KR20190022757A

KR20190022757A - 결함 검사 장치 및 결함 검사 방법

Info

Publication number: KR20190022757A
Application number: KR1020197002477A
Authority: KR
Inventors: 도시후미 혼다; 다카히로 우라노; 히사시 하타노; 히로노리 사쿠라이
Original assignee: 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈
Priority date: 2016-09-27
Filing date: 2016-09-27
Publication date: 2019-03-06
Also published as: US20190206047A1; WO2018061067A1; US10861145B2; KR102103853B1

Abstract

검사 대상의 결함에 대해서 실제 보고인지 허위 보고인지 식별 가능한 결함 클래스를 수취하고, 실제 보고의 수 및 허위 보고의 수가 소정의 영역의 결함 추출 파라미터를 설정함에 있어서 부족한지의 여부를 판정하고, 부족하다고 판정되었을 경우에 소정의 영역 이외에서 결함의 특징량을 추출하고, 소정의 영역 이외에서 추출한 결함의 특징량을 소정의 영역에서 추출한 결함의 특징량에 추가하여 집계하고, 집계한 결함의 특징량을 결함 추출 파라미터의 조정용으로 표시한다.

Description

결함 검사 장치 및 결함 검사 방법

본 발명은 검사 대상이 갖는 결함을 검사하기 위한 결함 검사 장치 및 결함 검사 방법에 관한 것이다.

일반적으로는, 결함 검사 장치의 고감도화를 도모하는데 있어서 장해가 되는 것은 허위 보고의 검출이다. 허위 보고는, 시료면에서의 박막 간섭에 의한 명도 불균일이나 시료면에 형성된 배선 패턴의 치수 편차, 에지부의 거칠음 등에 의해 발생하는 노이즈이다. 미세한 결함을 검출하는 검사 조건에서는, 많은 허위 보고를 동시에 검출해 버린다. 그래서, 허위 보고 수를 억제하면서, 보다 많은 결함을 검출하는 검사 조건의 설정은 결함 검사에 있어서 매우 중요하다.

이에 관련되는 기술로서, 예를 들면, 일본국 특개2010-48730호 공보(특허문헌 1)가 있다. 특허문헌 1에는, 결함을 검출하는 검사 조건을 규정하는 파라미터를 설정할 때에, 임계값 면 함수를 이용하여 피검사 대상물 상의 결함 후보를 추출하고, 추출된 결함 후보에 관한 결함 정보의 교시(敎示)에 의거하여, 임계값 면 함수의 파라미터를 자동적으로 갱신하는 방법이 기재되어 있다.

일본국 특개2010-48730호 공보

상기 특허문헌 1에서는, 특징 공간에 있어서 교시된 비결함 화소의 분포를 둘러싸는 포락선(包絡線)을 임계값 면 함수로서 산출하고, 비결함 화소의 교시를 추가해 감으로써, 임계값 면 함수의 파라미터를 갱신하고 있다. 유저는 비결함이 결함 후보로서 검출되지 않게 될 때까지 교시에 의한 임계값 면 함수의 파라미터의 갱신을 반복한다. 그러나, 이 방법에는 이하와 같은 과제가 있다.

첫째로, 검사 장치에 복수의 검출기를 실장(實裝)하는 것에 의한 실질적인 실제 보고 수의 부족을 들 수 있다. 다양한 결함을 검출하기 위해서는 복수의 검출계로 대상의 화상을 취득하여, 그 화상 정보를 통합해서 검사하는 방식이 유리하다. 그러나, 검출계가 많아질수록, 예들 들어 실제 보고가 존재했다고 해도, 모든 검출기의 촬상 화상에서 그것이 현재화(顯在化)되고 있다고는 할 수 없어진다. 검출 조건은 모든 검출기로 취득한 화상으로 설정할 필요가 있지만, 현재화되어 있지 않은 실제 보고에 의해, 그 화상에 있어서의 검출 조건을 정하는 것은 실질적으로 불가능하다. 이와 같이 검출계를 많이 가짐에 따라서, 실제 보고가 부족하여, 검사 조건을 설정하기 위해 이용하는 실제 보고 수가 감소하는 경향은 강해진다.

둘째로, 검사 영역의 세분화에 의해 결함이 부족한 경향이 발생하는 과제를 들 수 있다. 예를 들면, 반도체 웨이퍼 상과 같이 다양한 회로 패턴이 존재하는 시료를 검사할 경우, 그 대상이 되는 영역에 따라 검출 조건, 즉 검사 파라미터나 검사 알고리즘을 최적화함으로써, 실제 보고와 허위 보고를 변별하기 쉽게 하는 것이 알려져 있다. 이 경우, 그 분할한 영역마다 검사 조건을 설정하는 것이 필요해지기 때문에, 그 영역 수가 증가함에 따라 필요한 실제 보고 수가 증대하게 된다.

셋째로, 반도체 웨이퍼 상의 결함과 같이 대상으로 하는 결함이 검출 한계 부근의 것이 되면, 그 검사 장치에 탑재된 검출계의 화상으로부터는 실제 보고와 허위 보고를 사실상 판별할 수 없는 과제를 들 수 있다. 특히, 광학 검사 장치를 반도체 검사에 적용했을 경우에는, 수백 ㎚ 정도의 파장의 광에 의해, 수십 ㎚의 결함을 검출하는 것이 요구된다. 그러므로, 실제 보고가 있었다고 해도 그 결함을 해상(解像)하여 확인할 수 없어, 결과적으로 실제 보고인지 허위 보고인지를 판단하는 것은 곤란하다. 그럼에도 불구하고, 미소 결함을 검출하기 위해서는, 판단이 어려운 허위 보고는, 그것이 다른 수단, 예를 들면 결함 리뷰 SEM(Scanning Electron Microscope)과 같은 다른 장치의 정보에 의해 허위 보고임을 알 수 있었다고 해도, 일부러 이것을 검출하는 검사 조건을 설정할 필요가 있다.

이와 같이 실제 보고 수가 부족한 상황 하에서, 특허문헌 1에 기재된 바와 같이, 비결함 화소의 분포를 둘러싸는 포락선을 임계값 면 함수로서 산출하면, 필연적으로 검사 감도가 저하해 버린다.

그래서, 본 발명의 목적은, 결함을 검출하기 위해 이용하는 파라미터를, 실제 보고 수가 부족한 상태에서도 검사 감도를 저하시키지 않고 설정하는 것이 가능한 결함 검사 장치 및 결함 검사 방법을 제공하는 것에 있다.

본 발명의 일 태양에 따른 결함 검사 장치는, 검사 대상의 외관 화상을 생성하는 화상 생성부와, 상기 외관 화상의 특징량을 산출하는 특징량 산출부와, 상기 특징량과 상기 외관 화상을 기억하는 특징량 기억부와, 상기 검사 대상의 결함을 추출하기 위한 추출 조건의 초기값을 규정한 추출 조건 데이터를 저장하는 기억부와, 상기 특징량과 상기 추출 조건을 비교함으로써 상기 검사 대상이 갖는 결함을 추출하는 결함 판정부와, 상기 결함 판정부가 추출한 결함을 나타내는 정보를 출력하는 출력부와, 상기 결함 판정부가 추출한 결함이 실제 보고와 허위 보고 중 어느 것인지를 지정하는 인터페이스부와, 상기 인터페이스부에서 지정한 실제 보고와 허위 보고의 각각에 대응시켜 상기 검사 대상의 소정의 영역의 결함의 외관 화상의 특징량을 집계하는 특징량 집계부와, 상기 특징량 집계부에서 집계한 특징량에 의거하여, 특정의 추출 조건에 있어서 검출되는 결함 수의 기대값을 산출하는 결함 수 산출부와, 복수의 추출 조건의 각각에 대하여, 검출되는 결함 수의 기대값을 실제 보고와 허위 보고의 각각에 대하여 표시하는 기대 결함 수 표시부를 갖고, 상기 특징량 집계부는, 상기 집계한 특징량에 의거하여, 실제 보고 수 혹은 허위 보고 수가 소정의 조건에 대하여, 상기 특징량의 집계 수가 부족한지의 여부를 판정하고, 부족하다고 판정했을 경우에, 상기 소정의 영역 이외에서 추출한 실제 보고 혹은 허위 보고의 외관 화상의 특징량을 추가하고, 상기 결함 수 산출부는, 검사 대상이 되는 결함의 검출 기대 수와, 검사 대상이 되지 않는 결함의 검출 기대 수를 독립적으로 산출하는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 다른 태양에 따른 결함 검사 방법은, 검사 대상의 외관 화상을 생성하는 화상 생성 공정과, 상기 외관 화상의 특징량을 산출하는 특징량 산출 공정과, 상기 검사 대상의 결함을 추출하는 추출 조건의 초기값을 규정한 추출 조건 데이터를 기억부로부터 판독하는 판독 공정과, 상기 특징량과 상기 추출 조건을 비교함으로써 상기 검사 대상이 갖는 결함을 추출하는 결함 판정 공정과, 상기 결함 판정 공정에 있어서 추출한 결함을 나타내는 정보를 출력하는 출력 공정과, 상기 결함 판정 공정에 있어서 추출한 결함이 실제 보고와 허위 보고 중 어느 결함 클래스인지를 지정하는 결함 클래스 지정 공정과, 상기 결함 판정 공정에 있어서, 소정의 영역에서 추출한 실제 보고와 허위 보고의 지정 수가 부족한지의 여부를 상기 특징량 산출 공정에서 산출한 특징량에 의거하여 판정하는 지정 수 부족 판정 공정과, 상기 지정 수 부족 판정 공정에서 부족했다고 판정되었을 경우에, 상기 소정의 영역 이외에서 추출한 상기 결함 클래스에 대응한 결함의 특징량을, 상기 소정의 영역에서 추출한 결함의 특징량에 추가하여 집계하는 특징량 집계 공정을 갖는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따르면, 결함을 검출하기 위해 이용하는 파라미터를, 실제 보고 수가 부족한 상태여도 검사 감도를 저하시키지 않고 설정할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예 1에 따른 결함 검사 장치(100)의 구성도.
도 2는 시료(110)의 예를 나타내는 상면도.
도 3은 화상 처리부(210)가 구비하는 내부 연산 블록의 구성도.
도 4는 결함 판정부(220)의 내부 구성을 나타내는 블록도.
도 5는 공간 분류기(222)의 내부 구성을 나타내는 블록도.
도 6은 표시부(260)가 표시하는 결함 후보 화면(261)의 일례.
도 7은 유저가 결함 추출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(262)의 일례.
도 8은 유저가 결함 검출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(262)의 일례.
도 9는 유저가 결함 검출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(262)의 일례.
도 10은 처리 장치(200)가 결함 추출 파라미터를 조정하는 절차를 나타내는 도면.
도 11은 처리 장치(200)가 결함 추출 파라미터를 조정하는 절차를 나타내는 도면.
도 12는 본 발명의 실시예 2에 따른 유저가 결함 검출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(263)의 일례.
도 13은 처리 장치(200)가 결함 추출 파라미터를 조정하는 절차를 나타내는 도면.
도 14는 본 발명의 실시예 3에 있어서의 공간 분류기(222)의 내부 구성을 나타내는 블록도의 일례.
도 15는 본 발명의 실시예 3에 있어서의 공간 분류기(222)의 내부 구성을 나타내는 블록도의 일례.
도 16은 본 발명의 실시예 3에 있어서의 공간 분류기(222)가 결함과 노이즈를 분리하는 형태를 나타내는 개념도.
도 17은 본 발명의 실시예 4에 있어서 유저가 결함 검출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(264)의 일례.
도 18은 광학계의 검출계의 개구의 배치도의 설명도.
도 19는 부분 영역마다의 유사도를 산출하기 위한 명도 히스토그램의 설명도.
도 20은 설계 데이터를 바탕으로 부분 영역간의 거리를 산출하는 설명도.
도 21은 특징 공간 내에 가상 결함 특징량을 설정하는 설명도.

이하에, 도면을 이용하여, 본 발명의 실시예에 대해서 상세하게 설명한다.

[실시예 1]

도 1은, 본 발명의 실시예 1에 따른 결함 검사 장치(100)의 구성도이다.

결함 검사 장치(100)는, 시료(110)의 외관 화상을 촬상하고, 그 외관 화상을 이용하여 시료(110)가 갖는 결함을 검사하는 장치이다. 이하에서는 기재의 편의상, 결함 검사 장치(100)와 연산 장치(200)를 개별적으로 기재하고 있지만, 이들은 일체적으로 구성할 수도 있고, 적당한 통신선을 통해 상호 접속할 수도 있다.

시료(110)는, 예를 들면 반도체 웨이퍼 등의 피검사물이다. 스테이지(121)는, 시료(110)를 탑재하여 XYZ 방향으로 이동시키고, 회전시킬 수 있다. 메커니컬 컨트롤러(122)는, 스테이지(121)를 구동하는 컨트롤러이다. 조명 광학계(131 또는 132) 중 어느 것은, 시료(110)에 대하여 사방(斜方)으로부터 조명광을 조사한다. 상방 검출계(141)와 사방 검출계(142)는, 시료(110)로부터의 산란광을 결상한다. 이미지 센서(161과 162)는, 각 검출계가 결상한 광학상을 수광하여 화상 신호로 변환한다. 이미지 센서(161)의 전단(前段)에는 검광자(152)가 배치되어 있다. 스테이지(121)를 수평 방향으로 이동시키면서 산란광을 검출함으로써, 시료(110)의 2차원 화상을 얻을 수 있다.

조명 광학계(131과 132)의 광원으로서는, 레이저를 이용해도 되고 램프를 이용해도 된다. 각 광원의 파장은, 단파장이어도 되고, 광대역 파장광(백색광)이어도 된다. 단파장광을 이용할 경우, 검출하는 화상의 분해능을 올리기(미세한 결함을 검출하기) 위해 자외 영역광(Ultra Violet Light)을 이용할 수도 있다. 광원으로서 레이저를 이용할 경우, 단파장 레이저이면, 조명 광학계(131과 132)는 간섭성을 저감하는 수단을 구비할 수도 있다.

조명 광학계(133)는, 상방 검출계(141)의 대물 렌즈를 통해 시료(110)를 조사한다. 공간 필터(151)의 위치에 있어서의 플랩 미러(도시 생략)를 이용하여 광로를 변경하고, 조명 광학계(133)로부터의 조명광을 시료(110)의 상방으로부터 조사할 수 있다. 또한 도시하고 있지 않은 파장판을 각 조명 광학계(131∼133)와 시료(110) 사이에 각각 배치함으로써, 시료(110)에 대하여 입사하는 조명광의 편광 상태를 바꿀 수 있다.

제어부(170)는, 메커니컬 컨트롤러(122), 각 조명 광학계, 각 이미지 센서 등 결함 검사 장치(100)의 전체 동작을 제어한다. 처리 장치(200)는, 제어부(170)를 통해 결함 검사 장치(100)와 접속할 수 있다. 처리 장치(200)는, 제어부(170)를 통해 결함 검사 장치(100)를 제어할 수 있다.

처리 장치(200)는, 화상 처리부(210), 결함 판정부(220), 화상 기억부(230), 추출 조건 산출부(240), 추출 조건 기억부(250), 표시부(260)를 갖는다. DR-SEM(270)은 연산 장치(200)의 기능으로서 구성해도 되고, 처리 장치(200)와는 다른 기능부로서 구성해도 된다. 상기 각 기능부는, 프로세서가 가지는 메모리 및 프로세서로 프로그램을 실행함으로써 실현되는 기능이다.

화상 처리부(210)는, 제어부(170)를 통해 시료(110)의 외관 화상을 취득하고, 후술하는 도 3에서 설명하는 처리를 실시한다. 결함 판정부(220)는, 추출 조건 기억부(250)가 저장하고 있는 추출 조건 데이터가 기술(記述)하고 있는 추출 조건에 따라서, 외관 화상의 특징량에 의거하여 시료(110)의 결함을 추출한다. 화상 기억부(230)는, 시료(110)의 특징량을 나타내는 특징량 화상, 결함 판정부(220)에 의한 판정 결과 등을 기억한다. 추출 조건 산출부(240)는, 후술하는 절차에 따라서 새로운 결함 추출 조건을 산출하고, 결함 판정부(220)는 그 조건을 이용하여 결함을 추출한다. 표시부(260)는, 결함 판정부(220)에 의한 판정 결과 등, 처리 장치(200)에 의한 처리 결과를 화면 표시한다. DR-SEM(Defect Review SEM(Scanning Electron Microscope))은, SEM 화상을 이용하여 시료(110)의 결함을 검사하는 장치이며, 결함 검사 장치(100)와는 다른 결함 검사 수단으로서 구성되어 있다.

도 2는, 시료(110)의 예를 나타내는 상면도이다. 시료(110)가 예를 들면 반도체 웨이퍼일 경우, 시료(110) 상에 같은 반도체 칩(다이)(111∼115)이 형성되어 있다. 반도체 칩(115) 상에는, 메모리 에어리어(1151-1, 1151-2, 1151-3)와 주변 회로 에어리어(1152)가 형성되어 있다. 결함 검사 장치(100)는, 스테이지(121)를 조명선(주사선)(1153)에 대하여 직교하는 방향으로 이동시키면서 외관 화상을 취득한다. 처리 장치(200)는, 반도체 칩(111∼115)을 상호 비교함으로써, 결함을 추출한다. 상세한 것은 후술한다.

도 3은, 화상 처리부(210)가 구비하는 내부 연산 블록의 구성도이다. 화상 처리부(210)는, 후술하는 도 4에서 설명하는 바와 같이, 결함 검사 장치(100)가 구비하는 검출계마다 내부 연산 블록을 구비하고, 각 검출계에 의해 검출된 외관 화상을 개별적으로 처리한다. 여기에서는 첫 번째 검출계(예를 들면 상방 검출계(141))에 의해 검출된 외관 화상을 처리하는 내부 연산 블록(210a)을 예시했다. 그 외 내부 연산 블록도 마찬가지의 구성을 구비하므로, 이들을 구별할 필요가 있을 경우에는 알파벳 첨자를 이용한다. 후술하는 도면에 있어서도 마찬가지이다.

내부 연산 블록(210a)은, 시료(110)의 외관 화상의 화소값(301a)을 수취하고, 이것을 화상 메모리(211) 내에 축적함으로써, 검사 대상 화상(예를 들면 반도체 칩(111))(302)을 생성한다. 마찬가지로 비교 대상 화상을 생성한다. 비교 대상 화상으로서는 인접 화상(예를 들면 반도체 칩(112∼115))(303-1), 혹은 동일 다이 내 유사 화상(303-2)(예를 들면 동일 반도체 칩 내에 형성된 동일 설계의 메모리 회로부(1151-1∼1151-3))을 생성한다. 다이 내 유사 화상은 검사 대상과 거리가 근접해 있기 때문에, 검사 대상과 보다 유사한 화상을 기대할 수 있기 때문에, 검사 대상 영역과 유사한 동일 다이 내 유사 화상이 얻어질 경우에는 303-2를, 그것이 없는 영역에서는 303-1을 각각 비교 대상 화상으로서 이용한다.

위치 어긋남 산출부(212)는, 예를 들면 검사 대상 화상(302)과 인접 화상(303) 사이의 정규화 상관을 산출하는 등에 의해 양(兩)화상간의 위치 어긋남량을 산출한다. 위치 맞춤부(213)는, 그 위치 어긋남량에 따라서 검사 대상 화상(302) 또는 인접 화상(303)을 이동시킴으로써 양화상의 위치를 맞춘다. 참조 화상 합성기(214-1)는, 예를 들면 복수의 인접 화상(303)의 화소값(휘도값)의 중앙값에 의해 구성된 참조 화상(306)을 생성한다. 참조 화상(306)은, 결함 검사의 기준이 되는 화상이다. 한편 이것과는 독립된 참조 화상 합성기(214-2)는 검사 대상 화상(302)만을 이용하여 참조 화상을 합성한다. 예를 들면 반도체 칩에서는 국소적으로 동일한 패턴의 반복으로 구성될 경우가 많아, 이 동일 패턴의 반복을 이용하여 그 휘도값의 중앙값을 취함으로써, 참조 화상을 합성한다.

혹은, 패턴이 검출계의 해상도에 대하여 매우 미세할 경우에는, 그 해상되고 있지 않은 화상의 영역의 중앙값을 취한 균일한 명도의 화상을 참조 화상으로 해도 된다. 이 예로서는 배선 피치가 수 10㎚의 라인 패턴이나 메모리 셀부가 있다. 131과 132의 조명 광원으로서 UV 레이저를 이용했을 경우, 그 파장 사이즈는 200㎚ 이상이 되기 때문에, 수 10㎚ 피치의 라인 패턴이나 메모리 셀부는 해상할 수 없어, 일반적으로는 매우 어두운 균일한 영역으로서 촬상된다. 214-3은 214-1과 214-2에서 출력하는 참조 화상을 바탕으로 최종적인 참조 화상을 합성한다. 검사 대상의 근방에서 참조 화상을 합성할 수 있었을 경우, 가장 검사 대상의 정상(正常)부로서 적절한 근사 화상이 얻어지기 때문에, 214-2의 출력을 참조 화상으로서 적용하고, 이것이 얻어지지 않을 경우에는 214-1을 참조 화상으로서 적용하여 출력한다. 또한, 도시는 하고 있지 않지만, 양쪽을 참조 화상으로서 적용하고, 1개의 검사 대상 화상에 대하여 참조 화상이 상이한 2회의 비교 화상 처리를 실시해도 된다. 차분 산출부(215)는, 검사 대상 화상(302)과 참조 화상(306) 사이의 차분을 산출함으로써, 차분 화상(304)을 작성한다.

클러스터링부(216)는, 참조 화상(306)의 화소값과 화소값의 구배(dI(x, y)／dx, dI(x, y)／dy)에 의거하여, 참조 화상(306) 내의 부분 영역을 1 이상의 그룹으로 클러스터링한다. 이에 따라 참조 화상(306) 내의 부분 영역은, 예를 들면 (a) 화소값이 큰(밝은) 그룹, (b) 화소값이 중간 정도인 그룹, (c) 화소값이 작은(어두운) 그룹 등과 같이 분류된다. 차분 산출부(215)는, 검사 대상 화상(302)과 참조 화상(306) 사이의 차분을 산출하는 과정에 있어서, 차분값과 그 빈도를 집계한 히스토그램을, 상기 그룹마다 작성한다. 예를 들면 그룹 (a)에 속하는 화소값이, 참조 화상(306)의 화소값으로부터 어느 정도 떨어져 있는지를 집계하고, 그 차분값과 빈도 사이의 대응 관계를 히스토그램으로서 기록한다.

배경 노이즈 추정부(217)는, 차분 산출부(215)가 산출하는 차분 화상(304)의 화소값이 어느 정도 편차가 나고 있는지를 나타내는 값을 산출한다. 이 값을 배경 노이즈라고 하기로 한다. 참조 화상(306)과 검사 대상 화상(302)이 동일하면, 차분은 생기지 않으므로 편차는 0이다. 양화상간의 차분값이 다양할 경우(다양한 값을 갖는 차분값이 존재하고 있을 경우), 검사 대상 화상(302)과 참조 화상(306) 사이의 차분은 크다고 생각된다. 배경 노이즈 추정부(217)는, 차분 산출부(215)가 산출한 상기 히스토그램의 표준편차를 구하고, 이것을 제1 배경 노이즈라고 한다. 제1 배경 노이즈는, 상기 그룹마다의 편차를 나타내는 의의(意義)가 있다.

배경 노이즈 추정부(217)는 또한, 복수의 인접 화상(303)의 동일 개소(箇所)에 있어서의 화소값의 편차(예를 들면 표준편차)에 의거하여, 제2 배경 노이즈를 산출한다. 제2 배경 노이즈는, 화소마다의 편차를 나타내는 의의가 있다.

내부 연산 블록(210a)은, 검사 대상 화상(302a), 참조 화상(306a)을 출력한다. 차분 산출부(215)는, 산출한 차분을 각 화소 위치에 대응시켜 배치함으로써 차분 화상(304)을 생성하여 출력한다. 배경 노이즈 추정부(217)는, 산출한 제1 배경 노이즈와 제2 배경 노이즈의 2개의 성분을 각 화소 위치에 대응시켜 배치한 배경 노이즈 화상(305)을 생성하여 출력한다.

도 4는, 결함 판정부(220)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 화상 처리부(210)는 검출계마다 내부 연산 블록(도 4에 있어서는 3개의 검출계가 존재한다고 가정하여 210a∼210c를 나타내고 있음)을 구비하고, 각 내부 연산 블록은 각각 도 3에서 설명한 처리를 실시하여, 대응하는 정규화부(221a∼221c)에 대하여 각각의 출력을 인도(引渡)한다.

정규화부(221)는, 배경 노이즈 화상의 각 화소를 구성하는 성분, 제1 배경 노이즈와 제2 배경 노이즈를 합성하여 화소 위치에 있어서의 합성 배경 노이즈를 산출한다. 산출식을 나타내는 파라미터는 추출 조건 기억부(250) 내에 저장해 두고, 이 데이터를 이용하도록 한다. 혹은 예를 들면 평균값 등의 규정 연산식을 이용해도 된다. 차분 화상(304)의 각 화소를 이 산출한 합성 배경 노이즈 화상에 의해 제산(除算)함으로써, 차분 화상(304)의 각 화소값을 정규화한 정규화 차분 화상을 산출한다.

공간 분류기(222)는, 정규화한 차분(304)의 화소를, 각 검출계를 공간축으로 하는 화소값 공간에 배치하고, 각 화소와 원점(原点) 사이의 거리에 의거하여 결함 후보를 추출한다. 원점과의 사이의 거리가 임계값을 초과하고 있는 화소는 결함 후보로 간주한다. 임계값은 예를 들면 추출 조건 기억부(250) 내에 미리 저장해 둘 수 있다. 이 임계값은 결함 검사 장치(100)의 파라미터로서 조정할 수도 있다. 공간 분류기(222)의 구성예는 후술하는 도 5에서 다시 설명한다.

특징 추출부(223)는, 공간 분류기(222)가 추출한 결함 후보에 대해서, 검사 대상 화상(302a∼302c)과 참조 화상(306a∼306c)을 해석함으로써, 결함 특징량을 산출한다. 결함 특징량으로서는 예를 들면, (a) 결함 후보 영역의 형상 특징(타원 근사(近似)에 의한 장경／단경의 비율), (b) 결함 후보 영역 내에 있어서의 정규화 차분의 총 합계, (c) 검사 대상 화상(302)과 참조 화상(306) 각각에 라플라시안 필터링한 결과의 차분을 이용할 수 있다. 결함 후보 영역이란, 결함이라고 판정된 화소의 집합에 의해 형성되는 부분 영역이다. 이들 이외의 특징량을 이용할 수도 있다.

판정부(224)는, 정규화부(221)가 산출한 검출계마다의 정규화 차분과, 특징 추출부(223)가 산출한 각 특징량을 각각 공간축으로서 갖는 다차원 공간에 있어서, 추출 조건 기억부(250)가 저장하고 있는 추출 조건 데이터의 기술에 따라서 결함과 허위 보고를 분리한다. 판정부(224)는, 결함이라고 판정한 결함 후보의 화상과 그 결함 후보의 특징량을 화상 기억부(230)에 저장한다.

도 5는, 공간 분류기(222)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 공간 분류기(222)는, 정규화부(221)가 출력하는 정규화한 배경 노이즈 화상(305)의 각 화소값을, 검출계마다 수취한다(정규화 차분 화소값(307a∼307c)).

선형합 산출기(222_1∼222_3)는, 각각 정규화 차분 화소값(307a∼307c)을 수취하고, 소정의 게인(계수)을 곱한다. 산출 결과가 소정 임계값을 초과하고 있을 경우에는, 그 취지를 나타내는 출력을 논리합 유닛(222_8)에 대하여 출력한다. 임계값 및 계수는 추출 조건 기억부(250) 내에 미리 저장해 둘 수 있고, 추가로 결함 추출 파라미터로서 조정할 수 있다. 그 밖의 선형합 산출기에 대해서도 마찬가지이다.

선형합 산출기(222_4∼222_6)는, 각각 정규화 차분 화소값(307a와 307b, 307a와 307c, 307b와 307c)의 페어를 수취하고, 각 정규화 차분 화소값에 대하여 소정의 계수를 곱한 후에 가산함으로써, 선형합을 구한다. 산출 결과가 소정 임계값을 초과하고 있을 경우에는, 그 취지를 나타내는 출력을 논리합 유닛(222_8)에 대하여 출력한다.

선형합 산출기(222_7)는, 정규화 차분 화소값(307a∼307c)을 수취하고, 각 정규화 차분 화소값에 대하여 소정의 계수를 곱한 후에 가산함으로써, 선형합을 구한다. 산출 결과가 소정 임계값을 초과하고 있을 경우에는, 그 취지를 나타내는 출력을 논리합 유닛(222_8)에 대하여 출력한다.

논리합 유닛(222_8)은, 선형합 산출기(222_1∼222_7) 중 어느 것으로부터 임계값을 초과하고 있다는 취지의 출력을 수취했을 경우에는, 당해 화소가 결함이라는 취지의 출력을 판정 결과(222_out)로서 출력한다. 모든 논리합 유닛에 있어서 임계값 이하일 경우에는 당해 화소가 결함이 아니라는 취지를 출력한다. 이 처리를 모든 화소에 대해서 실시함으로써, 각 화소가 결함인지의 여부를 나타내는 비트맵 데이터를 얻을 수 있다.

도 6은, 표시부(260)가 표시하는 결함 후보 화면(261)의 일례이다.

결함 맵(2611)은, 판정부(224)가 결함이라고 판정한 결함 후보의 위치를, 시료(110)의 상면도 상에 표시한다. 결함 후보 화상(2612)은, 유저가 결함 맵(2611) 상에서 지정(예를 들면 화살표 포인터에 의해 클릭)한 결함 후보에 대해서, 검출 대상 화상(302)／참조 화상(306)／차분 화상(304)을 각각 표시한다. 복수의 검출계를 이용하여 시료(110)의 외관 화상을 취득했을 경우에는, 각 검출계에 대해서 이들 화상을 각각 표시한다. 결함 후보 리스트(2613)는, 결함 맵(2611)이 표시하고 있는 각 결함 후보의 상세를 표시한다.

결함 후보 리스트(2613)는, 결함 후보의 식별자(ID), 결함 분류(Class), 영역 라벨, 결함 특징량을 표시한다. ID는, 각 결함 후보를 구별하기 위해 편의상 부여한 것이다. 결함 분류는, 초기 상태에 있어서는 공란으로 되어 있다. 유저가 결함 후보 화상(2612)을 확인함으로써, 당해 결함 후보가 실제 보고／허위 보고 중 어느 것인지를 판단하고, 그 결과를 나타내는 분류 번호를 본란에 대하여 입력한다(예를 들면 허위 보고일 경우에는 분류＝1 등이라고 입력함). 결함 맵(2611) 하의 건수란은, 유저에 의해 분류 완료의 결함 후보의 개수와 미분류의 결함 후보의 개수를 각각 표시한다. 영역 라벨은, 시료(110)의 부분 영역을 나타내는 식별자이며, 예를 들면 도 2에서 설명한 메모리 에어리어(1151) 등이 이에 상당한다. 결함 특징량은, 각 검출계에 의해 추출된 당해 결함 후보의 특징량이다. 유저는, 예를 들면 실제 보고 수와 허위 보고 수가 모두 어느 정도의 건수에 달할 때까지, 결함 맵(2611) 상에서 랜덤으로 결함 후보를 선택하여 분류를 입력하는 것을 반복한다.

유저는, 특정한 ID나 분류를 지정하여 화면 표시하려는 경우에는, 검색 조건란(2614)에 대하여 그 수치를 입력한다. 연산 장치(200)는, 각 결함 후보 중에서 그 수치에 합치하는 것을 추출하여 결함 후보 리스트(2613) 내에 표시한다. 유저가 각 결함 후보의 분류를 입력하는 것을 대신하여, 또는 이것과 병용하여, DR-SEM(270)에 의한 판정 결과를 분류로서 반영할 수도 있다.

도 7은, 유저가 결함 추출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(262)의 예이다. 설정 화면(262)은, 표시부(260) 상에서 표시된다. 처리 장치(200)는, 유저가 결함 후보 화면(261)에 있어서 입력한 실제 보고 수／허위 보고 수를 영역 라벨마다 집계하여 화상 기억부(230) 내에 저장한다. 유저가 영역 라벨란(2621)에 대하여 영역 라벨을 입력하면, 그래프(2622)는 당해 영역 라벨에 대해서 집계한 실제 보고 수／허위 보고 수／미분류 수를 표시한다. 실제 보고 수와 허위 보고 수에는, 이 영역 라벨에서 검출한 결함 후보에 대하여 도 6의 화면을 이용하여 결함 분류한 실제 보고와 허위 보고에 의거하여 계산한 실제 보고 수(2622-1)와 허위 보고 수(2622-2)에 더해서, 파라미터의 조정용으로 추가한 실제 보고 수(2622-3)와 허위 보고 수(2622-4)도 동시에 표시한다.

특정한 영역 라벨에 있어서, 예를 들면 실제 보고가 충분히 얻어지지 않았을 경우에 얻어진 소수의 실제 보고로 파라미터를 조절하면, 주어진 결함 후보에 대하여 오버핏한 파라미터가 얻어져 버리기 때문에, 추가적인 결함 후보 데이터로 검출되는 수를 포함하여 2622-3, 2622-4와 같이 표시하여 파라미터를 조정할 수 있도록 하는 것이 바람직하다. 한편, 추가적인 데이터는 파라미터 조정의 대상이 되는 소정의 영역의 데이터가 아니므로, 추가적인 결함 후보 데이터를 이용하면 실제 검사에서 얻어지는 결함 검출 수로부터 괴리해 버린다. 그러므로, 파라미터가 대상으로 하는 영역 라벨에서 얻어진 결함 후보의 수, 즉, 2622-1, 2622-2도 동시에 유저에게 표시하는 것이 요구된다. 결함 후보 데이터의 추가에 관해서는 상이한 영역 라벨에서 검출된 결함 데이터의 이용이나 미리 등록해 있는 라이브러리 데이터를 이용한다. 결함 후보 특징량의 추가 방법의 상세는 후술한다.

파라미터 테이블(2623)은, 정규화부(221) 및 판정부(224)가 당해 영역 라벨에 대해서 결함을 추출할 때에 이용한 임계값의 리스트이다. 예를 들면 어떤 결함 후보의 특징량 Param1이 임계값 3을 초과했을 경우, 판정부(224)는 당해 결함 후보를 추출한다. 파라미터 테이블(2624)은, 공간 분류기(222)가 이용하는 계수 및 임계값의 리스트이다. 예를 들면 Ch1은 선형합 산출기(222_1)가 이용하는 계수 및 임계값이다. 이들 파라미터는, 결함 추출 파라미터로서 추출 조건 기억부(250)가 저장하고 있다.

유저는, 파라미터 테이블(2623) 내 또는 파라미터 테이블(2624) 내 중 어느 파라미터를 포인터(2625)에 의해 선택한다. 처리 장치(200)는, 선택한 파라미터를 어떤 범위 내에서(그 범위에 대해서도 유저가 지정해도 됨) 변화시켰다고 가정했을 경우, 실제 보고 수／허위 보고 수／미분류 수가 어떻게 변화하는지를, 도 3∼도 5에서 설명한 절차에 따라서 재산출한다. 그래프(2622)는, 파라미터 변화와 각 검출 수 변화의 관계를 표시한다. 유저는, 슬라이더(2626)를 이동시켜 원하는 검출 수가 얻어지는 파라미터값을 지정하고, 적용 버튼(2627)을 압하(押下)한다. 유저는 전형적으로는, 실제 보고 수가 많고 허위 보고 수가 적은 파라미터값을 지정하지만, 미분류 수도 가미할 경우도 있다. 적용 버튼(2627)을 압하한 시점에 있어서의 슬라이더(2626)에 대응하는 파라미터값이 포인터(2625)에 대응하는 파라미터에 대하여 반영되고, 추출 조건 기억부(250)는 그 파라미터값을 저장한다.

이상과 같은 절차에 따라서 결함 추출 파라미터를 조정할 경우, 단일(單一)의 파라미터를 조정하는 것만으로는 최적의 결함 추출 조건을 얻는 것이 곤란하므로, 복수의 파라미터를 병렬적으로 변화시키면서 시행 착오하게 된다. 따라서, 파라미터 조정을 위해 상당한 시간이 걸리는 경향이 있어, 유저에게 있어서 부담이 되고 있다.

도 8은, 본 실시예 1에 있어서 유저가 결함 검출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(262)의 예이다.

유저는, 도 7에서 설명한 결함 추출 파라미터를 개별적으로 추출하는 것을 대신하여, 후술하는 감도 지표값의 범위를 지표값란(2628)에 대하여 입력한다. 유저가 계산 버튼(2629)을 압하하면, 처리 장치(200)(추출 조건 산출부(240))는 후술하는 평가값을 최대화하면서 도 3∼도 5에서 설명한 절차에 따라서 실제 보고 수／허위 보고 수／미분류 수를 재산출한다. 처리 장치(200)는, 각 감도 지표값에 대응하여 산출한 결함 추출 파라미터를 추출 조건 기억부(250) 내에 일시적으로 보존한다. 그래프(2622)는, 각 감도 지표값과 그 감도 지표값에 대응하는 실제 보고 수／허위 보고 수／미분류 수를 표시한다. 도면 중에 검출이라고 표시하고 있는 것은 지정한 영역 라벨 내에서 검출한 후보의 수이며, 검출+추가라고 표시하고 있는 것은 영역 라벨에서 검출한 것 이외에 파라미터 조정을 위해 추가한 결함 후보를 더한 결함의 검출 수가 된다.

유저가 슬라이더(2626)를 이동시키면, 처리 장치(200)는 슬라이더(2626)가 포인트하는 감도 지표값에 대응하는 결함 추출 파라미터를 판독하고, 파라미터 테이블(2623과 2624)에 표시한다. 유저는, 슬라이더(2626)를 이동시켜 원하는 검출 수가 얻어지는 감도 지표값을 지정하고, 적용 버튼(2627)을 압하한다.

파라미터를 조정하는 영역 라벨에서 검출한 결함의 검사시에 취득한 화상은 2650에 표시하고, 그 이외의 파라미터 조정용으로 추가한 결함의 화상은 2651에 표시한다. 모두 2627을 압하하면, 그 감도 지표값으로 조정된 파라미터로 검출되는 것을 알 수 있도록 표시된다. 구체적으로는 검출되지 않은 결함의 화상은 표시되지 않게 되거나, 혹은, 2652에 나타내는 바와 같이 화상의 배경을 변화시킴으로써 미검출이 되는 것을 나타낸다.

도 9는 도 8의 화면에 파라미터의 조정을 위해 추가하는 데이터의 추가 방법을 지정하는 기능을 갖게 한 것이다. 2670은 영역 라벨을 나타내고 있으며, 포인트하면 토글(toggle)로 그 영역의 데이터를 더할지의 여부를 결정할 수 있다. 여기에서는 파라미터가 적용되는 2671에 나타내는 영역 4 이외에 2672에 나타내는 영역 6, 2673에 나타내는 영역 7의 결함이 파라미터의 조정에 이용되는 것을 나타낸다. 2674는 검출된 결함 중, 참조 화상의 합성 방법이 동일 다이 내 유사 화상으로부터 합성했을 경우(303-2로부터 합성)와 검사 대상 화상 근방 화상으로부터 합성(214-2)한 결함 후보를 추가하는 것을 나타내고 있다. 또한 2675는 결함의 특징량의 검출기 의존의 것을 교체하여, 다른 결함으로서 취급하여 추가하는 것을 나타내고 있다.

예를 들면, D3의 검출기로 현재화한 실제 보고 수가 부족했을 경우에 유사한 특성을 가지는 D2의 검출기로 촬영한 외관 화상으로부터 산출한 화상 특징량을 D3의 화상 특징량으로 교체한 결함 특징을 합성하고, 신규의 실제 보고의 특징량으로서 추가한다. 도 15를 이용하여 상세를 설명한다. 1501은 입사광을 나타내고 있고, 1510은 시료면에 닿은 광으로부터의 반사, 혹은 산란광을 개구가 1인 이상적인 렌즈로 검출할 수 있는 범위를 나타내고 있다. 장치에는 3개의 검출기를 구비하고 있다. 시료면으로부터의 반사, 혹은 산란광을 3개의 검출기, D1, D2, D3이 검출하는 범위를 1502, 1503, 1504로 둔다. 각각의 실제 보고, 혹은 허위 보고가 광을 반사시키는 분포에는 지향성이 있다고 해도 광의 입사에 대하여 대칭으로 배치한 검출계인 D2, D3에는, 통계적으로는 어느 정도 같은 확률로 결함 혹은 허위 보고의 반사광을 포착할 수 있다고 생각할 수 있다. 예를 들면 외관 특징량이 다음 X와 같이 D1, D2, D3의 3개의 검출기로 촬영한 화상으로부터 특징량을 각각 3개 추출했을 경우, 이하와 같이 나타낼 수 있다.

[수식 1]

수식 1의 특징량의 D2로 촬영한 화상으로부터 얻어지는 특징과 D3으로 촬영한 화상으로부터 얻어지는 특징을 교체하면 다음과 같은 특징으로 변환된다.

[수식 2]

이와 같이 하여, 현재화된 결함 수가 적은 검출기에 대해서도 파라미터 조정에 사용할 수 있는 결함 수를 늘려 조정을 용이하게 한다. 현재화하고 있는지의 여부의 판단은, 각 화상에서 산출하는 결함부의 정규화 차분 명도값으로 판단하지만, 이것에 한정되는 것이 아니라, 정규화되어 있지 않은 차분 명도값이나, 검사 대상 화상 명도나 그 미분값 등의 외관 특징량을 이용해도 된다.

2676은 동일 시료의 다른 영역 라벨에서 검출한 결함 이외에, 미리 장치에 도입해 둔 결함 특징 데이터를 자동으로 도입하는지를 판정하는 스위치이며, 2676의 압하에 의해 토글로 전환되도록 해 둔다. 장치에 도입해 둔 결함 특징 데이터는 장치 특성으로부터 기지(旣知)의 결함 특성을 특징량화한 것이어도 되고, 혹은, 다른 시료로 검사하여 얻어진 결함 데이터여도 된다. 2680을 압하하면 자동으로 추가하는 데이터의 속성을 결정하고, 이것을 유저에게 후보로서 표시한다. 이 결정 방법의 상세에 대해서는 후술한다.

처리 장치(200)는, 예를 들면 하기 수식 3에 따라서, 평가값 Popt(S)를 최대화할 수 있는 결함 추출 파라미터를 탐색한다. 예를 들면 평가값 Popt(S)의 최대값이 수속(收束)할 때까지 P의 요소를 변화시키는 것을 반복함으로써, 탐색을 실시할 수 있다. P는, 결함 추출 파라미터의 벡터(각 계수, 임계값 등을 요소로 하는 벡터)이다. CountD는, 결함 추출 파라미터의 초기값을 이용하여 얻어진 실제 보고 수이다. CountF는, 결함 추출 파라미터의 초기값을 이용하여 얻어진 허위 보고 수이다. Cd(P)는, 결함 추출 파라미터 벡터 P를 이용하여 추출한 실제 보고 수이다. Cf(P)는, 결함 추출 파라미터 벡터 P를 이용하여 추출한 허위 보고 수이다. S는, 지표값란(2628)에 대하여 입력하는 감도 지표값이다. 0은, 작은 값(네거티브 오프셋)이다.

[수식 3]

수식 3에 따라서 평가값 Popt(s)를 최대화함으로써, 전체적으로는 Cd(P)를 최대화하는 방향을 향하여 연산 프로세스가 진행된다. 단, 실제 보고율(실제 보고 수／(실제 보고 수+허위 보고 수))이 작으면 연산자 min의 우측의 항이 선택되어, 결과적으로 연산 프로세스는 아직 최대값이 얻어지고 있지 않다고 판단할 가능성이 늘어난다. 이들 연산자의 작용에 의해, 실제 보고율을 어느 정도 큰 값으로 유지하면서 Cd(P)를 최대화하는 연산 프로세스를 실시할 수 있다. 네거티브 오프셋 0은, 연산자 min 내의 좌우항이 우연히 동등해졌을 때 우측의 항을 강제적으로 선택하기 위한 것이다.

유저로서는, 수식 3에 있어서 연산자 min의 우측의 항을 어느 정도 중시할지를, 감도 지표값 S로서 지정하는 것만으로, Cd(P)와 실제 보고율을 모두 고려한 최적의 결함 추출 파라미터 벡터 P를 얻을 수 있다.

연산 장치(200)는, 결함 후보의 분류(Class)마다 가중치를 세트할 수도 있다. 예를 들면 실제 보고 분류의 가중치로서 양값를 이용하고, 허위 보고 분류의 가중치로서 음값을 이용함으로써, 실제 보고 수가 많을수록 평가값이 높아지고 허위 보고 수가 많을수록 평가값이 낮아지도록 할 수 있다.

이 경우에는 수식 3을 대신하여 하기 수식 4를 이용한다. Wdi는, 실제 보고 분류 i의 가중치이다. Wfi는, 허위 보고 분류 i의 가중치이다. Cdi(P)는, 결함 추출 파라미터 벡터 P를 이용하여 추출한 실제 보고 분류 i에 속하는 실제 보고 수이다. Cfi(P)는, 결함 추출 파라미터 벡터 P를 이용하여 추출한 허위 보고 분류 i에 속하는 허위 보고 수이다.

[수식 4]

이와 같이 하여 평가값 Popt(s)를 최대화하도록 결함 추출 파라미터 벡터 P를 산출하는 것이 가능하다. 이때, 결함 후보의 수가 적으면, 수식 1, 수식 2는, 이때의 검사에 의해 검출된 결함에 오버핏한 파라미터가 산출되어 버린다. 극단적인 예로는 실제 보고가 검출되지 않으면, 식 1의 Cd(P), 혹은 식 2의 Cdi(P)는 파라미터에 상관없이 항상 0이 되기 때문에, 어느 식으로도 파라미터를 산출할 수 없다. 그러므로, 파라미터를 산출하기 위해서는 검출되어 있지 않은 실제 보고를 추가로 부여할 필요가 있다.

도 10은, 처리 장치(200)가 결함 추출 파라미터를 조정하는 절차를 나타내는 PAD도이다. 본 PAD도에서는, 우선, 실제 보고 수가 불충분했을 경우에 실제의 결함은 추가하지 않고, 가상적으로 설정한 결함 특징량을 바탕으로 파라미터를 조정하는 방법에 대해서 설명한다.

(도 10: 스텝 S900∼S902)

결함 검사 장치(100)는, 시료(110)의 외관 화상을 촬상한다(S901). 처리 장치(200)는, 도 3∼도 5에서 설명한 절차에 따라서, 결함 후보를 추출한다(S902). 이것을 시료(110) 전체면의 화상이 촬상되어 결함 후보가 추출될 때까지 행한다(S900). 이들 스텝에 있어서는, 중요 결함이 검출되도록, 허위 보고 수가 비교적 많은 고감도 검사를 실시하는 것이 바람직하다.

(도 10: 스텝 S903)

유저는, 결함 후보 화면(261) 상에서 결함 후보를 선택하고, 각 결함 후보에 대하여 분류를 입력한다. 원칙적으로는 각 결함 후보를 실제 보고와 허위 보고로 분류하지만, 보다 상세한 결함 분류를 부여해도 된다. 유저가 입력하는 것을 대신하여 또는 병용하여, DR-SEM(270)에 의한 판정 결과를 이용해도 된다. 처리 장치(200)는, 유저 입력(예를 들면 키보드나 마우스) 또는 DR-SEM(270)과의 사이에서 판정 결과를 송수신(예를 들면, 통신 네트워크)하기 위한 인터페이스(280)를 적의(適宜) 구비할 수 있다.

(도 10: 스텝 S904∼S905)

처리 장치(200)는 유저가 입력한 결함 후보에 부여된 분류 결과 중, 실제 보고의 수를 카운트하고, 미리 정해진 수가 얻어지지 않았을 경우에는 가상적인 결함 특징을 설정한다. 일반적으로 허위 보고는, S902의 결함 추출에서 고감도 검사가 되도록 임계값을 낮추면 발견되므로, 검출 수가 부족한 것은 실제 보고가 된다. 그래서, 실질적으로는 가상 결함으로서 설정해야 하는 것은 실제 보고에 대응하는 것이 된다.

이 설정의 상세를 도 21에서 설명한다. 상술한 바와 같이 정규화 차분 화소값이 큰 것을 결함으로서 추출하므로, 가상적인 결함으로서 정규화 차분 화소값이 큰 것을 설정한다. 또한, 실제 보고는 복수의 검출기로 발견되는 것은 실제 보고일 경우가 많다. 1801에 나타내는 바와 같이 복수의 검출기(D1, D2)에서 얻어진 정규화 차분 화소값의 분포에 있어서, 동시에 2개 이상의 검출기로 현재화하고, 그 합이 일정 이상이 되도록 가상 결함의 특징량을 지정된 수(數) 설정한다.

(도 10: 스텝 S908∼S907)

유저는, 설정 화면(262) 상에서 복수의 감도 지표값(또는 감도 지표값의 범위)을 입력한다(S906). 처리 장치(200)는, S908 내지 S912의 스텝을 실행하여 가상 결함의 설정이 스텝 S914∼S915를, 입력된 감도 지표값마다(범위를 지정했을 경우에는 등간격으로) 실시한다(S913).

(도 10: 스텝 S907∼S912)

처리 장치(200)는, 감도 지표값 S 중, 가장 고감도에 상당하는 것을 선택하고, 식 3(분류를 가중할 경우에는 식 4)에 따라서 결함 검출 파라미터를 최적화한다. 처리 장치(200)는, 스텝 S909에 있어서 최적화한 결함 추출 파라미터와 각 결함 후보의 특징량을 이용하여, 실제 보고 수／허위 보고 수／미분류 수를 산출한다(S909).

S910에 있어서 실제 보고 수와 허위 보고 수를 산출하고, 결함 검출 수가 검사 면적과 기대하는 소정의 검출 밀도로부터 산출하는 기대 검출 수에 대하여 적은지 S910에서 판정하고, 검출된다고 기대되는 결함 검출 수가 적으면 S911에 있어서 S905와 마찬가지로 하여 가상 결함을 재설정한다. 또한, 여기에서는 S905에서의 설정에 대하여, 정규화 차분 화소값이 작아지도록 설정한다. 설정이 완료와 함께, 다시, S908로부터 시작되는 루프를 실행한다. S910의 판정에 있어서 허위 보고 수가 기대 수 이상이면 S907의 조건을 만족시켰다고 하여 다음 S913의 스텝으로 옮겨진다.

(도 10: 스텝 S914∼S915)

처리 장치(200)는, 감도 지표값 S를 입력 파라미터로 하여, 수식 3(분류를 가중할 경우에는 식 4)에 따라서 결함 검출 파라미터를 최적화하고, 이것을 추출 조건 기억부(250) 내에 저장한다(S914). 처리 장치(200)는, 스텝 S914에 있어서 최적화한 결함 추출 파라미터와 각 결함 후보의 특징량을 이용하여, 실제 보고 수／허위 보고 수／미분류 수를 산출한다(S915). 이것을 감도 지표값으로 설정한 범위분 실시한다(S913).

(도 10: 스텝 S916∼S918)

설정 화면(262)은, 그래프(2622) 내에 실제 보고 수／허위 보고 수／미분류 수를 표시한다(S916). 유저는 슬라이더(2626)를 이용하여 감도 지표값을 선택하고, 처리 장치(200)는 그 감도 지표값을 이용하여 산출한 결함 추출 파라미터를 파라미터 테이블(2623과 2624)에 표시한다(S917). 유저가 적용 버튼(2627)을 압하하면, 추출 조건 기억부(250)는 그 결함 추출 파라미터를 저장하고, 처리 장치(200)는 이후 그 결함 추출 파라미터를 이용하여 시료(110)의 결함을 검사한다(S918).

도 11은, 처리 장치(200)가 결함 추출 파라미터를 조정하는 절차의 다른 실시예를 나타내는 PAD도이다. 우선, 도 10의 스텝 S901∼S903에 의해 결함 후보를 추출한다(도 9-2에 도시 생략). 다음으로 검사 대상의 부분 영역을 나타내는 영역 라벨마다 파라미터를 조정해 간다.

도 11에 나타내는 PAD도에서는, 이 개별적인 부분 영역의, 다른 영역에서 검출한 결함 데이터를 추가하여 파라미터를 조정하는 방법에 대해서 설명하고 있다. 처리 장치(200)는 파라미터를 조정하는 부분 영역에서 분류한 결함의 실제 보고 수와 허위 보고 수를 산출하고, 이것이 부족한지 판정한다(S904). 부족 여부의 판정에 있어서는, 파라미터를 조정하는 부분 영역에서 검출하고, 실제 보고로서 분류된 것에 대해서는, 검출기마다 화상으로서 현재화하고 있는지를 판정하여 그 수를 구하고, 각각의 조건에서 부족한지의 여부를 기정(旣定)값과 비교하여 판정한다.

부족할 경우에는 스텝 S920∼S923을 실행한다. 처리 장치(200)는 S920에서 유사 영역에 결함이 존재하는지 평가한다. 조정하고 있는 영역에 유사한 2670의 표시로 지정되어 있는 부분 영역을 유사 영역으로 하여, 유사 영역에서 검출한 실제 보고 중에서, 현재화 수가 부족한 검출기로 실제 보고가 현재화하고 있는 것을 추가한다(S921).

부족한 검출기로 현재화한 실제 보고가 없으며, 또한 2675의 지정에 의해, 그 검출기의 특징으로서 다른 검출기의 특징량을 유용(流用)하도록 지정되어 있었을 경우에는, 상이한 검출기로 얻어진 특징량을 다른 검출기의 특징량으로서 변환하여 추가한다. 그 다음에 스텝 S922에서 각 검출기로 현재화되어 있는 실제 결함의 수가 규정 수에 달해 있는지를 확인하고, 부족할 경우에는 도 9-1의 스텝 S911에서 설명하는 것과 마찬가지로 하여 스텝 S923에서 가상 결함을 설정한다.

다음으로 도 10에서 설명한 스텝 S906을 실행하고, 그 다음에 S907의 루프를 실행한다. 우선, 스텝 S908, S909, S910을 도 9-1과 같은 방법으로 실시한다. S910에 있어서, 산출된 허위 보고 수가 적을 경우에는 스텝 S930, S931, S932, S933을 S920, S921, S922, S933과 같은 방법으로 실행하여, 추가 결함을 늘린다. S911이 S905와 비교하여 정규화 화소값이 낮은 가상 결함을 설정한 것과 마찬가지로, S933은 S910보다 낮은 정규화 화소값의 가상 결함을 설정한다. 기대되는 결함 검출 수가 많다고 판정되었을 경우에는 S912에서 루프를 종료한다.

이하의 스텝, S913, S914, S915, S916, S917은 도 10에서 설명한 것과 같은 처리이기 때문에, 설명은 생략한다.

여기에서 유사한 부분 영역을 탐색하는 방식에 대해서 도 19의 (a), (b)를 이용하여 설명한다. 도 19의 (a)에 나타내는 1601 및 도 19의 (b)에 나타내는 1602는 명도와 빈도의 히스토그램이며, 검출된 결함 후보의 좌표에 있어서의 참조 화상의 명도의 빈도를 나타내고 있다. 연산 장치(200)는 이 히스토그램을 각 부분 영역에서 산출하고, 그 다음에 유사도의 평가를 정규화 상관에 의해 이용하여 행한다. 즉, 파라미터 조정을 행하는 부분 영역의 히스토그램을 h1, 비교하는 부분 영역의 히스토그램을 h2로 했을 경우, 평가값은 이하의 수식 5에서 구해진다.

[수식 5]

수식 5의 정규화 상관값이 일정한 값을 초과했을 경우에, 2개의 부분 영역은 거의 같은 영역으로부터 결함 후보를 출력한다고 하여 유사한 영역으로 판정한다. 또한 여기에서는 정규화 상관을 이용했지만, χ 제곱 검정 등, 다른 방식을 이용하여 유사도를 평가해도 된다. 또한, 명도 대신에, 에지 필터링한 후의 명도값이나 근방 영역에서의 명도의 표준편차 등 다른 참조 화상의 특징을 이용해도 되고, 이들 몇 가지를 조합한 벡터로 나타나는 특징량으로 해도 된다.

유사한 부분 영역을 탐색하는 다른 실시예를 도 20에서 설명한다. 반도체 웨이퍼를 검사할 경우, 부분 영역은 대부분의 경우, 설계 데이터를 이용하여 자동적으로 산출한다. 여기에서 대부분의 경우, 부분 영역은, 메모리부, 메모리 주변부, 로직부로 대별(大別)되고, 추가로 그 회로 패턴에 의해 세분화된다. 이것 이외에 반도체 웨이퍼의 칩이 웨이퍼 중앙, 주변, 또한, 가장 외주(外周)에 만들어지는 부분적으로밖에 회로가 작성되지 않는 파셜(partial) 다이에 의해 상이한 부분 영역으로서 취급된다. 각 분류간에는, 그 회로의 성질로부터 미리 회로간의 거리를 설정해 둔다. 예를 들면, 메모리로 분류되지만 상이한 설계의 메모리이면 거리 0.5이지만, 메모리의 직접 주변과 메모리의 코너부에서는 거리가 3과 같이, 기지의 회로의 외관을 바탕으로 하여 거리를 설정해 둔다.

또한, 칩의 위치에 관해서도, 웨이퍼 내주와 외주의 칩의 유사도를 1이지만 크게 변화하는 파셜 다이와의 거리는 3과 같이 설정한다. 또한, 복수의 결함 추출 알고리즘을 병용하여 결함을 검출할 경우에는 알고리즘간에서 거리를 정의한다. 참조 화상을 산출하는 원래 화상으로서, 303-1을 이용하는 다이 비교, 303-2를 이용하는 다이 내 유사 화상, 검사 대상 화상 근방으로부터 214-2에서 참조 화상을 이용하는 근방 화상 비교는 각각 정해진 거리를 설정해 두고, 되도록이면 동일한 알고리즘으로 추출한 결함 후보의 파라미터 조정에는, 동일 알고리즘의 결함 후보를 추가하도록 한다. 또한 검출기간의 유사성도 정의해 둔다. 예를 들면, 1503과 1504의 거리는 0.1, 1502와 1503의 거리는 1과 같이 정해 두고, 대상으로 하는 부분 영역과의 거리가 가까운 쪽을 추가하는 결함으로서 선택한다. 예를 들면, 회로 패턴으로서는 거리가 있지만, 검출기의 변환을 하지 않아도 되므로, 비교적 유사하지 않은 회로 패턴의 결함 특징을 추가한다는 판정을 행한다.

칩 내의 회로 패턴의 거리와 칩간에서의 거리, 또한 알고리즘간의 거리의 합에 의해 부분 영역간의 거리를 나타낸다. 이것이 일정 거리 이내일 경우에 유사 영역이라고 판정한다. 예를 들면 회로 패턴과 검출계에 의해 결정되는 거리를 D라고 했을 경우, 식 5에서 산출되는 상관값을 r, 시스템에 등록되는 게인 파라미터를 G1, G2로 하여 G1(1-r)+G2D와 같은 식으로 유사성을 판정하고, 정해진 값보다 이 값이 작을 경우에, 유사하다고 하여 2670, 2674, 2675에 반영시킨다.

바람직하게는 도 19에서 설명한 유사 영역의 판정과 도 20에서 설명한 판정 방식을 조합하여 영역간의 유사도를 평가하면 된다. 이와 같이 하여 유사하다고 한 영역의 ID를 도 8-2의 2670에서 표시한다. 또한, 상이한 알고리즘간의 거리가 근접하면, 조정하고 있는 영역과 다른 알고리즘이 2674에서 선택된다.

2676에서 적용을 판정하는 라이브러리 데이터는 화상 기억부(230)에 저장하고, 각각의 결함 데이터에는, 그 결함이 취득된 부분 영역의 히스토그램 정보이거나 혹은 회로 정보를 아울러 보존한다. 또한 촬영 조건인, 화소 사이즈, 웨이퍼 노치 방향, 조명 편광 방향을 저장하고, 대상으로 하는 부분 영역의 촬영 조건과 일치하는 라이브러리 데이터 중에서 부분 영역의 유사도, 혹은 거리를 산출하여 라이브러리에 등록되어 있는 결함 데이터가 검출된 부분 영역이 파라미터를 조정하는 부분 영역과 유사하다고 판정된 것을 자동적으로 추출하여 데이터를 추가한다.

[실시예 2]

실시예 1에서는, 감도 지표값의 범위를 지정함으로써 각 감도 지표값에 대응하는 결함 추출 파라미터를 최적화하고, 유저가 그 중에서 소망하는 요건을 만족시키는 것을 선택하는 구성예를 설명했다.

본 발명의 실시예 2에서는, 감도 지표값 이외의 파라미터를 이용하여 마찬가지의 처리를 실시하는 구성예를 설명한다. 그 외 구성은 실시예 1과 마찬가지이기 때문에, 이하에서는 주로 감도 지표값을 대신하여 이용하는 파라미터에 대해서 설명한다.

도 12는, 본 실시예 2에 있어서 유저가 결함 검출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(263)의 예이다. 유저는, 설정 화면(262)을 대신하여 또는 병용하여, 설정 화면(263)을 이용할 수 있다. 영역 라벨(2631), 파라미터 테이블(2633), 파라미터 테이블(2634)은 도 8에서 설명한 것과 마찬가지이다.

유저는, 결함 포착률／허위 보고율／허위 보고 잔존율 중 어느 것을 기준으로 하여 결함 추출 파라미터를 최적화할지를 선택한다. 결함 포착률은, (현재의 결함 추출 파라미터를 이용하여 추출한 실제 보고 수)／(결함 추출 파라미터의 초기값을 이용하여 추출한 실제 보고 수)에 의해 구해진다. 허위 보고율은, (허위 보고 수)／(실제 보고 수+허위 보고 수)에 의해 구해진다. 허위 보고 잔존율은, (현재의 결함 추출 파라미터를 이용하여 추출한 허위 보고 수)／(결함 추출 파라미터의 초기값을 이용하여 추출한 허위 보고 수)에 의해 구해진다. 또한, 여기에서의 현재의 결함 추출 파라미터란, S902에서 이용된 결함 추출 파라미터를 가리키고 있다. 유저는 이들 중 어느 것을 이용할지를 선택하고, 추가로 지표값란(2628)에 대하여 원하는 범위를 입력한다. 도 10의 예에 있어서는, 결함 포착률이 60∼90의 범위인 결함 추출 파라미터의 조합을 모두 구하도록 지시하고 있게 된다.

유저가 계산 버튼(2639)을 압하하면, 처리 장치(200)는 지정에 따라서 결함 추출 파라미터의 조합을 모두 구한다. 지정 조건을 만족시키는 결함 추출 파라미터는, 예를 들면 망라적으로 탐색함으로써 얻을 수도 있고, 공지(公知)의 탐색 방법에 의해 얻을 수도 있다.

결함 포착률은, 예를 들면 80％ 이상 등과 같이 지정할 수도 있다. 허위 보고율은, 예를 들면 40％ 이하 등과 같이 지정할 수도 있다. 허위 보고 잔존율은, 예를 들면 10％ 이하 등과 같이 지정할 수도 있다.

파라미터 테이블(2632)은, 유저의 지정에 따라서 구한 결함 추출 파라미터 및 그 결함 추출 파라미터를 이용했을 경우에 있어서의 결함 포착률／허위 보고율／허위 보고 잔존율／실제 보고 수／추가 실제 보고 수／허위 보고 수／추가 허위 보고 수를 표시한다. 또한 각 결함 클래스의 검출 수를 출력한다. 유저가 어느 행을 선택하면, 파라미터 테이블(2633과 2634)은 그 행에 대응하는 결함 추출 파라미터의 상세를 표시한다. 각 행에서 대상으로 하는 부분 영역의 실제 보고 수, 허위 보고 수, 또한 추가한 결함의 실제 보고 수, 허위 보고 수를 동시에 표시함으로써, 유저는 대상으로 하는 검사 대상에서 추정하는 검출 수와, 교시에 이용한 데이터의 검출 상태를 동시에 파악하는 것이 가능하다.

화상 표시부(2650과 2651)는 도 9의 그것과 같기 때문에, 설명을 생략한다.

도 13은, 본 실시예 2에 있어서 연산 장치(200)가 결함 추출 파라미터를 조정하는 절차를 나타내는 PAD도이다. 스텝 S900∼S905, S907∼S912, S914∼S918은 도 9-1과 마찬가지이다(도 13: 스텝 S1101).

유저는, 설정 화면(263) 상에서 어느 파라미터를 기준으로 하여 결함 추출 파라미터를 최적화할지를 선택함과 함께, 그 값 범위(또는 복수의 값)를 입력한다(S1101). 처리 장치(200)는, 스텝 S914∼S915를, 입력된 기준 파라미터마다(범위를 지정했을 경우에는 등간격으로) 실시한다(S1102).

[실시예 3]

도 14는, 본 발명의 실시예 3에 있어서의 공간 분류기(222)의 내부 구성을 나타내는 블록도이다. 본 실시예 3에 있어서 공간 분류기(222)는, 실시예 1에서 설명한 구성에 더하여 새롭게 내부 연산 블록 222_9∼222_13을 구비한다. 이하 이들을 추가한 것에 수반하는 차이점에 대해서 설명한다.

우선 내부 연산 블록 222_9에 대해서, 추가로 도 15를 이용하여 설명한다.

내부 연산 블록 222_9는, 정규화 차분 화소값(307a∼307c)을 수취하고, 이들이 각각 임계값을 초과하고 있는지 222_9 내에 마련한 이치화 판정 유닛 222-9a, 222-9b, 222-9c에 있어서 개별적으로 판정한다. 각 임계값은 검출계마다 상이한 값으로 할 수 있다. 이 임계값은 결함 추출 파라미터로서 추출 조건 기억부(250)가 저장하고 있다. 이치화 판정 결과는 논리합 유닛 222-9d로 보내지고, 정규화 차분 화소값(307a∼307c) 중 어느 것이 임계값 이상일 경우에는, 당해 화소가 결함이라는 취지의 출력을 내부 연산 블록 222_13에 대하여 인도한다.

내부 연산 블록 222_10과 222_11은, 내부 연산 블록 222_12와 마찬가지의 처리를 실시한다. 우선, 내부 연산 블록 222_12에 대해서 설명한다.

222-12a, 222-12b, 222-12c는 222-12 내에 마련한 이치화 판정 유닛이며, 222-9a, 222-9b, 222-9c와 마찬가지의 기능을 갖는다. 222-12a, 222-12b, 222-12c의 출력은 논리곱 유닛 222-12d로 보내지고, 정규화 차분 화소값(307a∼307c) 전부가 임계값 이상일 경우에는 결함 후보라는 취지 판정을 행하고, 이것을 내부 연산 블록 222_13에 대하여 인도한다. 222-12a, 222-12b, 222-12c에서 이용하는 임계값은 추출 조건 기억부(250) 내에 미리 저장해 두고, 추가로 결함 추출 파라미터로서 조정할 수 있다.

내부 연산 블록 222_10과 222_11은, 내부 연산 블록 222_12와 마찬가지의 기능을 갖지만, 내부에 마련한 이치화 판정 유닛에 부여하는 임계값은 222-12a, 222-12b, 222-12c에서 이용하는 것과 다른 값을 설정한다. 임계값은 추출 조건 기억부(250) 내에 미리 저장해 두고, 추가로 결함 추출 파라미터로서 조정할 수 있다.

일반적으로는 222_9 내에 마련한 이치화 판정 유닛 222-9a, 222-9b, 222-9c에서 적용되는 임계값은, 222_10, 222_11, 222_12에서 이용하는 임계값에 대하여 큰 값을 설정한다.

내부 연산 블록 222_13은, 내부 연산 블록 222_10∼222_12 중 어느 것이 결함이라고 판정한 화소는 결함 후보라고 간주한다. 222_10∼222_12는 222_13에 마련된 논리합 유닛 222_13a로 안내되고, 논리합을 취한다. 또한 이 출력은 논리곱 유닛 222_13b로 안내된다.

내부 연산 블록 222_13은, 논리합 유닛 222_8로부터의 출력을 수취한다. 223_13b는, 논리합 유닛 222_8이 결함 후보라고 판정한 화소이며 또한 222_13a가 결함이라고 간주한 것을, 결함 후보로서 출력한다. 이에 따라, 내부 연산 블록 222_1∼222_8과 내부 연산 블록 222_9∼222_12 쌍방에 의해 현재화한 결함만을 추출할 수 있으므로, 허위 보고를 억제할 수 있다. 이 결과는 222_13c에 출력된다.

또한 다면적으로 검증하기 위해 각각 다른 임계값을 이용하고 있다. 내부 연산 블록 222_12는, 어느 검출계에 있어서 임계값을 대폭 초과하고 있을 경우에는 그 화소는 결함이라는 상정(想定)에 의거한다. 222_12의 출력은 222_13에 마련된 논리합 유닛, 222_13c로 안내되고, 222_13b의 출력과의 논리합을 산출하여 최종적인 결함 판정 출력 222_out을 출력한다. 이들을 병용함으로써, 결함 후보를 보다 정확하게 추출할 수 있다.

도 16은, 본 실시예 3에 있어서의 공간 분류기(222)가 결함과 노이즈를 분리하는 형태를 나타내는 개념도이다. 설명의 편의상, 2개의 특징량을 각각 공간축으로 하는 2차원 특징량 공간에 있어서의 예를 나타냈다. ○ 표시는 실제 보고, × 표시는 허위 보고, △ 표시는 미검출의 허위 보고이다.

판별면(1301)은, 내부 연산 블록 222_1∼222_8이 결함 추출 파라미터의 초기값을 이용하여 결함을 추출하는 기준이 되는 경계면이다. 경계면보다 위에 배치된 결함 후보는 공간 분류기(222)에 의해 결함으로서 판정된다. 따라서, ○ 표시와 × 표시가 결함으로서 판정된다.

판별면(1302)은, 결함 추출 파라미터를 조정한 후에 있어서의 경계면이다. 이 경우에는 × 표시의 일부와 ○ 표시가 결함으로서 판정된다. 결함 추출 파라미터를 더 조정함으로써 판별면이 1303이 되었을 경우, 판별면(1301)에 있어서 검출한 결함을 모두 검출함과 함께 허위 보고를 모두 배제할 수 있다. 그러나 다른 한편으로 판별면(1301)에 있어서 미검출이었던 결함 후보도 결함으로서 검출하게 되므로, 오(誤)검출의 우려가 있다.

이것을 피하기 위해서는, 예를 들면 판별면(1301)의 절편(切片)(1304와 1305)에 가상적인 허위 보고를 작성하고, 이들 가상 허위 보고가 속하는 분류에 대하여 큰 가중치를 부여하고, 당해 분류에 속하는 결함 후보가 실제 보고로서 검출되기 어렵게 하면 된다. 이에 따라, 판별면(1303)과 같은 경계면이 세트되는 것을 회피할 수 있다.

그 외 수단으로서는, 내부 연산 블록 222_9∼222_12에 의해 새로운 판별면(1306이나 1307)을 세트하는 것을 생각할 수 있다. 이에 따라, 판별면(1303, 1306, 1307)의 오른쪽 윗 영역에 있어서의 결함 후보만이 결함으로서 검출되므로, 실제 보고만을 정확하게 추출할 수 있다.

[실시예 4]

도 17은, 본 발명의 실시예 4에 있어서 유저가 결함 검출 파라미터를 조정하기 위해 이용하는 설정 화면(264)의 예이다. 화면의 상반부는 설정 화면(262)과 마찬가지이다. 단 유저는 영역 라벨란(2621)에 대하여 전체 영역을 일괄하여 선택한다는 취지를 입력한다. 처리 장치(200)는, 전체 영역 라벨에 대해서 일괄하여 실시예 1과 마찬가지의 절차에 의해 실제 보고 수／허위 보고 수 등을 산출하고, 집계란(2641)은 그 결과를 표시한다.

구체적으로는, 전체 영역 라벨에 대해서 검출한 실제 보고 수／허위 보고 수／미분류 수, 실제 보고율／허위 보고율／결함 포착률／결함 잔존율 등의 집계 결과를 표시한다. 실제 보고 수, 결함 포착률에 대해서는, 부분 영역에서 검출한 결함만의 표시와 추가한 결함을 더했을 경우의 표시의 양쪽을 표시할 수 있도록 한다. 혹은, 이들 중 어느 것을 선택적으로 표시해도 된다.

본 실시예 4에 있어서는, 수식 1이나 수식 2에 있어서 전체 영역에 대해서 포괄적으로 최적화를 실시한다. 이에 따라, 결함이 발생하기 쉬운 영역에 있어서의 검출 감도가 높아짐과 함께, 허위 보고가 많은 영역에 있어서의 검출 감도가 내려가는 것과 같은 자동 조정이 행해진다. 전체 영역에 대해서 일괄하여 감도 지표값을 조정할 수 있으므로, 결함 추출 파라미터를 조정하는 부담을 더 억제할 수 있다.

[실시예 5]

본 발명의 실시예 5에서는, 처리 장치(200)가 결함을 검출하기 위해 이용하는 구체적인 연산식에 대해서 설명한다. 결함 검사 장치(100) 및 처리 장치(200)의 구성은 실시예 1∼4와 마찬가지이다.

연산 장치(200)가 결함 후보를 추출하는 조건은, 하기 식 3에 의해 표시된다. Gi는 공간 분류기(222)가 내부적으로 이용하는 계수이며, 각 내부 연산 블록(도 5에 있어서는 7개)이 각각 이용하는 계수의 배열이다. X는 특징량의 배열이며, 특징량 공간의 차원 수와 같은 개수의 요소를 갖는다. Thi는 검출 임계값이다.

[수식 6]

상기 수식 6은, 하기 수식 7과 같이 치환할 수 있다. j는, 결함 후보의 index이다. t(j)는, 실제 보고이면 1, 허위 보고이면 -1로 한다. class(j)는, 결함 후보 j가 속하는 분류이다. C()는 비용이며, 결함이 검출되지 않을 경우에 실제 보고 클래스에 대하여 부여하고, 또는 허위 보고가 검출될 경우에 허위 보고 클래스에 대하여 부여한다. ξi는 슬랙스 변수이다.

[수식 7]

수식 7에 있어서, KGi＝wi, KThi＝bi로 치환하면, 처리 장치(200)는 하기 수식 8로 표시되는 최적화 문제를 해결함으로써 결함을 검출할 수 있다. J(j)는, i가 현재값 이외일 때 이미 결함이 검출되어 있을 경우에는 1 이하의 값을 세트하고, 그렇지 않으면 1을 세트한다.

[수식 8]

상술한 바와 같이, 본 발명의 일 태양의 실시예에 따른 결함 검사 방법은, 검사 대상의 결함에 대해서, 실제 보고인지 허위 보고인지 식별 가능한 결함 클래스를 수취하는 공정과, 상기 실제 보고의 수 및 상기 허위 보고의 수가, 소정의 영역의 결함 추출 파라미터를 설정함에 있어서 부족한지의 여부를 판정하는 판정 공정과, 상기 판정 공정에서, 부족하다고 판정되었을 경우에, 상기 소정의 영역 이외에서 결함의 특징량을 추출하는 공정과, 상기 소정의 영역 이외에서 추출한 결함의 특징량을, 상기 소정의 영역에서 추출한 결함의 특징량에 추가하여 집계하는 집계 공정과, 상기 집계한 결함의 특징량을 상기 결함 추출 파라미터의 조정용으로 표시하는 표시 공정을 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 본 발명의 다른 태양의 실시예에 따른 결함 검사 방법은, 통상의 검사에 대하여 상대적으로 고감도의 검사를 행하는 공정과, 검출된 결함 후보의 검사시에 취득된 화상, 혹은 다른 리뷰 장치에서 취득된 화상에 의거하여, 실제 보고 혹은 허위 보고의 결함의 라벨 부여를 각각이 소정의 수가 될 때까지 행하는 공정과, 지정된 영역마다, 라벨 부여한 결함 후보에 있어서, 실제 보고와 허위 보고를 변별할 수 있는 복수의 파라미터로 구성되는 검사 조건의 후보를 복수 자동적으로 산출하는 공정과, 각각의 검사 파라미터의 후보에 있어서 기대되는 실제 보고 수 및 허위 보고 수를 표시하는 공정과, 소정 수의 실제 보고가 상기 검사 공정에 의해 얻어지지 않을 경우, 혹은 특정한 검출기로 취득한 화상에 있어서 실제 보고가 현재화되지 않을 경우에, 상기 지정 영역 이외의 실제 보고, 혹은 기지의 실제 보고의 외관 특징을 추가하여, 상기 검사 조건의 후보를 자동적으로 산출해서 표시하는 공정을 갖고, 상기 검사 조건의 설정시에 상기 실제 보고의 부족이 발생했을 경우에 있어서도, 상기 자동 산출되는 검사 조건을 선택함으로써, 상기 검사 조건을 설정 가능하게 한 것을 특징으로 한다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에서는, 유저가 입력하는 각각의 결함에 대해서 실제 보고인지 허위 보고인지 식별 가능한 결함 클래스를 수취하고, 그 실제 보고 수／허위 보고 수가 소정의 영역의 결함 추출 파라미터를 설정함에 있어서 부족한지의 여부를 판정하고, 부족할 경우에 소정의 영역 이외에서 추출한 결함의 특징량을, 소정의 영역에서 추출한 결함의 특징량과 합쳐 집계하여, 결함 추출 파라미터의 조정용으로 유저에게 표시한다. 이에 따라, 본 발명의 실시예에서는, 결함을 검출하기 위해 이용하는 파라미터를, 유저에게 있어서 적은 부담으로 세트할 수 있다.

보다 구체적으로는, 본 발명의 실시예에서는, 통상의 검사에 대하여 상대적으로 고감도의 검사를 행하고, 거기에서 검출한 결함 후보에 대하여 검출된 결함 후보의 검사시에 취득된 화상 혹은 다른 리뷰 장치에서 취득된 화상을 바탕으로 실제 보고 혹은 허위 보고와 같은 결함의 라벨 부여를 각각이 소정의 수가 될 때까지 행하고, 지정된 영역마다, 라벨 부여한 결함 후보에 있어서, 실제 보고와 허위 보고를 변별할 수 있는 복수의 파라미터로 구성되는 검사 조건의 후보를 복수 자동 산출하고, 각각의 검사 파라미터의 후보에 있어서 기대되는 실제 보고 수, 허위 보고 수를 장치 유저에게 표시하고, 장치 유저가 적절한 검사 조건을 선택할 수 있도록 한다. 이때, 소정의 수의 실제 보고가 고감도 검사에 의해 얻어지지 않을 경우나, 특정한 검출기로 취득한 화상에 있어서 실제 보고가 현재화되지 않을 경우에, 지정 영역 외의 실제 보고나, 기지의 실제 보고의 외관 특징을 추가하여 검사 조건의 후보의 자동 산출을 가능하게 한다. 이에 따라, 유저는 각각의 검사 조건에서 검출되는 허위 보고의 수와 그 외관에 의거하여 검사 조건을 선택할 수 있다.

이와 같이, 본 발명의 실시예에 따르면, 세분화된 검사 영역과 복수 검출기 통합 검사의 쌍방의 요인에 의해, 검사 조건 설정시의 실제 보고의 부족이 발생했을 경우에 있어서도, 자동 산출되는 검사 조건의 선택만에 의해 검사 조건이 설정 가능해진다. 이 때문에, 유저에게 있어서 검사 조건 파라미터를 세트하는 부담을 억제할 수 있다.

100: 결함 검사 장치 110: 시료
200: 처리 장치 210: 화상 처리부
220: 결함 판정부 230: 화상 기억부
240: 추출 조건 산출부 250: 추출 조건 기억부
260: 표시부 270: DR-SEM

Claims

검사 대상의 외관 화상을 생성하는 화상 생성부와,
상기 화상 생성부에서 생성된 상기 외관 화상의 특징량을 산출하는 특징량 산출부와,
상기 특징량과 상기 외관 화상을 기억하는 특징량 기억부와,
상기 검사 대상의 결함을 추출하기 위한 추출 조건의 초기값을 규정한 추출 조건 데이터를 저장하는 기억부와,
상기 특징량과 상기 추출 조건을 비교함으로써 상기 검사 대상이 갖는 결함을 추출하는 결함 판정부와,
상기 결함 판정부가 추출한 결함을 나타내는 정보를 출력하는 출력부와,
상기 결함 판정부가 추출한 결함이 실제 보고와 허위 보고 중 어느 것인지를 지정하는 인터페이스부와,
상기 인터페이스부에서 지정한 실제 보고와 허위 보고의 각각에 대응시켜 상기 검사 대상의 소정의 영역의 결함의 외관 화상의 특징량을 집계하는 특징량 집계부와,
상기 특징량 집계부에서 집계한 특징량에 의거하여, 특정의 추출 조건에 있어서 검출되는 결함 수의 기대값을 산출하는 결함 수 산출부와,
복수의 추출 조건의 각각에 대하여, 검출되는 결함 수의 기대값을 실제 보고와 허위 보고의 각각에 대하여 표시하는 기대 결함 수 표시부를 갖고,
상기 특징량 집계부는, 상기 집계한 외관 화상의 특징량에 의거하여 실제 보고 수 혹은 허위 보고 수가 부족한지의 여부를 판정하고, 부족하다고 판정했을 경우에, 상기 소정의 영역 이외에서 추출한 실제 보고 혹은 허위 보고의 외관 화상의 특징량을 추가하고,
상기 결함 수 산출부는, 검사 대상이 되는 결함의 검출 기대 수와, 검사 대상이 되지 않는 결함의 검출 기대 수를 독립적으로 산출하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
제1항에 있어서,
상기 결함 판정부는, 상기 검사 대상을 분할한 부분 영역마다 상이한 추출 조건을 이용하여 결함을 추출하고,
상기 특징량 집계부는, 상기 검사 대상에 있어서 지정된 부분 영역에서 추출된 결함의 특징량을 상기 검사 대상의 결함의 특징량으로서 집계하고,
상기 검사 대상에 있어서 지정된 부분 영역 이외의 영역에서 추출된 결함의 특징량을 상기 부분 영역 이외에서 추출한 결함의 특징량으로서 집계하고,
상기 기대 결함 수 표시부는, 상기 지정된 부분 영역의 추출 조건 데이터와 상기 지정된 부분 영역에서 검출하는 것으로 기대되는 실제 보고의 기대 검출 수와 허위 보고의 기대 검출 수와, 상기 지정된 부분 영역에서 추출되고 있지 않은 실제 보고 또는 허위 보고의 기대 검출 수를 표시하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
제1항에 있어서,
상기 결함 판정부는, 상기 검사 대상을 분할한 부분 영역마다 상이한 추출 조건을 이용하여 결함을 추출하고,
상기 특징량 집계부는, 상기 검사 대상에 있어서 지정된 부분 영역에서 추출된 결함의 특징량을 검사 대상의 결함의 특징량으로서 집계하고, 상기 검사 대상의 상기 지정된 부분 영역에서 추출된 결함 이외의 결함의 특징량을 상기 지정된 부분 영역에서 추출되고 있지 않은 결함의 특징량으로서 집계하고,
상기 기대 결함 수 표시부는, 상기 지정된 부분 영역의 추출 조건 데이터와 상기 지정된 영역에서 검출하는 것으로 기대되는 실제 보고의 검출 수와 허위 보고의 기대 검출 수와, 상기 지정된 부분 영역에서 추출되고 있지 않은 실제 보고 또는 허위 보고의 기대 검출 수를 표시하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
제1항에 있어서,
상기 특징량 기억부는, 상기 결함을 추출한 영역에 대응하는 참조 화상의 특징량을 저장하고,
상기 특징량 집계부는, 상기 특징량을 집계하는 대상이 되는 영역의 참조 화상의 특징량의 분포와 상기 특징량 기억부에 저장되어 있는 다른 영역에서 취득한 참조 화상의 특징량의 분포를 비교하여 영역간의 유사성을 평가하고, 유사하다고 판정되었을 경우에, 상기 특징량 기억부에 저장되어 있는 상이한 결함 특징을 추가하여 집계하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
검사 대상의 외관 화상을 생성하는 화상 생성 공정과,
상기 외관 화상의 특징량을 산출하는 특징량 산출 공정과,
상기 검사 대상의 결함을 추출하는 추출 조건의 초기값을 규정한 추출 조건 데이터를 기억부로부터 판독하는 판독 공정과,
상기 특징량과 상기 추출 조건을 비교함으로써 상기 검사 대상이 갖는 결함을 추출하는 결함 판정 공정과,
상기 결함 판정 공정에 있어서 추출한 결함을 나타내는 정보를 출력하는 출력 공정과,
상기 결함 판정 공정에 있어서 추출한 결함이 실제 보고와 허위 보고 중 어느 결함 클래스인지를 지정하는 결함 클래스 지정 공정과,
상기 결함 판정 공정에 있어서, 소정의 영역에서 추출한 실제 보고와 허위 보고의 지정 수가 부족한지의 여부를 상기 특징량 산출 공정에서 산출한 특징량에 의거하여 판정하는 지정 수 부족 판정 공정과,
상기 지정 수 부족 판정 공정에서 부족했다고 판정되었을 경우에, 상기 소정의 영역 이외에서 추출한 상기 결함 클래스에 대응한 결함의 특징량을, 상기 소정의 영역에서 추출한 결함의 특징량에 추가하여 집계하는 특징량 집계 공정을 갖는 것을 특징으로 하는 결함 검사 방법.
제5항에 있어서,
상기 결함을 추출하는 추출 조건을 조정하기 위해, 상기 특징량 집계 공정에서 집계한, 상기 소정의 영역에서 추출한 결함의 특징량과 상기 소정의 영역 이외에서 추출한 결함의 특징량을 통합하여 표시하는 표시 공정을 더 갖는 것을 특징으로 하는 결함 검사 방법.
제6항에 있어서,
상기 결함 판정 공정은, 상기 검사 대상을 분할한 부분 영역마다 상이한 추출 조건을 이용하여 결함을 추출하고,
상기 특징량 집계 공정은, 상기 검사 대상에 있어서 지정된 부분 영역에서 추출된 결함의 특징량을 상기 검사 대상의 결함의 특징량으로서 집계하고, 상기 검사 대상에 있어서 지정된 부분 영역 이외의 영역에서 추출된 결함의 특징량을 상기 부분 영역 이외에서 추출한 결함의 특징량으로서 집계하고,
상기 표시 공정은, 상기 지정된 부분 영역의 추출 조건 데이터와 상기 지정된 부분 영역에서 검출하는 것으로 기대되는 실제 보고의 기대 검출 수와 허위 보고의 기대 검출 수와, 상기 지정된 부분 영역에서 추출되고 있지 않은 실제 보고 또는 허위 보고의 기대 검출 수를 표시하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 방법.
제6항에 있어서,
상기 결함 판정 공정은, 상기 검사 대상을 분할한 부분 영역마다 상이한 추출 조건을 이용하여 결함을 추출하고,
상기 특징량 집계 공정은, 상기 검사 대상에 있어서 지정된 부분 영역에서 추출된 결함의 특징량을 검사 대상의 결함의 특징량으로서 집계하고, 상기 검사 대상의 상기 지정된 부분 영역에서 추출된 결함 이외의 결함의 특징량을 상기 지정된 부분 영역에서 추출되고 있지 않은 결함의 특징량으로서 집계하고,
상기 표시 공정은, 상기 지정된 부분 영역의 추출 조건 데이터와 상기 지정된 영역에서 검출하는 것으로 기대되는 실제 보고의 검출 수와 허위 보고의 기대 검출 수와, 상기 지정된 부분 영역에서 추출되고 있지 않은 실제 보고 또는 허위 보고의 기대 검출 수를 표시하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 방법.
제6항에 있어서,
상기 특징량 산출 공정은 상기 결함을 추출한 영역에 대응하는 참조 화상의 특징량을 산출하고,
상기 참조 화상의 특징량을 포함하여, 상기 결함의 특징량을 특징량 기억부에 기억하는 특징량 기억 공정을 더 갖고,
상기 특징량 집계 공정은, 상기 특징량을 집계하는 대상이 되는 영역의 참조 화상의 특징량의 분포와 상기 특징량 기억부에 저장되어 있는 다른 영역에서 취득한 참조 화상의 특징량의 분포를 비교하여 영역간의 유사성을 평가하고, 유사하다고 판정되었을 경우에, 상기 특징량 기억부에 저장되어 있는 상이한 결함 특징을 추가하여 집계하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 방법.