ブリスター包装のシール領域および／または容量充填レベルを検査するための検査システムであって、この検査システムは、画像ピックアップデバイスを備え、そして画像ピックアップデバイスを提供する工程；この画像ピックアップデバイスの視野範囲に、上記ブリスター包装を、それに付着したカバーとともに提示する工程；上記シール領域を画像化して、上記シール領域のグレーレベルを決定し、そしてこの画像化されたグレーレベルを、所定のグレーレベル値と比較する工程；ならびに、上記画像化されたグレーレベルが上記所定のグレーレベル値と実質的に同じである場合にブリスター包装検査を合格とするか、または上記画像化されたグレーレベルが上記所定のグレーレベル値と実質的に同じでない場合にブリスター包装検査を不合格とする工程、を包含する。
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【解決手段】電気回路検査方法であって、第1の時間の間に、電気回路の少なくとも一部から反射した光を検出することにより、第１の画像において前記電気回路の少なくとも一部を光学的に検査する工程と、第２の時間の間に取得された第２の画像において前記電気回路の少なくとも一部から蛍光により発光した光を光学的に検査する工程と、前記電気回路の少なくとも一部から反射した光を検出することにより前記電気回路の少なくとも一部を光学的に検査する前記工程と前記電気回路の少なくとも一部から蛍光により発光した光を光学的に検査する前記工程の双方から幾何学的に一致する指標に基づいて、前記電気回路に含まれる欠陥を特定する工程とを含む。
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【課題】 人間の感性に頼ることなく、定量的かつ再現性の良いローピングなどの程度の測定・評価評価が可能となる測定・評価方法等を提供する。
【解決手段】
所定の入射角で、メタルイハライド光源１２が測定対象の表面に光を照射する工程と、入射角に略等しい反射角に対応させた角度上で表面から反射される光をＣＣＤカメラ１５が受光し、反射光を光の強度の分布のデータに変換する工程と、そのデータに基づいて、表面の光の強度変化を指標として演算装置１７が算出する工程とを有するものである。 （もっと読む）

単位面積当たりおよび／または累積的欠陥密度などの複合構造の欠陥特性を測定するためのシステムおよび方法。１つの好ましい実施例では、複合構造の欠陥特性を測定する方法は一般に、複合構造の第１の基準点から欠陥までの第１の距離を測定するステップと、複合構造の第２の基準点から欠陥までの第２の距離を測定するステップと、複合構造の基準領域を確立するために第１の距離および第２の距離を用いるステップと、基準領域内で検知された各欠陥を考慮し、そこから複合構造を表す欠陥特性を生成するステップとを含む。
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本発明は、照明光を短波長化しなくても、確実に繰り返しピッチの微細化に対応できる表面検査装置および表面検査方法の提供を目的とする。そのため、被検基板２０の表面に形成された繰り返しパターンを直線偏光Ｌ１により照明する手段１３と、表面における直線偏光Ｌ１の振動面の方向と繰り返しパターンの繰り返し方向との成す角度を斜めに設定する手段１１，１２と、繰り返しパターンから正反射方向に発生した光Ｌ２のうち、直線偏光Ｌ１の振動面に垂直な偏光成分Ｌ４を抽出する手段３８と、偏光成分Ｌ４の光強度に基づいて、繰り返しパターンの欠陥を検出する手段３９，１５とを備える。 （もっと読む）

移動するウェブを検査する方法。この方法は、連続的に移動するウェブの連続した部分を画像化してデジタル情報を得るステップを含む。次に、このデジタル情報を初期アルゴリズムで処理して、異常を有するウェブ上のあらゆる領域を識別する。次に、デジタル情報内の識別された領域に対応する画像情報を選択する。次に、選択した画像情報を少なくとも１つの後続アルゴリズムで解析して、異常の中から実際の欠陥を区別する。
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システムの表面検査は、第１の斜めの照明光線を用いると共に順次にまたは同時に第２の照明を表面に当てることもできる。反射または散乱される放射線は、好ましくは三つの集光チャンネルによって集光されると共に三つの対応する検出器アレイによって検出されるが、別の数のチャンネルと検出器アレイを使用してもよい。一つまたは両方の照明光線は、検査される表面上のラインへと焦点が合わされ、また各ラインは三つまでまたはそれ以上の検出・集光チャンネルにおいて一つ以上の検出器アレイ上に作像される。ラインに直交した方向においてラインと被検査表面との間で相対運動が惹起され、それによって高い解像度と感度を維持している間に、処理能力を増やす。両方の照明光線から散乱または反射される放射線を検出することにより同じ検出チャンネルが用いられる。一つ以上の異なった空間周波数で回折を瀘過するためにフーリエフィルタが用いられてもよい。
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光学スキャナからのマルチチャネル欠陥データのような、それぞれが３つ以上のパラメータを関連付けられる複数のデータ点から成る母集団が３次元でプロットされ、データ点のグループが特定される。データ点のグループを画定するために、３次元空間において境界面が定義される。異なるグループは異なるデータ分類又はタイプに対応する。境界面に基づいて分類アルゴリズムが定義される。欠陥分類に適用されるとき、そのアルゴリズムは、欠陥を実行時分類するために光学スキャナにエクスポートすることができる。データ点の特定のグループを特定するためのアルゴリズムを、２つ以上の異なるｎ次元表現からの分類規則のブール演算による組み合わせとして定義することができる。ただし、ｎは表現毎に２又は３にすることができる。
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【課題】光学検査ツールによって与えられるヘイズデータを分析する方法および装置を提供する。
【解決手段】ヘイズデータは、試料表面に関連付けられた欠陥を検出するよう分析される。一般に、ヘイズデータは、試料上の低い周波数のバラツキに対応するバックグラウンドノイズが、そのようなヘイズデータの分析の前にヘイズデータから分離または除去されるよう、まず条件付けられる。具体的な実施形態において、試料表面における低い周波数のバラツキは、実質的には、入射ビームがその上に導かれる光学表面として特徴付けられる。ある例では、試料表面に対応するヘイズデータは、ゼルニケ方程式のような多項式で特徴付けられる。換言すれば、多項式方程式は、ヘイズデータの低い周波数の、つまりバックグラウンドのノイズにあてはめられる。この結果として生じる多項式方程式に合致するヘイズデータは、それから元のヘイズデータから引かれて、残差データを作り、ここで表面粗さにおける遅いバラツキが差し引かれ、残差ヘイズデータ中には可能な欠陥情報を残す。この残差ヘイズデータは、試料が欠陥を含むかを決定するために分析されえる。残差データを分析することによって欠陥の検出を向上させる技術も開示される。好ましくは、異なる検査ツール間で正規化されるように、結果として生じる残差データを較正する技術も提供される。 （もっと読む）

【課題】画像を用いた表面欠陥検出に際し、検査対象表面上の広い範囲に平坦に広がる大面積欠陥が補正によって画像からその一部または全体が除去されず、かつ検査対象内と外との境界部付近において補正された画像に跳ね返り現象が発生しないシェーディング補正方法を提供すること。
【解決手段】カメラからの画像から検査対象と検査対象外の境界を検出することで検査対象の画像領域を検出し、カメラからの画像にローパスフィルタを適用することでシェーディング成分をカメラからの画像と同じ大きさの画像として抽出した後、その画像の検査対象の画像領域部分について、各ラインの輝度変化を曲線によって、あるいは検査対象の画像領域部分全体の輝度変化を曲面によって近似し、その近似曲線あるいは近似曲面の値を輝度とする同じ大きさの画像に再構成し、カメラからの画像をその再構成した画像により除算又は減算することによりシェーディング補正する。 （もっと読む）

【課題】 人間の主観に対応させて画像の階調性を定量的に評価する。
【解決手段】 人間の知覚特性に対応させて画像の階調性を定量的に評価する画質評価装置４００であって、階調が連続的に変化するグラデーション画像である被評価画像１００を、被評価画像として使用する、ことを特徴とする。このように、パッチ画像ではなくグラデーション画像を用いることで、階調ムラや階調飛び、つぶれといった現象との対応も可能になり、グラデーション画像の階調変化を視感比較した場合と対応をとることができる。 （もっと読む）

【課題】半導体ウェハや液晶パネル等に発生する色むらや傷等の欠陥を、高速かつ高精度で検査することができ、しかも被検査ワークの大型化への対応を、検査精度及び検査スループットを維持したままで容易に達成できる外観検査装置及び検査方法を提供する。
【解決手段】被検査ワークＷの撮像及び検査画像の処理を行う撮像処理ユニット１を複数配置し、これら複数の撮像処理ユニット１を用いて被検査ワークＷの全面または一部を分割撮像するとともに、その各撮像処理ユニット１独立に撮像画像の検査処理を行い、それら検査処理結果に基づいて統合判定部３にて被検査ワークＷの良否を判定する。 （もっと読む）

【課題】 回路パターンが形成されたウエハの欠陥の種類を分類するウエハ検査装置を提供する。
【解決手段】 検査の対象となるウエハがウエハ欠陥検査部11で検査され、該ウエハ欠陥検査部11から座標値データS11 が出力される。座標値データS11 は画像データ生成部12に入力され、該画像データ生成部12でウエハの欠陥を表す図形が各チップ毎に作成されて画像データS12 が生成される。画像データS12 はパターン重なり評価部13に入力され、該パターン重なり評価部13で該画像データS12 に対応した第１の画像と回路の配線情報に基づいた回路パターンを表す第２の画像との重なりの状態が解析されて解析データS13 が出力される。解析データS13 は欠陥種自動分類部14に入力され、該欠陥種自動分類部14で各チップの被検査面上に存在する欠陥の種類が分類される。 （もっと読む）