only the extracted defect portion is emphasized in the inspection image, and the image is binarized. Then, a labeling process is performed on each defective part extracted by the binarization process to label each defective part. The area, perimeter, Feret diameter, circularity, and barycentric address of each labeled defective portion are obtained. Each of these data is sent to the host computer 1. The monitor 12 displays the inspection image and the processed image as needed, and the image storage device 11 stores the inspection image and the processed image.
【００４２】図５は、ホストコンピュータ１による欠陥
判定処理に関するフローチャートを示している。ホスト
コンピュータ１は、画像処理装置３からラベル付けされ
た個々の欠陥部の欠陥情報（面積，周囲長，フェレ径，
円形度，重心アドレスなど）を読み込み、キーボード１
４又はメモリ１５から測定条件（光学系の設定内容，画
像処理方式）を読込む（ステップＳ１）。FIG. 5 shows a flowchart relating to the defect determination processing by the host computer 1. The host computer 1 uses the image processing device 3 to label defect information of each defective portion (area, perimeter, ferret diameter,
Read the circularity, barycentric address, etc.) and use the keyboard 1
4 or the measurement conditions (optical system setting contents, image processing method) are read from the memory 15 (step S1).
【００４３】評価項目判定部２１は、欠陥の実測値デー
タと評価項目の種別データとからなる欠陥情報が読み込
まれると、種別データから評価項目を決定して該当する
コード決定部を起動すると共に実測値データを与える
（ステップＳ２）。実測値が与えられたコード値決定部
では，その実測値に対応するコード値を出力する（ステ
ップＳ３）。When the defect information including the actual measurement value data of the defect and the type data of the evaluation item is read, the evaluation item determination unit 21 determines the evaluation item from the type data, activates the corresponding code determination unit, and measures the actual value. Value data is given (step S2). The code value determination unit, to which the measured value is given, outputs the code value corresponding to the measured value (step S3).
【００４４】例えば、欠陥情報が欠陥の面積に関するも
のであれば、面積コード値決定部２２に対して欠陥面積
の実測値（画素数）が与えられる。面積コード値決定部
２２では実測値（画素数）とパラメータ１，２との比較
により欠陥面積を大，中，小のいずれかに分類して対応
するコード値を発生する。図３に示す例であれば、実測
値が画素数２５０であるのでコード＝２が欠陥コードメ
モリ２７の所定アドレスへ格納される（ステップＳ
４）。For example, if the defect information is related to the area of the defect, the area code value determining unit 22 is provided with the measured value (number of pixels) of the defect area. The area code value determination unit 22 classifies the defect area into large, medium, or small by comparing the measured value (number of pixels) with the parameters 1 and 2, and generates a corresponding code value. In the case of the example shown in FIG. 3, since the actually measured value is 250, the code = 2 is stored in a predetermined address of the defective code memory 27 (step S
4).
【００４５】欠陥情報がメモリ１５から読み出された検
出光学系の情報であれば、その欠陥情報は測定条件コー
ド値決定部２３へ与えられる。測定条件コード値決定部
２３では、現在の検出光学系として選択されている測定
条件に応じたコード値を発生する。図３に示す例では、
干渉照明と回折照明の組み合わせであるので、コード＝
３が欠陥コードメモリ２７の所定アドレスへ格納され
る。If the defect information is the information of the detection optical system read out from the memory 15, the defect information is given to the measurement condition code value determining section 23. The measurement condition code value determination unit 23 generates a code value according to the measurement condition currently selected as the detection optical system. In the example shown in FIG.
Code = because it is a combination of interference illumination and diffractive illumination
3 is stored in a predetermined address of the defect code memory 27.
【００４６】欠陥情報が欠陥の円形度に関するものであ
れば、円形度コード値決定部２４に対して実測値（円形
度）が与えられる。円形度コード値決定部２４では、実
測値（円形度）とパラメータ３，４との比較により円形
度を「線」，「多角形」，「円」のいずれかに分類して
対応するコード値を発生する。図３に示す例であれば、
円形度の実測値＝１．２であるのでコード＝３が欠陥コ
ードメモリ２７の所定アドレスへ格納される（ステップ
Ｓ４）。If the defect information is related to the circularity of the defect, the measured value (circularity) is given to the circularity code value determining unit 24. The circularity code value determination unit 24 classifies the circularity into one of “line”, “polygon”, and “circle” by comparing the actually measured value (circularity) with the parameters 3 and 4, and the corresponding code value. To occur. In the example shown in FIG.
Since the measured value of circularity = 1.2, code = 3 is stored in a predetermined address of the defect code memory 27 (step S4).
【００４７】欠陥情報が欠陥の色に関するものであれ
ば、欠陥色コード値決定部２５に対して実測値（欠陥
色）が与えられる。欠陥の欠陥色は画像処理装置３で検
出して入力しても良いし、またモニタ１２にカラー表示
した画像を観察してキーボード１４から入力しても良
い。欠陥色コード値決定部２５では、欠陥色に対応した
コードを発生し欠陥コードメモリ２７の所定アドレスへ
格納する（ステップＳ４）。図３に示す例では、実測値
（欠陥色）として白が入力されているのでコード＝１を
発生する。If the defect information is related to the color of the defect, the measured value (defect color) is given to the defect color code value determination unit 25. The defect color of the defect may be detected and input by the image processing device 3, or may be input from the keyboard 14 by observing the image displayed in color on the monitor 12. The defect color code value determination unit 25 generates a code corresponding to the defect color and stores it in a predetermined address of the defect code memory 27 (step S4). In the example shown in FIG. 3, since white is input as the measured value (defect color), code = 1 is generated.
【００４８】欠陥情報が欠陥の重心位置に関するもので
あれば、重心位置コード値決定部２６に実測値（アドレ
ス値）が与えられる。重心位置コード値決定部２６で
は、アドレス値とパラメータ５，６とを比較して対応す
るコード値を決定する。図３の例では、Ｘアドレス＝９
８、Ｙアドレス＝５４であるのでコード＝３が欠陥コー
ドメモリ２７の所定アドレスへ格納される（ステップＳ
４）。If the defect information is related to the barycentric position of the defect, the barycentric position code value determining unit 26 is provided with an actually measured value (address value). The barycentric position code value determination unit 26 compares the address value with the parameters 5 and 6 to determine the corresponding code value. In the example of FIG. 3, X address = 9
8, Y address = 54, so code = 3 is stored in a predetermined address of the defective code memory 27 (step S
4).
【００４９】このようにして欠陥コードメモリ２７の全
てのアドレスにコードが格納されならば（ステップＳ
５）、それら全てのコードを所定の順番で並べた欠陥コ
ードナンバーを欠陥名称割り出し部２８へ与える。In this way, if the code is stored in all the addresses of the defective code memory 27 (step S
5) The defect code number in which all the codes are arranged in a predetermined order is given to the defect name indexing unit 28.
【００５０】欠陥名称割り出し部２８では、図４に示す
テーブルを参照して欠陥コードナンバーに対応する欠陥
名称及び欠陥判定結果を検出する（ステップＳ６）。図
３に示す例では、欠陥コードナンバー“２３３１３”に
対して欠陥名称「未露光」が登録されているので「未露
光」をモニタ１３へ表示する（ステップＳ６）。欠陥コ
ードナンバー“２３３１３”に対する判定結果として
「ＮＧ」が登録されているので当該欠陥を実測値と共に
欠陥データ登録部２９へ記録する。The defect name indexing section 28 refers to the table shown in FIG. 4 to detect the defect name corresponding to the defect code number and the defect determination result (step S6). In the example shown in FIG. 3, since the defect name “unexposed” is registered for the defect code number “23313”, “unexposed” is displayed on the monitor 13 (step S6). Since “NG” is registered as the determination result for the defect code number “23313”, the defect is recorded in the defect data registration unit 29 together with the actual measurement value.
【００５１】また、欠陥コードナンバーによっては判定
内容“ＧＯＯＤ”が登録されているものもある。これは
画像処理装置３による欠陥検出処理では欠陥部として検
出されてしまうが、実際には欠陥ではない疑似欠陥であ
ることを表している。Further, depending on the defect code number, the judgment content "GOOD" may be registered. This represents a pseudo defect which is detected as a defective portion in the defect detection processing by the image processing apparatus 3, but is not actually a defect.
【００５２】図６には、図３に示す例とは別の欠陥情報
に基づく欠陥名称割り出し過程が示されている。なお、
新たな欠陥が発見された場合は、その欠陥に関する欠陥
情報を分析してその新しい欠陥の欠陥コードナンバーに
対応させて欠陥名称及び欠陥判定結果とを図４のテーブ
ルに登録する。本装置が適用される環境は、全ての欠陥
が把握されているわけではなく、常に新しい欠陥が発生
する可能性がある検査環境である。こうした検査環境で
は簡単に欠陥名称を登録できる必要がある。FIG. 6 shows a defect name determining process based on defect information different from the example shown in FIG. In addition,
When a new defect is found, the defect information regarding the defect is analyzed and the defect name and the defect determination result are registered in the table of FIG. 4 in association with the defect code number of the new defect. The environment to which this device is applied is an inspection environment in which all defects are not known and new defects may always occur. In such an inspection environment, it is necessary to easily register the defect name.
【００５３】また、コード値決定部のパラメータを変更
したり、欠陥名称割り出し部の欠陥名称を変更した場合
は、欠陥データ登録部２９の対応するデータを変更す
る。すなわち、コード値決定部のパラメータを変更した
場合は、欠陥データ登録部２９の欠陥コードナンバーを
変更後のパラメータに対応した欠陥コードナンバーに変
更する。また、欠陥名称割り出し部の欠陥名称を変更し
た場合は、欠陥データ登録部２９の対応する欠陥コード
ナンバーの欠陥名称を変更する。When the parameter of the code value determining section is changed or the defect name of the defect name indexing section is changed, the corresponding data in the defect data registering section 29 is changed. That is, when the parameter of the code value determination unit is changed, the defect code number of the defect data registration unit 29 is changed to the defective code number corresponding to the changed parameter. When the defect name of the defect name indexing unit is changed, the defect name of the corresponding defect code number in the defect data registration unit 29 is changed.
【００５４】ホストコンピュータ１は、欠陥名称が決定
すると、その欠陥名称をモニタ１３上に表示すると共
に、プロセス管理コンピュータ６へ送出する。また、ホ
ストコンピュータ１は欠陥名称を蓄積しておくと共に、
その欠陥データを被検体別及び製造プロセス毎に仕分け
し、統計的な処理により欠陥の発生トレンドを解析す
る。この解析した発生トレンドをグラフ化しそのグラフ
に設けた閾値を越えたならばアラームを出力して欠陥発
生を予告する。When the defect name is determined, the host computer 1 displays the defect name on the monitor 13 and sends it to the process management computer 6. In addition, the host computer 1 stores the defect name,
The defect data is sorted for each specimen and each manufacturing process, and a defect occurrence trend is analyzed by statistical processing. A graph is generated from the analyzed trend of occurrence, and an alarm is output when the threshold value provided in the graph is exceeded to notify the occurrence of a defect.
【００５５】プロセス管理コンピュータ６では、ホスト
コンピュータ１から欠陥名称が入力されると、その欠陥
名称に基いて欠陥の発生した工程を特定する。そして、
欠陥発生工程を停止させると共に、プロセス工程に制御
を掛けて欠陥と判定された被検体を再処理工程へ戻す。When the defect name is input from the host computer 1, the process management computer 6 identifies the process in which the defect has occurred based on the defect name. And
The defect generation process is stopped and the process process is controlled to return the object determined to be defective to the reprocessing process.
【００５６】この様に本実施例よれば、画像処理で検出
される欠陥を予め定めた評価項目で欠陥状況に応じてコ
ード化し、全ての評価項目のコード値を組合わせた欠陥
コードナンバーと対応する欠陥名称及び欠陥判定結果を
登録しておき、確定した欠陥コードナンバーに基づいて
欠陥名称又は疑似欠陥名称を割り出すようにしたので欠
陥部の欠陥情報から欠陥の種別を自動的に判定すること
ができ、欠陥の発生した製造プロセスへの迅速なフィー
ドバックが可能となる。その結果、発生する欠陥を最小
限に抑えることができる。しかも、熟練した作業者であ
っても判断が困難な多数の測定結果及び測定条件を設定
することができるので、再現性の高い欠陥種別判定結果
を得ることができる。例えば、本実施例の場合であれ
ば、欠陥コードは５桁で、１１１１１〜３４３３３まで
のコードナンバーが作成されるので計算上は３２４種類
（３×４×３×３×３）の欠陥を分類できる。また、画
像処理装置では判別不能な人間でしか識別できない疑似
欠陥を登録したので、疑似欠陥の自動判定が可能となっ
た。As described above, according to the present embodiment, the defects detected by the image processing are coded according to the defect status by the predetermined evaluation items, and the code values of all the evaluation items are combined to correspond to the defect code numbers. Since the defect name and the defect determination result are registered and the defect name or the pseudo defect name is determined based on the confirmed defect code number, the defect type can be automatically determined from the defect information of the defective portion. Therefore, it is possible to provide quick feedback to the defective manufacturing process. As a result, the defects that occur can be minimized. Moreover, even a skilled worker can set a large number of measurement results and measurement conditions that are difficult to judge, so that a defect type judgment result with high reproducibility can be obtained. For example, in the case of the present embodiment, since the defect code has five digits and code numbers 1111 to 34333 are created, 324 types (3 × 4 × 3 × 3 × 3) of defects are calculated in calculation. it can. Further, since the pseudo defect which cannot be discriminated by the image processing apparatus and which can be discriminated by only a person is registered, the pseudo defect can be automatically discriminated.
【００５７】本実施例よれば、ホストコンピュータ１で
判定した欠陥種別情報を順次蓄積し、欠陥種別に応じて
求まる欠陥発生場所や各工程毎の欠陥発生頻度を時系列
的に統計的に処理することにより欠陥発生の事前予測が
可能となった。According to this embodiment, the defect type information determined by the host computer 1 is sequentially accumulated, and the defect occurrence location and the defect occurrence frequency for each process, which are obtained according to the defect type, are statistically processed in a time series. This made it possible to predict the occurrence of defects in advance.
【００５８】なお、上記実施例では、プロセス管理コン
ピュータ６で欠陥発生の事前予測を実行しているが、ホ
ストコンピュータ１で同様の処理を行うようにしてもよ
い。この場合、ホストコンピュータ１で判定した欠陥種
別情報をメモリ１５に逐次格納しホストコンピュータ１
が必要に応じて読み出すようにする。本発明は上記実施
例に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しな
い範囲内で種々変形実施可能である。In the above embodiment, the process management computer 6 executes the prediction of the occurrence of defects in advance, but the host computer 1 may perform the same process. In this case, the defect type information determined by the host computer 1 is sequentially stored in the memory 15 and
Read as needed. The present invention is not limited to the above embodiments, and various modifications can be made without departing from the gist of the present invention.
【００５９】[0059]
【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、熟
練した作業者の経験に頼ることなく、欠陥発生プロセス
や欠陥発生原因に密接に関連した欠陥の種別を自動的に
判定することができ、欠陥検査結果を製造プロセスに迅
速かつ正確にフィードバック可能な欠陥種別判定装置及
びプロセス管理システムを提供できる。As described in detail above, according to the present invention, it is possible to automatically determine the type of defect closely related to the defect generation process and the defect generation cause without relying on the experience of a skilled worker. Therefore, it is possible to provide a defect type determination device and a process management system capable of quickly and accurately feeding back the defect inspection result to the manufacturing process.
【図１】本発明の一実施例の機能ブロック図である。FIG. 1 is a functional block diagram of an embodiment of the present invention.
【図２】ホストコンピュータの機能ブロック図である。FIG. 2 is a functional block diagram of a host computer.
【図３】各評価項目に対応したコード値決定部における
コード値決定原理を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing a code value determination principle in a code value determination unit corresponding to each evaluation item.
【図４】欠陥名称割り出し部の欠陥名称登録状態を示す
図である。FIG. 4 is a diagram showing a defect name registration state of a defect name indexing unit.
【図５】ホストコンピュータの欠陥名称割り出し及び欠
陥判定の処理を示すフローチャートである。FIG. 5 is a flowchart showing a process of defect name identification and defect determination by the host computer.
【図６】各評価項目の欠陥情報に基づく欠陥名称割り出
しの過程を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing a process of defect name identification based on defect information of each evaluation item.
【図７】検査画像入力装置の構成図であるFIG. 7 is a configuration diagram of an inspection image input device.
１…ホストコンピュータ、２…検査画像入力装置、３…
画像処理装置、４…シーケンサ、６…プロセス管理コン
ピュータ、２１…評価項目判定部、２２…面積コード値
決定部、２３…測定条件コード値決定部、２４…円形度
コード値決定部、２５…欠陥色コード値決定部、２６…
重心位置コード値決定部、２７…欠陥コードメモリ。1 ... Host computer, 2 ... Inspection image input device, 3 ...
Image processing device, 4 ... Sequencer, 6 ... Process management computer, 21 ... Evaluation item determination unit, 22 ... Area code value determination unit, 23 ... Measurement condition code value determination unit, 24 ... Circularity code value determination unit, 25 ... Defect Color code value determination unit, 26 ...
Center-of-gravity position code value determination unit 27 ... Defect code memory.
───────────────────────────────────────────────────── 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 7/60 Ｈ０１Ｌ 21/02 Ｚ 21/66 Ｚ 7735−4Ｍ ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of the front page (51) Int.Cl. 6 Identification code Office reference number FI Technical display location G06T 7/00 7/60 H01L 21/02 Z 21/66 Z 7735-4M
Claims (5)
別を判定する欠陥種別判定装置において、 発見された欠陥の種々の評価項目に関する実測値が入力
され、それら個々の実測値に対応した各欠陥コードを求
め、それら欠陥コードを所定の順序で並べた欠陥コード
ナンバーを発生する欠陥コード発生手段と、 複数の欠陥コードナンバーに対応した各種欠陥名称が登
録され、前記欠陥コード発生手段から与えられる欠陥コ
ードナンバーに対応した欠陥名称を出力する欠陥名称割
り出し手段とを具備したことを特徴とする欠陥種別判定
装置。1. A defect type determination device for determining the type of a defect found in a defect inspection of an object, wherein actual measured values relating to various evaluation items of the found defect are inputted and corresponded to the individual measured values. Defect codes generating means for obtaining each defect code and generating defect code numbers by arranging the defect codes in a predetermined order, and various defect names corresponding to a plurality of defect code numbers are registered, and given from the defect code generating means. And a defect name indexing means for outputting a defect name corresponding to the defect code number.
の検査画像を画像処理することにより前記被検体の欠陥
を抽出すると共に当該欠陥の種々の評価項目に関する実
測値を取得する表面欠陥検査装置と、 前記表面欠陥検査装置から欠陥の種々の評価項目に関す
る実測値が入力され、それら個々の実測値に対応した各
欠陥コードを求め、それら欠陥コードを所定の順序で並
べた欠陥コードナンバーを発生する欠陥コード発生手段
と、 複数の欠陥コードナンバーに対応した各種欠陥名称が登
録され、前記欠陥コード発生手段から与えられる欠陥コ
ードナンバーに対応した欠陥名称を出力する欠陥名称割
り出し手段と、 前記欠陥名称割り出し手段で判定された前記被検体の欠
陥名称に基づいて前記被検体の製造プロセスを制御する
プロセス管理ユニットとを具備したことを特徴とするプ
ロセス管理システム。2. A surface defect inspection for extracting defects of the subject by image processing an inspection image of the subject taken in through a predetermined optical system and obtaining actual measurement values for various evaluation items of the defect. The apparatus and the surface defect inspection apparatus inputs actual measurement values regarding various evaluation items of defects, obtains respective defect codes corresponding to the respective actual measurement values, and obtains defect code numbers in which the defect codes are arranged in a predetermined order. Defect code generating means for generating, various defect names corresponding to a plurality of defect code numbers are registered, defect name indexing means for outputting a defect name corresponding to the defect code number given from the defect code generating means, and the defect A process control unit for controlling the manufacturing process of the object based on the defect name of the object determined by the name indexing means. A process management system comprising a knit.
積、円形度、欠陥色、重心位置、被検体像を取り込む光
学系の種類の中から選択された評価項目に関する実測値
が入力されることを特徴とする請求項１に記載の欠陥種
別判定装置。3. The defect code generating means inputs an actual measurement value relating to an evaluation item selected from the area of defect, the degree of circularity, the defect color, the position of the center of gravity, and the type of an optical system for capturing a subject image. The defect type determination device according to claim 1, wherein
ないが検査画像の画像処理で欠陥として抽出される疑似
欠陥が欠陥コードナンバーに対応して登録されているこ
とを特徴とする請求項１に記載の欠陥種別判定装置。4. The defect name indexing means is characterized in that a pseudo defect which is not a defect but is extracted as a defect by image processing of an inspection image is registered in correspondence with a defect code number. The described defect type determination device.
る欠陥名称を蓄積しかつ統計的に処理して欠陥発生の事
前予測を行うことを特徴とする請求項１に記載の欠陥種
別判定装置。5. The defect type judgment apparatus according to claim 1, wherein the defect name output from said defect name indexing means is accumulated and statistically processed to predict the defect occurrence in advance.
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004257824A (en) * | 2003-02-25 | 2004-09-16 | Shimadzu Corp | Liquid crystal substrate management device |
| JP2006046943A (en) * | 2004-07-30 | 2006-02-16 | Toppan Printing Co Ltd | Defect classification method and device of mask |
| JP2008020235A (en) * | 2006-07-11 | 2008-01-31 | Olympus Corp | Defect inspection device and defect inspection method |
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-
1994
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