表面検査装置
【課題】
多数の最適候補条件の下でそれぞれ検査を行うと全体の処理時間が長くなる。そこで、多数の最適候補条件のうち、検査に適するものを選んで最適条件とすることが望まれている。そのために、まず、画像を順位つけした後分類を行うことが考えられているが、適切な分類方法はいまのところ提案されていない。
【解決手段】
請求項１に係る発明は、表面検査装置の装置条件を順次変更し、被検物体の画像データを順次、取り込み、複数の画像データを記憶し、前記複数の画像データに所定の処理を施して前記画像データの順位つけをすると共に、前記複数の画像データの特徴量をそれぞれ抽出して、その特徴量に基づいて前記複数の画像データを分類し、その結果、画像データのうち順位の高いものを、各分類毎の候補画像データとして、各分類毎の候補画像データを取得した際の装置条件を最終的な装置条件に設定する。
多数の最適候補条件の下でそれぞれ検査を行うと全体の処理時間が長くなる。そこで、多数の最適候補条件のうち、検査に適するものを選んで最適条件とすることが望まれている。そのために、まず、画像を順位つけした後分類を行うことが考えられているが、適切な分類方法はいまのところ提案されていない。
【解決手段】
請求項１に係る発明は、表面検査装置の装置条件を順次変更し、被検物体の画像データを順次、取り込み、複数の画像データを記憶し、前記複数の画像データに所定の処理を施して前記画像データの順位つけをすると共に、前記複数の画像データの特徴量をそれぞれ抽出して、その特徴量に基づいて前記複数の画像データを分類し、その結果、画像データのうち順位の高いものを、各分類毎の候補画像データとして、各分類毎の候補画像データを取得した際の装置条件を最終的な装置条件に設定する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検物体（例えば半導体回路素子や液晶表示素子の製造工程において基板）の表面を検査する表面検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体回路素子や液晶表示素子の製造工程では、半導体基板(ウエハやプレート)の表面に形成された繰り返しパターンの検査が表面検査装置により行われる。従来の表面検査装置は、基板の表面に検査用の照明光を照射し、そのとき基板上の繰り返しパターンから発生する回折光または反射光に基づいて基板の像を撮像し、得られた基板画像を自動的に画像処理して表面検査を行うものである。このような表面検査装置では、一般に、画像の明暗差(コントラスト差)により、繰り返しパターンの欠陥箇所が特定される。この表面検査装置にはユーザーが経験的、実験的に得られた装置条件を装置のオペレーションでレシピに登録する。
この装置条件は、例えば、基板のチルト角や基板に対する照明光量などである。
【特許文献１】特開２００３−２０２３０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
このように、ユーザーは経験的、実験的に得られた装置条件をレシピに登録するので、ユーザー個々に装置条件が異なり、同一の半導体基板であっても検査結果にばらつきが生じやすい。
【０００４】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、表面検査において装置条件を自動的に最適化できる表面検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に係る発明は、表面検査装置の装置条件を順次変更し、被検物体の画像データを順次、取り込み、複数の画像データを記憶し、前記複数の画像データに所定の処理を施して前記画像データの順位つけをすると共に、前記複数の画像データの特徴量をそれぞれ抽出して、その特徴量に基づいて前記複数の画像データを分類し、その結果、画像データのうち順位の高いものを、各分類毎の候補画像データとして、各分類毎の候補画像データを取得した際の装置条件を最終的な装置条件に設定する。
【０００６】
更に、請求項２に係る発明は、請求項１に記載の表面表面検査装置において、最高順位の画像データと、最高順位の画像データと各分類の最高順位の候補画像データとを相関演算処理し、前記最高順位の画像データの次点の画像データとを取得した際の最終的な装置条件を設定する。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１に係る発明においては、取得した複数の画像データから所定の処理を施し候補画像データを求めることで、被検物体の検査に適した装置条件が自動的に設定され、検査精度が向上する。
【０００８】
請求項２又は請求項５に係る発明においては、さらに請求項１で求めた候補画像データから絞り込みが行われるので、より適切な装置条件が設定されることになる。
請求項３又は請求項４に係る発明においては、半導体ウエハの各ショット画像から特徴量を抽出しており、半導体ウエハに最適な装置条件が自動的に設定される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は本実施形態の表面検査装置の概観図を示す。本実施形態の表面検査装置１０は、図１に示すように、被検物体である半導体ウエハ１１（以降、ウエハと称す）を保持するホルダ１２と、ホルダ１２上のウエハ１１の表面に照明光Ｌ１を照射する照明光学系１３と、照明光Ｌ１が照射されたウエハ１１の表面からの回折光Ｌ２を受光する受光光学系１４と、画像処理装置１５とで構成されている。
【００１０】
本実施形態の表面検査装置１０は、半導体回路素子の製造工程において、ウエハ１１の表面に形成された繰り返しパターンの欠陥検査を自動的に行うための装置である。繰り返しパターンとは、周期的に繰り返される線配列形状の回路パターンのことである。
【００１１】
ウエハ１１の表面には、図２に示すように、複数のショット２０がｘｙ方向に配置されていて、各々のショット２０には、同様の繰り返しパターンが形成されている。
表面検査装置１０のホルダ１２には、チルト機構３０が設けられる。このため、ホルダ１２は、チルト機構３０によって、ウエハ１１の表面を通る軸Ａｘ１のまわりに所定の角度範囲(例えば、２０°〜７５°)内でチルト可能である。
【００１２】
なお、ホルダ１２は、不図示の搬送装置によって搬送されてきたウエハ１１を上面に載置し、真空吸着によって固定保持する。
ここで、ホルダ１２(ウエハ１１)の軸Ａｘ１に平行な方向をＸ方向とする。また、ホルダ１２(ウエハ１１)が水平に保たれた状態での法線(基準法線Ａｘ２)に平行な方向をＺ方向とする。さらに、Ｘ方向およびＺ方向に直交する方向をＹ方向とする。
【００１３】
表面検査装置１０の照明光学系１３は、光源２１とライトガイド２２と凹面反射鏡２３とで構成された偏心光学系であり、光源２１は、放電ランプ２４と波長選択フィルタ２５とニュートラルデンシティ(ＮＤ)フィルタ２６とで構成されている。
【００１４】
このうち、放電ランプ２４は、例えばメタルハライドランプや水銀ランプである。波長選択フィルタ２５は、放電ランプ２４から射出された光の波長選択を行う。この波長選択フィルタ２５は、照明光Ｌ１の波長を調整する手段である。ＮＤフィルタ２６は、波長選択フィルタ２５からの光の光量調整を行う。
【００１５】
ライトガイド２２は、光源２１からの光を伝送して、端面２２ａから凹面反射鏡２３に向けて射出する。ライトガイド２２の端面２２ａは、凹面反射鏡２３の前側焦点位置に配置されている。凹面反射鏡２３は、球面の内側を反射面とした反射鏡であり、ホルダ１２の斜め上方に配置される。つまり、凹面反射鏡２３の中心とホルダ１２の中心とを通る軸(光軸Ｏ１)は、Ｚ方向に対して所定の角度だけ傾けられている。
【００１６】
また、凹面反射鏡２３は、光軸Ｏ１がホルダ１２の軸Ａｘ１(Ｘ方向)に対して直交するように配置されている。このため、光軸Ｏ１とウエハ１１の法線(軸Ａｘ２)とを含む面(入射面)は、ＹＺ面に平行となる。 さらに、凹面反射鏡２３は、後側焦点面がウエハ１１面と略一致するように配置されている。このため、表面検査装置１０の照明光学系１３は、ウエハ１１側に対してテレセントリックな光学系となっている。
【００１７】
上記の照明光学系１３において、光源２１からの光は、ライトガイド２２と凹面反射鏡２３とを介して、ウエハ１１の表面全体に照射される(照明光Ｌ１)。照明光Ｌ１は、ウエハ１１上の任意の点に到達する光束の中心線が光軸Ｏ１に略平行な光束である。照明光Ｌ１の入射角(θｉ−Ｔ)は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と光軸Ｏ１との間の角度に相当する。
【００１８】
このようにして照明光Ｌ１が照射されると、ウエハ１１の表面に形成された繰り返しパターンからは、後述する回折の条件にしたがって、回折光Ｌ２が発生する。回折光Ｌ２の強度は、繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とで異なる。回折光Ｌ２の回折角(θｒ＋Ｔ)は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と回折光Ｌ２の進行方向との間の角度に相当する。ちなみに、回折光Ｌ２を発生させる繰り返しパターンの直線方向は、ホルダ１２の軸Ａｘ１に略平行である。
【００１９】
ここで、回折の条件は、照明光Ｌ１の波長λおよび入射角(θｉ−Ｔ)、回折光Ｌ２の回折角(θｒ＋Ｔ)および回折次数ｎ、繰り返しパターンのピッチｐを用いると、次式(１)で表すことができる。
【００２０】
【数１】
【００２１】
式(１)において、入射角(θi−Ｔ)および回折角(θｒ＋Ｔ)は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２を基準として入射側に見込む角度方向をプラス、反射側に見込む角度方向をマイナスとする。回折次数ｎは、ｎ＝０の０次回折光(正反射光)を基準として入射側に見込む角度方向をプラス、反射側に見込む角度方向をマイナスとする。
【００２２】
また、式(１)において、θｉは基準法線(Ｚ方向)と光軸Ｏ１との間の角度を表し、θｒは基準法線(Ｚ方向)と回折光Ｌ２の進行方向との間の角度を表し、Ｔはホルダ１２のチルト角を表している。チルト角Ｔは、所定の角度範囲(２０°〜７５°)内において可変であり、ホルダ１２が水平状態に保たれたときをＴ＝０とし、入射側への角度方向をプラス、反対側への角度方向をマイナスとする。θｉは、表面検査装置１０における固定値であり、チルト角Ｔ＝０のときの照明光Ｌ１の入射角に相当する。θｒは、チルト角Ｔ＝０のときの回折光Ｌ２の回折角に相当する。
【００２３】
式(１)からも分かるように、チルト角Ｔを変化させることにより、照明光Ｌ１の入射角(θi−Ｔ)をチルト角Ｔに応じて変化させることができ、結果として、回折光Ｌ２の回折角(θｒ＋Ｔ)も変化させることができる。
【００２４】
表面検査装置１０の受光光学系１４は、回折光Ｌ２を受光する光学系であり、凹面反射鏡２７と、ＣＣＤカメラ２８とで構成された偏心光学系である。
凹面反射鏡２７は、上記の凹面反射鏡２３と同様の反射鏡であり、ホルダ１２の斜め上方に配置される。つまり、凹面反射鏡２７の中心とホルダ１２の中心とを通る軸(光軸Ｏ２)が基準法線(Ｚ方向)に対して所定の角度θｄだけ傾くように配置されている。
【００２５】
θｄは、表面検査装置１０における固定値である。以下、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と光軸Ｏ２との間の角度(θｄ＋Ｔ)を受光角という。この受光角(θｄ＋Ｔ)も、上記の入射角(θi−Ｔ)と同様、チルト角Ｔに応じて変化する。 また、ＣＣＤカメラ２８は、その撮像面が凹面反射鏡２３の焦点面と略一致するように配置される。ＣＣＤカメラ２８の撮像面には、複数の画素が２次元的に配列されている。
【００２６】
上記の受光光学系１４において、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンから発生した回折光Ｌ２は、凹面反射鏡２７を介して集光され、ＣＣＤカメラ２８の撮像面上に到達する。ＣＣＤカメラ２８の撮像面上には、回折光Ｌ２によるウエハ１１の像(ウエハ回折像)が形成される。ＣＣＤカメラ２８は、ウエハ回折像を撮像して、画像信号を画像処理装置１５に出力する。
【００２７】
ここで、回折光Ｌ２の強度は、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とで異なる。このため、ＣＣＤカメラ２８の撮像面に形成されるウエハ回折像には、繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とに起因する明暗差(コントラスト差)が生じることになる。 表面検査装置１０の画像処理装置１５は、制御部１６と、条件決定部１７と、欠陥検出部１８と、メモリ１９とで構成されている。
【００２８】
このうち制御部１６は、ホルダ１２(ウエハ１１)の軸Ａｘ１まわりのチルト制御、ＮＤフィルタ２６による光量の調整制御、波長選択フィルタ２５による波長の選択制御を行う。つまり、制御部１６は、ＣＣＤカメラ２８がウエハ回折像を撮像する際の装置条件(後述するホルダ１２のチルト角Ｔなど)を設定する手段である。
【００２９】
また、制御部１６は、ＣＣＤカメラ２８から得られるウエハ回折像の画像信号を所定ビット(例えば８ビット)のディジタル画像に変換して、メモリ１９に記憶させる。さらに、上記の装置条件(後述するホルダ１２のチルト角Ｔなど)も併せてメモリ１９に記憶させる。条件決定部１７と制御部１６とは、ＣＣＤカメラ２８がウエハ回折像を撮像する際の最適な装置条件の候補(最適候補条件)の決定処理を行う。そして、制御部１６は、決定処理により決定された最適候補条件の分類処理を行い(詳細は後述する)、欠陥検出部１８は、分類処理により分類された最適候補条件に基づいて、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンの欠陥検出処理を行う。条件決定部１７における条件決定についての詳細は後述する。また、欠陥検出部１８における欠陥検出の具体的な方法は、公知技術と同様であるため、説明および図示を省略する。
【００３０】
ところで、本実施形態の表面検査装置１０では、上記の照明光学系１３と受光光学系１４とが固定されている(θｉ,θｄは固定値)。このため、入射角(θｉ−Ｔ)および受光角(θｄ＋Ｔ)の調整は、ホルダ１２(ウエハ１１)を軸Ａｘ１のまわりにチルトさせることで行われる。ただし、入射角(θｉ−Ｔ)と受光角(θｄ＋Ｔ)との和は常に一定である。
【００３１】
この表面検査装置１０では、回折光Ｌ２の回折角(θｒ＋Ｔ)が受光角(θｄ＋Ｔ)と一致するようにホルダ１２(ウエハ１１)をチルトさせれば、つまり、式(１)のθｒにθｄ(固定値)を代入したときの解Ｔにしたがってホルダ１２(ウエハ１１)をチルトさせれば、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンから発生した回折光Ｌ２を受光光学系１４の光軸Ｏ２に沿って進行させることができる。
【００３２】
次に、本実施形態の表面検査装置１０における最適候補条件決定処理について説明する。最適候補条件の決定は、画像処理装置１５の制御部１６と条件決定部１７とが、図３〜図７に示すフローチャートの手順にしたがって行う。
【００３３】
ウエハ１１がホルダ１２上に固定されると、制御部１６は、ホルダ１２の制御を行い、装置条件(ホルダ１２のチルト角度Ｔ)を変化させながら(図３(以下同)：ステップＳ１)、ＣＣＤカメラ２８によりウエハ１１の回折像を撮像して(ステップＳ２)、画像データを取り込み、ディジタル画像データに変換する。このとき、チルト角Ｔを所定の角度変化量に基づき変化させ、その変化毎に対応する装置条件を、画像データと共に関連付けされたデータとしてメモリ１９に記憶する(ステップＳ３)。
【００３４】
チルト角度を変化させる範囲は予めメモリ１９に記憶されている。そして、このチルト角の全範囲について画像の取り込みが完了すると(ステップＳ４のＹｅｓ)、条件決定部１７は、メモリ１９に記憶されている全ての画像データを取得する(ステップＳ５)。
【００３５】
次に、条件決定部１７では、取得した全ての画像データのそれぞれについて、ウエハ画像の順位付けを行い、第１位画像を決定する(ステップＳ６)。順位付けとは、ウエハの画像データを解析することで、下記したように「画像品質スコア、光量スコア、ピッチスコア、 検査面積スコア」の４種類を用いて順位付けを行います。
【００３６】
ウエハの画像データの順位付けについては、図４のフローチャートに従い説明する。ウエハの画像データの順位付けはカウンタを設定し（図４：ステップＳ４１、Ｓ４２）、ショットの平均画像データを作成することから始める（ステップＳ４３）。ショット平均画像データとは、ステップＳ５で取得した画像データ(ウエハ１１の全体像)から、複数のショット２０の画像データをそれぞれ抜き出し、それらのショット画像データの濃度（輝度レベル）を、画素ごとに平均した画像データである。図８に、ショット平均画像データの例を示す。図８に示すように、９つのショット平均画像データは、それぞれのウエハ１１の全体像の特徴を示す画像であり、各々のショット平均画像データには、前述した最適候補条件決定処理によって決定された最適候補条件(ホルダ１２のチルト角Ｔ)が対応付けられている。
【００３７】
なお、各々のショット２０には、同様の繰り返しパターンが形成されているため、それぞれのショット２０の画像は類似している。そのため、画素ごとの濃度平均を求めることにより、ウエハ１１の全体像の特徴を示す画像データとしてショット平均画像データを求める。次にショット平均画像データから順位付けに使用するスコアに関した統計量を計算する（ステップＳ４４）。
【００３８】
スコアには画像品質スコア、光量スコア、ピッチスコア、 検査面積スコアの４種類がある。画像品質スコアには次の４つの統計量を使う。
・ショットの明るさ（濃度平均）のショット間の平均
・ショットの明るさ（濃度平均）のショット間のばらつき（標準偏差）
・ショット内の画素値のばらつき（標準偏差）のショット間のばらつき（標準偏差）
・ショットの歪度のショット間のばらつき（標準偏差）
ショットの明るさ（濃度平均）のショット間の平均μmeanは図８に示すように１ウエハのショット数をＮ、i番目のショットの濃度平均をμiとして式２であらわされる。
【００３９】
【数２】
【００４０】
ショットの明るさ（濃度平均）のショット間のばらつき（標準偏差σmean）は図９に１ウエハのショット数をＮ、i番目のショットの濃度平均μiをとして式３であらわされる。
【００４１】
【数３】
【００４２】
ショット内の画素値のばらつき（標準偏差）のショット間のばらつき（標準偏差σStd）は１ウエハのショット数をＮ、ショット内の画素値のばらつきをσi 、ショット内の画素値のばらつきの平均をσaveとして式４であらわされる。
【００４３】
【数４】
【００４４】
ショットの歪度のショット間のばらつき（標準偏差σSk）は１ウエハのショット数をＮ、i番目の歪度をSki、歪度の平均をSkaveとして式５であらわされる。
【００４５】
【数５】
【００４６】
ここで歪度Sk(skewness)はショット内の画素数をｎ、ショット内のｊ番目の画素の濃度ヒストグラムをxj 、ヒストグラムの平均をxave、ヒストグラムの標準偏差をσとして式６であらわされる。
【００４７】
【数６】
【００４８】
以上の統計量を自身の標準偏差で割ることで正規化した値の平均値を画像品質スコアとする。
光量スコアは、正確には回折光量スコアと言うべきものであり、回折する割合の高いほどスコアが高く設定される。
【００４９】
ピッチスコアは、対象パターンピッチのファインさを示すスコアであり、ピッチが小さいほど高スコアとなる。光量スコアとピッチスコアは本システム以外のシステムで算出されるため本システムはこれを読み込んで使用する。
【００５０】
検査面積スコアは２値化された画像の明部のピクセル数をカウントし、ショット内の全ピクセル数で割ることによって求めることが出来る。明部が多いほど高スコアとなる。
総合スコアはW1、W2、W3、W4を０〜１の実数として、
総合スコア＝W1×画像品質スコア＋W2×光量スコア+W3×ピッチスコア＋W4×検査面積スコア
であらわされる。
【００５１】
総合スコアの値に基づいてショット平均画像の順位付けを行う（ステップＳ４５）。画像データが最後か否かを判定し（ステップＳ４６）画像がまだあればステップＳ４２へ戻り、最後であれば終了し、最もスコアの高い画像データを1位とした後、制御は図３へ戻る。
【００５２】
次に、ステップＳ７ではウエハ画像のクラスタリングを行う。
クラスタリングに使用する特徴量としてはショット平均画像の濃度平均、ショット平均画像の濃度標準偏差、ショット平均画像の画像中心周りの慣性モーメント、同Ｘ軸、Ｙ軸まわりの各々慣性モーメント、および領域濃度差である。ここで領域濃度差とは図９に示すごとく中央領域の濃度平均から周辺領域の濃度平均を引いた値である。またこれら特徴量は自身の標準偏差で正規化した値を用いる(図５：ステップ５１)。クラスタリングで分類するクラスタの数は式７により決定する(ステップＳ５２)。この最適クラスタ数の算出は、画像品質スコア算出時に計算したウエハのショット画像群の統計量とウエハ画像数の対数値とロジスティック関数から最適なクラスタ数を算出する。以下に算出式７を示す。
【００５３】
【数７】
【００５４】
以上の特徴量、クラスタ数によりクラスタリングを行いウエハ画像を分類する。
クラスタリングとは、特徴量空間に類似性の尺度を導入して、標本を似たものどうしを集めてグループ(以下、「クラスター」と称する)に分類することをいう。本実施形態では、９つの最適候補条件(最適候補条件決定処理によって決定された複数の最適候補条件)に対応する画像に基づくチップ平均画像に対して、クラスタリングを行い、式７によりクラスター数が５と決定されてとすると５つのクラスターに分類する。
【００５５】
また、特徴量空間とは、８つの特徴量を軸とする８次元の空間のことである。８つの特徴量は、ステップＳ５１において正規化されているため、各軸は等価になっている。
制御部１６は、まず、個々の最適候補条件を、全てクラスターとする。この時点でクラスター数は９であることになる。そして、群間平均でクラスター間の距離を全て求める。ただし、この時点では、各クラスターには１つずつの要素しか含まれていないため、クラスター間の距離は、それぞれの要素のあいだの（例えば）ユークリッド距離として求められる。そして、求めたクラスター間の距離のうち、距離最小の一対のクラスターを選び、併合する。併合された一対のクラスターは、１つのクラスターとなり、このクラスターには２つの要素が含まれることになる。このように、１つのクラスターに複数の要素が含まれる場合、クラスター間の距離は群間平均により求められる。
【００５６】
以上説明した処理を繰り返し、クラスター数が５になると、制御部１６は最適候補条件分類処理を終了する。
図１０に、分類された最適候補条件に対応付けられたショット平均画像データの例を示す。図１０に示すように、９つのチップ平均画像データは、５つのクラスター(クラスター１〜クラスター５)に分類される。それぞれのクラスターには、類似性が高いショット平均画像データが含まれる。したがって、それぞれのショット平均画像データに対応する最適候補条件も類似性が高いものに分類されることになる。
【００５７】
処理の説明に戻る。既に全ての画像データは前記総合スコアにより順位付けされているため各クラスタの最も良い順位の画像データを各クラスター代表画像と決定する（ステップ５３）。
【００５８】
次に、図６及び図７を用いて、第２位以降の画像を決定する。図６及び図７は、候補画像データから最終的な画像データを絞り込む処理のフローチャート図を示す。
ステップＳ６で決定した順位１位の画像データと全てのクラスター代表画像データの相関演算計算を行う（図３ステップＳ８、図６ステップ６１）。これはショット平均画像データの高輝度領域をなるべく重複しないように増加させるために行う。具体的に述べれば、1位画像と2位画像の合成画像で領域全体が白領域になるような画像を2位画像に選ぶ（下記３位画像も同様に1,2,3位の合成画像で領域全体が白領域になるような画像を3位画像に選ぶ。）
そのためには順位1位の画像と相関演算の結果がー１に近い（負の相関が高い）画像を順番に並べ順位付けを行い、その順位に順位付けで計算したスコア順位を加算し総合順位とする（ステップ６３） 。そして総合順位の１番小さいものを順位２位の画像と決定する（ステップ６４）。ここで、相関演算で負の結果が１つもなければ条件を満たす画像がないと判断され処理を終了する(ステップ６２、図３ステップ９ ）。
【００５９】
次に順位３位の画像の選択は順位1位の画像と順位２位の画像を論理和した画像と全てのクラスター代表画像の相関演算計算を行う（図３ステップＳ１０、図７ステップ７１）。相関演算の結果が負の結果が１つもなければ条件を満たす画像がないと判断され処理を終了する(ステップ７２）。負の結果があれば相関順位付けを行い、その順位にスコア順位を加算し総合順位とする（ステップ７３） 。そして総合順位の１番小さいものを順位３位の画像と決定する（ステップ７４）。
【００６０】
以上でもっとも検査に適した画像が３つ選ばれ、その画像に付随する条件（チルト角度）が検査に適した角度として選択される。
実施例の説明ではチルト角度を例にしたが、照明光量や照明波長などの他の条件でも全く同様の処理が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】図１は、表面検査装置の概観図を示す。
【図２】図２は、ウエハのショット画像の図を示す。
【図３】図３は、表面検査装置のメインフローチャート図を示す。
【図４】図４は、ウエハの画像データの順位付け処理のフローチャート図を示す。
【図５】図５は、ウエハの画像データのクラスタ分類処理のフローチャート図を示す。
【図６】図６は、候補画像データから最終的な画像データを絞り込む処理のフローチャート図を示す。
【図７】図７は、候補画像データから最終的な画像データを絞り込む処理のフローチャート図を示す。
【図８】図８は、ショット平均画像データの図を示す。
【図９】図９は、ショット平均画像データの領域濃度差（中央領域の濃度平均から周辺領域の濃度平均を引いた濃度差）の図を示す。
【図１０】図１０は、分類された最適候補条件に対応付けられたショット平均画像データの図を示す。
【符号の説明】
【００６２】
１１：ウエハ
１２：ステージ
１３：照明光学系
１４：受光光学系
１５：画像処理装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検物体（例えば半導体回路素子や液晶表示素子の製造工程において基板）の表面を検査する表面検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体回路素子や液晶表示素子の製造工程では、半導体基板(ウエハやプレート)の表面に形成された繰り返しパターンの検査が表面検査装置により行われる。従来の表面検査装置は、基板の表面に検査用の照明光を照射し、そのとき基板上の繰り返しパターンから発生する回折光または反射光に基づいて基板の像を撮像し、得られた基板画像を自動的に画像処理して表面検査を行うものである。このような表面検査装置では、一般に、画像の明暗差(コントラスト差)により、繰り返しパターンの欠陥箇所が特定される。この表面検査装置にはユーザーが経験的、実験的に得られた装置条件を装置のオペレーションでレシピに登録する。
この装置条件は、例えば、基板のチルト角や基板に対する照明光量などである。
【特許文献１】特開２００３−２０２３０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
このように、ユーザーは経験的、実験的に得られた装置条件をレシピに登録するので、ユーザー個々に装置条件が異なり、同一の半導体基板であっても検査結果にばらつきが生じやすい。
【０００４】
本発明は、このような問題に鑑みてなされたものであり、表面検査において装置条件を自動的に最適化できる表面検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
請求項１に係る発明は、表面検査装置の装置条件を順次変更し、被検物体の画像データを順次、取り込み、複数の画像データを記憶し、前記複数の画像データに所定の処理を施して前記画像データの順位つけをすると共に、前記複数の画像データの特徴量をそれぞれ抽出して、その特徴量に基づいて前記複数の画像データを分類し、その結果、画像データのうち順位の高いものを、各分類毎の候補画像データとして、各分類毎の候補画像データを取得した際の装置条件を最終的な装置条件に設定する。
【０００６】
更に、請求項２に係る発明は、請求項１に記載の表面表面検査装置において、最高順位の画像データと、最高順位の画像データと各分類の最高順位の候補画像データとを相関演算処理し、前記最高順位の画像データの次点の画像データとを取得した際の最終的な装置条件を設定する。
【発明の効果】
【０００７】
請求項１に係る発明においては、取得した複数の画像データから所定の処理を施し候補画像データを求めることで、被検物体の検査に適した装置条件が自動的に設定され、検査精度が向上する。
【０００８】
請求項２又は請求項５に係る発明においては、さらに請求項１で求めた候補画像データから絞り込みが行われるので、より適切な装置条件が設定されることになる。
請求項３又は請求項４に係る発明においては、半導体ウエハの各ショット画像から特徴量を抽出しており、半導体ウエハに最適な装置条件が自動的に設定される。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は本実施形態の表面検査装置の概観図を示す。本実施形態の表面検査装置１０は、図１に示すように、被検物体である半導体ウエハ１１（以降、ウエハと称す）を保持するホルダ１２と、ホルダ１２上のウエハ１１の表面に照明光Ｌ１を照射する照明光学系１３と、照明光Ｌ１が照射されたウエハ１１の表面からの回折光Ｌ２を受光する受光光学系１４と、画像処理装置１５とで構成されている。
【００１０】
本実施形態の表面検査装置１０は、半導体回路素子の製造工程において、ウエハ１１の表面に形成された繰り返しパターンの欠陥検査を自動的に行うための装置である。繰り返しパターンとは、周期的に繰り返される線配列形状の回路パターンのことである。
【００１１】
ウエハ１１の表面には、図２に示すように、複数のショット２０がｘｙ方向に配置されていて、各々のショット２０には、同様の繰り返しパターンが形成されている。
表面検査装置１０のホルダ１２には、チルト機構３０が設けられる。このため、ホルダ１２は、チルト機構３０によって、ウエハ１１の表面を通る軸Ａｘ１のまわりに所定の角度範囲(例えば、２０°〜７５°)内でチルト可能である。
【００１２】
なお、ホルダ１２は、不図示の搬送装置によって搬送されてきたウエハ１１を上面に載置し、真空吸着によって固定保持する。
ここで、ホルダ１２(ウエハ１１)の軸Ａｘ１に平行な方向をＸ方向とする。また、ホルダ１２(ウエハ１１)が水平に保たれた状態での法線(基準法線Ａｘ２)に平行な方向をＺ方向とする。さらに、Ｘ方向およびＺ方向に直交する方向をＹ方向とする。
【００１３】
表面検査装置１０の照明光学系１３は、光源２１とライトガイド２２と凹面反射鏡２３とで構成された偏心光学系であり、光源２１は、放電ランプ２４と波長選択フィルタ２５とニュートラルデンシティ(ＮＤ)フィルタ２６とで構成されている。
【００１４】
このうち、放電ランプ２４は、例えばメタルハライドランプや水銀ランプである。波長選択フィルタ２５は、放電ランプ２４から射出された光の波長選択を行う。この波長選択フィルタ２５は、照明光Ｌ１の波長を調整する手段である。ＮＤフィルタ２６は、波長選択フィルタ２５からの光の光量調整を行う。
【００１５】
ライトガイド２２は、光源２１からの光を伝送して、端面２２ａから凹面反射鏡２３に向けて射出する。ライトガイド２２の端面２２ａは、凹面反射鏡２３の前側焦点位置に配置されている。凹面反射鏡２３は、球面の内側を反射面とした反射鏡であり、ホルダ１２の斜め上方に配置される。つまり、凹面反射鏡２３の中心とホルダ１２の中心とを通る軸(光軸Ｏ１)は、Ｚ方向に対して所定の角度だけ傾けられている。
【００１６】
また、凹面反射鏡２３は、光軸Ｏ１がホルダ１２の軸Ａｘ１(Ｘ方向)に対して直交するように配置されている。このため、光軸Ｏ１とウエハ１１の法線(軸Ａｘ２)とを含む面(入射面)は、ＹＺ面に平行となる。 さらに、凹面反射鏡２３は、後側焦点面がウエハ１１面と略一致するように配置されている。このため、表面検査装置１０の照明光学系１３は、ウエハ１１側に対してテレセントリックな光学系となっている。
【００１７】
上記の照明光学系１３において、光源２１からの光は、ライトガイド２２と凹面反射鏡２３とを介して、ウエハ１１の表面全体に照射される(照明光Ｌ１)。照明光Ｌ１は、ウエハ１１上の任意の点に到達する光束の中心線が光軸Ｏ１に略平行な光束である。照明光Ｌ１の入射角(θｉ−Ｔ)は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と光軸Ｏ１との間の角度に相当する。
【００１８】
このようにして照明光Ｌ１が照射されると、ウエハ１１の表面に形成された繰り返しパターンからは、後述する回折の条件にしたがって、回折光Ｌ２が発生する。回折光Ｌ２の強度は、繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とで異なる。回折光Ｌ２の回折角(θｒ＋Ｔ)は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と回折光Ｌ２の進行方向との間の角度に相当する。ちなみに、回折光Ｌ２を発生させる繰り返しパターンの直線方向は、ホルダ１２の軸Ａｘ１に略平行である。
【００１９】
ここで、回折の条件は、照明光Ｌ１の波長λおよび入射角(θｉ−Ｔ)、回折光Ｌ２の回折角(θｒ＋Ｔ)および回折次数ｎ、繰り返しパターンのピッチｐを用いると、次式(１)で表すことができる。
【００２０】
【数１】
【００２１】
式(１)において、入射角(θi−Ｔ)および回折角(θｒ＋Ｔ)は、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２を基準として入射側に見込む角度方向をプラス、反射側に見込む角度方向をマイナスとする。回折次数ｎは、ｎ＝０の０次回折光(正反射光)を基準として入射側に見込む角度方向をプラス、反射側に見込む角度方向をマイナスとする。
【００２２】
また、式(１)において、θｉは基準法線(Ｚ方向)と光軸Ｏ１との間の角度を表し、θｒは基準法線(Ｚ方向)と回折光Ｌ２の進行方向との間の角度を表し、Ｔはホルダ１２のチルト角を表している。チルト角Ｔは、所定の角度範囲(２０°〜７５°)内において可変であり、ホルダ１２が水平状態に保たれたときをＴ＝０とし、入射側への角度方向をプラス、反対側への角度方向をマイナスとする。θｉは、表面検査装置１０における固定値であり、チルト角Ｔ＝０のときの照明光Ｌ１の入射角に相当する。θｒは、チルト角Ｔ＝０のときの回折光Ｌ２の回折角に相当する。
【００２３】
式(１)からも分かるように、チルト角Ｔを変化させることにより、照明光Ｌ１の入射角(θi−Ｔ)をチルト角Ｔに応じて変化させることができ、結果として、回折光Ｌ２の回折角(θｒ＋Ｔ)も変化させることができる。
【００２４】
表面検査装置１０の受光光学系１４は、回折光Ｌ２を受光する光学系であり、凹面反射鏡２７と、ＣＣＤカメラ２８とで構成された偏心光学系である。
凹面反射鏡２７は、上記の凹面反射鏡２３と同様の反射鏡であり、ホルダ１２の斜め上方に配置される。つまり、凹面反射鏡２７の中心とホルダ１２の中心とを通る軸(光軸Ｏ２)が基準法線(Ｚ方向)に対して所定の角度θｄだけ傾くように配置されている。
【００２５】
θｄは、表面検査装置１０における固定値である。以下、ウエハ１１の表面に垂直な軸Ａｘ２と光軸Ｏ２との間の角度(θｄ＋Ｔ)を受光角という。この受光角(θｄ＋Ｔ)も、上記の入射角(θi−Ｔ)と同様、チルト角Ｔに応じて変化する。 また、ＣＣＤカメラ２８は、その撮像面が凹面反射鏡２３の焦点面と略一致するように配置される。ＣＣＤカメラ２８の撮像面には、複数の画素が２次元的に配列されている。
【００２６】
上記の受光光学系１４において、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンから発生した回折光Ｌ２は、凹面反射鏡２７を介して集光され、ＣＣＤカメラ２８の撮像面上に到達する。ＣＣＤカメラ２８の撮像面上には、回折光Ｌ２によるウエハ１１の像(ウエハ回折像)が形成される。ＣＣＤカメラ２８は、ウエハ回折像を撮像して、画像信号を画像処理装置１５に出力する。
【００２７】
ここで、回折光Ｌ２の強度は、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とで異なる。このため、ＣＣＤカメラ２８の撮像面に形成されるウエハ回折像には、繰り返しパターンの欠陥箇所と正常箇所とに起因する明暗差(コントラスト差)が生じることになる。 表面検査装置１０の画像処理装置１５は、制御部１６と、条件決定部１７と、欠陥検出部１８と、メモリ１９とで構成されている。
【００２８】
このうち制御部１６は、ホルダ１２(ウエハ１１)の軸Ａｘ１まわりのチルト制御、ＮＤフィルタ２６による光量の調整制御、波長選択フィルタ２５による波長の選択制御を行う。つまり、制御部１６は、ＣＣＤカメラ２８がウエハ回折像を撮像する際の装置条件(後述するホルダ１２のチルト角Ｔなど)を設定する手段である。
【００２９】
また、制御部１６は、ＣＣＤカメラ２８から得られるウエハ回折像の画像信号を所定ビット(例えば８ビット)のディジタル画像に変換して、メモリ１９に記憶させる。さらに、上記の装置条件(後述するホルダ１２のチルト角Ｔなど)も併せてメモリ１９に記憶させる。条件決定部１７と制御部１６とは、ＣＣＤカメラ２８がウエハ回折像を撮像する際の最適な装置条件の候補(最適候補条件)の決定処理を行う。そして、制御部１６は、決定処理により決定された最適候補条件の分類処理を行い(詳細は後述する)、欠陥検出部１８は、分類処理により分類された最適候補条件に基づいて、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンの欠陥検出処理を行う。条件決定部１７における条件決定についての詳細は後述する。また、欠陥検出部１８における欠陥検出の具体的な方法は、公知技術と同様であるため、説明および図示を省略する。
【００３０】
ところで、本実施形態の表面検査装置１０では、上記の照明光学系１３と受光光学系１４とが固定されている(θｉ,θｄは固定値)。このため、入射角(θｉ−Ｔ)および受光角(θｄ＋Ｔ)の調整は、ホルダ１２(ウエハ１１)を軸Ａｘ１のまわりにチルトさせることで行われる。ただし、入射角(θｉ−Ｔ)と受光角(θｄ＋Ｔ)との和は常に一定である。
【００３１】
この表面検査装置１０では、回折光Ｌ２の回折角(θｒ＋Ｔ)が受光角(θｄ＋Ｔ)と一致するようにホルダ１２(ウエハ１１)をチルトさせれば、つまり、式(１)のθｒにθｄ(固定値)を代入したときの解Ｔにしたがってホルダ１２(ウエハ１１)をチルトさせれば、ウエハ１１の表面の繰り返しパターンから発生した回折光Ｌ２を受光光学系１４の光軸Ｏ２に沿って進行させることができる。
【００３２】
次に、本実施形態の表面検査装置１０における最適候補条件決定処理について説明する。最適候補条件の決定は、画像処理装置１５の制御部１６と条件決定部１７とが、図３〜図７に示すフローチャートの手順にしたがって行う。
【００３３】
ウエハ１１がホルダ１２上に固定されると、制御部１６は、ホルダ１２の制御を行い、装置条件(ホルダ１２のチルト角度Ｔ)を変化させながら(図３(以下同)：ステップＳ１)、ＣＣＤカメラ２８によりウエハ１１の回折像を撮像して(ステップＳ２)、画像データを取り込み、ディジタル画像データに変換する。このとき、チルト角Ｔを所定の角度変化量に基づき変化させ、その変化毎に対応する装置条件を、画像データと共に関連付けされたデータとしてメモリ１９に記憶する(ステップＳ３)。
【００３４】
チルト角度を変化させる範囲は予めメモリ１９に記憶されている。そして、このチルト角の全範囲について画像の取り込みが完了すると(ステップＳ４のＹｅｓ)、条件決定部１７は、メモリ１９に記憶されている全ての画像データを取得する(ステップＳ５)。
【００３５】
次に、条件決定部１７では、取得した全ての画像データのそれぞれについて、ウエハ画像の順位付けを行い、第１位画像を決定する(ステップＳ６)。順位付けとは、ウエハの画像データを解析することで、下記したように「画像品質スコア、光量スコア、ピッチスコア、 検査面積スコア」の４種類を用いて順位付けを行います。
【００３６】
ウエハの画像データの順位付けについては、図４のフローチャートに従い説明する。ウエハの画像データの順位付けはカウンタを設定し（図４：ステップＳ４１、Ｓ４２）、ショットの平均画像データを作成することから始める（ステップＳ４３）。ショット平均画像データとは、ステップＳ５で取得した画像データ(ウエハ１１の全体像)から、複数のショット２０の画像データをそれぞれ抜き出し、それらのショット画像データの濃度（輝度レベル）を、画素ごとに平均した画像データである。図８に、ショット平均画像データの例を示す。図８に示すように、９つのショット平均画像データは、それぞれのウエハ１１の全体像の特徴を示す画像であり、各々のショット平均画像データには、前述した最適候補条件決定処理によって決定された最適候補条件(ホルダ１２のチルト角Ｔ)が対応付けられている。
【００３７】
なお、各々のショット２０には、同様の繰り返しパターンが形成されているため、それぞれのショット２０の画像は類似している。そのため、画素ごとの濃度平均を求めることにより、ウエハ１１の全体像の特徴を示す画像データとしてショット平均画像データを求める。次にショット平均画像データから順位付けに使用するスコアに関した統計量を計算する（ステップＳ４４）。
【００３８】
スコアには画像品質スコア、光量スコア、ピッチスコア、 検査面積スコアの４種類がある。画像品質スコアには次の４つの統計量を使う。
・ショットの明るさ（濃度平均）のショット間の平均
・ショットの明るさ（濃度平均）のショット間のばらつき（標準偏差）
・ショット内の画素値のばらつき（標準偏差）のショット間のばらつき（標準偏差）
・ショットの歪度のショット間のばらつき（標準偏差）
ショットの明るさ（濃度平均）のショット間の平均μmeanは図８に示すように１ウエハのショット数をＮ、i番目のショットの濃度平均をμiとして式２であらわされる。
【００３９】
【数２】
【００４０】
ショットの明るさ（濃度平均）のショット間のばらつき（標準偏差σmean）は図９に１ウエハのショット数をＮ、i番目のショットの濃度平均μiをとして式３であらわされる。
【００４１】
【数３】
【００４２】
ショット内の画素値のばらつき（標準偏差）のショット間のばらつき（標準偏差σStd）は１ウエハのショット数をＮ、ショット内の画素値のばらつきをσi 、ショット内の画素値のばらつきの平均をσaveとして式４であらわされる。
【００４３】
【数４】
【００４４】
ショットの歪度のショット間のばらつき（標準偏差σSk）は１ウエハのショット数をＮ、i番目の歪度をSki、歪度の平均をSkaveとして式５であらわされる。
【００４５】
【数５】
【００４６】
ここで歪度Sk(skewness)はショット内の画素数をｎ、ショット内のｊ番目の画素の濃度ヒストグラムをxj 、ヒストグラムの平均をxave、ヒストグラムの標準偏差をσとして式６であらわされる。
【００４７】
【数６】
【００４８】
以上の統計量を自身の標準偏差で割ることで正規化した値の平均値を画像品質スコアとする。
光量スコアは、正確には回折光量スコアと言うべきものであり、回折する割合の高いほどスコアが高く設定される。
【００４９】
ピッチスコアは、対象パターンピッチのファインさを示すスコアであり、ピッチが小さいほど高スコアとなる。光量スコアとピッチスコアは本システム以外のシステムで算出されるため本システムはこれを読み込んで使用する。
【００５０】
検査面積スコアは２値化された画像の明部のピクセル数をカウントし、ショット内の全ピクセル数で割ることによって求めることが出来る。明部が多いほど高スコアとなる。
総合スコアはW1、W2、W3、W4を０〜１の実数として、
総合スコア＝W1×画像品質スコア＋W2×光量スコア+W3×ピッチスコア＋W4×検査面積スコア
であらわされる。
【００５１】
総合スコアの値に基づいてショット平均画像の順位付けを行う（ステップＳ４５）。画像データが最後か否かを判定し（ステップＳ４６）画像がまだあればステップＳ４２へ戻り、最後であれば終了し、最もスコアの高い画像データを1位とした後、制御は図３へ戻る。
【００５２】
次に、ステップＳ７ではウエハ画像のクラスタリングを行う。
クラスタリングに使用する特徴量としてはショット平均画像の濃度平均、ショット平均画像の濃度標準偏差、ショット平均画像の画像中心周りの慣性モーメント、同Ｘ軸、Ｙ軸まわりの各々慣性モーメント、および領域濃度差である。ここで領域濃度差とは図９に示すごとく中央領域の濃度平均から周辺領域の濃度平均を引いた値である。またこれら特徴量は自身の標準偏差で正規化した値を用いる(図５：ステップ５１)。クラスタリングで分類するクラスタの数は式７により決定する(ステップＳ５２)。この最適クラスタ数の算出は、画像品質スコア算出時に計算したウエハのショット画像群の統計量とウエハ画像数の対数値とロジスティック関数から最適なクラスタ数を算出する。以下に算出式７を示す。
【００５３】
【数７】
【００５４】
以上の特徴量、クラスタ数によりクラスタリングを行いウエハ画像を分類する。
クラスタリングとは、特徴量空間に類似性の尺度を導入して、標本を似たものどうしを集めてグループ(以下、「クラスター」と称する)に分類することをいう。本実施形態では、９つの最適候補条件(最適候補条件決定処理によって決定された複数の最適候補条件)に対応する画像に基づくチップ平均画像に対して、クラスタリングを行い、式７によりクラスター数が５と決定されてとすると５つのクラスターに分類する。
【００５５】
また、特徴量空間とは、８つの特徴量を軸とする８次元の空間のことである。８つの特徴量は、ステップＳ５１において正規化されているため、各軸は等価になっている。
制御部１６は、まず、個々の最適候補条件を、全てクラスターとする。この時点でクラスター数は９であることになる。そして、群間平均でクラスター間の距離を全て求める。ただし、この時点では、各クラスターには１つずつの要素しか含まれていないため、クラスター間の距離は、それぞれの要素のあいだの（例えば）ユークリッド距離として求められる。そして、求めたクラスター間の距離のうち、距離最小の一対のクラスターを選び、併合する。併合された一対のクラスターは、１つのクラスターとなり、このクラスターには２つの要素が含まれることになる。このように、１つのクラスターに複数の要素が含まれる場合、クラスター間の距離は群間平均により求められる。
【００５６】
以上説明した処理を繰り返し、クラスター数が５になると、制御部１６は最適候補条件分類処理を終了する。
図１０に、分類された最適候補条件に対応付けられたショット平均画像データの例を示す。図１０に示すように、９つのチップ平均画像データは、５つのクラスター(クラスター１〜クラスター５)に分類される。それぞれのクラスターには、類似性が高いショット平均画像データが含まれる。したがって、それぞれのショット平均画像データに対応する最適候補条件も類似性が高いものに分類されることになる。
【００５７】
処理の説明に戻る。既に全ての画像データは前記総合スコアにより順位付けされているため各クラスタの最も良い順位の画像データを各クラスター代表画像と決定する（ステップ５３）。
【００５８】
次に、図６及び図７を用いて、第２位以降の画像を決定する。図６及び図７は、候補画像データから最終的な画像データを絞り込む処理のフローチャート図を示す。
ステップＳ６で決定した順位１位の画像データと全てのクラスター代表画像データの相関演算計算を行う（図３ステップＳ８、図６ステップ６１）。これはショット平均画像データの高輝度領域をなるべく重複しないように増加させるために行う。具体的に述べれば、1位画像と2位画像の合成画像で領域全体が白領域になるような画像を2位画像に選ぶ（下記３位画像も同様に1,2,3位の合成画像で領域全体が白領域になるような画像を3位画像に選ぶ。）
そのためには順位1位の画像と相関演算の結果がー１に近い（負の相関が高い）画像を順番に並べ順位付けを行い、その順位に順位付けで計算したスコア順位を加算し総合順位とする（ステップ６３） 。そして総合順位の１番小さいものを順位２位の画像と決定する（ステップ６４）。ここで、相関演算で負の結果が１つもなければ条件を満たす画像がないと判断され処理を終了する(ステップ６２、図３ステップ９ ）。
【００５９】
次に順位３位の画像の選択は順位1位の画像と順位２位の画像を論理和した画像と全てのクラスター代表画像の相関演算計算を行う（図３ステップＳ１０、図７ステップ７１）。相関演算の結果が負の結果が１つもなければ条件を満たす画像がないと判断され処理を終了する(ステップ７２）。負の結果があれば相関順位付けを行い、その順位にスコア順位を加算し総合順位とする（ステップ７３） 。そして総合順位の１番小さいものを順位３位の画像と決定する（ステップ７４）。
【００６０】
以上でもっとも検査に適した画像が３つ選ばれ、その画像に付随する条件（チルト角度）が検査に適した角度として選択される。
実施例の説明ではチルト角度を例にしたが、照明光量や照明波長などの他の条件でも全く同様の処理が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００６１】
【図１】図１は、表面検査装置の概観図を示す。
【図２】図２は、ウエハのショット画像の図を示す。
【図３】図３は、表面検査装置のメインフローチャート図を示す。
【図４】図４は、ウエハの画像データの順位付け処理のフローチャート図を示す。
【図５】図５は、ウエハの画像データのクラスタ分類処理のフローチャート図を示す。
【図６】図６は、候補画像データから最終的な画像データを絞り込む処理のフローチャート図を示す。
【図７】図７は、候補画像データから最終的な画像データを絞り込む処理のフローチャート図を示す。
【図８】図８は、ショット平均画像データの図を示す。
【図９】図９は、ショット平均画像データの領域濃度差（中央領域の濃度平均から周辺領域の濃度平均を引いた濃度差）の図を示す。
【図１０】図１０は、分類された最適候補条件に対応付けられたショット平均画像データの図を示す。
【符号の説明】
【００６２】
１１：ウエハ
１２：ステージ
１３：照明光学系
１４：受光光学系
１５：画像処理装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の装置条件のもとに被検物体を撮像し、前記被検物体の画像データに基づき検査する表面検査装置において、
前記装置条件を順次変更し、そのもとに撮像された前記被検物体の画像データを順次、取り込み、複数の前記画像データを記憶する取込手段と、
前記取込手段から前記複数の画像データを入力し、前記複数の画像データに所定の処理を施して前記画像データの順位つけをする順位付け手段と、
前記取込手段から前記複数の画像データを入力し、前記複数の画像データの特徴量をそれぞれ抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記特徴量に基づいて、前記複数の画像データを分類する分類手段と、
前記順位付け手段及び前記分類手段に接続され、前記分類手段にて分類された前記画像データのうち前記順位付け手段にて付けられた順位の高いものを、各分類毎の候補画像データとする候補画像選出手段と、
前記候補画像選出手段にて選出された前記各分類毎の候補画像データに基づき、前記候補画像データを取得した際の装置条件を最終的な装置条件に設定する装置条件設定手段と
を備えたことを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載の表面表面検査装置において、
前記順位付け手段により順位付けられた最高順位の画像データを選出し、併せて、前記最高順位の画像データと前記候補画像選出手段から得られた前記各分類の最高順位の前記候補画像データとを相関演算処理し、その処理結果に基づき前記最高順位の画像データの次点の画像データをさらに選出する最終画像選出手段を備え、
前記装置条件設定手段は、前記最終画像選出手段により選出された前記画像データを取得した際の最終的な装置条件を設定することを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２のいずれか１つに記載の表面表面検査装置において、
前記被検物体は、半導体ウエハであり、
前記抽出手段は、前記画像データに含まれる複数のショット画像の濃度を平均して平均画像を生成し、該平均画像から、前記特徴量を抽出することを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項４】
請求項１又は請求項２のいずれか１つに記載の表面表面検査装置において、
前記順位付け手段は、前記平均画像のショット間の統計量により順位付けされ決定されることを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項５】
請求項２に記載の表面表面検査装置において、
前記装置条件設定手段は前記候補画像データ同士の相関計算によりつけられた順位に従い絞り込み処理を行う
ことを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項１】
所定の装置条件のもとに被検物体を撮像し、前記被検物体の画像データに基づき検査する表面検査装置において、
前記装置条件を順次変更し、そのもとに撮像された前記被検物体の画像データを順次、取り込み、複数の前記画像データを記憶する取込手段と、
前記取込手段から前記複数の画像データを入力し、前記複数の画像データに所定の処理を施して前記画像データの順位つけをする順位付け手段と、
前記取込手段から前記複数の画像データを入力し、前記複数の画像データの特徴量をそれぞれ抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された前記特徴量に基づいて、前記複数の画像データを分類する分類手段と、
前記順位付け手段及び前記分類手段に接続され、前記分類手段にて分類された前記画像データのうち前記順位付け手段にて付けられた順位の高いものを、各分類毎の候補画像データとする候補画像選出手段と、
前記候補画像選出手段にて選出された前記各分類毎の候補画像データに基づき、前記候補画像データを取得した際の装置条件を最終的な装置条件に設定する装置条件設定手段と
を備えたことを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載の表面表面検査装置において、
前記順位付け手段により順位付けられた最高順位の画像データを選出し、併せて、前記最高順位の画像データと前記候補画像選出手段から得られた前記各分類の最高順位の前記候補画像データとを相関演算処理し、その処理結果に基づき前記最高順位の画像データの次点の画像データをさらに選出する最終画像選出手段を備え、
前記装置条件設定手段は、前記最終画像選出手段により選出された前記画像データを取得した際の最終的な装置条件を設定することを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２のいずれか１つに記載の表面表面検査装置において、
前記被検物体は、半導体ウエハであり、
前記抽出手段は、前記画像データに含まれる複数のショット画像の濃度を平均して平均画像を生成し、該平均画像から、前記特徴量を抽出することを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項４】
請求項１又は請求項２のいずれか１つに記載の表面表面検査装置において、
前記順位付け手段は、前記平均画像のショット間の統計量により順位付けされ決定されることを特徴とする表面表面検査装置。
【請求項５】
請求項２に記載の表面表面検査装置において、
前記装置条件設定手段は前記候補画像データ同士の相関計算によりつけられた順位に従い絞り込み処理を行う
ことを特徴とする表面表面検査装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【公開番号】特開２００６−２９４６８４（Ｐ２００６−２９４６８４Ａ）
【公開日】平成１８年１０月２６日（２００６．１０．２６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−１０９７７０（Ｐ２００５−１０９７７０）
【出願日】平成１７年４月６日（２００５．４．６）
【出願人】（０００００４１１２）株式会社ニコン (12,601)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年１０月２６日（２００６．１０．２６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年４月６日（２００５．４．６）
【出願人】（０００００４１１２）株式会社ニコン (12,601)
【Ｆターム（参考）】
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