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KR102266136B1 - 검사 장치, 검사 방법 및 검사 프로그램을 저장한 기억 매체 - Google Patents

검사 장치, 검사 방법 및 검사 프로그램을 저장한 기억 매체 Download PDF

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KR102266136B1
KR102266136B1 KR1020190021354A KR20190021354A KR102266136B1 KR 102266136 B1 KR102266136 B1 KR 102266136B1 KR 1020190021354 A KR1020190021354 A KR 1020190021354A KR 20190021354 A KR20190021354 A KR 20190021354A KR 102266136 B1 KR102266136 B1 KR 102266136B1
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료이치 히라노
마사타카 시라츠치
히데아키 하시모토
타케시 모리노
히데아키 오카노
요시노리 혼구
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가부시키가이샤 뉴플레어 테크놀로지
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Abstract

본 발명의 실시 형태는, 계산기 부하를 저감하면서, 결함의 오검출을 억제할 수 있는 검사 장치, 검사 방법 및 검사 프로그램을 저장한 기억 매체를 제공한다.
실시 형태의 검사 장치는, 제1 화상에 대응하는 제2 화상을 생성하는 화상 생성 장치와, 상기 제1 화상 및 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 부분 영역에 기초하여 비선형 이탈을 추정하고, 상기 제1 화상에 대한 상기 제2 화상의 결함을 검출하는 화상 결함 검출 장치를 구비한다.

Description

검사 장치, 검사 방법 및 검사 프로그램을 저장한 기억 매체{INSPECTION DEVICE, INSPECTION METHOD, AND STORAGE MEDIUM STORING INSPECTION PROGRAM}
본 발명의 실시 형태는, 반도체 장치의 제조에 사용되는 마스크의 결함을 검출할 수 있는 검사 장치, 검사 방법 및 검사 프로그램을 저장한 기억 매체에 관한 것이다.
반도체 장치 및 반도체 장치의 제조에 사용되는 노광 장치용 마스크의 미세화에 따라, 해당 반도체 장치 및 마스크의 검사를 행하는 검사 장치의 개발이 행해지고 있다.
일반적으로, 반도체 장치 및 마스크의 검사에 있어서는, 바른 상태의 기준이 되는 기준 화상과, 실제로 취득된 피검사 화상을 비교, 연산함으로써, 양자의 차분 화상을 생성하는 처리가 행해진다. 피검사 화상에 결함이 전혀 존재하지 않는 경우, 차분 화상은 거의 일정한 계조를 가지는 평탄한 화상이 된다. 한편, 결함이 존재하는 경우, 차분 화상에는, 그 결함과 같은 위치에, 주위에 대하여 현저한 명암의 변화를 가지는 패턴이 출현한다.
검사 장치에서 생성되는 피검사 화상에는, 원리 상 피할 수 없는 원인이나, 검사 시의 환경에 기인하여, 위치 이탈 및 공간적인 왜곡이 포함된다. 이 경우, 상술한 바와 같이 생성한 차분 화상에는, 본래 결함은 아님에도 불구하고, 주위에 대하여 현저한 명암의 변화를 가지는 의사 결함으로 불리우는 패턴이 생길 수 있다.
이에, 해당 위치 이탈 및 왜곡을 계측, 추정함으로써 피검사 화상 또는 기준 화상을 보정하고, 의사 결함에 의한 오검출을 억제하는 다양한 기술이 제안되고 있다.
그러나, 의사 결함에 의한 오검출을 발생시키지 않을 정도로 고정밀도로 위치 이탈 및 왜곡을 계측, 추정하기 위해서는, 방대한 연산량이 필요해질 수 있다. 이 때문에, 화상 결함 검출용의 계산기에 많은 비용이 발생하고, 해당 비용이 반도체 장치 제조에 있어서의 무시할 수 없는 비용 요인이 될 가능성이 있다.
본 발명의 실시 형태는, 계산기 부하를 저감하면서, 결함의 오검출을 억제할 수 있는 검사 장치, 검사 방법 및 검사 프로그램을 저장한 기억 매체를 제공한다.
실시 형태의 검사 장치는, 화상 생성 장치와, 화상 결함 검출 장치를 구비한다. 상기 화상 생성 장치는, 제1 화상에 대응하는 제2 화상을 생성한다. 상기 화상 결함 검출 장치는, 상기 제1 화상 및 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 부분 영역에 기초하여 비선형 이탈을 추정하여, 상기 제1 화상에 대한 상기 제2 화상의 결함을 검출한다.
도 1은, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 전체 구성의 일예를 설명하기 위한 블럭도.
도 2는, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 실 화상 데이터 생성 장치의 하드웨어 구성의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 3은, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치의 하드웨어 구성의 일예를 설명하기 위한 블럭도.
도 4는, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치의 기능 구성의 일예를 설명하기 위한 블럭도.
도 5는, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 전체 동작의 일예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 6은, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작의 일예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 7은, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치에 있어서의 보정 동작의 일예를 모식적으로 설명하기 위한 다이어그램.
도 8은, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치에 있어서의 왜곡량 추정 동작의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 9(a) 및 도 9(b)는, 제1 실시 형태에 따른 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 10은, 제1 실시 형태에 따른 제1 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분 화상 데이터의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 11은, 제1 실시 형태에 따른 제1 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분 화상 데이터를 설명하기 위한 히스토그램.
도 12는, 제1 실시 형태에 따른 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분 화상 데이터의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 13은, 제1 실시 형태에 따른 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분 화상 데이터를 설명하기 위한 히스토그램.
도 14는, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 검사 장치의 실 화상 데이터 생성 장치의 하드웨어 구성의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 15는, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치의 기능 구성의 일예를 설명하기 위한 블럭도.
도 16은, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작의 일예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 17(a) 및 도 17(b)는, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 18은, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 제1 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 19는, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 제1 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분 화상 데이터를 설명하기 위한 히스토그램.
도 20은, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분의 일예를 설명하기 위한 모식도.
도 21은, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분 화상 데이터를 설명하기 위한 히스토그램.
도 22는, 제2 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치의 기능 구성의 일예를 설명하기 위한 블럭도.
도 23은, 제2 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작의 일예를 설명하기 위한 플로우차트.
도 24는, 제2 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치에 있어서의 휘도 얼룩 추정 동작의 일예를 설명하기 위한 모식도.
이하, 도면을 참조하여 실시 형태에 대하여 설명한다. 또한, 이하의 설명에서, 동일한 기능 및 구성을 가지는 구성 요소에 대해서는, 공통되는 참조 부호를 붙인다.
1.　제1 실시 형태
제1 실시 형태에 따른 검사 장치에 대하여 설명한다.
제1 실시 형태에 따른 검사 장치는, 예를 들면, 반도체 장치의 제조에 사용되는 마스크의 결함을 검사하는 마스크 결함 검사 장치를 포함한다. 반도체 장치는, 예를 들면, NAND형 플래쉬 메모리 등의 반도체 기억 장치를 포함한다.
1. 1　하드웨어 구성에 대하여
우선, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 하드웨어 구성에 대하여 설명한다.
1. 1. 1　전체 구성에 대하여
제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 전체 구성에 대하여 설명한다.
도 1은, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 전체 구성의 일예를 나타내는 블럭도이다. 도 1에 도시한 바와 같이, 검사 장치(1)는, 실 화상 데이터 생성 장치(10)와, 설계 화상 데이터 생성 장치(30)와, 화상 결함 검출 장치(50)를 구비하고 있다.
실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 예를 들면, 반도체 장치(도시하지 않음)의 제조에 이용되는 포토마스크 또는 레티클의 광학 화상을 실 화상 데이터로서 생성하는 스캐너로서의 기능을 가진다. 이하의 설명에서는, 포토마스크 또는 레티클은, 단순히 「마스크」라고도 한다. 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 마스크에 대하여 생성한 실 화상 데이터를 화상 결함 검출 장치(50)로 송출한다.
설계 화상 데이터 생성 장치(30)는, 마스크의 제조 시에 작성된 설계 데이터에 기초하여, 해당 마스크에 대응하는 설계 화상 데이터를 생성하는 기능을 가진다. 설계 데이터는, 예를 들면, CAD(Computer-aided design) 데이터의 형식으로 미리 설계 화상 데이터 생성 장치(30) 내에 저장된다. 설계 화상 데이터 생성 장치(30)는, 해당 설계 데이터를 화상 결함 검출 장치(50)에 있어서의 화상 결함 처리에 적용 가능한 데이터 형식(설계 화상 데이터)으로 변환한 후, 화상 결함 검출 장치(50)로 송출한다.
화상 결함 검출 장치(50)는, 실 화상 데이터 생성 장치(10)로부터 실 화상 데이터를, 설계 화상 데이터 생성 장치(30)로부터 설계 화상 데이터를, 각각 받는다. 화상 결함 검출 장치(50)는, 동일한 마스크에 대하여 생성된 복수의 실 화상 데이터들 간의 조(組), 또는 실 화상 데이터와 설계 화상 데이터와의 조(組)를 피검사 화상 데이터와 참조 화상 데이터와의 조(組)로 간주한다. 피검사 화상 데이터란, 결함 검출의 대상이 되는 화상 데이터임을 나타낸다. 참조 화상 데이터란, 피검사 화상 데이터에 대하여 결함 검출을 행할 때의 기준이 되는 화상 데이터인 것을 나타낸다. 화상 결함 검출 장치(50)는, 피검사 화상 데이터와, 해당 피검사 화상 데이터에 대응하는 참조 화상 데이터를 비교함으로써, 피검사 화상 데이터에 존재하는 결함을 검출한다. 그리고, 화상 결함 검출 장치(50)는, 피검사 화상 데이터에 검출된 결함에 기초하여, 마스크에 존재하는 결함을 특정한다.
1. 1. 2　실 화상 데이터 생성 장치의 하드웨어 구성에 대하여
이어서, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 실 화상 데이터 생성 장치의 하드웨어 구성에 대하여 설명한다.
도 2는, 제1 실시 형태에 따른 실 화상 데이터 생성 장치의 하드웨어 구성을 설명하기 위한 모식도이다. 도 2에서는, 실 화상 데이터 생성 장치(10)의 일예로서, 마스크(114)의 광학 화상(투과광 화상 및/또는 반사광 화상)을 실 화상 데이터로서 생성 가능한 광학 스캐너가 도시되어 있다.
도 2에 도시한 바와 같이, 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 광원(101)과, 복수의 하프 미러(102, 103, 104, 105, 106 및 107)와, 복수의 대물 렌즈(108, 109 및 110)와, 스테이지(111)와, 투과광 센서(112)와, 반사광 센서(113)를 구비하고 있다.
광원(101)은, 예를 들면, 자외 레이저광을 사출 가능한 레이저 광원이다. 광원(101)으로부터 출사된 레이저광은, 하프 미러(102~107) 및 대물 렌즈(108 및 109)를 통하여, 스테이지(111)에 재치된 마스크(114)에 조사된다. 보다 구체적으로는, 하프 미러(102~105) 및 대물 렌즈(108)는, 투과 광학계를 구성하고, 하프 미러(102, 106 및 107) 및 대물 렌즈(109)는, 반사 광학계를 구성한다. 이상과 같은 구성에 의하여, 마스크(114)를 상하로부터 조명할 수 있고, 마스크(114)의 투과광 및 반사광은 각각, 대물 렌즈(110)를 통해 투과광 센서(112) 및 반사광 센서(113)에 입력될 수 있다.
투과광 센서(112) 및 반사광 센서(113)는 각각, 마스크(114)의 투과광 및 반사광을 검출한다. 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 검출된 투과광 및 반사광을 도시하지 않은 프로세서에서 처리하여, 마스크(114)의 실 화상 데이터를 생성한다. 생성된 실 화상 데이터는, 화상 결함 검출 장치(50)로 송출된다.
또한, 상술한대로, 실 화상 데이터 생성 장치(10)에 의해 생성되는 실 화상 데이터는, 화상 결함 검출 장치(50)에서, 피검사 화상 데이터로서도 또는 참조 화상 데이터로서도 사용될 수 있다. 즉, 마스크(114) 상에 형성된 동일 패턴들을 서로 비교하는 경우, 해당 동일 패턴에 대하여 생성된 복수의 실 화상 데이터의 조(組)가, 피검사 화상 데이터와, 참조 데이터와의 조(組)라고 간주될 수 있다. 이러한 실 화상 데이터의 사용 방법은, 다이와 다이와의 비교(DD(Die to die) 비교)라고도 불리운다. 한편, 마스크(114) 상에 형성된 패턴과, 설계 데이터 상의 패턴을 비교하는 경우, 실 화상 데이터 생성 장치(10)에 의해 생성되는 실 화상 데이터와, 설계 화상 데이터 생성 장치(30)에 의해 생성되는 설계 화상 데이터와의 조(組)가, 피검사 화상 데이터와, 참조 데이터와의 조(組)라고 간주될 수 있다. 이러한 실 화상 데이터 및 설계 화상 데이터의 사용 방법은, 다이와 데이터베이스와의 비교(DB(Die to database) 비교)라고도 불리운다.
1. 1. 3　화상 결함 검출 장치의 하드웨어 구성에 대하여
이어서, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치의 하드웨어 구성에 대하여 설명한다. 도 3은, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치의 하드웨어 구성을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 3에 도시한 바와 같이, 화상 결함 검출 장치(50)는, 제어부(51), 기억부(52), 표시부(53), 드라이브(54) 및 통신부(55)를 구비하고 있다.
제어부(51)는, CPU(Central Processing Unit), RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory) 등을 포함하여, 화상 결함 검출 장치(50) 전체의 동작을 제어한다.
기억부(52)는, 예를 들면, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Drive) 등의 보조 기억 장치이다. 기억부(52)에는, 화상 결함 검출 장치(50)로 실행되는 화상 결함 검출 프로그램(521)이 저장된다. 또한, 기억부(52)에는, 화상 결함 검출 프로그램(521)이 실행될 때에 필요한 입력 정보로서, 예를 들면, 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)가 저장된다.
화상 결함 검출 프로그램(521)은, 피검사 화상 데이터(523)로부터, 참조 화상 데이터(522)에 대하여 유의(有意)하게 상이한 점을 결함으로서 검출하는 화상 결함 검출 처리를, 화상 결함 검출 장치(50)에서 실행시키기 위한 프로그램이다. 또한, 화상 결함 검출 처리의 상세한 내용에 대해서는 후술한다.
표시부(53)는, 예를 들면, 표시 화면(예를 들면, LCD(Liquid Crystal Display) 또는 EL(Electroluminescence) 디스플레이 등) 등을 포함한다. 표시부(53)는, 제어부(51)에 의해 실행된 화상 결함 검출 프로그램(521)의 실행 결과를 유저에게 출력한다.
드라이브(54)는, 예를 들면, CD(Compact Disc) 드라이브, DVD(Digital Versatile Disc) 드라이브 등이며, 기억 매체(541)에 저장된 프로그램을 읽어내기 위한 장치이다. 드라이브(54)의 종류는, 기억 매체(541)의 종류에 따라 적절히 선택되어도 된다. 상기 화상 결함 검출 프로그램(521)은, 이 기억 매체(541)에 저장되어 있어도 된다.
기억 매체(541)는, 컴퓨터 기타 장치, 기계 등이 기록된 프로그램 등의 정보를 읽어낼 수 있도록, 해당 프로그램 등의 정보를, 전기적, 자기적, 광학적, 기계적 또는 화확적 작용에 의해 축적하는 매체이다. 화상 결함 검출 장치(50)는, 이 기억 매체(541)로부터, 화상 결함 검출 프로그램(521)을 취득해도 된다.
통신부(55)는, 화상 결함 검출 장치(50)와, 실 화상 데이터 생성 장치(10) 및 설계 화상 데이터 생성 장치(30)를 포함하는 외부와의 통신을 담당하는 통신 인터페이스이다. 통신부(55)는, 예를 들면, 실 화상 데이터 및 설계 화상 데이터를 외부로부터 받아, 기억부(52)에 저장시킨다. 또한, 통신부(55)는, 화상 결함 검출 프로그램(521)의 실행 결과로서 생성된 비교 결과를 외부로 출력한다.
1. 2　기능 구성에 대하여
이어서, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 기능 구성에 대하여 설명한다.
1. 2. 1　화상 결함 검출 장치의 기능 구성에 대하여
제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치의 기능 구성에 대하여 설명한다.
화상 결함 검출 장치(50)의 제어부(51)는, 예를 들면, 기억부(52)에 저장된 화상 결함 검출 프로그램(521)을 RAM에 전개한다. 그리고, 제어부(51)는, RAM에 전개된 화상 결함 검출 프로그램(521)을 CPU에 의해 해석 및 실행하고, 각 구성 요소를 제어한다.
도 4는, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 화상 결함 검출 장치의 기능 구성 중, 화상 결함 검출 처리에 따른 부분을 설명하기 위한 블럭도이다.
도 4에 도시한 바와 같이, 화상 결함 검출 장치(50)는, 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)에 기초하여 화상 결함 검출 처리를 실행할 때, 글로벌 쉬프트량 추정부(501), 로컬 쉬프트량 추정부(502), 왜곡량 추정부(503), 보정부(504) 및 비교부(505)를 구비하는 컴퓨터로서 기능한다. 또한, 이하의 설명에서는, 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)는, 서로 교차하는 X 축 및 Y 축으로 구성되는 XY 평면 상에 전개되는 화소의 휘도값의 집합인 것으로서 설명한다. 보다 구체적으로는, 참조 화상 데이터(522)의 좌표(x, y)에 있어서의 휘도값은 IR(x, y)로 표시하고, 피검사 화상 데이터(523)의 좌표(x, y)에 있어서의 휘도값은 IS(x, y)로 표시한다.
글로벌 쉬프트량 추정부(501) 및 로컬 쉬프트량 추정부(502)는, 2 개의 화상 데이터 간의 오차를 가장 작게하는 쉬프트량(S)을 추정하는 기능을 가진다. 보다 구체적으로는, 예를 들면, 글로벌 쉬프트량 추정부(501) 및 로컬 쉬프트량 추정부(502)는, 이하의 식 (1)에 따라 평가치(E)를 산출한다.
Figure 112019019170035-pat00001
여기서, 2 개의 화상 데이터의 평가 범위는, NХN 개의 화소에 의해 구성되는 범위(0=x, y≤=N-1)라고 한다.
글로벌 쉬프트량 추정부(501) 및 로컬 쉬프트량 추정부(502)는, 산출한 평가치(E)를 최소로 하는 쉬프트량(S=(sx, sy))을 추정한다. 이에 의하여, 일방의 화상 데이터를 타방의 화상 데이터를 쉬프트시킨 경우에, 2 개의 화상 데이터의 평가 범위 전체에 있어서의 휘도차가 가장 정합하는 쉬프트량(S)이 추정된다. 이러한 2 개의 화상 데이터 간의 선형 매칭 수법은, SSD(Sum of squared difference) 매칭이라고도 불리운다. 또한, 이하에 설명하는 대로, 쉬프트량(S)은, 예를 들면, 글로벌 쉬프트량(S1) 및 로컬 쉬프트량(S2)을 포함한다.
글로벌 쉬프트량 추정부(501)는, 상술의 SSD 매칭을 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)의 전체에 적용하여, 글로벌 쉬프트량(S1=(s1x, s1y))을 추정한다. 글로벌 쉬프트량 추정부(501)는, 글로벌 쉬프트량(S1)을 보정부(504)로 송출한다.
로컬 쉬프트량 추정부(502)는, 상술의 SSD 매칭을 보정부(504)로부터 받은 제1 보정 완료 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터(523)에 포함되는 부분 영역에 적용하여, 로컬 쉬프트량(S2)을 추정한다. 예를 들면, 로컬 쉬프트량 추정부(502)는, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터(523)를 M 개의 부분 영역으로 등분할하고, 해당 분할된 제1 보정 완료 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터(523)의 조의 각각에 대하여 SSD 매칭을 적용한다(M은 자연수). 이에 의하여, 로컬 쉬프트량 추정부(502)는, M 개의 로컬 쉬프트량(S2)(S21=(s2x1, s2y1), S22=(s2x2, s2y2), ..., 및 S2M=(s2xM, s2yM))을 추정한다. 로컬 쉬프트량 추정부(502)는, 로컬 쉬프트량(S2)을 왜곡량 추정부(503)로 송출한다.
왜곡량 추정부(503)는, 로컬 쉬프트량 추정부(502)로부터 받은 M 개의 로컬 쉬프트량(S2)에 기초하여, 왜곡량 벡터(Cd)를 추정한다. 왜곡량 벡터(Cd)는, 2 개의 화상 데이터 간의 대응하는 화소 간의 위치의 왜곡량(d)을 임의의 차수의 다항식으로 표현한 경우의 계수를, 벡터 형식으로 표현한 것이다. 구체적으로는, 예를 들면, 왜곡량(d)이 2 차의 다항식으로 표현되는 경우, 왜곡량 벡터(Cd)는, 6 개의 계수(cd1, cd2, cd3, cd4, cd5, cd6)로 이루어진 열(列) 벡터로서 표현된다. 이 경우, 화상 데이터 내의 임의의 위치(x, y)에 있어서의 화소의 위치의 왜곡량(d=(dx(x, y), dy(x, y)))은, 계수(cd1~cd6)를 이용하여 이하의 식 (2)에 따라 산출된다.
Figure 112019019170035-pat00002
왜곡량 추정부(503)는, 추정한 왜곡량 벡터(Cd)를 보정부(504)로 송출한다. 또한, 왜곡량 벡터(Cd)의 추정 수법의 상세한 내용에 대해서는 후술한다.
보정부(504)는, 글로벌 쉬프트량 추정부(501)로부터 글로벌 쉬프트량(S1)을 받으면, 해당 글로벌 쉬프트량(S1)을 참조 화상 데이터(522)에 적용하여, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다. 보정부(504)는, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터를 로컬 쉬프트량 추정부(502)로 송출한다. 또한, 보정부(504)는, 왜곡량 추정부(503)로부터 왜곡량 벡터(Cd)를 받으면, 해당 왜곡량 벡터(Cd) 및 글로벌 쉬프트량(S1)을 참조 화상 데이터(522)에 적용하여, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다. 보정부(504)는, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 비교부(505)로 송출한다.
또한, 보정부(504)는, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터 및 제2 보정 완료 참조 화상 데이터가 정수 그리드의 화상 데이터가 되도록 리맵핑(재배치)해도 된다. 리맵핑 수법으로서는, 정순(正順)방향의 리맵핑에 한정되지 않고, 역방향의 리맵핑이 적용 가능하다. 정순방향의 리맵핑은, 예를 들면, 보정 완료 참조 화상 데이터를 실수(實數) 그리드로부터 정수 그리드가 되도록 변환하는 수법이다. 또한, 역방향의 리맵핑은, 정수 그리드의 보정 전 참조 화상 데이터로부터 보간(補間)에 의해 실수의 휘도값을 구하고, 이것을 정수 그리드의 보정 완료 참조 화상 데이터로 변환하는 수법이다. 역방향의 리맵핑은, 정순방향의 리맵핑과 동등하게 연산량을 경감시키면서, 정순방향의 리맵핑보다 양자화 오차를 저감할 수 있다.
비교부(505)는, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 보정부(504)로부터 받으면, 해당 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와 피검사 화상 데이터(523)를 비교하여, 해당 비교 결과를 유저에게 제시한다. 보다 구체적으로는, 예를 들면, 비교부(505)는, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)와의 화소마다의 휘도값의 차분을 XY 평면 상에 매핑하고, 해당 휘도값의 차분이 소정의 역치보다 큰 점을 결함 부분으로서 추출한다. 비교부(505)는, 추출된 결함 부분과 함께, XY 평면 상에 매핑된 휘도값의 차분의 화상 데이터를 비교 결과로서 유저에게 제시한다.
1. 2　동작에 대하여
이어서, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 동작에 대하여 설명한다.
1. 2. 1　검사 장치의 전체 동작에 대하여
우선, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 전체 동작에 대하여 설명한다.
도 5는, 제1 실시 형태에 따른 검사 장치의 전체 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다. 도 5에 도시한 바와 같이, 검사 장치(1)는, DD 비교와 DB 비교의 어느 것에도 대응 가능하다.
스텝 ST1에서, 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 검사 대상의 마스크(114)를 스테이지(111)에 재치하고, 광원(101)으로부터 레이저광을 사출함으로써, 마스크(114)의 실 화상 데이터를 생성한다. 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 생성한 실 화상 데이터를 화상 결함 검출 장치(50)로 송출한다.
스텝 ST2에서, 검사 장치(1)는, 마스크(114)의 검사 방법이 DD 비교인지 DB 비교인지를 판정한다. DD 비교가 실행되는 경우, 즉, 실 화상 데이터들을 서로 비교하는 경우(스텝 ST2；yes), 스텝 ST3으로 진행한다. 한편, DB 비교가 실행되는 경우, 즉, 실 화상 데이터들을 서로 비교하지 않는 경우(스텝 ST2；no), 스텝 ST3를 행하지 않고, 스텝 ST4으로 진행된다.
스텝 ST3에서, 설계 화상 데이터 생성 장치(30)는, 검사 대상의 마스크(114)의 설계 데이터에 기초하여, 설계 화상 데이터를 생성한다. 설계 화상 데이터 생성 장치(30)는, 생성한 설계 화상 데이터를 화상 결함 검출 장치(50)로 송출한다.
스텝 ST4에서, 화상 결함 검출 장치(50)는, DD 비교가 실행되는 경우, 스텝 ST1에 대하여 생성된 실 화상 데이터를 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)로서 기억부(52)에 저장하여, 화상 결함 검출 처리를 실행한다. 또한, 화상 결함 검출 장치(50)는, DB 비교가 실행되는 경우, 스텝 ST1에서 생성된 실 화상 데이터를 피검사 화상 데이터(523)로서, 스텝 ST3에서 생성된 설계 화상 데이터를 참조 화상 데이터(522)로서, 기억부(52)에 저장하여, 화상 결함 검출 처리를 실행한다.
이상으로, 전체 동작이 종료된다.
1. 2. 2　화상 결함 검출 동작에 대하여
이어서, 상술한 제1 실시 형태에 따른 검사 장치에 있어서의 전체 동작 중, 화상 결함 검출 동작에 대하여 설명한다.
1. 2. 2. 1　플로우차트에 대하여
제1 실시 형태에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작의 플로우차트에 대하여, 도 6을 이용하여 설명한다. 도 6은, 도 5에서 도시한 스텝 ST4의 상세한 내용을 설명하는 것이다.
도 6에 도시한 바와 같이, 스텝 ST11에서, 제어부(51)는, 글로벌 쉬프트량 추정부(501)로서 기능하고, 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)의 전체에 대하여 SSD 매칭을 실행하여, 글로벌 쉬프트량(S1)을 추정한다.
스텝 ST12에서, 제어부(51)는, 보정부(504)로서 기능하고, 스텝 ST11에서 추정된 글로벌 쉬프트량(S1)에 기초하여 참조 화상 데이터(522)의 보정을 행하여, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다.
스텝 ST13에서, 제어부(51)는, 로컬 쉬프트량 추정부(502)로서 기능하고, 스텝 ST12에서 생성된 제1 보정 완료 참조 화상 데이터, 및 피검사 화상 데이터(523)를 M 개의 부분 영역으로 분할한다. 제어부(51)는, 분할된 M 개의 부분 영역의 각각에 대하여 SSD 매칭을 실행하여, M 개의 로컬 쉬프트량(S2)을 추정한다.
스텝 ST14에서, 제어부(51)는, 왜곡량 추정부(503)로서 기능하고, 스텝 ST13에서 추정된 M 개의 로컬 쉬프트량(S2)에 기초하여 제1 보정 완료 참조 화상 데이터의 전체에 대한 왜곡량 벡터(Cd)를 추정한다.
스텝 ST15에서, 제어부(51)는, 보정부(504)로서 기능하고, 스텝 ST11에서 추정된 글로벌 쉬프트량(S1)과, 스텝 ST14에서 추정된 왜곡량 벡터(Cd)에 기초하여 참조 화상 데이터(522)의 보정을 행하여, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다.
스텝 ST16에서, 제어부(51)는, 비교부(505)로서 기능하고, 스텝 ST15에서 생성된 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)를 비교하여, 비교 결과를 유저에게 제시한다.
이상으로, 화상 결함 검출 동작이 종료된다.
1. 2. 2. 2　보정 동작에 대하여
이어서, 제1 실시 형태에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작 중, 보정 동작에 대하여 설명한다.
도 7은, 제1 실시 형태에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 참조 화상 데이터의 보정 동작을 모식적으로 설명하기 위한 다이어그램이다. 도 7은, 도 6에서 설명한 스텝 ST12 및 ST15에 대응한다. 도 7에서는, 일예로서, 참조 화상 데이터(522)에 대하여 2 회의 보정이 실행된 때의 보정 전후의 화소의 위치의 변화가, 1 차원(X 축 방향)에 대해 모식적으로 도시된다. 도 7의 예에서는, 횡축에 피검사 화상 데이터(523)의 화소의 위치 x가 표시되고, 종축에 피검사 화상 데이터(523)에 대응하는 참조 화상 데이터(522)(제1 보정 완료 참조 화상 데이터 및 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 포함함)의 화소의 위치 x＇가 표시된다.
도 7에 도시한 바와 같이, 보정 전의 참조 화상 데이터(522)와 피검사 화상 데이터(523)와의 사이에는, 선 L1으로 나타내는 것과 같은 위치 이탈이 존재할 수 있다. 즉, 위치 이탈의 요인은, 쉬프트량(sx)과 왜곡량(dx(x, y))과의 2 개로 대별되고, 이것들을 이용하여 위치 x 및 x＇는 이하의 식 (3)과 같이 대응된다.
Figure 112019019170035-pat00003
여기서, 쉬프트량(sx)은, 화소의 위치에 의하지 않고, 화상 데이터 전체에 걸쳐 균일하게 생기는 이탈량을 나타내고, 왜곡량(dx(x, y))은, 화소의 위치에 의존하여 생기는(화소의 위치에 대하여 비선형인) 이탈량을 나타내고 있다.
보정부(504)는, 상술의 쉬프트량(sx)을 제거함으로써, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다. 즉, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)와의 사이에는, 선 L2으로 나타내듯이 왜곡량(dx(x, y))이 존재할 수 있다.
보정부(504)는, 상술의 왜곡량(dx(x, y))을 더 제거함으로써, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다. 쉬프트량(sx) 및 왜곡량(dx(x, y))이 제거되면, 이상적이게는, 선 L3으로 나타내듯이, x＇=x가 되고, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와 피검사 화상 데이터와는 완전하게 일치할 수 있다.
1. 2. 2. 3　왜곡량 추정 동작에 대하여
도 8은, 제1 실시 형태에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 왜곡량 추정 동작을 설명하기 위한 모식도이다. 도 8에서는, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터의 부분 영역마다의 대표적인 왜곡량(d)과, 로컬 쉬프트량(S2)과의 관계가 모식적으로 도시된다. 도 8의 예에서는, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터는, M=9 개의 부분 영역(R1, R2, ??, R9)으로 분할되고, 해당 부분 영역(R1~R9)의 각각에 대하여 로컬 쉬프트량(S2)((s2x1, s2y1), (s2x2, s2y2), ??, (s2x9, s2y9))이 추정된 경우가 도시된다.
도 8에 도시한 바와 같이, 왜곡량 추정부(503)는, 로컬 쉬프트량((s2x1, s2y1)~(s2x9, s2y9))의 각각을, 대응하는 부분 영역(R1~R9)의 대표 위치((x1, y1)~(x9, y9))에 있어서의 왜곡량((dx1, dy1)~(dx9~dy9))으로 간주한다. 즉, 왜곡량 추정부(503)는, 왜곡량((dx1, dy1)~(dx9~dy9))과 로컬 쉬프트량((s2x1, s2y1)~(s2x9, s2y9))과의 사이에, 이하의 식 (4)으로 나타내는 대응 관계를 가정한다.
Figure 112019019170035-pat00004
상술한대로, 제1 실시 형태에서는, 임의의 위치(x, y)에 있어서, 왜곡량(d)은, 식 (2)을 만족시킨다고 가정된다. 이 때문에, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터는, 적어도 9 점의 대표 위치((x1, y1)~(x9, y9))에 있어서, 상술의 식 (2)을 만족시킨다. 따라서, 식 (2)을 9 점의 대표 위치((x1, y1)~(x9, y9))에 대하여 연립함으로써, 이하의 선형 방정식 (5) 및 (6)이 얻어진다.
Figure 112019019170035-pat00005
여기서, 대표 위치의 좌표((x1, y1)~(x9, y9))에 기초하는 행렬(Z) 및 왜곡량(dx1~dx9 및 dy1~dy9)을 포함한 벡터(Dx 및 Dy)는, 구체적인 수치로서 정해진다. 이 때문에, 왜곡량 추정부(503)는, 상술의 식 (5) 및 (6)에 대하여, 최소 이승법에 기초하여 이하의 식 (7)에 나타내는 연산을 실행함으로써, 각각 왜곡량 벡터(Cdx 및 Cdy)를 추정할 수 있다.
Figure 112019019170035-pat00006
또한, 추정 시에는, 최소 이승해를 우결정계(優決定系)로 얻기 위하여, 분할되는 부분 영역의 수(M)가 왜곡량 벡터(Cd)의 요소수(식 (5) 및 (6)의 예에서는 6 개)보다 큰 것이 바람직하다. 보다 바람직하게는, 분할되는 영역의 수(M)의 평방근(m)(m＾2=M)이 정해지는 경우, 왜곡량 벡터(Cd)를 구성하는 다항식은, (m-1) 차 이하의 다항식인 것이 바람직하다.
1. 3　본 실시 형태에 따른 효과
제1 실시 형태에 의하면, 계산기 부하를 저감하면서, 화상의 결함의 오검출을 억제할 수 있다. 본 효과에 대하여, 이하 설명한다.
제1 실시 형태에 따른 실 화상 데이터 생성 장치(10) 및 설계 화상 데이터 생성 장치(30)는, 각각 실 화상 데이터 및 설계 화상 데이터를 생성하여, 화상 결함 검출 장치(50)로 송출한다. 이에 의하여, 화상 결함 검출 장치(50)는, DD 비교를 실행할지 DB 비교를 실행할지에 따라, 어느 화상 데이터를 사용할지를 적절히 선택할 수 있다. 즉, 화상 결함 검출 장치(50)는, DD 비교를 실행하는 경우에는, 실 화상 데이터를 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터로서 저장하고, DB 비교를 실행하는 경우에는, 실 화상 데이터를 피검사 화상 데이터로서, 설계 화상 데이터를 참조 화상 데이터로서, 각각 저장할 수 있다.
또한, 글로벌 쉬프트량 추정부(501)는, 참조 화상 데이터의 전체 영역과 피검사 화상 데이터의 전체 영역과의 SSD 매칭을 행하여, 글로벌 쉬프트량(S1)을 추정한다. 이에 의하여, 보정부(504)는, 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 사이의 이탈량 중, 글로벌 쉬프트량(S1)이 보정된 제1 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 로컬 쉬프트량 추정부(502)는, 참조 화상 데이터에 대하여 글로벌 쉬프트량(S1)을 적용한 제1 보정 완료 참조 화상 데이터의 부분 영역과, 피검사 화상 데이터의 부분 영역과의 SSD 매칭을 행하여, 부분 영역마다의 로컬 쉬프트량(S2)을 추정한다. 일반적으로, 왜곡량(d)은, 화상 데이터의 위치에 따라 균일하게 분포하지 않는 이탈량이다. 그러나, 왜곡량(d)은, 국소적으로는, 화상 데이터의 위치에 따르지 않고 균일하게 분포하는 쉬프트량(S)의 성분이 지배적으로 될 수 있다. 이에 의하여, 왜곡량 추정부(503)는, 화상 데이터의 부분 영역에 있어서 추정된 로컬 쉬프트량(S2)을, 해당 부분 영역에 있어서의 대표적인 왜곡량(즉, 대표 위치에 있어서의 왜곡량)이라고 간주한다. 이 때문에, 왜곡량 추정부(503)는, 좌표 변화를 나타내는 선형 방정식(D=ZCd)에 기초하여, 왜곡량 벡터(Cd)를 추정할 수 있다. 따라서, 보정부(504)는, 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 사이의 왜곡량(d)이 더 보정된 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 왜곡량 추정부(503)는, 상술의 식 (7)에 나타낸 단순한 행렬 연산을 실행함으로써, 왜곡량 벡터(Cd)를 추정할 수 있다. 여기서, 행렬(Z)의 사이즈는, 최대, (부분 영역의 수(M))Х(추정하는 왜곡량 벡터(Cd)의 요소수)이다. 또한, 보정부(504)는, 상술의 식 (2) 및 (3)에 나타낸 쉬프트량(S)과 왜곡량(d)을 단순히 모두 더함으로써, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다. 이 때문에, 제1 실시 형태에 의하면, 화상 결함 검출 장치(50)는, 예를 들면, 패턴 매칭의 수법으로서 전형적으로 이용되는 합성곱 연산을 이용한 추정 수법과 비교하여, 적은 연산량으로, 위치 이탈 및 왜곡이 보정된 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 비교부(505)는, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)와의 화소의 휘도값을 비교한다. 상술한대로, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터는, 쉬프트량(S)과 왜곡량(d)을 적은 연산량으로 정밀하게 제거할 수 있다. 이에 의하여, 비교부(505)는, 피검사 화상 데이터로부터, 참조 화상 데이터에는 존재하지 않는 특이한 점을 결함으로서 검출할 수 있음과 동시에, 오검출을 억제할 수 있다. 이하, 본 효과에 대하여 도 9 내지 도 13을 이용하여 설명한다.
도 9는, 제1 실시 형태에 따른 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터의 일예를 설명하기 위한 모식도이다. 도 9a 및 도 9b는 각각, 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)를 도시한다. 도 9의 예에서는, 피검사 화상 데이터(523)는, 참조 화상 데이터(522)에 대하여 미소한 위치 이탈 및 왜곡이 생기고 있으며, 또한 눈으로 봐서는 확인할 수 없는 결함이 존재하는 경우가 나타난다. 도 10은, 제1 실시 형태에 따른 제1 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분 화상 데이터를 설명하기 위한 모식도이며, 도 11은, 도 10에 도시된 차분 화상 데이터의 휘도차를 표시하는 히스토그램이다. 도 12는, 제1 실시 형태에 따른 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터와의 차분 화상 데이터를 설명하기 위한 모식도이며, 도 13은, 도 12에 도시한 차분 화상 데이터의 휘도차를 표시하는 히스토그램이다. 도 10 및 도 12에서는, 보정 전후의 차분을 취함으로써 결함을 눈으로 보고 알 수 있는지의 여부가 도시된다. 도 11 및 도 13에서는, 횡축에 휘도값의 차분을, 종축에 그 빈도를 표시함으로써, 결함의 유무를 식별할 수 있는지의 여부가 도시된다.
도 9에 도시한 바와 같이, 참조 화상 데이터(522)와 피검사 화상 데이터(523)의 사이에는, 눈으로 봐서는 알 수 없을 정도로 미소한 차이가 존재한다. 이러한 참조 화상 데이터(522)와 피검사 화상 데이터(523)의 사이의 글로벌 쉬프트량(S1)을 추정하여, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터를 작성하면, 도 10에 도시하는 바와 같은 차분 화상 데이터(diff_a) 및 도 11에 도시하는 바와 같은 히스토그램(hist_a)이 얻어진다.
상술한대로, 도 9의 예에서는, 피검사 화상 데이터(523)에는 유의(有意)한 결함이 존재하는 경우가 도시되어 있다. 이 때문에, 차분 화상 데이터(diff_a) 및 히스토그램(hist_a)에는, 유의한 휘도값의 차분이 표시되는 것이 바람직하다. 그러나, 도 10에 도시한 바와 같이, 차분 화상 데이터(diff_a)에는, 본래 제거되어야 할 참조 화상 데이터(522)의 패턴이, 차분으로서 표시되어 있으므로, 결함이 있는지의 여부를 눈으로 보고 아는 것은 곤란하다. 또한, 도 11에 도시한 바와 같이, 히스토그램(hist_a)은, 휘도값의 차분이 큰 영역에까지 연속적으로 분포가 퍼져 있다. 이 때문에, 히스토그램(hist_a)에 기초하여, 결함을 나타내는 분포를 특정하는 것은 곤란하다. 따라서, 차분 화상 데이터(diff_a) 및 히스토그램(hist_a)은, 결함이 있음에도 불구하고 정상이라고 잘못 판정할 가능성 또는 정상임에도 불구하고 결함이 있다고 잘못 판정할 가능성이 있다.
한편, 로컬 쉬프트량(S2)에 기초하여 참조 화상 데이터(522)와 피검사 화상 데이터(523)와의 사이의 왜곡량(d)을 더 추정하여, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 작성하면, 도 12에 도시하는 바와 같은 차분 화상 데이터(diff_b) 및 도 13에 도시하는 바와 같은 히스토그램(hist_b)이 얻어진다. 도 12에 도시한 바와 같이, 차분 화상 데이터(diff_b)에는, 참조 화상 데이터(522)의 패턴이 거의 소실됨과 동시에, 유의한 휘도값의 차분(P1)을 눈으로 보고 알 수 있다. 또한, 도 13에 도시한 바와 같이, 히스토그램(hist_b)은, 휘도값의 차분이 작은 영역에 연속적으로 분포하고 있다. 그리고, 히스토그램(hist_b)은, 유의한 휘도값의 차분(P1)에 대응하는, 불연속으로 휘도값의 차분이 큰 영역이 표시된다. 이 때문에, 차분 화상 데이터(diff_b) 및 히스토그램(hist_b)은, 위치 이탈 또는 왜곡에 의한 화상 데이터의 이탈을 제거하면서, 유의한 결함을 식별할 수 있다. 또한, 차분 화상 데이터(diff_b) 및 히스토그램(hist_b)은, 예를 들면, 상술한 합성곱 연산에 의한 추정 수법에 의해 얻어지는 차분 화상 데이터 및 히스토그램과 동등의 성능을 나타내는 것이다. 따라서, 제1 실시 형태에 의하면, 결함 검출의 정밀도를 떨어뜨리지 않고 계산기 부하를 저감할 수 있다.
1. 4　제1 실시 형태의 변형예
또한, 제1 실시 형태는, 상술의 예에 한정되지 않고, 다양한 변형이 가능하다.
상술의 제1 실시 형태는, 실 화상 데이터 생성 장치(10)로서, 광학상에 기초하는 화상 데이터를 생성하는 스캐너가 이용되는 경우에 대하여 설명했으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 전자상에 기초하는 화상 데이터를 생성하는 주사형 전자 현미경(SEM：Scanning electron Microscope)이 적용되어도 된다. 이 경우, 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 제1 실시 형태에서 설명한 것처럼 마스크(114)의 광학상을 화상 데이터로서 화상 결함 검출 장치(50)로 송출하는 것이 아니라, 마스크(114)에 의해 패턴이 전사된 반도체 장치의 전자상을 화상 데이터로서 화상 결함 검출 장치(50)로 송출할 수 있다.
또한, 이하의 설명에서는, 제1 실시 형태와 동일한 구성 및 동작에 대해서는 그 설명을 생략하고, 제1 실시 형태와 다른 구성 및 동작에 대하여 주로 설명한다.
1. 4. 1　실 화상 데이터 생성 장치의 하드웨어 구성에 대하여
제1 실시 형태의 변형예에 따른 실 화상 데이터 생성 장치의 하드웨어 구성에 대하여 설명한다.
도 14는, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 검사 장치의 실 화상 데이터 생성 장치의 하드웨어 구성을 설명하기 위한 모식도이다. 도 14에서는, 실 화상 데이터 생성 장치(10)의 일예로서, 반도체 장치(129) 상에 전사된 패턴의 전자 화상을 실 화상 데이터로서 생성 가능한 SEM이 도시되어 있다.
도 14에 도시한 바와 같이, 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 예를 들면, 전자원(121)과, 복수의 집속(集束) 렌즈(122 및 123)와, 복수의 주사 코일(124 및 125)과, 대물 렌즈(126)와, 스테이지(127)와, 센서(128)를 구비하고, 이것들이 챔버(120) 내에 저장되어 구성되어 있다.
전자원(121)으로부터 사출된 전자선은, 가속된 후에 집속 렌즈(122 및 123), 및 대물 렌즈(126)에 의하여, 스테이지(127) 상에 재치된 반도체 장치(129)의 표면에 전자 스팟으로서 집속한다. 주사 코일(124 및 125)은, 반도체 장치(129) 상에 있어서의 전자 스팟의 위치를 제어한다.
센서(128)는, 예를 들면, 반도체 장치(129) 상으로부터 반사된 전자를 검출한다. 실 화상 데이터 생성 장치(10)는, 검출된 전자를 도시하지 않은 프로세서에서 처리하여, 반도체 장치(129) 상의 패턴에 따른 실 화상 데이터를 생성한다. 생성된 실 화상 데이터는, 화상 결함 검출 장치(50)로 송출된다.
1. 4. 2　화상 결함 검출 장치의 기능 구성에 대하여
이어서, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 화상 결함 검출 장치의 기능 구성에 대하여 설명한다.
도 15는, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 화상 결함 검출 장치의 기능 구성을 설명하기 위한 블럭도이다. 도 15는, 제1 실시 형태에서 설명한 도 4에 대응한다. 도 15에 도시한 바와 같이, 화상 결함 검출 장치(50)는, 도 4에서 설명한 글로벌 쉬프트량 추정부(501), 로컬 쉬프트량 추정부(502), 왜곡량 추정부(503), 보정부(504) 및 비교부(505)에 추가로, 추정용 전처리부(506) 및 비교용 전처리부(507)를 더 구비하는 컴퓨터로서 기능한다.
추정용 전처리부(506)는, 글로벌 쉬프트량 추정부(501)에 의한 글로벌 쉬프트량(S1)의 추정, 로컬 쉬프트량 추정부(502)에 의한 로컬 쉬프트량(S2)의 추정, 및 왜곡량 추정부(503)에 의한 왜곡량 벡터(Cd)의 추정에 앞서, 이들 추정에 이용되는 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)에 대하여 추정용 전처리를 실시한다. 추정용 전처리부(506)는, 추정용 전처리의 결과, 제1 전처리 완료 화상 데이터를 생성하여, 예를 들면, 글로벌 쉬프트량 추정부(501)로 송출한다. 제1 전처리 완료 화상 데이터는, 제1 전처리 완료 참조 화상 데이터 및 제1 전처리 완료 피검사 화상 데이터를 포함한다.
비교용 전처리부(507)는, 비교부(505)에 의한 비교에 앞서, 이들 비교에 이용되는 제2 보정 완료 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터(523)에 대하여 비교용 전처리를 실시한다. 비교용 전처리부(507)는, 비교용 전처리의 결과, 제2 전처리 완료 화상 데이터를 생성하여, 예를 들면, 비교부(505)로 송출한다. 제2 전처리 완료 데이터는, 제2 전처리 완료 참조 화상 데이터 및 제2 전처리 완료 피검사 화상 데이터를 포함한다.
추정용 전처리 및 비교용 전처리는 모두, 주로 2 개의 화상 데이터에 포함되는 노이즈를 저감하는 노이즈 필터로서 기능한다. 구체적으로는, 예를 들면, 추정용 전처리에는 가우시안 블러(Gaussian blur) 처리를 적용할 수 있고, 비교용 전처리에는 NLM(Non-local means) 처리를 적용할 수 있다.
1. 4. 3　화상 결함 검출 동작에 대하여
이어서, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작에 대하여 설명한다.
도 16은, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다. 도 16은, 제1 실시 형태에서 설명한 도 6에 대응한다.
도 16에 도시한 바와 같이, 스텝 ST21에서, 제어부(51)는, 추정용 전처리부(506)로서 기능하여, 추정용 전처리를 실행한다. 구체적으로는, 제어부(51)는, 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)의 각각에 대하여 가우시안 블러 처리를 적용하여, 제1 전처리 완료 참조 화상 데이터 및 제1 전처리 완료 피검사 화상 데이터를 생성한다.
스텝 ST22에서, 제어부(51)는, 글로벌 쉬프트량 추정부(501)로서 기능하고, 제1 전처리 완료 참조 화상 데이터 및 제1 전처리 완료 피검사 화상 데이터(523)의 전체에 대하여 SSD 매칭을 실행하여, 글로벌 쉬프트량(S1)을 추정한다.
스텝 ST23에서, 제어부(51)는, 보정부(504)로서 기능하고, 스텝 ST11에서 추정된 글로벌 쉬프트량(S1)에 기초하여 제1 전처리 완료 참조 화상 데이터의 보정을 실시하여, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다.
스텝 ST24에서, 제어부(51)는, 로컬 쉬프트량 추정부(502)로서 기능하고, 스텝 ST23에서 생성된 제1 보정 완료 참조 화상 데이터 및 제1 전처리 완료 피검사 화상 데이터를 M 개의 부분 영역으로 분할한다. 제어부(51)는, 분할된 M 개의 부분 영역의 각각에 대하여 SSD 매칭을 실행하여, M 개의 로컬 쉬프트량(S2)을 추정한다.
스텝 ST25에서, 제어부(51)는, 왜곡량 추정부(503)로서 기능하고, 스텝 ST24에서 추정된 M 개의 로컬 쉬프트량(S2)에 기초하여 제1 보정 완료 참조 화상 데이터의 전체에 대한 왜곡량 벡터(Cd)를 추정한다.
스텝 ST26에서, 제어부(51)는, 보정부(504)로서 기능하고, 스텝 ST22에서 추정된 글로벌 쉬프트량(S1)과, 스텝 ST25에서 추정된 왜곡량 벡터(C)에 기초하여 참조 화상 데이터(522)의 보정을 행하여, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다.
스텝 ST27에서, 제어부(51)는, 비교용 전처리부(507)로서 기능하고, 비교용 전처리를 실행한다. 구체적으로는, 제어부(51)는, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터(523)의 각각에 대하여 NLM 처리를 적용하여, 제2 전처리 완료 참조 화상 데이터 및 제2 전처리 완료 피검사 화상 데이터를 생성한다. 또한, 제1 전처리 완료 보정 데이터를 생성할 때에 적용되는 노이즈 제거 처리(예를 들면, 가우시안 블러 처리)와, 제2 전처리 완료 보정 데이터를 생성할 때에 적용되는 노이즈 제거 처리(예를 들면, NLM 처리)는 중복하여 적용되지 않는다.
스텝 ST28에서, 제어부(51)는, 비교부(505)로서 기능하고, 스텝 ST26에서 생성된 제2 전처리 완료 참조 화상 데이터와, 제2 전처리 완료 피검사 화상 데이터를 비교하여, 비교 결과를 유저에게 제시한다.
이상으로, 화상 결함 검출 동작이 종료된다.
1. 4. 4　본 변형예에 따른 효과에 대하여
제1 실시 형태의 변형예에 의하면, 실 화상 데이터로서 전자상이 생성된 경우에서도, 화상 결함 검출 처리를 실행할 수 있다. 이하, 본 효과에 대하여 도 17 내지 도 21을 이용하여 설명한다.
도 17은, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터의 일예를 설명하기 위한 모식도이다. 도 17a 및 도 17b은 각각, 실 화상 데이터 생성 장치(10)에 SEM가 적용된 경우에 있어서의 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)를 도시한다. 도 17의 예에서는, 피검사 화상 데이터(523)는, 참조 화상 데이터(522)에 대하여 미소한 위치 이탈 및 왜곡이 생기고 있으며, 또한 눈으로 봐서는 확인할 수 없는 결함이 존재하는 경우가 도시된다. 도 18은, 제1 실시 형태의 변형예에 따른 제1 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)와의 차분 화상 데이터를 설명하기 위한 모식도이며, 도 19는, 도 18에 도시한 차분 화상 데이터의 휘도차를 표시하는 히스토그램이다. 도 20은, 제1 실시 형태에 따른 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)와의 차분 화상 데이터를 설명하기 위한 모식도이며, 도 21은, 도 20에 도시한 차분 화상 데이터의 휘도차를 표시하는 히스토그램이다. 도 18 및 도 20에서는, 보정 전후의 차분을 취함으로써 결함을 눈으로 보고 알 수 있는지의 여부가 도시된다. 도 19 및 도 21에서는, 횡축에 휘도값의 차분을, 종축에 그 빈도를 표시함으로써, 결함의 유무를 식별할 수 있는지의 여부가 도시된다.
도 17에 도시한 바와 같이, 참조 화상 데이터(522)와 피검사 화상 데이터(523)와의 사이에는, 눈으로 봐서는 알 수 없을 정도로 미소한 차이가 존재한다. 또한, 참조 화상 데이터(522) 및 피검사 화상 데이터(523)는 모두, 화상 데이터 전체에 걸쳐 노이즈를 포함한다. 이러한 참조 화상 데이터(522)와 피검사 화상 데이터(523)와의 사이의 글로벌 쉬프트량(S1)을 추정하여, 제1 보정 완료 참조 화상 데이터를 작성하면, 도 18에 도시하는 바와 같은 차분 화상 데이터(diff_c) 및 도 19에 도시하는 바와 같은 히스토그램(hist_c)이 얻어진다.
상술한대로, 도 17의 예에서는, 피검사 화상 데이터(523)에는 유의한 결함이 존재하는 경우가 도시되어 있다. 이 때문에, 차분 화상 데이터(diff_c) 및 히스토그램(hist_c)에는, 유의한 휘도값의 차분이 표시되는 것이 바람직하다. 그러나, 도 18에 도시한 바와 같이, 차분 화상 데이터(diff_c)에는, 본래 제거되어야 할 참조 화상 데이터(522)의 패턴이, 노이즈와 함께 차분으로서 표시되어 있으므로, 결함이 있는지의 여부를 눈으로 보고 아는 것이 곤란하다. 또한, 도 19에 도시한 바와 같이, 히스토그램(hist_c)은, 상술의 잔류 패턴과 노이즈와의 영향에 의하여, 휘도값의 차분이 큰 영역에까지 연속적으로 분포가 퍼져 있다. 이 때문에, 히스토그램(hist_c)에 기초하여, 결함을 나타내는 분포를 특정하는 것은 곤란하다. 따라서, 차분 화상 데이터(diff_c) 및 히스토그램(hist_c)은, 결함이 있음에도 불구하고 정상이라고 잘못 판정할 가능성 또는 정상임에도 불구하고 결함이 있다고 잘못 판정할 가능성이 있다.
한편, 로컬 쉬프트량(S2)에 기초하여 참조 화상 데이터(522)와 피검사 화상 데이터(523)와의 사이의 왜곡량(d)을 더 추정하여, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 작성하면, 도 20에 도시하는 바와 같은 차분 화상 데이터(diff_d) 및 도 21에 도시하는 바와 같은 히스토그램(hist_d)이 얻어진다. 도 20에 도시한 바와 같이, 차분 화상 데이터(diff_d)에는, 참조 화상 데이터(522)의 패턴이 거의 소실됨과 동시에, 유의한 휘도값의 차분(P2 및 P3)을 눈으로 보고 알 수 있다. 또한, 도 21에 도시한 바와 같이, 히스토그램(hist_d)은, 휘도값의 차분이 작은 영역에 연속적으로 분포하고 있다. 그리고, 히스토그램(hist_d)은, 유의한 휘도값의 차분(P2 및 P3)에 대응하는, 불연속으로 휘도값의 차분이 큰 영역이 표시된다. 이 때문에, 차분 화상 데이터(diff_d) 및 히스토그램(hist_d)은, 위치 이탈 또는 왜곡에 의한 화상 데이터의 이탈을 제거하면서, 유의한 결함을 식별할 수 있다.
따라서, SEM에 의해 생성된 전자 화상 데이터를 화상 결함 검출 장치(50)에 입력한 경우에도, 제1 실시 형태와 같은 효과를 가질 수 있다.
2.　제2 실시 형태
이어서, 제2 실시 형태에 따른 검사 장치에 대하여 설명한다.
제2 실시 형태는, 제1 실시 형태에 추가로, 2 개의 화상 데이터 간에 존재하는 휘도값의 얼룩을 제거함으로써, 결함 검출의 정밀도를 보다 높이는 것이다. 이하의 설명에서는, 제1 실시 형태와 동일한 구성 및 동작에 대해서는 그 설명을 생략하고, 제1 실시 형태와 다른 구성 및 동작에 대하여 주로 설명한다.
2. 1　화상 결함 검출 장치의 기능 구성에 대하여
제2 실시 형태에 따른 화상 결함 검출 장치의 기능 구성에 대하여 설명한다.
도 22는, 제2 실시 형태에 따른 화상 결함 검출 장치의 기능 구성을 설명하기 위한 블럭도이다. 도 22는, 제1 실시 형태에서 설명한 도 4에 대응한다. 도 22에 도시한 바와 같이, 화상 결함 검출 장치(50)는, 도 4에서 설명한 글로벌 쉬프트량 추정부(501), 로컬 쉬프트량 추정부(502), 왜곡량 추정부(503), 보정부(504) 및 비교부(505)에 추가로, 휘도 얼룩 추정부(508)를 더 구비하는 컴퓨터로서 기능한다.
휘도 얼룩 추정부(508)는, 보정부(504)로부터 제2 보정 완료 참조 화상 데이터를 받으면, 해당 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)와의 사이의 휘도 얼룩을 보정할 수 있는 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)를 추정한다.
제2 실시 형태에서는, 참조 화상 데이터(522)와 피검사 화상 데이터(523)의 사이의 휘도값의 얼룩을 이하에 나타내는 식 (8)에 따라 보정한다.
Figure 112019019170035-pat00007
여기서, bg(x, y) 및 bo(x, y)는, 위치(x, y)에 있어서의 2 개의 화상 데이터 간의 휘도값의 차를 보정하는 계수이며, 각각 글로벌 게인 및 글로벌 오프셋이라고 불리운다. 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)는 각각, 해당 글로벌 게인(bg(x, y)) 및 글로벌 오프셋(bo(x, y))을 임의의 차수의 다항식으로 표현한 경우의 계수를, 벡터 형식으로 표현한 것이다. 구체적으로는, 예를 들면, 글로벌 게인(bg(x, y))이 2 차의 다항식으로 표현되는 경우, 게인 벡터(Cg)는, 6 개의 계수(cg1, cg2, cg3, cg4, cg5, cg6)로 이루어진 열 벡터로서 표현된다. 마찬가지로, 글로벌 오프셋(bo(x, y))이 2 차의 다항식으로 표현되는 경우, 오프셋 벡터(Co)는, 6 개의 계수(co1, co2, co3, co4, co5, co6)로 이루어진 열 벡터로서 표현된다. 이 경우, 글로벌 게인(bg(x, y)) 및 글로벌 오프셋(bo(x, y))은 각각, 계수(cg1~cg6 및 co1~co6)를 이용하여, 이하의 식 (9)에 따라 산출된다.
Figure 112019019170035-pat00008
휘도 얼룩 추정부(508)는, 추정한 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)를 보정부(504)로 송출한다. 또한, 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)의 추정 수법의 상세한 내용에 대해서는 후술한다.
보정부(504)는, 휘도 얼룩 추정부(508)로부터 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)를 받으면, 해당 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co), 왜곡량 벡터(Cd) 및 글로벌 쉬프트량(S1)을 참조 화상 데이터(522)에 적용하여, 제3 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다. 보정부(504)는, 제3 보정 완료 참조 화상 데이터를 비교부(505)로 송출한다.
비교부(505)는, 제3 보정 완료 참조 화상 데이터를 보정부(504)로부터 받으면, 해당 제 3 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)를 비교하여, 해당 비교 결과를 유저에게 제시한다.
2. 2　화상 결함 검출 동작에 대하여
이어서, 제2 실시 형태에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작에 대하여 설명한다.
도 23은, 제2 실시 형태의 변형예에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 화상 결함 검출 동작을 설명하기 위한 플로우차트이다. 도 23은, 제1 실시 형태에 대하여 설명한 도 6에 대응한다.
도 23에 도시한 바와 같이, 스텝 ST31~ST35까지의 동작은, 도 6에서 설명된 스텝 ST11~ST15와 같으므로, 설명을 생략한다.
스텝 ST36에서, 제어부(51)는, 휘도 얼룩 추정부(508)로서 기능하고, 휘도 얼룩 추정 처리를 실행한다. 구체적으로는, 제어부(51)는, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)와의 사이의 휘도값의 얼룩을 보정할 수 있는 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)를 추정한다.
스텝 ST37에서, 제어부(51)는, 보정부(504)로서 기능하고, 스텝 ST31에서 추정된 글로벌 쉬프트량(S1)과, 스텝 ST34에서 추정된 왜곡량 벡터(Cd)와, 스텝 ST36에서 추정된 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)에 기초하여 참조 화상 데이터(522)의 보정을 행하여, 제3 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성한다.
스텝 ST38에서, 제어부(51)는, 비교부(505)로서 기능하고, 스텝 ST37에서 생성된 제3 보정 완료 참조 화상 데이터와, 피검사 화상 데이터(523)를 비교하여, 비교 결과를 유저에게 제시한다.
이상으로, 화상 결함 검출 동작이 종료된다.
2. 3　휘도 얼룩 추정 동작에 대하여
도 24는, 제2 실시 형태에 따른 화상 결함 검출 장치에 있어서의 휘도 얼룩 추정 동작을 설명하기 위한 모식도이다. 도 24에서는, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터에 대하여 부분 영역마다 산출되는 휘도값의 표준 편차(IRstd) 및 평균치(IRave)와, 피검사 화상 데이터(523)에 대하여 부분 영역마다 산출되는 휘도값의 표준 편차(ISstd) 및 평균치(ISave)가 모식적으로 도시된다. 도 24의 예에서는, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터 및 피검사 화상 데이터(523)는, M=9 개의 부분 영역(R1, R2, ??, R9)으로 분할된 경우가 도시된다.
도 24에 도시한 바와 같이, 휘도 얼룩 추정부(508)는, 부분 영역(R1~R9)의 각각에 대하여, 표준 편차(IRstd) 및 평균치(IRave)의 조((IR1std, IR1ave), (IR2std, IR2ave), ??, (IR9std, IR9ave)) 및 표준 편차(ISstd) 및 평균치(ISave)의 조((IS1std, IS1ave), (IS2std, IS2ave), ??, (IS9std, IS9ave))를 산출한다. 휘도 얼룩 추정부(508)는, 부분 영역마다 대응하는 표준 편차(IRstd) 및 평균치(IRave)의 조 및 표준 편차(ISstd) 및 평균치(ISave)의 조에 기초하여, 이하에 나타내는 식 (10)에 따라, 해당 부분 영역의 각각에 균일하게 정해지는 로컬 게인(bg1~bg9) 및 로컬 오프셋(bo1~bo9)을 산출한다.
Figure 112019019170035-pat00009
또한, 휘도 얼룩 추정부(508)는, 이하의 식 (11)에 도시한 바와 같이, 산출된 로컬 게인(bg1~bg9) 및 로컬 오프셋(bo1~bo9)의 각각을, 대응하는 부분 영역(R1~R9)의 대표 위치((x1, y1)~(x9, y9))에 있어서의 글로벌 게인(bg(x1, y1)~bg(x9, y9)) 및 글로벌 오프셋(bo(x1, y1)~bo(x9, y9))으로 간주한다.
Figure 112019019170035-pat00010
상술한대로, 제2 실시 형태에서는, 임의의 위치(x, y)에 있어서, 휘도 얼룩은, 상술의 식 (8)을 만족시킨다고 가정된다. 이 때문에, 제2 보정 완료 참조 화상 데이터는, 적어도 9 점의 대표 위치((x1, y1)~(x9, y9))에서, 상술의 식 (8)을 만족시킨다. 따라서, 식 (8)을 9 점의 대표 위치((x1, y1)~(x9, y9))에 대하여 연립함으로써, 이하의 선형 방정식 (12) 및 (13)이 얻어진다.
Figure 112019019170035-pat00011
여기서, 대표 위치의 좌표((x1, y1)~(x9, y9))에 기초하는 행렬(Z) 및 로컬 게인(bg1~bg9)을 포함한 벡터(Bg) 및 로컬 오프셋(bo1~bo9)을 포함한 벡터(Bo)는, 구체적인 수치로서 정해진다. 이 때문에, 휘도 얼룩 추정부(508)는, 상술의 식 (12) 및 (13)에 대하여, 최소 이승법에 기초하여 이하의 식 (14)으로 나타내는 연산을 실행함으로써, 각각 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)를 추정할 수 있다.
Figure 112019019170035-pat00012
2. 3　본 실시 형태에 따른 효과
제2 실시 형태에 의하면, 휘도 얼룩 추정부(508)는, 식 (10)에 기초하여, 부분 영역마다의 표준 편차 및 평균치((IRstd, IRave) 및 (ISstd, ISave))를 이용하여, 해당 부분 영역마다에 적용 가능한 로컬 게인(bg1~bg9) 및 로컬 오프셋(bo1~bo9)을 산출한다. 휘도 얼룩 추정부(508)는, 식 (11)에 기초하여, 로컬 게인(bg1~bg9) 및 로컬 오프셋(bo1~bo9)을, 대표 위치((x1, y1)~(x9, y9))에 있어서의 글로벌 게인(bg(x1, y1)~bg(x9, y9)) 및 글로벌 오프셋(bo(x1, y1)~bo(x9, y9))으로 간주한다.
이에 의하여, 휘도 얼룩 추정부(508)는, 식 (12) 및 (13)에 있어서의, 벡터(Bg 및 Bo) 및 행렬(Z)의 구체적인 값을, 부분 영역의 수(M)만큼 얻을 수 있다. 이 때문에, 휘도 얼룩 추정부(508)는, 식 (14)에 따라, 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)를 추정할 수 있고, 보정부(504)는, 식 (8) 및 (9)에 따라, 2 개의 화상 데이터 간의 휘도값의 얼룩을 임의의 위치에서 보정한 제3 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 휘도 얼룩 추정부(508)는, 상술의 식 (14)에서 나타낸 단순한 행렬 연산을 실행함으로써, 게인 벡터(Cg) 및 오프셋 벡터(Co)를 추정할 수 있다. 여기서, 행렬(Z)의 사이즈는, 최대, (부분 영역의 수)Х(추정하는 왜곡량 벡터의 요소수)이다. 또한, 보정부(504)는, 글로벌 게인(bg(x, y))과 글로벌 오프셋(bo(x, y))에 대하여, 휘도값(IR(x, y))과의 단순한 사칙 연산을 행함으로써, 제3 보정 완료 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다. 이 때문에, 제2 실시 형태에 의하면, 화상 결함 검출 장치(50)는, 적은 연산량으로, 휘도 얼룩이 보정된 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다.
또한, 휘도 얼룩 추정부(508)에 의한 휘도 얼룩 추정 처리는, 제1 실시 형태에서 설명한 쉬프트량 추정 처리 및 왜곡량 추정 처리와 함께 실행할 수 있다. 이 때문에, 제1 실시 형태에 따른 효과에 추가로, 상술의 효과를 더 가질 수 있다.
3　그 외
또한, 상술의 제1 실시 형태 및 제2 실시 형태는, 참조 화상 데이터(522)에 대하여 보정을 행하는 경우에 대하여 설명했으나, 이에 한정되지 않고, 피검사 화상 데이터(523)에 대하여 보정을 행해도 된다.
또한, 상술의 제1 실시 형태 및 제2 실시 형태는, 글로벌 쉬프트량 추정부(501)에 의한 글로벌 쉬프트량(S1)의 추정을 행하는 경우에 대하여 설명했으나, 이 동작은 생략되어도 된다. 이 경우, 글로벌 쉬프트량(S1)은, 왜곡량 벡터(Cd)의 무차원의 계수(Cdx6 및 Cdy6)에 의해 거의 대체될 수 있다.
또한, 상술의 제2 실시 형태는, 휘도 얼룩 보정이 제1 실시 형태에서 설명한 구성에 대하여 더 적용되는 경우에 대하여 설명했으나, 이에 한정되지 않고, 제1 실시 형태의 변형예에서 설명한 구성에 대해서도 적용 가능하다.
또한, 상술의 제1 실시 형태 및 제2 실시 형태에서는, 화상 결함 검출 장치(50)의 제어부(51)는, CPU에 의해 동작하는 경우에 대하여 설명했으나, 이에 한정되지 않는다. 예를 들면, 제어부(51)는, 1 개 또는 복수의 GPU, ASIC, FPGA 등으로 구성되는 전용 회로(전용 프로세서)를 포함해도 된다. 제어부(51)는, 해당 전용 프로세서에 의하여, 글로벌 쉬프트량 추정부(501), 로컬 쉬프트량 추정부(502), 왜곡량 추정부(503), 보정부(504), 비교부(505), 추정용 전처리부(506), 비교용 전처리부(507) 및 휘도 얼룩 추정부(508)에 의한 기능을 실현할 수 있다.
본 발명의 몇 가지 실시 형태를 설명했으나, 이들 실시 형태는, 예로서 제시한 것이며, 발명의 범위를 한정하는 것은 의도하고 있지 않다. 이들 실시 형태는, 그 밖의 다양한 형태로 실시되는 것이 가능하며, 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서, 다양한 생략, 치환, 변경을 행할 수 있다. 이들 실시 형태 또는 그 변형은, 발명의 범위나 요지에 포함되는 것과 마찬가지로, 특허 청구의 범위에 기재된 발명과 그 균등 범위에 포함되는 것이다.

Claims (12)

  1. 광학 스캐너 및 주사형 전자 현미경 중 하나를 포함하고 제1 화상에 대응하는 제2 화상을 생성하는 화상 생성 장치와,
    쉬프트량 추정부를 포함하고 상기 제1 화상 및 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 복수의 부분 영역에 기초하여, 화소의 위치에 대하여는 비선형이고 상기 화소의 위치에 의존하여 생기는 비선형 이탈을 추정하여, 상기 제1 화상에 대한 상기 제2 화상의 결함을 검출하는 화상 결함 검출 장치를 구비하고,
    상기 쉬프트량 추정부는,
    복수의 상기 부분 영역의 각각에 대하여, 제1 선형 매칭에 기초하여, 휘도의 오차가 최소가 되는 제1 쉬프트량을 추정하고,
    상기 제1 화상의 전체 영역과, 상기 제2 화상의 전체 영역을 제2 선형 매칭하여, 상기 전체 영역에 있어서의 휘도의 오차가 최소가 되는 제2 쉬프트량을 추정하고,
    상기 제1 화상 내 및 상기 제2 쉬프트량이 보정된 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 복수의 상기 부분 영역의 각각을 제1 선형 매칭하여, 복수의 상기 부분 영역의 각각에 대하여 상기 제1 쉬프트량을 추정하는, 검사 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 비선형 이탈은, 상기 제1 화상과 상기 제2 화상과의 사이의 왜곡을 포함하고,
    상기 화상 결함 검출 장치는, 화소의 위치를 포함하는 변수로 하는 좌표 변환을 적용함으로써 상기 왜곡을 추정하는 검사 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 화상 결함 검출 장치는,
    상기 제1 쉬프트량을, 대응하는 부분 영역의 대표 위치에 있어서의 상기 왜곡으로 간주하여, 상기 좌표 변환의 계수를 추정하는 왜곡량 추정부를 포함하는 검사 장치.
  4. 삭제
  5. 제2항에 있어서,
    상기 좌표 변환은, 상기 제1 화상 또는 상기 제2 화상의 위치 좌표를 변수로 하는 다항식을 포함하는 검사 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 제1 화상 및 상기 제2 화상 내의 부분 영역의 수의 평방근은, 상기 다항식의 차수보다 많은 검사 장치.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 화상 결함 검출 장치는,
    상기 제1 쉬프트량 및 상기 좌표 변환의 계수의 추정 전에 상기 제1 화상 및 상기 제2 화상의 노이즈를 제거하는 제1 노이즈 필터와,
    상기 결함의 검출 시에 상기 제1 화상 및 상기 제2 화상의 노이즈를 제거하는 제2 노이즈 필터를 더 구비하는 검사 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 화상 결함 검출 장치는, 화소의 위치를 변수로 하는 휘도값 변환을 적용함으로써 상기 제1 화상과 상기 제2 화상과의 사이의 휘도값의 얼룩을 제거하는 휘도 얼룩 추정부를 더 포함하고,
    상기 휘도 얼룩 추정부는,
    상기 제1 화상 및 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 상기 부분 영역에 있어서의 휘도값의 표준 편차 및 평균치에 기초하여, 상기 제1 화상의 상기 부분 영역에 대한 상기 제2 화상의 상기 부분 영역의 휘도값의 로컬 게인 및 로컬 오프셋을, 복수의 상기 부분 영역의 각각에 대하여 산출하고,
    상기 로컬 게인 및 로컬 오프셋을, 대응하는 부분 영역의 대표 위치에 있어서의, 상기 제1 화상에 대한 상기 제2 화상의 휘도값의 글로벌 게인 및 글로벌 오프셋으로 간주하여, 상기 휘도값 변환의 계수를 추정하는 검사 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 휘도값 변환은, 상기 제1 화상 또는 상기 제2 화상의 위치 좌표를 변수로 하는 상기 글로벌 게인에 대한 다항식과, 상기 글로벌 오프셋에 대한 다항식을 포함하는 검사 장치.
  10. 삭제
  11. 화상 결함 검출 장치를 구비하는 검사 장치가 실행하는 검사 방법으로서,
    제1 화상에 대응하는 제2 화상을 생성하는 단계;
    상기 제1 화상 및 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 복수의 부분 영역의 각각에 대하여, 제1 선형 매칭에 기초하여, 휘도의 오차가 최소가 되는 제1 쉬프트량을 추정하는 단계;
    상기 화상 결함 검출 장치에 의해, 상기 복수의 부분 영역에 기초하여, 화소의 위치에 대하여는 비선형이고 상기 화소의 위치에 의존하여 생기는 비선형 이탈을 추정하는 단계; 및
    상기 제1 화상에 대한 상기 제2 화상의 결함을 검출하는 단계
    를 구비하고,
    상기 제1 쉬프트량을 추정하는 단계는
    상기 제1 화상의 전체 영역과, 상기 제2 화상의 전체 영역을 제2 선형 매칭하여, 상기 전체 영역에 있어서의 휘도의 오차가 최소가 되는 제2 쉬프트량을 추정하며,
    상기 제1 화상 내 및 상기 제2 쉬프트량이 보정된 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 복수의 상기 부분 영역의 각각을 제1 선형 매칭하여, 복수의 상기 부분 영역의 각각에 대하여 상기 제1 쉬프트량을 추정하는, 검사 방법.
  12. 제1 화상에 대응하는 제2 화상을 생성하고, 상기 제1 화상에 대한 상기 제2 화상의 결함을 검출하는 검사 장치에 이용되는 검사 프로그램을 저장한 기억 매체로서,
    상기 검사 프로그램은 상기 검사 장치의 프로세서가,
    상기 제1 화상 및 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 복수의 부분 영역의 각각에 대하여, 제1 선형 매칭에 기초하여, 휘도의 오차가 최소가 되는 제1 쉬프트량을 추정하며,
    상기 복수의 부분 영역에 기초하여, 화소의 위치에 대하여는 비선형이고 상기 화소의 위치에 의존하여 생기는 비선형 이탈을 추정하도록 하고,
    상기 제1 쉬프트량을 추정하는 경우, 상기 검사 프로그램은 상기 프로세서가, 또한,
    상기 제1 화상의 전체 영역과, 상기 제2 화상의 전체 영역을 제2 선형 매칭하여, 상기 전체 영역에 있어서의 휘도의 오차가 최소가 되는 제2 쉬프트량을 추정하며,
    상기 제1 화상 내 및 상기 제2 쉬프트량이 보정된 상기 제2 화상 내의 서로 대응하는 복수의 상기 부분 영역의 각각을 제1 선형 매칭하여, 복수의 상기 부분 영역의 각각에 대하여 상기 제1 쉬프트량을 추정하도록 하는, 기억 매체.
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Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020110224A1 (ja) * 2018-11-28 2020-06-04 Eizo株式会社 情報処理方法及びコンピュータプログラム
US11039089B2 (en) * 2019-03-27 2021-06-15 Indian Institute Of Technology Ropar Thermal imaging for identifying a defect in a material
JP7237872B2 (ja) * 2020-02-14 2023-03-13 株式会社東芝 検査装置、検査方法、及びプログラム
JP7273748B2 (ja) 2020-02-28 2023-05-15 株式会社東芝 検査装置、検査方法、及びプログラム
JP7262409B2 (ja) * 2020-03-06 2023-04-21 株式会社日立ハイテク 試料観察システム及び画像処理方法
JP7563665B2 (ja) * 2021-01-26 2024-10-08 日東電工株式会社 検査システム、検査方法及び検査プログラム
JP2022168944A (ja) * 2021-04-27 2022-11-09 株式会社日立ハイテク 欠陥を検出するシステム、及びコンピュータ可読媒体
JP7636278B2 (ja) * 2021-06-29 2025-02-26 株式会社日立ハイテク 検査装置及び計測装置
CN116452586B (zh) * 2023-06-15 2023-09-26 山东飞宏工程机械有限公司 一种隧道小导管余料自动对焊质量检测系统
CN117218114B (zh) * 2023-11-06 2024-01-30 山东滨州安惠绳网集团有限责任公司 一种基于图像数据处理的网状织物缺陷快速检测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005277395A (ja) * 2004-02-23 2005-10-06 Nano Geometry Kenkyusho:Kk パターン検査装置および方法
US20120076410A1 (en) * 2010-09-24 2012-03-29 Takafumi Sonoura Alignment method and examination apparatus
KR101478931B1 (ko) 2010-11-29 2014-12-31 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈 결함 검사 방법 및 결함 검사 장치

Family Cites Families (19)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5506793A (en) * 1994-01-14 1996-04-09 Gerber Systems Corporation Method and apparatus for distortion compensation in an automatic optical inspection system
JP4016472B2 (ja) * 1997-01-10 2007-12-05 株式会社日立製作所 外観検査方法及びその装置
JP3998334B2 (ja) * 1997-09-22 2007-10-24 株式会社東芝 欠陥検査方法
JP3397101B2 (ja) * 1997-10-29 2003-04-14 株式会社日立製作所 欠陥検査方法および装置
US6399953B1 (en) * 1998-01-09 2002-06-04 Seiko Instruments Inc. Scanning electronic microscope and method for automatically observing semiconductor wafer
JPH11251377A (ja) * 1998-03-02 1999-09-17 Hitachi Ltd 欠陥検査方法およびその装置並びに欠陥の観察または分析方法およびそのシステム
JP3579247B2 (ja) * 1998-05-13 2004-10-20 日本アビオニクス株式会社 パターンの位置合わせ方法
JP3666267B2 (ja) * 1998-09-18 2005-06-29 株式会社日立製作所 荷電粒子ビーム走査式自動検査装置
US6868175B1 (en) 1999-08-26 2005-03-15 Nanogeometry Research Pattern inspection apparatus, pattern inspection method, and recording medium
JP4160880B2 (ja) * 2003-08-28 2008-10-08 株式会社トプコン 電子線測定装置及び電子線測定方法
JP4502186B2 (ja) * 2004-04-02 2010-07-14 大日本スクリーン製造株式会社 欠陥検出装置および欠陥検出方法
JP4533689B2 (ja) 2004-07-15 2010-09-01 株式会社東芝 パターン検査方法
JP3965189B2 (ja) 2005-03-24 2007-08-29 アドバンスド・マスク・インスペクション・テクノロジー株式会社 画像補正方法
JP4554691B2 (ja) 2008-02-25 2010-09-29 アドバンスド・マスク・インスペクション・テクノロジー株式会社 補正パターン画像生成装置、パターン検査装置および補正パターン画像生成方法
JP2014035326A (ja) * 2012-08-10 2014-02-24 Toshiba Corp 欠陥検査装置
JP6315419B2 (ja) 2013-12-12 2018-04-25 三星電子株式会社Ｓａｍｓｕｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｃｏ．，Ｌｔｄ． 半導体検査方法、半導体検査装置及び半導体製造方法
JP6486050B2 (ja) * 2014-09-29 2019-03-20 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 検査装置および検査方法
TWI581213B (zh) * 2015-12-28 2017-05-01 力晶科技股份有限公司 物品缺陷檢測方法、影像處理系統與電腦可讀取記錄媒體
US10522376B2 (en) * 2017-10-20 2019-12-31 Kla-Tencor Corporation Multi-step image alignment method for large offset die-die inspection

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005277395A (ja) * 2004-02-23 2005-10-06 Nano Geometry Kenkyusho:Kk パターン検査装置および方法
US20120076410A1 (en) * 2010-09-24 2012-03-29 Takafumi Sonoura Alignment method and examination apparatus
KR101478931B1 (ko) 2010-11-29 2014-12-31 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈 결함 검사 방법 및 결함 검사 장치

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