JP7089906B2 - Board inspection equipment, board processing equipment and board inspection method - Google Patents
Board inspection equipment, board processing equipment and board inspection method Download PDFInfo
- Publication number
- JP7089906B2 JP7089906B2 JP2018040876A JP2018040876A JP7089906B2 JP 7089906 B2 JP7089906 B2 JP 7089906B2 JP 2018040876 A JP2018040876 A JP 2018040876A JP 2018040876 A JP2018040876 A JP 2018040876A JP 7089906 B2 JP7089906 B2 JP 7089906B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- unit
- pixel
- image
- substrate
- calculated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000007689 inspection Methods 0.000 title claims description 267
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 79
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 59
- 239000000758 substrate Substances 0.000 claims description 270
- 230000007547 defect Effects 0.000 claims description 65
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 60
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 9
- 239000010408 film Substances 0.000 description 29
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 19
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 14
- 238000011161 development Methods 0.000 description 14
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 14
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 14
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 12
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 11
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 6
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 6
- 230000002950 deficient Effects 0.000 description 5
- 238000009826 distribution Methods 0.000 description 5
- 239000013039 cover film Substances 0.000 description 4
- 238000009499 grossing Methods 0.000 description 4
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 4
- 238000011179 visual inspection Methods 0.000 description 4
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 description 3
- 238000005401 electroluminescence Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000003860 storage Methods 0.000 description 2
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 2
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 239000000919 ceramic Substances 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005530 etching Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 238000003706 image smoothing Methods 0.000 description 1
- 230000001678 irradiating effect Effects 0.000 description 1
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 229910044991 metal oxide Inorganic materials 0.000 description 1
- 150000004706 metal oxides Chemical class 0.000 description 1
- 238000000206 photolithography Methods 0.000 description 1
- 230000008929 regeneration Effects 0.000 description 1
- 238000011069 regeneration method Methods 0.000 description 1
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 1
- 238000005728 strengthening Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L21/00—Processes or apparatus adapted for the manufacture or treatment of semiconductor or solid state devices or of parts thereof
- H01L21/67—Apparatus specially adapted for handling semiconductor or electric solid state devices during manufacture or treatment thereof; Apparatus specially adapted for handling wafers during manufacture or treatment of semiconductor or electric solid state devices or components ; Apparatus not specifically provided for elsewhere
- H01L21/67005—Apparatus not specifically provided for elsewhere
- H01L21/67242—Apparatus for monitoring, sorting or marking
- H01L21/67288—Monitoring of warpage, curvature, damage, defects or the like
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
- G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
- G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
- G03F7/70491—Information management, e.g. software; Active and passive control, e.g. details of controlling exposure processes or exposure tool monitoring processes
- G03F7/70516—Calibration of components of the microlithographic apparatus, e.g. light sources, addressable masks or detectors
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
- G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
- G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
- G03F7/70605—Workpiece metrology
- G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
- G03F7/7065—Defects, e.g. optical inspection of patterned layer for defects
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
- G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
- G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
- G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
- G03F7/70605—Workpiece metrology
- G03F7/706835—Metrology information management or control
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
- G06T7/0004—Industrial image inspection
- G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
- H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
- H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
-
- H—ELECTRICITY
- H01—ELECTRIC ELEMENTS
- H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
- H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
- H01L22/30—Structural arrangements specially adapted for testing or measuring during manufacture or treatment, or specially adapted for reliability measurements
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30108—Industrial image inspection
- G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Condensed Matter Physics & Semiconductors (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
Description
本発明は、基板の検査を行う基板検査装置およびそれを備えた基板処理装置ならびに基板の検査を行うための基板検査方法に関する。 The present invention relates to a substrate inspection apparatus for inspecting a substrate, a substrate processing apparatus including the substrate inspection apparatus, and a substrate inspection method for inspecting the substrate.
基板に対する種々の処理工程において、基板の外観検査が行われる。特許文献1に記載される検査装置では、レジスト膜が形成された基板に露光処理および現像処理が順次行われた後、基板の外観検査が行われる。外観検査では、検査対象の基板(以下、検査基板と呼ぶ。)の表面が撮像されることによって表面画像データが取得される。一方、外観上の欠陥がないサンプル基板が予め用意され、そのサンプル基板の表面画像データが取得される。サンプル基板の表面画像データの各画素の階調値と検査基板の表面画像データの各画素の階調値との比較に基づいて、検査基板の欠陥が検出される。
In various processing steps for the substrate, the appearance of the substrate is inspected. In the inspection apparatus described in
検査基板は、欠陥の他に熱処理等に起因した歪を有することがある。その場合、サンプル基板の表面画像データにおける各画素と検査基板の表面画像データにおける各画素との対応関係にずれが生じる。そこで、特許文献1の検査装置では、サンプル基板の表面画像データと検査基板の表面画像データとの間で、画素ごとに一致度が算出される。算出された一致度に基づいて画素ごとの相対的なずれ量が算出され、そのずれ量に基づいて、サンプル基板の表面画像データおよび検査基板の表面画像データの画素の対応関係が補正される。この場合、表面画像データの全ての画素について一致度を算出するためには膨大な量の計算が必要となる。それにより、基板の外観検査に要する時間が非常に長くなる。
The inspection board may have distortion due to heat treatment or the like in addition to defects. In that case, the correspondence between each pixel in the surface image data of the sample substrate and each pixel in the surface image data of the inspection substrate is deviated. Therefore, in the inspection device of
本発明の目的は、高い精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能な基板検査装置およびそれを備えた基板処理装置ならびに基板検査方法を提供することである。 An object of the present invention is to provide a substrate inspection apparatus capable of inspecting the appearance of a substrate with high accuracy and in a short time, a substrate processing apparatus provided with the substrate inspection apparatus, and a substrate inspection method.
(1)第1の発明に係る基板検査装置は、外観上の欠陥がない基板の第1の画像を表す第1の画像データを取得する第1の画像データ取得部と、検査すべき基板を撮像することにより検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データを取得する第2の画像データ取得部と、第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正する補正部と、補正部により補正された対応関係に基づいて画像データ取得部により取得された第1および第2の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定する判定部とを備え、第1の画像は、第1の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第1の単位画像を含み、第2の画像は、第1の方向に対応する第2の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第2の単位画像を含み、複数の第1の単位画像は複数の第2の単位画像とそれぞれ対応し、各第1の単位画像は、第1の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第1の画素群を含み、各第2の単位画像は、第2の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第2の画素群を含み、補正部は、複数の第1の画素群の各々における平均的な階調値を第1の代表値として算出し、複数の第2の画素群の各々における平均的な階調値を第2の代表値として算出し、算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出し、複数の第1および第2の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて第1および第2の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正し、第1の単位画像は、複数の第1の画素行および複数の第1の画素列を構成する複数の画素を含み、各第1の画素行は、第1の方向における画素の並びであり、各第1の画素列は、第1の方向と直交する第3の方向における画素の並びであり、第2の単位画像は、複数の第2の画素行および複数の第2の画素列を構成する複数の画素を含み、各第2の画素行は、第2の方向における画素の並びであり、各第2の画素列は、第2の方向と直交する第4の方向における画素の並びであり、複数の第1の画素群は、複数の第1の画素行からそれぞれなり、複数の第2の画素群は、複数の第2の画素行からそれぞれなり、複数の第1の画素列は、複数の第3の画素群をそれぞれ構成し、複数の第2の画素列は、複数の第4の画素群をそれぞれ構成し、補正部は、複数の第3の画素群の各々における平均的な階調値を第3の代表値として算出し、複数の第4の画素群の各々における平均的な階調値を第4の代表値として算出し、算出された複数の第3および第4の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出する。 (1) The substrate inspection apparatus according to the first invention includes a first image data acquisition unit that acquires a first image data representing a first image of a substrate having no defects in appearance, and a substrate to be inspected. A correction unit that corrects the correspondence between the second image data acquisition unit that acquires the second image data representing the second image of the substrate to be inspected by imaging and the pixels of the first and second image data. And, based on the correspondence corrected by the correction unit, the difference information representing the difference in the gradation value is acquired and acquired for the pixels corresponding to each other of the first and second image data acquired by the image data acquisition unit. A determination unit for determining the presence or absence of an appearance defect in the substrate to be inspected based on each difference information is provided, and the first image has a plurality of rectangular shapes having sides parallel to the first direction. The unit image includes one, and the second image includes a plurality of rectangular second unit images each having sides parallel to the second direction corresponding to the first direction, and a plurality of first units. The image corresponds to a plurality of second unit images, respectively, and each first unit image includes a plurality of first pixel groups including a plurality of pixels arranged in the first direction, and each second unit image includes a plurality of first pixel groups. Includes a plurality of second pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the second direction, and the correction unit sets the average gradation value in each of the plurality of first pixel groups as the first representative value. The average gradation value in each of the plurality of second pixel groups is calculated as the second representative value, and corresponds to each other based on the calculated plurality of first and second representative values. The relative deviation amount of the first and second unit images is calculated, and each pixel of the first and second images is calculated based on the plurality of deviation amounts calculated for the plurality of first and second unit images. The deviation amount is calculated, and the correspondence between the pixels of the first and second image data is corrected based on the calculated deviation amount . Each first pixel row is a sequence of pixels in a first direction, and each first pixel row is a third direction orthogonal to the first direction. The second unit image is a sequence of pixels in the above, and the second unit image includes a plurality of second pixel rows and a plurality of pixels constituting the plurality of second pixel rows, and each second pixel row is in a second direction. The second pixel row is a sequence of pixels in a fourth direction orthogonal to the second direction, and the plurality of first pixel groups are from a plurality of first pixel rows. Each, the plurality of second pixel groups are each from the plurality of second pixel rows. As a result, the plurality of first pixel sequences each constitute a plurality of third pixel groups, the plurality of second pixel strings each constitute a plurality of fourth pixel groups, and the plurality of correction units are present. The average gradation value in each of the third pixel groups of the above is calculated as the third representative value, and the average gradation value in each of the plurality of fourth pixel groups is calculated as the fourth representative value. , The relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated based on the calculated plurality of third and fourth representative values .
この基板検査装置においては、外観上の欠陥がない基板の第1の画像を表す第1の画像データが取得されるとともに、検査すべき基板が撮像されることにより検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データが取得される。第1の画像に含まれる第1の単位画像の各々において、第1の画素群ごとに第1の代表値が算出される。また、第2の画像に含まれる第2の単位画像の各々において、第2の画素群ごとに第2の代表値が算出される。算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量が算出される。 In this substrate inspection apparatus, the first image data representing the first image of the substrate having no appearance defect is acquired, and the substrate to be inspected is imaged to obtain the second image of the substrate to be inspected. The second image data representing the image is acquired. In each of the first unit images included in the first image, the first representative value is calculated for each first pixel group. Further, in each of the second unit images included in the second image, a second representative value is calculated for each second pixel group. Based on the calculated plurality of first and second representative values, the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated.
この場合、第1の単位画像において第1の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第1の代表値として算出され、第2の単位画像において第1の方向に対応する第2の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第2の代表値として算出される。このようにして算出された第1および第2の代表値を用いることにより、第1の単位画像と第2の単位画像との間で画素ごとの比較を行うことなく、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出することができる。それにより、画素ごとの比較を行う場合に比べて、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出するための計算量が大幅に低減される。したがって、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を短時間で算出することができ、そのずれ量に基づいて第1および第2の画像データの画素の対応関係を短時間で補正することができる。 In this case, the average gradation value of the plurality of pixels arranged in the first direction in the first unit image is calculated as the first representative value, and the second unit image corresponds to the first direction. The average gradation value of a plurality of pixels arranged in the direction of is calculated as the second representative value. By using the first and second representative values calculated in this way, the first and second unit images can be compared without making a pixel-by-pixel comparison between the first unit image and the second unit image. The relative deviation amount of the unit image can be calculated. As a result, the amount of calculation for calculating the relative deviation amount of the first and second unit images is significantly reduced as compared with the case of performing the comparison for each pixel. Therefore, the relative deviation amount of the first and second unit images can be calculated in a short time, and the correspondence between the pixels of the first and second image data is corrected in a short time based on the deviation amount. can do.
このような補正により、検査すべき基板に歪が生じている場合でも、第1の画像データの各画素と第2の画像データの各画素とを正確に対応させることができる。それにより、第1の画像データの各画素と第2の画像データの各画素との間の階調値の差分を表す差分情報に基づいて、検査すべき基板における外観上の欠陥を高精度で検出することが可能になる。その結果、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。
また、第1の画素行ごとに第1の代表値が算出され、第2の画素行ごとに第2の代表値が算出される。これにより、一般的な画素の並びに従って容易にかつ適切に第1および第2の代表値を算出することができる。
さらに、第1および第2の方向における平均的な階調値である第1および第2の代表値に加えて、第3および第4の方向における平均的な階調値である第3および第4の代表値に基づいて、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量が算出される。これにより、ずれ量の算出の精度がより高くなる。
By such correction, even if the substrate to be inspected is distorted, each pixel of the first image data and each pixel of the second image data can be accurately associated with each other. Thereby, based on the difference information representing the difference in the gradation value between each pixel of the first image data and each pixel of the second image data, the defect in appearance on the substrate to be inspected is detected with high accuracy. It becomes possible to detect. As a result, it becomes possible to inspect the appearance of the substrate with high accuracy and in a short time.
Further, the first representative value is calculated for each first pixel row, and the second representative value is calculated for each second pixel row. Thereby, the first and second representative values can be easily and appropriately calculated according to the general arrangement of pixels.
Further, in addition to the first and second representative values which are average gradation values in the first and second directions, the third and third which are average gradation values in the third and fourth directions. Based on the representative value of 4, the relative deviation amount of the first and second unit images is calculated. As a result, the accuracy of calculating the deviation amount becomes higher.
(2)補正部は、第1の画素群に含まれる複数の画素の階調値の平均値を第1の代表値として算出し、第2の画素群に含まれる複数の画素の階調値の平均値を第2の代表値として算出してもよい。 (2) The correction unit calculates the average value of the gradation values of the plurality of pixels included in the first pixel group as the first representative value, and the gradation values of the plurality of pixels included in the second pixel group. The average value of may be calculated as the second representative value.
この場合、第1および第2の代表値を容易に算出することができ、かつ算出された第1および第2の代表値を用いて第1および第2の単位画像のずれ量を精度良く算出することができる。 In this case, the first and second representative values can be easily calculated, and the calculated deviation amount of the first and second unit images is accurately calculated using the calculated first and second representative values. can do.
(3)補正部は、互いに対応する第1および第2の単位画像のうち一方の単位画像に対して他方の単位画像を移動させつつ算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて一方の単位画像と他方の単位画像との一致度を順次算出し、算出された一致度が最も高くなるときの一方の単位画像に対する他方の単位画像の移動量を当該第1および第2の単位画像の相対的なずれ量として算出してもよい。 ( 3 ) The correction unit is based on a plurality of first and second representative values calculated while moving the other unit image with respect to one of the first and second unit images corresponding to each other. The degree of matching between one unit image and the other unit image is sequentially calculated, and the amount of movement of the other unit image with respect to one unit image when the calculated degree of matching is the highest is the first and second units. It may be calculated as the relative deviation amount of the unit image.
この場合、第1および第2の単位画像の相対位置を変化させつつ一致度を算出し、それらの一致度を比較することにより、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を容易かつ適切に算出することができる。 In this case, the degree of matching is calculated while changing the relative positions of the first and second unit images, and the relative degree of deviation between the first and second unit images is easily obtained by comparing the degree of matching. And it can be calculated appropriately.
(4)第1の画像は、第1の方向に沿って並ぶように基板に設けられた複数の第1の素子形成領域を含み、第2の画像は、第2の方向に沿って並ぶように基板に設けられかつ複数の第1の素子形成領域にそれぞれ対応する複数の第2の素子形成領域を含んでもよい。 ( 4 ) The first image includes a plurality of first element forming regions provided on the substrate so as to be aligned along the first direction, and the second image is arranged along the second direction. May include a plurality of second element forming regions provided on the substrate and corresponding to the plurality of first element forming regions, respectively.
この場合、複数の第1および第2の素子形成領域の並びの方向と、第1および第2の画素群における複数の画素の並びの方向とが一致する。これにより、複数の第1および第2の素子形成領域の境界部分が第1および第2の代表値に反映されやすい。したがって、第1および第2の代表値に基づいて、第1および第2の単位画像のずれ量を精度良く算出することができる。 In this case, the direction of arrangement of the plurality of first and second element forming regions coincides with the direction of arrangement of the plurality of pixels in the first and second pixel groups. As a result, the boundary portion of the plurality of first and second element forming regions is easily reflected in the first and second representative values. Therefore, it is possible to accurately calculate the amount of deviation of the first and second unit images based on the first and second representative values.
(5)第2の発明に係る基板処理装置は、基板に露光処理を行う露光装置に隣接するように配置される基板処理装置であって、露光装置による露光処理前に、基板上に感光性膜を形成する膜形成部と、露光装置による露光処理後に、基板上の感光性膜に現像処理を行う現像処理部と、膜形成部による感光性膜の形成後の基板の外観検査を行う上記の基板検査装置とを備える。 ( 5 ) The substrate processing apparatus according to the second invention is a substrate processing apparatus arranged adjacent to an exposure apparatus that performs an exposure treatment on a substrate, and is photosensitive on the substrate before the exposure treatment by the exposure apparatus. The film-forming section that forms the film, the developing section that develops the photosensitive film on the substrate after the exposure treatment by the exposure device, and the appearance inspection of the substrate after the photosensitive film is formed by the film-forming section. It is equipped with a board inspection device.
この基板処理装置においては、上記の基板検査装置により基板の外観検査が行われる。それにより、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。その結果、欠陥を有する基板および欠陥を有しない基板の各々に対して適切な処理を行うことが可能となる。 In this substrate processing apparatus, the appearance inspection of the substrate is performed by the above-mentioned substrate inspection apparatus. This makes it possible to inspect the appearance of the substrate with high accuracy and in a short time. As a result, it becomes possible to perform appropriate processing on each of the substrate having a defect and the substrate having no defect.
(6)第3の発明に係る基板検査方法は、外観上の欠陥がない基板の第1の画像を表す第1の画像データを取得するステップと、検査すべき基板を撮像することにより検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データを取得するステップと、第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正するステップと、補正部により補正された対応関係に基づいて第1および第2の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定するステップとを含み、第1の画像は、第1の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第1の単位画像を含み、第2の画像は、第1の方向に対応する第2の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第2の単位画像を含み、複数の第1の単位画像は複数の第2の単位画像とそれぞれ対応し、各第1の単位画像は、第1の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第1の画素群を含み、各第2の単位画像は、第2の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第2の画素群を含み、対応関係を補正するステップは、複数の第1の画素群の各々における平均的な階調値を第1の代表値として算出し、複数の第2の画素群の各々における平均的な階調値を第2の代表値として算出し、算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出し、複数の第1および第2の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて第1および第2の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正することを含み、第1の単位画像は、複数の第1の画素行および複数の第1の画素列を構成する複数の画素を含み、各第1の画素行は、第1の方向における画素の並びであり、各第1の画素列は、第1の方向と直交する第3の方向における画素の並びであり、第2の単位画像は、複数の第2の画素行および複数の第2の画素列を構成する複数の画素を含み、各第2の画素行は、第2の方向における画素の並びであり、各第2の画素列は、第2の方向と直交する第4の方向における画素の並びであり、複数の第1の画素群は、複数の第1の画素行からそれぞれなり、複数の第2の画素群は、複数の第2の画素行からそれぞれなり、複数の第1の画素列は、複数の第3の画素群をそれぞれ構成し、複数の第2の画素列は、複数の第4の画素群をそれぞれ構成し、対応関係を補正するステップは、複数の第3の画素群の各々における平均的な階調値を第3の代表値として算出し、複数の第4の画素群の各々における平均的な階調値を第4の代表値として算出し、算出された複数の第3および第4の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出することを含む。 ( 6 ) The substrate inspection method according to the third invention is inspected by a step of acquiring a first image data representing a first image of a substrate having no defects in appearance and an image of the substrate to be inspected. Based on the step of acquiring the second image data representing the second image of the substrate to be power, the step of correcting the correspondence between the pixels of the first and second image data, and the correspondence corrected by the correction unit. Difference information representing the difference in gradation values is acquired for the pixels corresponding to each other in the first and second image data, and the presence or absence of an appearance defect in the substrate to be inspected is determined based on each acquired difference information. The first image includes a plurality of rectangular first unit images each having sides parallel to the first direction, and the second image corresponds to the first direction. A plurality of rectangular second unit images having sides parallel to each other in the direction of the above are included, the plurality of first unit images correspond to the plurality of second unit images, and each first unit image corresponds to each of the plurality of second unit images. Each second unit image includes a plurality of first pixel groups including a plurality of pixels arranged in the first direction, and each second unit image includes a plurality of second pixel groups including a plurality of pixels arranged in the second direction. In the step of including and correcting the correspondence, the average gradation value in each of the plurality of first pixel groups is calculated as the first representative value, and the average scale in each of the plurality of second pixel groups is calculated. The adjustment price is calculated as the second representative value, and the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated based on the calculated first and second representative values. The deviation amount for each pixel of the first and second images is calculated based on the plurality of deviation amounts calculated for the plurality of first and second unit images, and the first and first deviation amounts are calculated based on the calculated deviation amount. The first unit image includes a plurality of first pixel rows and a plurality of pixels constituting the plurality of first pixel columns, and each of the first unit images includes correcting the correspondence between the pixels of the second image data. The pixel row of 1 is an array of pixels in the first direction, each first pixel column is an array of pixels in a third direction orthogonal to the first direction, and the second unit image is a sequence of pixels. A plurality of second pixel rows and a plurality of pixels constituting the plurality of second pixel columns are included, each second pixel row is an array of images in a second direction, and each second pixel column is a sequence of pixels. , A sequence of pixels in a fourth direction orthogonal to the second direction, the plurality of first pixel groups each consisting of a plurality of first pixel rows, and the plurality of second pixel groups having a plurality of second pixel groups. Each consists of a second row of pixels, with a plurality of first The pixel sequence constitutes each of a plurality of third pixel groups, the plurality of second pixel sequences each constitute a plurality of fourth pixel groups, and the step of correcting the correspondence is a plurality of third pixels. The average gradation value in each of the pixel groups was calculated as the third representative value, and the average gradation value in each of the plurality of fourth pixel groups was calculated and calculated as the fourth representative value. It includes calculating the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other based on a plurality of third and fourth representative values .
この基板検査方法によれば、外観上の欠陥がない基板の第1の画像を表す第1の画像データが取得されるとともに、検査すべき基板が撮像されることにより検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データが取得される。第1の画像に含まれる第1の単位画像の各々において、第1の画素群ごとに第1の代表値が算出される。また、第2の画像に含まれる第2の単位画像の各々において、第2の画素群ごとに第2の代表値が算出される。算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量が算出される。 According to this substrate inspection method, the first image data representing the first image of the substrate having no appearance defect is acquired, and the substrate to be inspected is imaged to obtain the second image of the substrate to be inspected. The second image data representing the image of is acquired. In each of the first unit images included in the first image, the first representative value is calculated for each first pixel group. Further, in each of the second unit images included in the second image, a second representative value is calculated for each second pixel group. Based on the calculated plurality of first and second representative values, the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated.
この場合、第1の単位画像において第1の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第1の代表値として算出され、第2の単位画像において第1の方向に対応する第2の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第2の代表値として算出される。このようにして算出された第1および第2の代表値を用いることにより、第1の単位画像と第2の単位画像との間で画素ごとの比較を行うことなく、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出することができる。それにより、画素ごとの比較を行う場合に比べて、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出するための計算量が大幅に低減される。したがって、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を短時間で算出することができ、そのずれ量に基づいて第1および第2の画像データの画素の対応関係を短時間で補正することができる。 In this case, the average gradation value of the plurality of pixels arranged in the first direction in the first unit image is calculated as the first representative value, and the second unit image corresponds to the first direction. The average gradation value of a plurality of pixels arranged in the direction of is calculated as the second representative value. By using the first and second representative values calculated in this way, the first and second unit images can be compared without making a pixel-by-pixel comparison between the first unit image and the second unit image. The relative deviation amount of the unit image can be calculated. As a result, the amount of calculation for calculating the relative deviation amount of the first and second unit images is significantly reduced as compared with the case of performing the comparison for each pixel. Therefore, the relative deviation amount of the first and second unit images can be calculated in a short time, and the correspondence between the pixels of the first and second image data is corrected in a short time based on the deviation amount. can do.
このような補正により、検査すべき基板に歪が生じている場合でも、第1の画像データの各画素と第2の画像データの各画素とを正確に対応させることができる。それにより、第1の画像データの各画素と第2の画像データの各画素との間の階調値の差分を表す差分情報に基づいて、検査すべき基板における外観上の欠陥を高精度で検出することが可能になる。その結果、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。
また、第1の画素行ごとに第1の代表値が算出され、第2の画素行ごとに第2の代表値が算出される。これにより、一般的な画素の並びに従って容易にかつ適切に第1および第2の代表値を算出することができる。
さらに、第1および第2の方向における平均的な階調値である第1および第2の代表値に加えて、第3および第4の方向における平均的な階調値である第3および第4の代表値に基づいて、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量が算出される。これにより、ずれ量の算出の精度がより高くなる。
By such correction, even if the substrate to be inspected is distorted, each pixel of the first image data and each pixel of the second image data can be accurately associated with each other. Thereby, based on the difference information representing the difference in the gradation value between each pixel of the first image data and each pixel of the second image data, the defect in appearance on the substrate to be inspected is detected with high accuracy. It becomes possible to detect. As a result, it becomes possible to inspect the appearance of the substrate with high accuracy and in a short time.
Further, the first representative value is calculated for each first pixel row, and the second representative value is calculated for each second pixel row. Thereby, the first and second representative values can be easily and appropriately calculated according to the general arrangement of pixels.
Further, in addition to the first and second representative values which are average gradation values in the first and second directions, the third and third which are average gradation values in the third and fourth directions. Based on the representative value of 4, the relative deviation amount of the first and second unit images is calculated. As a result, the accuracy of calculating the deviation amount becomes higher.
本発明によれば、高い精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことができる。 According to the present invention, it is possible to inspect the appearance of a substrate with high accuracy and in a short time.
以下、本発明の実施の形態に係る基板検査装置、基板処理装置および基板検査方法について図面を用いて説明する。以下の説明において、基板とは、半導体基板、液晶表示装置もしくは有機EL(Electro Luminescence)表示装置等のFPD(Flat Panel Display)用基板、光ディスク用基板、磁気ディスク用基板、光磁気ディスク用基板、フォトマスク用基板、セラミック基板または太陽電池用基板等をいう。また、本実施の形態において検査対象として用いられる基板は、一面(主面)および他面(裏面)を有し、その一面上には互いに直交する2方向に周期的なパターンを有する膜が形成されている。基板上の一面上に形成される膜としては、例えばレジスト膜、反射防止膜、レジストカバー膜等が挙げられる。 Hereinafter, the substrate inspection apparatus, the substrate processing apparatus, and the substrate inspection method according to the embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, the substrate is a semiconductor substrate, a substrate for FPD (Flat Panel Display) such as a liquid crystal display device or an organic EL (Electro Luminescence) display device, a substrate for an optical disk, a substrate for a magnetic disk, a substrate for an optical magnetic disk, and the like. A photomask substrate, a ceramic substrate, a solar cell substrate, or the like. Further, the substrate used as an inspection target in the present embodiment has one surface (main surface) and the other surface (back surface), and a film having a periodic pattern in two directions orthogonal to each other is formed on the one surface. Has been done. Examples of the film formed on one surface of the substrate include a resist film, an antireflection film, and a resist cover film.
[1]基板検査装置の構成
図1は実施の形態に係る基板検査装置の外観斜視図であり、図2は図1の基板検査装置の内部の構成を示す模式的側面図である。図1に示すように、基板検査装置200は、筐体部210、投光部220、反射部230、撮像部240、基板保持装置250、移動部260、ノッチ検出部270、制御装置400および表示部410を含む。
[1] Configuration of the Board Inspection Device FIG. 1 is an external perspective view of the board inspection device according to the embodiment, and FIG. 2 is a schematic side view showing the internal configuration of the board inspection device of FIG. As shown in FIG. 1, the
筐体部210の側部には基板Wを搬送するためのスリット状の開口部216が形成されている。投光部220、反射部230、撮像部240、基板保持装置250、移動部260およびノッチ検出部270は、筐体部210内に収容されている。
A slit-shaped
投光部220は、例えば1または複数の光源を含み、基板Wの直径よりも大きい帯状の光を斜め下方に出射する。反射部230は、例えばミラーを含む。撮像部240は、複数の画素が横方向に線状に並ぶように配置された撮像素子、および1または複数の集光レンズを含む。本例では、撮像素子としてCCD(電荷結合素子)ラインセンサが用いられる。なお、撮像素子としてCMOS(相補性金属酸化膜半導体)ラインセンサが用いられてもよい。
The
図2に示すように、基板保持装置250は、例えばスピンチャックであり、駆動装置251および回転保持部252を含む。駆動装置251は、例えば電動モータであり、回転軸251aを有する。回転保持部252は、駆動装置251の回転軸251aの先端に取り付けられ、検査対象の基板Wを保持した状態で鉛直軸の周りで回転駆動される。
As shown in FIG. 2, the
移動部260は、一対のガイド部材261(図1)および移動保持部262を含む。一対のガイド部材261は、互いに平行に一方向に延びるように設けられる。移動保持部262は、基板保持装置250を保持しつつ一対のガイド部材261に沿って一方向に移動可能に構成される。基板保持装置250が基板Wを保持する状態で移動保持部262が移動することにより、基板Wが投光部220および反射部230の下方を通過する。
The moving
ノッチ検出部270は、例えば投光素子および受光素子を含む反射型光電センサであり、検査対象の基板Wが基板保持装置250により回転される状態で、基板Wの外周部に向けて光を出射するとともに基板Wからの反射光を受光する。ノッチ検出部270は、基板Wからの反射光の受光量に基づいて基板Wのノッチを検出する。ノッチ検出部270として透過型光電センサが用いられてもよい。
The
制御装置400(図1)は、投光部220、撮像部240、基板保持装置250、移動部260、ノッチ検出部270および表示部410を制御する。表示部410は、検査対象の基板Wの欠陥の有無の判定結果および目視検査用の基板Wの画像等を表示する。
The control device 400 (FIG. 1) controls a
図1の基板検査装置200における基板Wの撮像動作について説明する。検査対象の基板Wは、開口部216を通して筐体部210内に搬入され、基板保持装置250により保持される。続いて、基板保持装置250により基板Wが回転されつつノッチ検出部270により基板Wの周縁部に光が出射され、その反射光がノッチ検出部270により受光される。これにより、基板Wのノッチが検出され、基板Wの向きが判定される。その判定の結果に基づいて、基板保持装置250により基板Wのノッチが一定の方向を向くように基板Wの回転位置が調整される。
The image pickup operation of the substrate W in the
次に、投光部220から斜め下方に帯状の光が出射されつつ移動部260により基板Wが投光部220の下方を通るように一方向に移動される。これにより、基板Wの一面の全体に投光部220からの光が照射される。基板Wの一面で反射された光は反射部230によりさらに反射されて撮像部240に導かれる。撮像部240の撮像素子は、基板Wの一面から反射される光を所定のサンプリング周期で受光することにより、基板Wの一面を順次撮像する。撮像素子を構成する各画素は受光量に応じた値を示す画素データを出力する。撮像部240から出力される複数の画素データに基づいて、基板Wの一面上の全体の画像を表す表面画像データが生成される。その後、移動部260により基板Wが所定の位置に戻され、図示しない搬送装置により基板Wが開口部216を通して筐体部210の外部に搬出される。
Next, the substrate W is moved in one direction by the moving
[2]外観検査
図3は、表面画像データにより表される表面画像の例を示す図である。基板Wの表面画像のうち正常な部分の明るさは、例えば外観上の欠陥がないサンプル基板の表面画像データ(以下、サンプル画像データと呼ぶ。)に基づいて取得することができる。図3(a)には、サンプル画像データにより表されるサンプル基板の表面画像(以下、サンプル画像と呼ぶ。)の例が示される。図3(a)のサンプル画像SIでは、レジストパターンRPを含む基板Wの表面構造が表される。基板Wの表面には、矩形状の複数の素子形成領域が設けられる。各素子形成領域には、共通の回路パターンが形成される。本例では、複数の素子形成領域に対応するように格子状のレジストパターンRPが形成される。基板Wの表面構造は、欠陥ではなく、回路パターンおよびレジストパターンRP等の正常に形成された構造である。
[2] Visual inspection FIG. 3 is a diagram showing an example of a surface image represented by surface image data. The brightness of the normal portion of the surface image of the substrate W can be obtained, for example, based on the surface image data (hereinafter referred to as sample image data) of the sample substrate having no defects in appearance. FIG. 3A shows an example of a surface image (hereinafter, referred to as a sample image) of a sample substrate represented by sample image data. The sample image SI of FIG. 3A shows the surface structure of the substrate W including the resist pattern RP. A plurality of rectangular element forming regions are provided on the surface of the substrate W. A common circuit pattern is formed in each element forming region. In this example, a grid-like resist pattern RP is formed so as to correspond to a plurality of element forming regions. The surface structure of the substrate W is not a defect but a normally formed structure such as a circuit pattern and a resist pattern RP.
本実施の形態では、サンプル画像データが予め用意される。例えば、予め高い精度で検査が行われ、その検査で欠陥がないと判定された基板がサンプル基板として用いられる。サンプル画像データは、基板検査装置200において取得されてもよく、他の装置において取得されてもよい。また、サンプル画像データとして、予め生成された設計データが用いられてもよい。サンプル画像データの各画素の明るさは、各画素の階調値によって表される。階調値が大きいほど画素が明るい。
In this embodiment, sample image data is prepared in advance. For example, a substrate that has been inspected with high accuracy in advance and is determined to have no defects by the inspection is used as a sample substrate. The sample image data may be acquired by the
一方、検査すべき基板W(以下、検査基板Wと呼ぶ。)の表面画像データ(以下、検査画像データと呼ぶ。)が、図1の基板検査装置200において取得される。図3(b)には、検査画像データにより表される検査基板Wの表面画像(以下、検査画像と呼ぶ。)の例が示される。図3(b)の検査画像EIでは、レジストパターンRPを含む基板Wの表面構造に加えて、欠陥DPが表される。欠陥DPは、例えば、レジストが塗布されるべきであるにもかかわらずレジストが塗布されていない部分(塗布漏れ)、またはレジスト膜の表面に不自然に形成された凹凸等である。
On the other hand, the surface image data (hereinafter referred to as inspection image data) of the substrate W to be inspected (hereinafter referred to as inspection substrate W) is acquired by the
サンプル画像データは、第1の画像データの例であり、サンプル画像SIは、第1の画像の例である。検査画像データは、第2の画像データの例であり、検査画像EIは、第2の画像の例である。サンプル画像SIおよび検査画像EIの各々は、モノクロ画像であってもよく、カラー画像であってもよい。本例において、サンプル画像データの縦および横の画素数は、検査画像データの縦および横の画素数と同じである。サンプル画像データおよび検査画像データの各画素の位置は、例えば装置固有の二次元座標系で表すことができる。本実施の形態において、装置固有の二次元座標系は、互いに直交するx軸およびy軸を有するxy座標系である。この場合、サンプル画像SIおよび検査画像EIの同じ座標の位置にある画素は、理想的には互いに対応している。 The sample image data is an example of the first image data, and the sample image SI is an example of the first image. The inspection image data is an example of the second image data, and the inspection image EI is an example of the second image. Each of the sample image SI and the inspection image EI may be a monochrome image or a color image. In this example, the number of vertical and horizontal pixels of the sample image data is the same as the number of vertical and horizontal pixels of the inspection image data. The position of each pixel of the sample image data and the inspection image data can be represented by, for example, a device-specific two-dimensional coordinate system. In the present embodiment, the device-specific two-dimensional coordinate system is an xy coordinate system having an x-axis and a y-axis orthogonal to each other. In this case, the pixels at the same coordinate position in the sample image SI and the inspection image EI ideally correspond to each other.
図3(a)および図3(b)に示されるようなサンプル画像データおよび検査画像データを用いて、検査基板Wにおける外観上の欠陥の有無が判定される。図4は、基板検査装置200の機能的な構成を示すブロック図である。図4に示すように、基板検査装置200は、サンプル画像データ取得部401、検査画像データ取得部402、補正部403、判定部404および検出部405を含む。これらの機能は、制御装置400において例えばCPUがメモリに記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
Using the sample image data and the inspection image data as shown in FIGS. 3A and 3B, the presence or absence of an appearance defect in the inspection substrate W is determined. FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration of the
サンプル画像データ取得部401は、サンプル画像データを取得する。例えば、図示しない記憶装置に予め記憶されたサンプル画像データが記憶されており、サンプル画像データ取得部401は、記憶装置からサンプル画像データを読み出す。検査画像データ取得部402は、撮像部240が検査基板Wを撮像することによって生成された検査画像データを取得する。補正部403は、取得されたサンプル画像データおよび検査画像データの画素の対応関係を補正する。また、本例において、補正部403は、補正後のサンプル画像データおよび検査画像データからモアレ(干渉縞)を除去するための正規化処理を行う。判定部404は、補正後の対応関係に基づいて、検査基板Wにおける外観状の欠陥の有無を判定する。検出部405は、判定部404による判定結果に基づいて、検査基板Wの外観上の欠陥を検出する。
The sample image
本発明の実施の形態に係る基板検査方法による欠陥判定処理について説明する。図5は、図4の各機能部による欠陥判定処理のフローチャートである。図5に示すように、まず、サンプル画像データ取得部401が、予め用意されたサンプル画像データを取得する(ステップS11)。続いて、上記のようにして検査基板Wが撮像されることにより、検査画像データ取得部402が検査画像データを取得する(ステップS12)。
The defect determination process by the substrate inspection method according to the embodiment of the present invention will be described. FIG. 5 is a flowchart of the defect determination process by each functional unit of FIG. As shown in FIG. 5, first, the sample image
次に、補正部403が、画像データ補正処理を行う(ステップS13)。画像データ補正処理において、ステップS11で取得されたサンプル画像データの画素とステップS12で取得された検査画像データの画素との対応関係が補正される。画像データ補正処理の詳細については後述する。
Next, the
次に、補正部403が、補正後のサンプル画像データおよび検査画像データの正規化処理を行う(ステップS14)。正規化処理において、サンプル画像データおよび検査画像データの各々からモアレが除去される。正規化処理の詳細については後述する。
Next, the
次に、判定部404が、正規化処理後のサンプル画像データおよび検査画像データの互いに対応する画素の階調値の差分を表す差分画像データを生成する(ステップS15)。差分画像データは、差分情報の例である。例えば、検査画像データの各画素の階調値からサンプル画像データの各画素の階調値が減算されることにより、差分画像データが生成される。差分画像データの各画素の階調値は、検査画像データとサンプル画像データとの間の各画素の差分値である。
Next, the
検査画像データにおいて正常部分を表す画素の階調値は、サンプル画像データの対応する画素の階調値と同じかまたは近い。そのため、差分画像データにより表される差分値は小さい。一方、検査画像データにおいて欠陥部分を表す画素の階調値は、サンプル画像データの対応する画素の階調値と大きく異なる。そのため、差分画像データにより表される差分値が大きい。これにより、差分画像データに基づいて、正常部分と欠陥部分とを区別することができる。 The gradation value of the pixel representing the normal portion in the inspection image data is the same as or close to the gradation value of the corresponding pixel of the sample image data. Therefore, the difference value represented by the difference image data is small. On the other hand, the gradation value of the pixel representing the defective portion in the inspection image data is significantly different from the gradation value of the corresponding pixel of the sample image data. Therefore, the difference value represented by the difference image data is large. Thereby, the normal portion and the defective portion can be distinguished based on the difference image data.
差分画像データに基づいて、サンプル基板と検査基板Wとの差分を表す画像が図1のメインパネルPNに表示されてもよい。この場合、使用者は、表示された画像を見て、検査基板Wにおける欠陥の有無を確認することができる。ただし、欠陥部分を表す画素を除いて、差分画像データの各画素の階調値は0に近い。そのため、差分画像データにより表される画像は全体的に暗くなる。そこで、差分画像データに基づいて画像が表示される場合には、差分画像データの全画素の階調値に一定の値が加算されてもよい。例えば、階調値を表す数値範囲の中心値が差分画像データの各画素の階調値に加算される。具体的には、階調値が“0”以上“255”以下の数値で表される場合に、各画素の階調値に“128”が加算される。これにより、差分画像データにより表される画像が、適度に明るくなる。したがって、使用者は、表示された画像を違和感なく視認することができる。 An image showing the difference between the sample substrate and the inspection substrate W may be displayed on the main panel PN of FIG. 1 based on the difference image data. In this case, the user can confirm the presence or absence of defects in the inspection board W by looking at the displayed image. However, the gradation value of each pixel of the difference image data is close to 0 except for the pixel representing the defective portion. Therefore, the image represented by the difference image data becomes dark as a whole. Therefore, when the image is displayed based on the difference image data, a certain value may be added to the gradation value of all the pixels of the difference image data. For example, the center value of the numerical range representing the gradation value is added to the gradation value of each pixel of the difference image data. Specifically, when the gradation value is represented by a numerical value of "0" or more and "255" or less, "128" is added to the gradation value of each pixel. As a result, the image represented by the difference image data becomes appropriately bright. Therefore, the user can visually recognize the displayed image without discomfort.
次に、判定部404は、差分画像データの各画素の階調値が予め定められた許容範囲内にあるか否かを判定する(ステップS16)。許容範囲は、正常な部分に対応する画素についての階調値を含み、欠陥の部分に対応する画素についての階調値を含まないように、装置固有のパラメータとして予め定められている。
Next, the
差分画像データの全画素の階調値が許容範囲内にある場合、判定部404は、検査基板Wに外観上の欠陥がないと判定し(ステップS17)、欠陥判定処理を終了する。一方、いずれかの画素の階調値が許容範囲外にある場合、判定部404は、検査基板Wに外観上の欠陥があると判定する(ステップS18)。この場合、検出部405が、階調値が許容範囲外にある1または複数の画素を抽出することにより欠陥を検出し(ステップS19)、欠陥判定処理を終了する。欠陥が検出された検査基板Wは、欠陥がないと判定された検査基板Wとは異なる処理が行われる。例えば、欠陥が検出された検査基板Wには、精密検査または再生処理等が行われる。
When the gradation values of all the pixels of the difference image data are within the allowable range, the
[3]画像データ補正処理
検査基板Wに形成されるレジストパターンRPには歪が生じる場合がある。例えば、熱処理時の熱によって検査基板Wの一部が変形したり、露光処理時に検査基板Wの位置ずれが生じたりすることにより、レジストパターンRPの一部が本来的な位置から僅かにずれる場合がある。
[3] Image data correction processing The resist pattern RP formed on the inspection board W may be distorted. For example, when a part of the resist pattern RP is slightly displaced from the original position due to deformation of a part of the inspection board W due to heat during heat treatment or misalignment of the inspection board W during exposure processing. There is.
図6は、検査基板Wの歪について説明するための図である。図6(a)には、サンプル画像SIおよびそのサンプル画像SIの部分拡大図が示される。図6(b)には、検査画像EIおよびその検査画像EIの部分拡大図が示される。 FIG. 6 is a diagram for explaining the distortion of the inspection board W. FIG. 6A shows a sample image SI and a partially enlarged view of the sample image SI. FIG. 6B shows an inspection image EI and a partially enlarged view of the inspection image EI.
図6(a)のサンプル画像SIの部分PT1と、図6(b)の検査画像EIの部分PT2とは、互いに対応する位置にある。すなわち、サンプル画像SIにおける部分PT1の座標と、検査画像EIにおける部分PT2の座標とは互いに等しい。サンプル画像SIと検査画像EIとが互いに同じである場合、部分PT1と部分PT2とは互いに一致する。 The partial PT1 of the sample image SI of FIG. 6A and the partial PT2 of the inspection image EI of FIG. 6B are located at positions corresponding to each other. That is, the coordinates of the partial PT1 in the sample image SI and the coordinates of the partial PT2 in the inspection image EI are equal to each other. When the sample image SI and the inspection image EI are the same as each other, the partial PT1 and the partial PT2 coincide with each other.
しかしながら、図6(b)の部分PT2におけるレジストパターンRPの部分は、図6(a)の部分PT1におけるレジストパターンRPの部分と僅かに異なる。すなわち、図6(b)の検査画像EIにおけるレジストパターンRPは、図6(a)のサンプル画像SIにおけるレジストパターンRPに対して、僅かな歪を有する。歪の存在を明確にするため、図6(b)の部分拡大図においては、図6(a)の部分拡大図に示されるレジストパターンRPの部分が点線で示される。 However, the portion of the resist pattern RP in the partial PT2 of FIG. 6 (b) is slightly different from the portion of the resist pattern RP in the partial PT1 of FIG. 6 (a). That is, the resist pattern RP in the inspection image EI of FIG. 6 (b) has a slight distortion with respect to the resist pattern RP in the sample image SI of FIG. 6 (a). In order to clarify the existence of the strain, in the partially enlarged view of FIG. 6 (b), the portion of the resist pattern RP shown in the partially enlarged view of FIG. 6 (a) is shown by a dotted line.
このような歪を有していても、欠陥を有しない基板Wは、歪を有しない基板と同じ処理を行うことが好ましい。そのため、歪は、欠陥とは区別される必要がある。しかしながら、欠陥判定処理では、サンプル画像データおよび検査画像データの互いに対応する画素について階調値の差分が算出され、その差分が大きい場合には検査基板Wに外観上の欠陥があると判定される。図6の例のように、検査画像EIに歪があると、サンプル画像データおよび検査画像データの互いに対応する画素において、階調値の差分が大きくなる場合がある。そのため、実際には欠陥がない場合であっても欠陥があると判定される可能性がある。そこで、サンプル画像データと検査画像データとの間における階調値の差分が算出される前に、画像データ補正処理(図5のステップS13)によってサンプル画像データの画素と検査画像データの画素との対応関係が補正される。 Even if the substrate W has such strain, it is preferable that the substrate W having no defect is subjected to the same treatment as the substrate having no strain. Therefore, strain needs to be distinguished from defects. However, in the defect determination process, the difference in gradation value is calculated for the pixels corresponding to each other in the sample image data and the inspection image data, and when the difference is large, it is determined that the inspection substrate W has an appearance defect. .. If the inspection image EI is distorted as in the example of FIG. 6, the difference in gradation value may become large in the pixels corresponding to each other in the sample image data and the inspection image data. Therefore, even if there is no defect in reality, it may be determined that there is a defect. Therefore, before the difference in the gradation value between the sample image data and the inspection image data is calculated, the pixels of the sample image data and the pixels of the inspection image data are subjected to the image data correction process (step S13 in FIG. 5). Correspondence is corrected.
本例において、サンプル画像データは、複数のサンプル単位画像データを含み、検査画像データは、複数の検査単位画像データを含む。複数のサンプル単位画像データは、サンプル画像SIを構成する複数のサンプル単位画像を表す。複数の検査単位画像データは、検査画像EIを構成する複数の検査単位画像を表す。サンプル単位画像は、第1の単位画像の例であり、検査単位画像は、第2の単位画像の例である。 In this example, the sample image data includes a plurality of sample unit image data, and the inspection image data includes a plurality of inspection unit image data. The plurality of sample unit image data represents a plurality of sample unit images constituting the sample image SI. The plurality of inspection unit image data represents a plurality of inspection unit images constituting the inspection image EI. The sample unit image is an example of the first unit image, and the inspection unit image is an example of the second unit image.
図7は、サンプル単位画像および検査単位画像の例について説明するための図である。図7(a)には、サンプル単位画像の例が示され、図7(b)には、検査単位画像の例が示される。図7(a)に示すように、サンプル画像SIは、x軸方向(x軸に平行な方向)およびy軸方向(y軸に平行な方向)に並ぶ複数の矩形のサンプル単位画像SIUにより構成される。同様に、図7(b)に示すように、検査画像EIは、x軸方向およびy軸方向に並ぶ複数の矩形の検査単位画像EIUにより構成される。複数のサンプル単位画像SIUの位置は、複数の検査単位画像EIUの位置とそれぞれ対応する。本例において、サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUはそれぞれ正方形状を有し、x軸方向に平行な一対の辺およびy軸方向に平行な他の一対の辺を有する。また、サンプル単位画像SIUの大きさは検査単位画像EIUの大きさと等しく、x軸方向およびy軸方向におけるサンプル単位画像SIUの画素数は、x軸方向およびy軸方向における検査単位画像EIUの画素数と同じである。 FIG. 7 is a diagram for explaining an example of a sample unit image and an inspection unit image. FIG. 7A shows an example of a sample unit image, and FIG. 7B shows an example of an inspection unit image. As shown in FIG. 7A, the sample image SI is composed of a plurality of rectangular sample unit image SIUs arranged in the x-axis direction (direction parallel to the x-axis) and the y-axis direction (direction parallel to the y-axis). Will be done. Similarly, as shown in FIG. 7B, the inspection image EI is composed of a plurality of rectangular inspection unit image EIUs arranged in the x-axis direction and the y-axis direction. The positions of the plurality of sample unit images SIUs correspond to the positions of the plurality of inspection unit images EIUs, respectively. In this example, the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU each have a square shape, and have a pair of sides parallel to the x-axis direction and another pair of sides parallel to the y-axis direction. Further, the size of the sample unit image SIU is equal to the size of the inspection unit image EIU, and the number of pixels of the sample unit image SIU in the x-axis direction and the y-axis direction is the pixel of the inspection unit image EIU in the x-axis direction and the y-axis direction. It is the same as the number.
以下、サンプル単位画像および検査単位画像を総称して単位画像と呼ぶ。また、x軸方向における単位画像の並びを単位画像行と呼び、y軸方向における単位画像の並びを単位画像列と呼ぶ。また、図7において、上からm(mは正の整数)番目の単位画像行を第mの単位画像行と呼び、左からn(nは正の整数)番目の単位画像列を第nの単位画像列と呼ぶ。図7の例では、サンプル画像SIおよび検査画像EIの各々が、第1~第7の単位画像行を含むとともに、第1~第7の単位画像列を含む。 Hereinafter, the sample unit image and the inspection unit image are collectively referred to as a unit image. Further, the arrangement of unit images in the x-axis direction is called a unit image row, and the arrangement of unit images in the y-axis direction is called a unit image column. Further, in FIG. 7, the mth (m is a positive integer) th unit image row from the top is called the mth unit image row, and the nth unit image column (n is a positive integer) from the left is the nth unit image row. It is called a unit image string. In the example of FIG. 7, each of the sample image SI and the inspection image EI includes the first to seventh unit image rows and the first to seventh unit image columns.
さらに、以下の説明では、各単位画像において、x軸方向における画素の並びを画素行と呼び、y軸方向における画素の並びを画素列と呼ぶ。本例では、各画素行を構成する画素の数と、各画素列を構成する画素の数とが互いに等しい。 Further, in the following description, in each unit image, the arrangement of pixels in the x-axis direction is referred to as a pixel row, and the arrangement of pixels in the y-axis direction is referred to as a pixel column. In this example, the number of pixels constituting each pixel row and the number of pixels constituting each pixel column are equal to each other.
図5のステップS13の画像データ補正処理の詳細について説明する。図8は、画像データ補正処理のフローチャートである。図9~図13は、画像データ補正処理を概念的に説明するための図である。 The details of the image data correction process in step S13 of FIG. 5 will be described. FIG. 8 is a flowchart of the image data correction process. 9 to 13 are diagrams for conceptually explaining the image data correction process.
図8に示すように、補正部403は、図5のステップS11,S12で取得されたサンプル画像SIおよび検査画像EIの各単位画像について、各画素行における階調値の平均値(以下、行平均値と呼ぶ。)および各画素列における階調値の平均値(以下、列平均値と呼ぶ。)を算出する(ステップS101)。
As shown in FIG. 8, the
サンプル単位画像SIUにおける行平均値は、第1の代表値の例であり、検査単位画像EIUにおける行平均値は、第2の代表値の例である。また、サンプル単位画像SIUにおける列平均値は、第3の代表値の例であり、検査単位画像EIUにおける列平均値は、第4の代表値の例である。 The row mean value in the sample unit image SIU is an example of the first representative value, and the row mean value in the inspection unit image EIU is an example of the second representative value. Further, the column mean value in the sample unit image SIU is an example of the third representative value, and the column mean value in the inspection unit image EIU is an example of the fourth representative value.
本例では、単位画像列ごとに行平均値が算出され、単位画像行ごとに列平均値が算出される。図9には、サンプル画像SIの第5の単位画像列における行平均値の算出例が示される。図10には、サンプル画像SIの第3の単位画像行における列平均値の算出例が示される。図11には、算出された列平均値および行平均値の分布が示される。 In this example, the row mean value is calculated for each unit image column, and the column mean value is calculated for each unit image row. FIG. 9 shows an example of calculating the row mean value in the fifth unit image column of the sample image SI. FIG. 10 shows an example of calculating the column mean value in the third unit image row of the sample image SI. FIG. 11 shows the calculated distribution of column mean and row mean.
図9に示すように、サンプル画像SIの第5の単位画像列は、複数(本例では7つ)のサンプル単位画像SIUを含む。各サンプル単位画像SIUにおいて、x軸方向に並ぶ複数の画素pxにより画素行prが構成される。各画素行prに含まれる複数の画素pxの階調値の平均値が、行平均値v1として算出される。第5の単位画像列と同様に、他の単位画像列についても、各画素行prの行平均値v1が算出される。また、検査画像EIについても、サンプル画像SIと同様に、単位画像列ごとに各画素行の行平均値が算出される。 As shown in FIG. 9, the fifth unit image sequence of the sample image SI includes a plurality of (seven in this example) sample unit image SIUs. In each sample unit image SIU, a pixel row pr is composed of a plurality of pixels px arranged in the x-axis direction. The average value of the gradation values of the plurality of pixels px included in each pixel row pr is calculated as the row average value v1. Similar to the fifth unit image column, the row mean value v1 of each pixel row pr is calculated for the other unit image columns. Further, for the inspection image EI, the row mean value of each pixel row is calculated for each unit image column as in the sample image SI.
図10に示すように、サンプル画像SIの第3の単位画像行は、複数(本例では7つ)のサンプル単位画像SIUを含む。各サンプル単位画像SIUにおいて、y軸方向に並ぶ複数の画素pxにより画素列pcが構成される。各画素列pcに含まれる複数の画素pxの階調値の平均値が、列平均値v2として算出される。第3の単位画像行と同様に、他の単位画像行についても、各画素列pcの列平均値v2が算出される。また、検査画像EIについても、サンプル画像SIと同様に、単位画像行ごとに各画素列の列平均値が算出される。 As shown in FIG. 10, the third unit image row of the sample image SI includes a plurality of (seven in this example) sample unit image SIUs. In each sample unit image SIU, a pixel sequence pc is composed of a plurality of pixels px arranged in the y-axis direction. The average value of the gradation values of the plurality of pixels px included in each pixel column pc is calculated as the column average value v2. Similar to the third unit image row, the column mean value v2 of each pixel column pc is calculated for the other unit image rows. Further, for the inspection image EI, the column mean value of each pixel column is calculated for each unit image row as in the sample image SI.
図11(a)には、サンプル画像SIの第5の単位画像列における行平均値の分布が示され、図11(b)には、検査画像EIの第5の単位画像列における行平均値の分布が示される。図11(a)および図11(b)において、横軸はx座標を表し、縦軸は行平均値を表す。図11(c)には、サンプル画像SIの第3の単位画像行における列平均値の分布が示され、図11(d)には、検査画像EIの第3の単位画像行における列平均値の分布が示される。図11(c)および図11(d)において、横軸はy座標を表し、縦軸は列平均値を表す。 FIG. 11A shows the distribution of the row mean value in the fifth unit image column of the sample image SI, and FIG. 11B shows the row mean value in the fifth unit image column of the inspection image EI. Distribution is shown. In FIGS. 11 (a) and 11 (b), the horizontal axis represents the x-coordinate and the vertical axis represents the row mean value. FIG. 11 (c) shows the distribution of the column mean values in the third unit image row of the sample image SI, and FIG. 11 (d) shows the column mean values in the third unit image row of the inspection image EI. Distribution is shown. In FIGS. 11 (c) and 11 (d), the horizontal axis represents the y-coordinate and the vertical axis represents the column mean value.
上記のように、レジストパターンRPは、複数の素子形成領域に対応するように格子状に設けられる。画像データ取得時には、複数の素子形成領域がx軸方向およびy軸方向に沿って並ぶように基板Wの回転位置が調整される。この場合、各素子形成領域の一対の辺は単位画像の一対の辺と平行になり、各素子形成領域の他の一対の辺は単位画像の他の一対の辺と平行になる。これにより、複数の素子形成領域の境界部分が行平均値および列平均値に反映されやすくなる。具体的には、図11(a),(b)に示すように、各単位画像列における行平均値は、x軸方向において規則的に分布し、図11(c),(d)に示すように、各単位画像行における列平均値は、y軸方向において規則的に分布する。なお、複数の素子形成領域の境界部分が行平均値および列平均値に十分に反映されるように、各素子形成領域のサイズが、各単位画像のサイズよりも小さいことが好ましい。 As described above, the resist pattern RP is provided in a grid pattern so as to correspond to a plurality of element forming regions. At the time of image data acquisition, the rotation position of the substrate W is adjusted so that the plurality of element forming regions are arranged along the x-axis direction and the y-axis direction. In this case, the pair of sides of each element forming region is parallel to the pair of sides of the unit image, and the other pair of sides of each element forming region is parallel to the other pair of sides of the unit image. As a result, the boundary portion of the plurality of element forming regions is easily reflected in the row mean value and the column mean value. Specifically, as shown in FIGS. 11 (a) and 11 (b), the row mean values in each unit image column are regularly distributed in the x-axis direction and are shown in FIGS. 11 (c) and 11 (d). As described above, the column mean values in each unit image row are regularly distributed in the y-axis direction. It is preferable that the size of each element forming region is smaller than the size of each unit image so that the boundary portion of the plurality of element forming regions is sufficiently reflected in the row mean value and the column mean value.
各単位画像における行平均値および列平均値が算出された後、補正部403は、算出された行平均値および列平均値に基づいて、互いに対応する位置にあるサンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量を算出する(図8のステップS102)。
After the row mean value and the column mean value in each unit image are calculated, the
本例では、検査画像EIに対してサンプル画像SIがx軸方向およびy軸方向に一定の画素数の範囲内で移動されながら、互いに対応する位置にあるサンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの一致の度合いを表す一致度が算出される。例えば、下式(1),(2),(3)により、一致度Rが算出される。 In this example, the sample image SI and the inspection unit image EIU are located at positions corresponding to each other while the sample image SI is moved in the x-axis direction and the y-axis direction within a certain number of pixels with respect to the inspection image EI. The degree of matching, which indicates the degree of matching, is calculated. For example, the degree of coincidence R is calculated by the following equations (1), (2), and (3).
式(1)~(3)において、Xnは、サンプル画像SIにおける行平均値であり、Ynは、サンプル画像SIにおける列平均値であり、X’nは、検査画像EIにおける行平均値であり、Y’nは、検査画像EIにおける列平均値である。ここで、nは、x座標またはy座標である。また、sxは、対象となる検査単位画像EIUのx座標の最小値、すなわち対象となる検査単位画像EIUの左端部のx座標である。exは、対象となる検査単位画像EIUのx座標の最大値、すなわち対象となる検査単位画像EIUの右端部のx座標である。syは、対象となる検査単位画像EIUのy座標の最小値、すなわち対象となる検査単位画像EIUの下端部のy座標である。eyは、対象となる検査単位画像EIUのy座標の最大値、すなわち対象となる検査単位画像EIUの上端部のx座標である。 In the formulas (1) to (3), Xn is the row mean value in the sample image SI, Yn is the column mean value in the sample image SI, and X'n is the row mean value in the inspection image EI. , Y'n is a column mean value in the inspection image EI. Here, n is an x-coordinate or a y-coordinate. Further, s x is the minimum value of the x-coordinate of the target inspection unit image EIU, that is, the x-coordinate of the left end portion of the target inspection unit image EIU. ex is the maximum value of the x -coordinate of the target inspection unit image EIU, that is, the x-coordinate of the right end portion of the target inspection unit image EIU. sy is the minimum value of the y -coordinate of the target inspection unit image EIU, that is, the y-coordinate of the lower end of the target inspection unit image EIU. ey is the maximum value of the y -coordinate of the target inspection unit image EIU, that is, the x-coordinate of the upper end of the target inspection unit image EIU.
oxは、サンプル画像SIのx軸方向における移動画素数であり、oyは、サンプル画像SIのy軸方向における移動画素数である。例えば、oxは、-7以上7以下であり、oyは、-7以上7以下である。この場合、サンプル画像SIが、x軸方向に15画素の範囲内で移動され、y軸方向に15画素の範囲内で移動される。そのため、サンプル画像SIは、検査画像EIに対して合計で15×15=225通りの位置に移動される。そこで、互いに対応する各組のサンプル単位画像SIおよび検査単位画像EIについて、225通りの全ての相対位置に関する一致度Rが上式(1)により算出される。 o x is the number of moving pixels of the sample image SI in the x-axis direction, and oy is the number of moving pixels of the sample image SI in the y-axis direction. For example, ox is -7 or more and 7 or less, and oy is -7 or more and 7 or less. In this case, the sample image SI is moved within the range of 15 pixels in the x-axis direction and within the range of 15 pixels in the y-axis direction. Therefore, the sample image SI is moved to a total of 15 × 15 = 225 positions with respect to the inspection image EI. Therefore, for each set of sample unit image SI and inspection unit image EI corresponding to each other, the degree of coincidence R for all 225 relative positions is calculated by the above equation (1).
算出された全ての相対位置に関する一致度Rのうち最も高い一致度Rが得られる場合のサンプル画像SIのx軸方向およびy軸方向における移動量(上記のoxおよびoy)が、当該組のサンプル単位画像SIUと検査単位画像EIUとの相対的なずれ量に決定される。 The amount of movement (o x and oy above) of the sample image SI in the x-axis direction and the y -axis direction when the highest degree of coincidence R among the calculated degree of coincidence R with respect to all the calculated relative positions is obtained is the set. It is determined by the relative deviation amount between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU.
なお、検査画像EIに対してサンプル画像SIが移動される代わりに、サンプル画像SIに対して検査画像EIが移動されながらサンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの一致度が算出され、その一致度に基づいてサンプル単位画像SIUと検査単位画像EIUとの相対的なずれ量が算出されてもよい。 Instead of moving the sample image SI with respect to the inspection image EI, the degree of matching between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is calculated while the inspection image EI is being moved with respect to the sample image SI, and the degree of matching is calculated. The relative deviation amount between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU may be calculated based on the above.
次に、図8に示すように、補正部403は、算出された複数組のサンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUのずれ量に基づいて、サンプル画像SIおよび検査画像EIの画素ごとの相対的なずれ量を算出する(ステップS103)。
Next, as shown in FIG. 8, the
例えば、各組のサンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUについて算出されたずれ量が、当該検査単位画像EIUの中心画素に対する当該サンプル単位画像SIUの中心画素のずれ量として決定される。また、x軸方向に互いに隣り合う2つのサンプル単位画像SIUと、y軸方向においてそれら2つのサンプル単位画像SIUとそれぞれ隣り合う2つのサンプル単位画像SIUとにより、補間用単位画像組が構成される。各補間用単位画像組の4つのサンプル単位画像SIUの4つの中心画素で取り囲まれる領域内の各画素のずれ量が、それら4つの中心画素について決定されたずれ量に基づいてバイリニア補間により算出される。 For example, the deviation amount calculated for each set of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is determined as the deviation amount of the center pixel of the sample unit image SIU with respect to the center pixel of the inspection unit image EIU. Further, two sample unit image SIUs adjacent to each other in the x-axis direction, two sample unit image SIUs adjacent to each other in the y-axis direction, and two sample unit image SIUs adjacent to each other form a unit image set for interpolation. .. The amount of deviation of each pixel in the area surrounded by the four center pixels of the four sample unit images SIU of each unit image set for interpolation is calculated by bilinear interpolation based on the amount of deviation determined for those four center pixels. To.
図12に、画素ごとのずれ量をバイリニア補間により算出する方法の一例が示される。図12の例では、一の補間用単位画像組を構成する4つのサンプル単位画像SIUの中心画素SIUCの座標が(M0,N0),(M1,N0),(M1,N1),(M0,N1)であり、それら4つの中心画素SIUCについて決定されたずれ量がP00,P10,P11,P01である。また、4つの中心画素SIUCにより取り囲まれる領域内の任意の座標(x,y)について、バイリニア補間を行うために換算された座標が(x’,y’)である。この場合、x’およびy’は下記式(4),(5)で表すことができる。 FIG. 12 shows an example of a method of calculating the deviation amount for each pixel by bilinear interpolation. In the example of FIG. 12, the coordinates of the central pixel SIUC of the four sample unit image SIUs constituting one interpolation unit image set are (M 0 , N 0 ), (M 1 , N 0 ), (M 1 , N). 1 ), (M 0 , N 1 ), and the deviation amounts determined for the four central pixels SIUC are P 00 , P 10 , P 11 , and P 01 . Further, for arbitrary coordinates (x, y) in the area surrounded by the four central pixels SIUC, the coordinates converted for bilinear interpolation are (x', y'). In this case, x'and y'can be expressed by the following equations (4) and (5).
x’=(x-M0)/(M1-M0) …(4)
y’=(y-N0)/(N1-N0) …(5)
また、ずれ量P00,P10,P11,P01に対する係数K00,K10,K11,K01は、それぞれ下記式(6),(7),(8),(9)で表すことができる。
x'= (x-M 0 ) / (M 1 -M 0 ) ... (4)
y'= (y-N 0 ) / (N 1 -N 0 ) ... (5)
Further, the coefficients K 00 , K 10 , K 11 , and K 01 with respect to the deviation amounts P 00 , P 10 , P 11 , and P 01 are expressed by the following equations (6), (7), (8), and (9), respectively. be able to.
K00=(1-x’)×(1-y’) …(6)
K10=(1-x’)×y’ …(7)
K11=x’×y’ …(8)
K01=x’×(1-y’) …(9)
座標(x,y)におけるずれ量Pは、下記式(10)で表される。
K 00 = (1-x') × (1-y')… (6)
K 10 = (1-x') x y'... (7)
K 11 = x'× y'… (8)
K 01 = x'× (1-y') ... (9)
The deviation amount P at the coordinates (x, y) is expressed by the following equation (10).
P=K00×P00+K10×P10+K11×P11+K01×P01 …(10)
上記式(4)~(10)を用いて検査画像EIの全ての画素についてずれ量が算出された後、図8に示すように、補正部403は、算出された画素ごとのずれ量に基づいてサンプル画像データおよび検査画像データの画素の対応関係を補正する(ステップS104)。
P = K 00 x P 00 + K 10 x P 10 + K 11 x P 11 + K 01 x P 01 ... (10)
After the deviation amount is calculated for all the pixels of the inspection image EI using the above equations (4) to (10), the
本例では、補正部403は、各画素について算出されたずれ量に基づいて、サンプル画像SIと検査画像EIとのずれが解消されるように、サンプル画像SIの各画素の階調値を補正する。
In this example, the
図13(a)に検査単位画像EIUの一例が示される。図13(b)にサンプル単位画像SIUの一例が示される。図13(a)の検査単位画像EIUと図13(b)のサンプル単位画像SIUとは、互いに対応する位置にある。図13(a)の検査単位画像EIUにおける画素Etの座標および図13(b)のサンプル単位画像SIUにおける画素Stの座標は、ともに(xa,ya)である。本例において、座標(xa,ya)の画素について算出されたずれ量は、x軸方向およびy軸方向にそれぞれαおよび-βである。 FIG. 13A shows an example of the inspection unit image EIU. FIG. 13B shows an example of the sample unit image SIU. The inspection unit image EIU of FIG. 13 (a) and the sample unit image SIU of FIG. 13 (b) are located at positions corresponding to each other. The coordinates of the pixel Et in the inspection unit image EIU of FIG. 13 (a) and the coordinates of the pixel St in the sample unit image SIU of FIG. 13 (b) are both (xa, ya). In this example, the deviation amounts calculated for the pixels of the coordinates (xa, ya) are α and −β in the x-axis direction and the y-axis direction, respectively.
この場合、補正部403は、サンプル単位画像SIUについて、座標(xa,ya)にある画素Stの階調値を座標(xa-α,ya+β)にある画素Suの階調値に補正する。サンプル単位画像SIUの各画素について各ずれ量に基づく同様の処理を行うことにより、図13(c)に示すように、検査単位画像EIUに対する対応関係のずれが解消されたサンプル単位画像SIUを得ることができる。図13(c)のサンプル単位画像SIUには、検査単位画像EIUに含まれる歪が反映される。
In this case, the
このように、サンプル画像SIが各画素のずれ量に基づいて補正されることにより、サンプル画像SIと検査画像EIとの間の画素の対応関係が補正される。これにより、補正部403は、画像データ補正処理を終了する。
By correcting the sample image SI based on the amount of deviation of each pixel in this way, the correspondence relationship between the sample image SI and the inspection image EI is corrected. As a result, the
なお、上記のステップS102においては、互いに隣り合う4つの第1の単位画像1Uの中心画素で取り囲まれる領域内の各画素のずれ量が、4つの中心画素について決定されたずれ量に基づいてバイリニア補間により算出される。上記の例に限らず、4つの中心画素で取り囲まれる領域内の各画素のずれ量は、4つの中心画素のいずれかのずれ量に基づいて二アレストネイバー補間等の他の補間方法により算出されてもよい。 In step S102, the deviation amount of each pixel in the region surrounded by the center pixels of the four first unit images 1U adjacent to each other is bilinear based on the deviation amount determined for the four center pixels. Calculated by interpolation. Not limited to the above example, the amount of deviation of each pixel in the area surrounded by the four central pixels is calculated by another interpolation method such as two arrest neighbor interpolation based on the amount of deviation of any of the four central pixels. You may.
また、ステップS104において、サンプル画像SIの各画素の階調値が補正される代わりに、サンプル画像SIと検査画像EIとのずれが解消されるように、検査画像EIの各画素の階調値が補正されてもよい。 Further, in step S104, instead of correcting the gradation value of each pixel of the sample image SI, the gradation value of each pixel of the inspection image EI is eliminated so that the deviation between the sample image SI and the inspection image EI is eliminated. May be corrected.
[4]正規化処理
取得されたサンプル画像SIおよび検査画像EIには、モアレ(干渉縞)が生じることがある。図14は、サンプル画像SIに生じるモアレを模式的に示す図である。図14のモアレは、明るさが周方向に沿って変化する。
[4] Normalization processing Moire (interference fringes) may occur in the acquired sample image SI and inspection image EI. FIG. 14 is a diagram schematically showing moire generated in the sample image SI. The brightness of the moire in FIG. 14 changes along the circumferential direction.
モアレは、表面画像に周期的な模様がある場合に生じやすい。本例において、レジストパターンRPは、複数の素子形成領域に対応しており、基板Wにおいて周期的な模様となる。そのため、レジストパターンRPを含むサンプル画像SIおよび検査画像EIには、図14に示すようなモアレが生じやすい。 Moire is more likely to occur when the surface image has a periodic pattern. In this example, the resist pattern RP corresponds to a plurality of element forming regions and has a periodic pattern on the substrate W. Therefore, moire as shown in FIG. 14 is likely to occur in the sample image SI and the inspection image EI including the resist pattern RP.
また、基板Wの製造工程においては、レジスト膜形成処理、露光処理および現像処理を含むフォトリソグラフィー工程が、1つの基板Wに複数回にわたって行われる。そのため、初期の工程を除いて、基板Wには、回路パターンの少なくとも一部が形成されている。回路パターン上にレジスト膜等の他の膜が形成されていても、投光部220(図1)から出射される光がこれらの膜を透過する。それにより、既に形成された回路パターンに起因して、表面画像にモアレが生じることもある。 Further, in the manufacturing process of the substrate W, a photolithography step including a resist film forming process, an exposure process, and a developing process is performed a plurality of times on one substrate W. Therefore, except for the initial step, at least a part of the circuit pattern is formed on the substrate W. Even if other films such as a resist film are formed on the circuit pattern, the light emitted from the light projecting unit 220 (FIG. 1) passes through these films. As a result, moire may occur in the surface image due to the circuit pattern already formed.
検査画像EIにモアレが生じると、検査画像EIにおいて基板Wの外観上の欠陥とモアレとの区別ができない可能性がある。また、サンプル画像SIに生じるモアレと検査画像EIに生じるモアレとが異なる場合がある。この場合、欠陥判定処理のステップS16(図5)において欠陥ではなくモアレに起因する階調値が許容範囲内となるように、許容範囲を予め広く設定する必要が生じる。 If moire occurs in the inspection image EI, it may not be possible to distinguish between the appearance defect of the substrate W and the moire in the inspection image EI. Further, the moire generated in the sample image SI and the moire generated in the inspection image EI may be different. In this case, it is necessary to set a wide allowable range in advance so that the gradation value caused by moire, not the defect, is within the allowable range in step S16 (FIG. 5) of the defect determination process.
そこで、本実施の形態では、上記の画像データ補正処理の後に、サンプル画像データおよび検査画像データからモアレを除去するための正規化処理が行われる。以下、検査画像データについての正規化処理について説明する。サンプル画像データについても同様の処理が行われる。 Therefore, in the present embodiment, after the above image data correction process, a normalization process for removing moire from the sample image data and the inspection image data is performed. Hereinafter, the normalization process for the inspection image data will be described. The same processing is performed for the sample image data.
図15は、検査画像データについての正規化処理のフローチャートである。図16および図17は、検査画像データからモアレを除去する例について説明するための図である。図15に示すように、まず、補正部403は、検査画像データの平滑化を行う(ステップS201)。画像の平滑化とは、画像内の濃淡変動を小さくすることである。例えば、移動平均フィルタ処理により検査画像データが平滑化される。移動平均フィルタ処理では、注目画素を中心とする規定数の周辺画素に関して階調値の平均が算出され、その平均値が注目画素の階調値とされる。本例では、検査画像データの全画素が注目画素とされ、各画素の階調値がその周辺画素の平均値に変更される。移動平均フィルタ処理における周辺画素の数は、例えば100(横)×100(縦)である。移動平均フィルタ処理における周辺画素の数は、想定される欠陥の大きさおよびモアレの大きさ等によって適宜設定されてもよい。
FIG. 15 is a flowchart of the normalization process for the inspection image data. 16 and 17 are diagrams for explaining an example of removing moire from inspection image data. As shown in FIG. 15, first, the
移動平均フィルタ処理により、短時間で容易に検査画像データを平滑化することができる。なお、移動平均フィルタ処理の代わりに、ガウシアンフィルタ処理またはメディアンフィルタ処理等の他の平滑化処理により、検査画像データの平滑化が行われてもよい。 By the moving average filter processing, the inspection image data can be easily smoothed in a short time. In addition, instead of the moving average filter processing, the inspection image data may be smoothed by another smoothing process such as a Gaussian filter process or a median filter process.
図16(a)には、正規化処理前の検査画像データにより表される検査画像EIが示される。図16(a)の検査画像EIには、モアレおよび欠陥DPが表される。図16(b)には、図15のステップS201における平滑化後の検査画像データにより表される検査画像EIが示される。欠陥DPによる階調値のばらつきおよびレジストパターンRP等の表面構造による階調値のばらつきは、モアレによる階調値のばらつきに比べて局所的にまたは分散的に生じる。そのため、図16(b)に示すように、欠陥による階調値のばらつきおよび表面構造による階調値のばらつきは、ステップS201の処理により除去される。一方、モアレによる階調値のばらつきは広範囲において連続的に生じるので、ステップS201の処理では除去されない。 FIG. 16A shows an inspection image EI represented by the inspection image data before the normalization process. The inspection image EI of FIG. 16A shows moire and defective DP. FIG. 16B shows the inspection image EI represented by the inspection image data after smoothing in step S201 of FIG. The variation of the gradation value due to the defect DP and the variation of the gradation value due to the surface structure such as the resist pattern RP occur locally or dispersedly as compared with the variation of the gradation value due to the moire. Therefore, as shown in FIG. 16B, the variation in the gradation value due to the defect and the variation in the gradation value due to the surface structure are removed by the process of step S201. On the other hand, since the variation of the gradation value due to moire occurs continuously in a wide range, it is not removed by the process of step S201.
次に、補正部403は、図15に示すように、平滑化前の検査画像データの各画素の階調値から平滑化後の検査画像データの各画素の階調値を減算する(ステップS202)。これにより、検査画像データからモアレが除去される。以下、ステップS202の処理後の検査画像データを減算後検査画像データと呼ぶ。図17(a)には、減算後検査画像データにより表される検査画像EIが示される。この場合、検査画像EIには、欠陥DPおよび表面構造のみが表され、モアレが表されない。また、検査画像EIは全体的に暗い。
Next, as shown in FIG. 15, the
次に、補正部403は、図15に示すように、減算後検査画像データの各画素の階調値に一定の値を加算する(ステップS203)。以下、ステップS203の処理後の検査画像データを加算後検査画像データと呼ぶ。例えば、階調値を表す数値範囲の中心値が減算後検査画像データの各画素の階調値に加算される。図17(b)には、加算後検査画像データにより表される検査画像EIが示される。この場合、検査画像EIは、適度な明るさを有する。
Next, as shown in FIG. 15, the
これにより、補正部403は、正規化処理を終了する。補正部403は、正規化処理後のサンプル画像SIおよび検査画像EIを図1のメインパネルPNに表示してもよい。この場合、使用者は、モアレが除去されたサンプル画像SIおよび検査画像EIを違和感なく視認することができる。なお、正規化処理後のサンプル画像SIおよび検査画像EIが表示されない場合には、上記のステップS203の処理は行われなくてもよい。
As a result, the
[5]基板処理装置
図18は、図1および図2の基板検査装置200を備える基板処理装置の全体構成を示す模式的ブロック図である。図18に示すように、基板処理装置100は、露光装置500に隣接して設けられ、基板検査装置200を備えるとともに、制御装置110、搬送装置120、塗布処理部130、現像処理部140および熱処理部150を備える。
[5] Board processing device FIG. 18 is a schematic block diagram showing an overall configuration of a board processing device including the
制御装置110は、例えばCPU(中央演算処理装置)およびメモリ、またはマイクロコンピュータを含み、搬送装置120、塗布処理部130、現像処理部140および熱処理部150の動作を制御する。また、制御装置110は、基板Wの一面の表面状態を検査するための指令を基板検査装置200の制御装置400(図1)に与える。
The
搬送装置120は、基板Wを塗布処理部130、現像処理部140、熱処理部150、基板検査装置200および露光装置500の間で搬送する。塗布処理部130は、基板Wの表面にレジスト液を塗布することにより基板Wの表面上にレジスト膜を形成する(塗布処理)。塗布処理後の基板Wには、露光装置500において露光処理が行われる。現像処理部140は、露光装置500による露光処理後の基板Wに現像液を供給することにより、基板Wの現像処理を行う。熱処理部150は、塗布処理部130による塗布処理、現像処理部140による現像処理、および露光装置500による露光処理の前後に基板Wの熱処理を行う。
The
基板検査装置200は、塗布処理部130によりレジスト膜が形成された後の基板Wの検査(欠陥判定処理)を行う。例えば、基板検査装置200は、塗布処理部130による塗布処理後であって現像処理部140による現像処理後の基板Wの検査を行う。あるいは、基板検査装置200は、塗布処理部130による塗布処理後であって露光装置500による露光処理前の基板Wの検査を行ってもよい。また、基板検査装置200は、塗布処理部130による塗布処理後かつ露光装置500による露光処理後であって現像処理部140による現像処理前の基板Wの検査を行ってもよい。
The
塗布処理部130に、基板Wに反射防止膜を形成する処理ユニットが設けられてもよい。この場合、熱処理部150は、基板Wと反射防止膜との密着性を向上させるための密着強化処理を行ってもよい。また、塗布処理部130に、基板W上に形成されたレジスト膜を保護するためのレジストカバー膜を形成する処理ユニットが設けられてもよい。
The
基板Wの一面に上記の反射防止膜およびレジストカバー膜が形成される場合には、各膜の形成の後に基板検査装置200により基板Wの検査が行われてもよい。
When the antireflection film and the resist cover film are formed on one surface of the substrate W, the substrate W may be inspected by the
本実施の形態に係る基板処理装置100においては、レジスト膜、反射防止膜、レジストカバー膜等の膜が形成された基板Wの一面上の表面状態が図1の基板検査装置200により検査される。それにより、基板Wの外観上の欠陥を高い精度でかつ短時間で検出することができる。
In the
本例では、露光処理の前後に基板Wの処理を行う基板処理装置100に基板検査装置200が設けられるが、他の基板処理装置に基板検査装置200が設けられてもよい。例えば、基板Wに洗浄処理を行う基板処理装置に基板検査装置200が設けられてもよく、または基板Wのエッチング処理を行う基板処理装置に基板検査装置200が設けられてもよい。あるいは、基板検査装置200が単独で用いられてもよい。
In this example, the
[6]実施の形態の効果
本実施の形態に係る基板検査装置200においては、サンプル画像SIに含まれるサンプル単位画像SIUの各々について、画素行ごとに行平均値が算出され、画素列ごとに列平均値が算出される。また、検査画像EIに含まれる検査単位画像EIUの各々について、画素行ごとに行平均値が算出され、画素列毎に列平均値が算出される。算出されたこれらの行平均値および列平均値に基づいて、互いに対応するサンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量が算出される。
[6] Effect of the Embodiment In the
この場合、行平均値および列平均値を用いることにより、サンプル単位画像SIUと検査単位画像EIUとの間で画素ごとの比較を行うことなく、サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量を算出することができる。それにより、画素ごとの比較を行う場合に比べて、サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量を算出するための計算量が大幅に低減される。したがって、サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量を短時間で算出することができ、そのずれ量に基づいてサンプル画像データおよび検査画像データの画素の対応関係を短時間で補正することができる。 In this case, by using the row mean and column mean, the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU are relative to each other without making a pixel-by-pixel comparison between the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU. The amount of deviation can be calculated. As a result, the amount of calculation for calculating the relative deviation amount of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU is significantly reduced as compared with the case of performing the comparison for each pixel. Therefore, the relative deviation amount of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU can be calculated in a short time, and the correspondence between the pixels of the sample image data and the inspection image data is corrected in a short time based on the deviation amount. can do.
このような補正により、検査基板Wに歪が生じている場合でも、サンプル画像データの各画素と検査画像データの各画素とを正確に対応させることができる。それにより、サンプル画像データの各画素と検査画像データの各画素との間の階調値の差分を表す差分情報(差分画像データ)に基づいて、検査基板Wにおける外観上の欠陥を高い精度で検出することが可能になる。その結果、高い精度でかつ短時間で基板Wの外観検査を行うことが可能になる。 By such correction, even if the inspection board W is distorted, each pixel of the sample image data and each pixel of the inspection image data can be accurately associated with each other. Thereby, based on the difference information (difference image data) representing the difference in the gradation value between each pixel of the sample image data and each pixel of the inspection image data, the defect in appearance on the inspection board W can be detected with high accuracy. It becomes possible to detect. As a result, it becomes possible to inspect the appearance of the substrate W with high accuracy and in a short time.
また、本実施の形態では、複数の素子形成領域の並びの方向と、画素行および画素列における複数の画素の並びの方向とが一致する。これにより、複数の素子形成領域の境界部分が行平均値および列平均値に反映されやすい。したがって、行平均値および列平均値に基づいて、サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量を精度良く算出することができる。 Further, in the present embodiment, the direction of arrangement of the plurality of element forming regions coincides with the direction of arrangement of the plurality of pixels in the pixel row and the pixel row. As a result, the boundary portion of the plurality of element forming regions is easily reflected in the row mean value and the column mean value. Therefore, it is possible to accurately calculate the relative deviation amount of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU based on the row mean value and the column mean value.
[7]基板検査装置の他の例
図19は、基板検査装置の他の例について説明するための図である。図19の基板検査装置200Aについて、上記実施の形態に係る基板検査装置200と異なる点を説明する。図19の基板検査装置200Aは、スピンチャック51、照明部52、反射ミラー53およびCCDラインセンサ54を含むとともに、図1の基板検査装置200と同様に、制御装置400および表示部410を含む。スピンチャック51は、基板Wの下面の略中心部を真空吸着することにより、基板Wを水平姿勢で保持する。図示しないモータによりスピンチャック51が回転されることにより、スピンチャック51に保持された基板Wが鉛直方向(Z方向)に沿った軸の周りで回転する。
[7] Other Examples of the Board Inspection Device FIG. 19 is a diagram for explaining another example of the board inspection device. The difference between the
照明部52は、帯状の光を出射する。証明部52から出射された光は、スピンチャック51により保持された基板Wの表面の半径方向に沿った線状の半径領域RRに照射される。半径領域RRで反射された検査光は、反射ミラー53によってさらに反射され、CCDラインセンサ54に導かれる。基板W上の半径領域RRに継続的に検査光が照射されつつ基板Wが回転されることにより、基板Wの周方向に連続的に光が照射され、その反射光がCCDラインセンサ54に連続的に与えられる。これにより、基板Wの表面画像を表す表面画像データが取得される。
The
本例においても、上記実施の形態と同様に、サンプル画像データおよび検査画像データを用いて、検査基板Wにおける外観上の欠陥を短時間でかつ高い精度で検出することができる。 Also in this example, as in the above embodiment, the sample image data and the inspection image data can be used to detect defects in appearance on the inspection substrate W in a short time and with high accuracy.
[8]他の実施の形態
上記実施の形態では、サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの各々について行平均値および列平均値が算出され、それらの行平均値および列平均値に基づいてサンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量が算出されるが、本発明はこれに限定されない。サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの各々について行平均値および列平均値の一方のみが算出され、その行平均値および列平均値の一方に基づいてサンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量が算出されてもよい。例えば、x軸方向におけるずれ量が小さい場合には、画素行ごとの行平均値のみを用いて、サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量を算出してもよい。また、y軸方向におけるずれ量が小さい場合には、画素列ごとの列平均値のみを用いて、サンプル単位画像SIUおよび検査単位画像EIUの相対的なずれ量を算出してもよい。
[8] Other Embodiments In the above embodiment, the row mean value and the column mean value are calculated for each of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU, and the sample is sampled based on the row mean value and the column mean value. The relative deviation amount of the unit image SIU and the inspection unit image EIU is calculated, but the present invention is not limited thereto. Only one of the row mean and the column mean is calculated for each of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU, and the relative of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU based on one of the row mean and the column mean. The amount of deviation may be calculated. For example, when the deviation amount in the x-axis direction is small, the relative deviation amount of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU may be calculated using only the row average value for each pixel row. When the deviation amount in the y-axis direction is small, the relative deviation amount of the sample unit image SIU and the inspection unit image EIU may be calculated using only the column mean value for each pixel column.
また、画素行における平均的な階調値として、行平均値の代わりに、他の値が用いられてもよい。例えば、行平均値の代わりに、画素行に含まれる複数の画素の階調値の中央値が用いられてもよい。同様に、画素列における平均的な階調値として、列平均値の代わりに、他の値が用いられてもよい。例えば、列平均値の代わりに、画素列に含まれる複数の画素の階調値の中央値が用いられてもよい。 Further, as the average gradation value in the pixel row, another value may be used instead of the row average value. For example, instead of the row mean value, the median value of the gradation values of a plurality of pixels included in the pixel row may be used. Similarly, as the average gradation value in the pixel sequence, another value may be used instead of the column average value. For example, instead of the column mean value, the median value of the gradation values of a plurality of pixels included in the pixel string may be used.
[9]請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応
以下、請求項の各構成要素と実施の形態の各要素との対応の例について説明するが、本発明は下記の例に限定されない。
[9] Correspondence between Each Component of Claim and Each Element of Embodiment Hereinafter, an example of correspondence between each component of claim and each element of embodiment will be described, but the present invention is the following example. Not limited to.
上記の実施の形態では、サンプル画像データ取得部401が第1の画像データ取得部の例であり、撮像部240および検査画像データ取得部402が第2の画像データ取得部の例であり、補正部403が補正部の例であり、判定部404が判定部の例である。また、露光装置500が露光装置の例であり、塗布処理部130が膜形成部の例であり、現像処理部140が現像処理部の例である。
In the above embodiment, the sample image
請求項の各構成要素として、請求項に記載されている構成または機能を有する他の種々の要素を用いることもできる。
[10]参考形態
(1)第1の参考形態に係る基板検査装置は、外観上の欠陥がない基板の第1の画像を表す第1の画像データを取得する第1の画像データ取得部と、検査すべき基板を撮像することにより検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データを取得する第2の画像データ取得部と、第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正する補正部と、補正部により補正された対応関係に基づいて画像データ取得部により取得された第1および第2の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定する判定部とを備え、第1の画像は、第1の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第1の単位画像を含み、第2の画像は、第1の方向に対応する第2の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第2の単位画像を含み、複数の第1の単位画像は複数の第2の単位画像とそれぞれ対応し、各第1の単位画像は、第1の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第1の画素群を含み、各第2の単位画像は、第2の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第2の画素群を含み、補正部は、複数の第1の画素群の各々における平均的な階調値を第1の代表値として算出し、複数の第2の画素群の各々における平均的な階調値を第2の代表値として算出し、算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出し、複数の第1および第2の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて第1および第2の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正する。
この基板検査装置においては、外観上の欠陥がない基板の第1の画像を表す第1の画像データが取得されるとともに、検査すべき基板が撮像されることにより検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データが取得される。第1の画像に含まれる第1の単位画像の各々において、第1の画素群ごとに第1の代表値が算出される。また、第2の画像に含まれる第2の単位画像の各々において、第2の画素群ごとに第2の代表値が算出される。算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量が算出される。
この場合、第1の単位画像において第1の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第1の代表値として算出され、第2の単位画像において第1の方向に対応する第2の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第2の代表値として算出される。このようにして算出された第1および第2の代表値を用いることにより、第1の単位画像と第2の単位画像との間で画素ごとの比較を行うことなく、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出することができる。それにより、画素ごとの比較を行う場合に比べて、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出するための計算量が大幅に低減される。したがって、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を短時間で算出することができ、そのずれ量に基づいて第1および第2の画像データの画素の対応関係を短時間で補正することができる。
このような補正により、検査すべき基板に歪が生じている場合でも、第1の画像データの各画素と第2の画像データの各画素とを正確に対応させることができる。それにより、第1の画像データの各画素と第2の画像データの各画素との間の階調値の差分を表す差分情報に基づいて、検査すべき基板における外観上の欠陥を高精度で検出することが可能になる。その結果、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。
(2)補正部は、第1の画素群に含まれる複数の画素の階調値の平均値を第1の代表値として算出し、第2の画素群に含まれる複数の画素の階調値の平均値を第2の代表値として算出してもよい。
この場合、第1および第2の代表値を容易に算出することができ、かつ算出された第1および第2の代表値を用いて第1および第2の単位画像のずれ量を精度良く算出することができる。
(3)第1の単位画像は、複数の第1の画素行および複数の第1の画素列を構成する複数の画素を含み、各第1の画素行は、第1の方向における画素の並びであり、各第1の画素列は、第1の方向と直交する第3の方向における画素の並びであり、第2の単位画像は、複数の第2の画素行および複数の第2の画素列を構成する複数の画素を含み、各第2の画素行は、第2の方向における画素の並びであり、各第2の画素列は、第2の方向と直交する第4の方向における画素の並びであり、複数の第1の画素群は、複数の第1の画素行からそれぞれなり、複数の第2の画素群は、複数の第2の画素行からそれぞれなってもよい。
この場合、第1の画素行ごとに第1の代表値が算出され、第2の画素行ごとに第2の代表値が算出される。これにより、一般的な画素の並びに従って容易にかつ適切に第1および第2の代表値を算出することができる。
(4)複数の第1の画素列は、複数の第3の画素群をそれぞれ構成し、複数の第2の画素列は、複数の第4の画素群をそれぞれ構成し、補正部は、複数の第3の画素群の各々における平均的な階調値を第3の代表値として算出し、複数の第4の画素群の各々における平均的な階調値を第4の代表値として算出し、算出された複数の第3および第4の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出してもよい。
この場合、第1および第2の方向における平均的な階調値である第1および第2の代表値に加えて、第3および第4の方向における平均的な階調値である第3および第4の代表値に基づいて、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量が算出される。これにより、ずれ量の算出の精度がより高くなる。
(5)補正部は、互いに対応する第1および第2の単位画像のうち一方の単位画像に対して他方の単位画像を移動させつつ算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて一方の単位画像と他方の単位画像との一致度を順次算出し、算出された一致度が最も高くなるときの一方の単位画像に対する他方の単位画像の移動量を当該第1および第2の単位画像の相対的なずれ量として算出してもよい。
この場合、第1および第2の単位画像の相対位置を変化させつつ一致度を算出し、それらの一致度を比較することにより、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を容易かつ適切に算出することができる。
(6)第1の画像は、第1の方向に沿って並ぶように基板に設けられた複数の第1の素子形成領域を含み、第2の画像は、第2の方向に沿って並ぶように基板に設けられかつ複数の第1の素子形成領域にそれぞれ対応する複数の第2の素子形成領域を含んでもよい。
この場合、複数の第1および第2の素子形成領域の並びの方向と、第1および第2の画素群における複数の画素の並びの方向とが一致する。これにより、複数の第1および第2の素子形成領域の境界部分が第1および第2の代表値に反映されやすい。したがって、第1および第2の代表値に基づいて、第1および第2の単位画像のずれ量を精度良く算出することができる。
(7)第2の参考形態に係る基板処理装置は、基板に露光処理を行う露光装置に隣接するように配置される基板処理装置であって、露光装置による露光処理前に、基板上に感光性膜を形成する膜形成部と、露光装置による露光処理後に、基板上の感光性膜に現像処理を行う現像処理部と、膜形成部による感光性膜の形成後の基板の外観検査を行う上記の基板検査装置とを備える。
この基板処理装置においては、上記の基板検査装置により基板の外観検査が行われる。それにより、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。その結果、欠陥を有する基板および欠陥を有しない基板の各々に対して適切な処理を行うことが可能となる。
(8)第3の参考形態に係る基板検査方法は、外観上の欠陥がない基板の第1の画像を表す第1の画像データを取得するステップと、検査すべき基板を撮像することにより検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データを取得するステップと、第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正するステップと、補正された対応関係に基づいて第1および第2の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定するステップとを含み、第1の画像は、第1の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第1の単位画像を含み、第2の画像は、第1の方向に対応する第2の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第2の単位画像を含み、複数の第1の単位画像は複数の第2の単位画像とそれぞれ対応し、各第1の単位画像は、第1の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第1の画素群を含み、各第2の単位画像は、第2の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第2の画素群を含み、対応関係を補正するステップは、複数の第1の画素群の各々における平均的な階調値を第1の代表値として算出し、複数の第2の画素群の各々における平均的な階調値を第2の代表値として算出し、算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出し、複数の第1および第2の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて第1および第2の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正することを含む。
この基板検査方法によれば、外観上の欠陥がない基板の第1の画像を表す第1の画像データが取得されるとともに、検査すべき基板が撮像されることにより検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データが取得される。第1の画像に含まれる第1の単位画像の各々において、第1の画素群ごとに第1の代表値が算出される。また、第2の画像に含まれる第2の単位画像の各々において、第2の画素群ごとに第2の代表値が算出される。算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量が算出される。
この場合、第1の単位画像において第1の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第1の代表値として算出され、第2の単位画像において第1の方向に対応する第2の方向に並ぶ複数の画素の平均的な階調値が第2の代表値として算出される。このようにして算出された第1および第2の代表値を用いることにより、第1の単位画像と第2の単位画像との間で画素ごとの比較を行うことなく、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出することができる。それにより、画素ごとの比較を行う場合に比べて、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出するための計算量が大幅に低減される。したがって、第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を短時間で算出することができ、そのずれ量に基づいて第1および第2の画像データの画素の対応関係を短時間で補正することができる。
このような補正により、検査すべき基板に歪が生じている場合でも、第1の画像データの各画素と第2の画像データの各画素とを正確に対応させることができる。それにより、第1の画像データの各画素と第2の画像データの各画素との間の階調値の差分を表す差分情報に基づいて、検査すべき基板における外観上の欠陥を高精度で検出することが可能になる。その結果、高精度でかつ短時間で基板の外観検査を行うことが可能になる。
As each component of the claim, various other elements having the structure or function described in the claim can also be used.
[10] Reference form
(1) The substrate inspection apparatus according to the first reference embodiment includes a first image data acquisition unit that acquires a first image data representing a first image of a substrate having no defects in appearance, and a substrate to be inspected. Correction that corrects the correspondence between the second image data acquisition unit that acquires the second image data representing the second image of the substrate to be inspected by imaging the image and the pixels of the first and second image data. Acquires and acquires difference information representing the difference in gradation value for the pixels corresponding to each other of the first and second image data acquired by the image data acquisition unit based on the correspondence relationship corrected by the unit and the correction unit. A determination unit for determining the presence or absence of an appearance defect in the substrate to be inspected based on each difference information is provided, and the first image has a plurality of rectangular shapes having sides parallel to the first direction. The first unit image is included, and the second image includes a plurality of rectangular second unit images each having sides parallel to the second direction corresponding to the first direction, and a plurality of first units. The unit image corresponds to each of the plurality of second unit images, and each first unit image includes a plurality of first pixel groups including a plurality of pixels arranged in the first direction, and each second unit. The image includes a plurality of second pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the second direction, and the correction unit first represents the average gradation value in each of the plurality of first pixel groups. Calculated as a value, the average gradation value in each of the plurality of second pixel groups is calculated as the second representative value, and they correspond to each other based on the calculated plurality of first and second representative values. The relative deviation amount of the first and second unit images is calculated, and each pixel of the first and second images is calculated based on the plurality of deviation amounts calculated for the plurality of first and second unit images. The amount of deviation is calculated, and the correspondence between the pixels of the first and second image data is corrected based on the calculated amount of deviation.
In this substrate inspection apparatus, the first image data representing the first image of the substrate having no appearance defect is acquired, and the substrate to be inspected is imaged to obtain the second image of the substrate to be inspected. The second image data representing the image is acquired. In each of the first unit images included in the first image, the first representative value is calculated for each first pixel group. Further, in each of the second unit images included in the second image, a second representative value is calculated for each second pixel group. Based on the calculated plurality of first and second representative values, the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated.
In this case, the average gradation value of the plurality of pixels arranged in the first direction in the first unit image is calculated as the first representative value, and the second unit image corresponds to the first direction. The average gradation value of a plurality of pixels arranged in the direction of is calculated as the second representative value. By using the first and second representative values calculated in this way, the first and second unit images can be compared without making a pixel-by-pixel comparison between the first unit image and the second unit image. The relative deviation amount of the unit image can be calculated. As a result, the amount of calculation for calculating the relative deviation amount of the first and second unit images is significantly reduced as compared with the case of performing the comparison for each pixel. Therefore, the relative deviation amount of the first and second unit images can be calculated in a short time, and the correspondence between the pixels of the first and second image data is corrected in a short time based on the deviation amount. can do.
By such correction, even if the substrate to be inspected is distorted, each pixel of the first image data and each pixel of the second image data can be accurately associated with each other. Thereby, based on the difference information representing the difference in the gradation value between each pixel of the first image data and each pixel of the second image data, the defect in appearance on the substrate to be inspected is detected with high accuracy. It becomes possible to detect. As a result, it becomes possible to inspect the appearance of the substrate with high accuracy and in a short time.
(2) The correction unit calculates the average value of the gradation values of the plurality of pixels included in the first pixel group as the first representative value, and the gradation values of the plurality of pixels included in the second pixel group. The average value of may be calculated as the second representative value.
In this case, the first and second representative values can be easily calculated, and the calculated deviation amount of the first and second unit images is accurately calculated using the calculated first and second representative values. can do.
(3) The first unit image includes a plurality of first pixel rows and a plurality of pixels constituting the plurality of first pixel rows, and each first pixel row is an arrangement of pixels in the first direction. Each first pixel sequence is a sequence of pixels in a third direction orthogonal to the first direction, and the second unit image is a plurality of second pixel rows and a plurality of second pixels. Each second pixel row contains a plurality of pixels constituting a column, and each second pixel row is a sequence of pixels in the second direction, and each second pixel column is a pixel in a fourth direction orthogonal to the second direction. The plurality of first pixel groups may be composed of a plurality of first pixel rows, and the plurality of second pixel groups may be composed of a plurality of second pixel rows.
In this case, the first representative value is calculated for each first pixel row, and the second representative value is calculated for each second pixel row. Thereby, the first and second representative values can be easily and appropriately calculated according to the general arrangement of pixels.
(4) The plurality of first pixel trains each constitute a plurality of third pixel groups, the plurality of second pixel trains each constitute a plurality of fourth pixel groups, and a plurality of correction units are provided. The average gradation value in each of the third pixel groups of the above is calculated as the third representative value, and the average gradation value in each of the plurality of fourth pixel groups is calculated as the fourth representative value. , The relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other may be calculated based on the calculated plurality of third and fourth representative values.
In this case, in addition to the first and second representative values which are the average gradation values in the first and second directions, the third and second which are the average gradation values in the third and fourth directions. Based on the fourth representative value, the relative deviation amount of the first and second unit images is calculated. As a result, the accuracy of calculating the deviation amount becomes higher.
(5) The correction unit is based on a plurality of first and second representative values calculated while moving the other unit image with respect to one of the first and second unit images corresponding to each other. The degree of matching between one unit image and the other unit image is sequentially calculated, and the amount of movement of the other unit image with respect to one unit image when the calculated degree of matching is the highest is the first and second units. It may be calculated as the relative deviation amount of the unit image.
In this case, the degree of matching is calculated while changing the relative positions of the first and second unit images, and the relative degree of deviation between the first and second unit images is easily obtained by comparing the degree of matching. And it can be calculated appropriately.
(6) The first image includes a plurality of first element forming regions provided on the substrate so as to be arranged along the first direction, and the second image is arranged along the second direction. May include a plurality of second element forming regions provided on the substrate and corresponding to the plurality of first element forming regions, respectively.
In this case, the direction of arrangement of the plurality of first and second element forming regions coincides with the direction of arrangement of the plurality of pixels in the first and second pixel groups. As a result, the boundary portion of the plurality of first and second element forming regions is easily reflected in the first and second representative values. Therefore, it is possible to accurately calculate the amount of deviation of the first and second unit images based on the first and second representative values.
(7) The substrate processing apparatus according to the second reference embodiment is a substrate processing apparatus arranged adjacent to an exposure apparatus that performs exposure processing on a substrate, and is photosensitive on the substrate before the exposure processing by the exposure apparatus. A film forming portion for forming a sex film, a developing processing section for developing a photosensitive film on a substrate after exposure processing by an exposure apparatus, and an appearance inspection of the substrate after forming the photosensitive film by the film forming portion. It is equipped with the above-mentioned board inspection device.
In this substrate processing apparatus, the appearance inspection of the substrate is performed by the above-mentioned substrate inspection apparatus. This makes it possible to inspect the appearance of the substrate with high accuracy and in a short time. As a result, it becomes possible to perform appropriate processing on each of the substrate having a defect and the substrate having no defect.
(8) The substrate inspection method according to the third reference embodiment is an inspection by acquiring a first image data representing a first image of a substrate having no defects in appearance and an image of the substrate to be inspected. The step of acquiring the second image data representing the second image of the substrate to be to be used, the step of correcting the correspondence between the pixels of the first and second image data, and the first step based on the corrected correspondence. And the step of acquiring the difference information representing the difference of the gradation value for the pixels corresponding to each other of the second image data, and determining the presence or absence of an appearance defect on the substrate to be inspected based on each acquired difference information. The first image contains a plurality of rectangular first unit images each having sides parallel to the first direction, and the second image is a second direction corresponding to the first direction. Each of the plurality of second unit images having a rectangular shape having parallel sides is included, the plurality of first unit images correspond to the plurality of second unit images, and each first unit image is a first unit image. Each second unit image includes a plurality of second pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the second direction. In the step of correcting the correspondence, the average gradation value in each of the plurality of first pixel groups is calculated as the first representative value, and the average gradation value in each of the plurality of second pixel groups is calculated. As the second representative value, and based on the calculated first and second representative values, the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated, and a plurality of The deviation amount for each pixel of the first and second images is calculated based on the plurality of deviation amounts calculated for the first and second unit images, and the first and second deviation amounts are calculated based on the calculated deviation amount. It includes correcting the correspondence between pixels of image data.
According to this substrate inspection method, the first image data representing the first image of the substrate having no appearance defect is acquired, and the substrate to be inspected is imaged to obtain the second image of the substrate to be inspected. The second image data representing the image of is acquired. In each of the first unit images included in the first image, the first representative value is calculated for each first pixel group. Further, in each of the second unit images included in the second image, a second representative value is calculated for each second pixel group. Based on the calculated plurality of first and second representative values, the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated.
In this case, the average gradation value of the plurality of pixels arranged in the first direction in the first unit image is calculated as the first representative value, and the second unit image corresponds to the first direction. The average gradation value of a plurality of pixels arranged in the direction of is calculated as the second representative value. By using the first and second representative values calculated in this way, the first and second unit images can be compared without making a pixel-by-pixel comparison between the first unit image and the second unit image. The relative deviation amount of the unit image can be calculated. As a result, the amount of calculation for calculating the relative deviation amount of the first and second unit images is significantly reduced as compared with the case of performing the comparison for each pixel. Therefore, the relative deviation amount of the first and second unit images can be calculated in a short time, and the correspondence between the pixels of the first and second image data is corrected in a short time based on the deviation amount. can do.
By such correction, even if the substrate to be inspected is distorted, each pixel of the first image data and each pixel of the second image data can be accurately associated with each other. Thereby, based on the difference information representing the difference in the gradation value between each pixel of the first image data and each pixel of the second image data, the defect in appearance on the substrate to be inspected is detected with high accuracy. It becomes possible to detect. As a result, it becomes possible to inspect the appearance of the substrate with high accuracy and in a short time.
110…制御装置,120…搬送装置,130…塗布処理部,140…現像処理部,150…熱処理部,200…基板検査装置,210…筐体,220…投光部,230…反射部,240…撮像部,250…基板保持装置,260…移動部,270…ノッチ検出部,400…制御装置,401…サンプル画像データ取得部,402…検査画像データ取得部,403…補正部,404…判定部,405…検出部,410…表示部,EI…検査画像,EIU…検査単位画像,SI…サンプル画像,SIU…サンプル単位画像 110 ... control device, 120 ... transfer device, 130 ... coating processing unit, 140 ... development processing unit, 150 ... heat treatment unit, 200 ... substrate inspection device, 210 ... housing, 220 ... floodlight unit, 230 ... reflection unit, 240 ... Imaging unit, 250 ... Board holding device, 260 ... Moving unit, 270 ... Notch detection unit, 400 ... Control device, 401 ... Sample image data acquisition unit, 402 ... Inspection image data acquisition unit, 403 ... Correction unit, 404 ... Judgment Unit, 405 ... Detection unit, 410 ... Display unit, EI ... Inspection image, EIU ... Inspection unit image, SI ... Sample image, SIU ... Sample unit image
Claims (6)
検査すべき基板を撮像することにより前記検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データを取得する第2の画像データ取得部と、
前記第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正する補正部と、
前記補正部により補正された対応関係に基づいて前記第1および第2の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて前記検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定する判定部とを備え、
前記第1の画像は、第1の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第1の単位画像を含み、
前記第2の画像は、前記第1の方向に対応する第2の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第2の単位画像を含み、
前記複数の第1の単位画像は前記複数の第2の単位画像とそれぞれ対応し、
各第1の単位画像は、前記第1の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第1の画素群を含み、
各第2の単位画像は、前記第2の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第2の画素群を含み、
前記補正部は、前記複数の第1の画素群の各々における平均的な階調値を第1の代表値として算出し、前記複数の第2の画素群の各々における平均的な階調値を第2の代表値として算出し、算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出し、前記複数の第1および第2の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて前記第1および第2の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて前記第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正し、
前記第1の単位画像は、複数の第1の画素行および複数の第1の画素列を構成する複数の画素を含み、
各第1の画素行は、前記第1の方向における画素の並びであり、
各第1の画素列は、前記第1の方向と直交する第3の方向における画素の並びであり、
前記第2の単位画像は、複数の第2の画素行および複数の第2の画素列を構成する複数の画素を含み、
各第2の画素行は、前記第2の方向における画素の並びであり、
各第2の画素列は、前記第2の方向と直交する第4の方向における画素の並びであり、
前記複数の第1の画素群は、前記複数の第1の画素行からそれぞれなり、
前記複数の第2の画素群は、前記複数の第2の画素行からそれぞれなり、
前記複数の第1の画素列は、複数の第3の画素群をそれぞれ構成し、
前記複数の第2の画素列は、複数の第4の画素群をそれぞれ構成し、
前記補正部は、前記複数の第3の画素群の各々における平均的な階調値を第3の代表値として算出し、前記複数の第4の画素群の各々における平均的な階調値を第4の代表値として算出し、算出された複数の第3および第4の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出する、基板検査装置。 A first image data acquisition unit that acquires a first image data representing a first image of a substrate having no defects in appearance, and a first image data acquisition unit.
A second image data acquisition unit that acquires a second image data representing a second image of the substrate to be inspected by imaging the substrate to be inspected, and a second image data acquisition unit.
A correction unit that corrects the pixel correspondence of the first and second image data, and a correction unit.
Based on the correspondence relationship corrected by the correction unit, difference information representing the difference in gradation value is acquired for the pixels corresponding to each other in the first and second image data, and the difference information is used based on the acquired difference information. It is equipped with a determination unit that determines the presence or absence of defects in the appearance of the substrate to be inspected.
The first image includes a plurality of rectangular first unit images each having sides parallel to the first direction.
The second image includes a plurality of rectangular second unit images each having sides parallel to the second direction corresponding to the first direction.
The plurality of first unit images correspond to the plurality of second unit images, respectively.
Each first unit image includes a plurality of first pixel groups including a plurality of pixels arranged in the first direction.
Each second unit image includes a plurality of second pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the second direction.
The correction unit calculates an average gradation value in each of the plurality of first pixel groups as a first representative value, and calculates an average gradation value in each of the plurality of second pixel groups. Calculated as a second representative value, and based on the calculated first and second representative values, the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated, and the plurality of said. The deviation amount for each pixel of the first and second images is calculated based on the plurality of deviation amounts calculated for the first and second unit images, and the first and first deviation amounts are calculated based on the calculated deviation amount. Correct the correspondence between the pixels of the image data of 2 and correct it.
The first unit image includes a plurality of first pixel rows and a plurality of pixels constituting the plurality of first pixel columns.
Each first pixel row is an array of pixels in the first direction.
Each first pixel sequence is an array of pixels in a third direction orthogonal to the first direction.
The second unit image includes a plurality of second pixel rows and a plurality of pixels constituting the plurality of second pixel columns.
Each second pixel row is an array of pixels in the second direction.
Each second pixel sequence is an array of pixels in a fourth direction orthogonal to the second direction.
The plurality of first pixel groups are each composed of the plurality of first pixel rows.
The plurality of second pixel groups are each composed of the plurality of second pixel rows.
The plurality of first pixel trains each constitute a plurality of third pixel groups.
The plurality of second pixel trains each constitute a plurality of fourth pixel groups.
The correction unit calculates an average gradation value in each of the plurality of third pixel groups as a third representative value, and calculates an average gradation value in each of the plurality of fourth pixel groups. A substrate inspection device that calculates as a fourth representative value and calculates the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other based on the calculated plurality of third and fourth representative values. ..
互いに対応する第1および第2の単位画像のうち一方の単位画像に対して他方の単位画像を移動させつつ前記算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて前記一方の単位画像と前記他方の単位画像との一致度を順次算出し、
前記算出された一致度が最も高くなるときの前記一方の単位画像に対する前記他方の単位画像の移動量を当該第1および第2の単位画像の相対的なずれ量として算出する、請求項1または2記載の基板検査装置。 The correction unit
The one unit image based on the plurality of calculated first and second representative values while moving the other unit image with respect to one of the first and second unit images corresponding to each other. And the other unit image are sequentially calculated,
1 . 2. The substrate inspection device according to 2.
前記露光装置による露光処理前に、基板上に感光性膜を形成する膜形成部と、
前記露光装置による露光処理後に、基板上の感光性膜に現像処理を行う現像処理部と、
前記膜形成部による感光性膜の形成後の基板の外観検査を行う請求項1~4のいずれか一項に記載の基板検査装置とを備えた、基板処理装置。 A substrate processing apparatus arranged adjacent to an exposure apparatus that performs exposure processing on a substrate.
Before the exposure process by the exposure apparatus, a film forming portion that forms a photosensitive film on the substrate and a film forming portion.
A developing unit that develops the photosensitive film on the substrate after the exposure processing by the exposure apparatus.
A substrate processing apparatus comprising the substrate inspection apparatus according to any one of claims 1 to 4 , which inspects the appearance of the substrate after the photosensitive film is formed by the film forming portion.
検査すべき基板を撮像することにより前記検査すべき基板の第2の画像を表す第2の画像データを取得するステップと、
前記第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正するステップと、
前記補正された対応関係に基づいて前記第1および第2の画像データの互いに対応する画素について階調値の差分を表す差分情報を取得し、取得された各差分情報に基づいて前記検査すべき基板における外観上の欠陥の有無を判定するステップとを含み、
前記第1の画像は、第1の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第1の単位画像を含み、
前記第2の画像は、前記第1の方向に対応する第2の方向に平行な辺をそれぞれ有する矩形状の複数の第2の単位画像を含み、
前記複数の第1の単位画像は前記複数の第2の単位画像とそれぞれ対応し、
各第1の単位画像は、前記第1の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第1の画素群を含み、
各第2の単位画像は、前記第2の方向に並ぶ複数の画素をそれぞれ含む複数の第2の画素群を含み、
前記対応関係を補正するステップは、前記複数の第1の画素群の各々における平均的な階調値を第1の代表値として算出し、前記複数の第2の画素群の各々における平均的な階調値を第2の代表値として算出し、算出された複数の第1および第2の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出し、前記複数の第1および第2の単位画像について算出された複数のずれ量に基づいて前記第1および第2の画像の画素ごとのずれ量を算出し、算出されたずれ量に基づいて前記第1および第2の画像データの画素の対応関係を補正することを含み、
前記第1の単位画像は、複数の第1の画素行および複数の第1の画素列を構成する複数の画素を含み、
各第1の画素行は、前記第1の方向における画素の並びであり、
各第1の画素列は、前記第1の方向と直交する第3の方向における画素の並びであり、
前記第2の単位画像は、複数の第2の画素行および複数の第2の画素列を構成する複数の画素を含み、
各第2の画素行は、前記第2の方向における画素の並びであり、
各第2の画素列は、前記第2の方向と直交する第4の方向における画素の並びであり、
前記複数の第1の画素群は、前記複数の第1の画素行からそれぞれなり、
前記複数の第2の画素群は、前記複数の第2の画素行からそれぞれなり、
前記複数の第1の画素列は、複数の第3の画素群をそれぞれ構成し、
前記複数の第2の画素列は、複数の第4の画素群をそれぞれ構成し、
前記対応関係を補正するステップは、前記複数の第3の画素群の各々における平均的な階調値を第3の代表値として算出し、前記複数の第4の画素群の各々における平均的な階調値を第4の代表値として算出し、算出された複数の第3および第4の代表値に基づいて、互いに対応する第1および第2の単位画像の相対的なずれ量を算出することを含む、基板検査方法。 The step of acquiring the first image data representing the first image of the substrate having no appearance defects, and
A step of acquiring a second image data representing a second image of the substrate to be inspected by imaging the substrate to be inspected, and a step of acquiring the second image data.
The step of correcting the correspondence between the pixels of the first and second image data and
Based on the corrected correspondence relationship, difference information representing the difference in gradation value is acquired for the pixels corresponding to each other in the first and second image data, and the inspection is performed based on each acquired difference information. Including the step of determining the presence or absence of an appearance defect in the substrate to be
The first image includes a plurality of rectangular first unit images each having sides parallel to the first direction.
The second image includes a plurality of rectangular second unit images each having sides parallel to the second direction corresponding to the first direction.
The plurality of first unit images correspond to the plurality of second unit images, respectively.
Each first unit image includes a plurality of first pixel groups including a plurality of pixels arranged in the first direction.
Each second unit image includes a plurality of second pixel groups each including a plurality of pixels arranged in the second direction.
In the step of correcting the correspondence, the average gradation value in each of the plurality of first pixel groups is calculated as the first representative value, and the average in each of the plurality of second pixel groups is calculated. The gradation value is calculated as the second representative value, and the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated based on the calculated first and second representative values. , The deviation amount for each pixel of the first and second images is calculated based on the plurality of deviation amounts calculated for the plurality of first and second unit images, and the deviation amount is calculated based on the calculated deviation amount. Including correcting the pixel correspondence of the first and second image data,
The first unit image includes a plurality of first pixel rows and a plurality of pixels constituting the plurality of first pixel columns.
Each first pixel row is an array of pixels in the first direction.
Each first pixel sequence is an array of pixels in a third direction orthogonal to the first direction.
The second unit image includes a plurality of second pixel rows and a plurality of pixels constituting the plurality of second pixel columns.
Each second pixel row is an array of pixels in the second direction.
Each second pixel sequence is an array of pixels in a fourth direction orthogonal to the second direction.
The plurality of first pixel groups are each composed of the plurality of first pixel rows.
The plurality of second pixel groups are each composed of the plurality of second pixel rows.
The plurality of first pixel trains each constitute a plurality of third pixel groups.
The plurality of second pixel trains each constitute a plurality of fourth pixel groups.
In the step of correcting the correspondence, the average gradation value in each of the plurality of third pixel groups is calculated as the third representative value, and the average in each of the plurality of fourth pixel groups is calculated. The gradation value is calculated as the fourth representative value, and the relative deviation amount of the first and second unit images corresponding to each other is calculated based on the calculated plurality of third and fourth representative values. Substrate inspection methods , including .
Priority Applications (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018040876A JP7089906B2 (en) | 2018-03-07 | 2018-03-07 | Board inspection equipment, board processing equipment and board inspection method |
TW108100621A TWI693629B (en) | 2018-03-07 | 2019-01-08 | Substrate inspection device, substrate processing apparatus and substrate inspection method |
KR1020190019789A KR102119339B1 (en) | 2018-03-07 | 2019-02-20 | Substrate inspection device, substrate processing apparatus and substrate inspection method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2018040876A JP7089906B2 (en) | 2018-03-07 | 2018-03-07 | Board inspection equipment, board processing equipment and board inspection method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2019158362A JP2019158362A (en) | 2019-09-19 |
JP7089906B2 true JP7089906B2 (en) | 2022-06-23 |
Family
ID=67992524
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2018040876A Active JP7089906B2 (en) | 2018-03-07 | 2018-03-07 | Board inspection equipment, board processing equipment and board inspection method |
Country Status (3)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP7089906B2 (en) |
KR (1) | KR102119339B1 (en) |
TW (1) | TWI693629B (en) |
Families Citing this family (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11555743B2 (en) * | 2019-07-01 | 2023-01-17 | Snap-On Incorporated | Method and system for calibrating imaging system |
US11709099B2 (en) | 2019-07-01 | 2023-07-25 | Snap-On Incorporated | Method and system for calibrating imaging system |
JP7357549B2 (en) * | 2020-01-07 | 2023-10-06 | 東京エレクトロン株式会社 | Substrate displacement detection method, substrate position abnormality determination method, substrate transfer control method, and substrate displacement detection device |
KR102234984B1 (en) * | 2020-10-14 | 2021-04-01 | 차일수 | Apparatus for detecting particle of a semiconductor wafer |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007299248A (en) | 2006-05-01 | 2007-11-15 | Marantz Electronics Kk | Method for correcting image position |
JP2016219746A (en) | 2015-05-26 | 2016-12-22 | 株式会社Screenホールディングス | Inspection device and substrate processing apparatus |
US20180144961A1 (en) | 2015-04-23 | 2018-05-24 | SCREEN Holdings Co., Ltd | Inspection device and substrate processing apparatus |
Family Cites Families (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH03225481A (en) * | 1990-01-31 | 1991-10-04 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Image aligning method |
JPH0474906A (en) * | 1990-07-13 | 1992-03-10 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Detecting method for positional displacement of image |
JP2002175520A (en) * | 2000-12-06 | 2002-06-21 | Sharp Corp | Device and method for detecting defect of substrate surface, and recording medium with recorded program for defect detection |
JP2006170809A (en) * | 2004-12-16 | 2006-06-29 | Dainippon Screen Mfg Co Ltd | Device and method for detecting defect |
JP2006220644A (en) * | 2005-01-14 | 2006-08-24 | Hitachi High-Technologies Corp | Method and apparatus for inspecting pattern |
JP4910412B2 (en) * | 2006-02-02 | 2012-04-04 | カシオ計算機株式会社 | Appearance inspection method |
JP6473038B2 (en) * | 2015-04-23 | 2019-02-20 | 株式会社Screenホールディングス | Inspection apparatus and substrate processing apparatus |
-
2018
- 2018-03-07 JP JP2018040876A patent/JP7089906B2/en active Active
-
2019
- 2019-01-08 TW TW108100621A patent/TWI693629B/en active
- 2019-02-20 KR KR1020190019789A patent/KR102119339B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2007299248A (en) | 2006-05-01 | 2007-11-15 | Marantz Electronics Kk | Method for correcting image position |
US20180144961A1 (en) | 2015-04-23 | 2018-05-24 | SCREEN Holdings Co., Ltd | Inspection device and substrate processing apparatus |
JP2016219746A (en) | 2015-05-26 | 2016-12-22 | 株式会社Screenホールディングス | Inspection device and substrate processing apparatus |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2019158362A (en) | 2019-09-19 |
KR102119339B1 (en) | 2020-06-26 |
TWI693629B (en) | 2020-05-11 |
TW201939577A (en) | 2019-10-01 |
KR20190106690A (en) | 2019-09-18 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101922347B1 (en) | Inspection device and substrate processing apparatus | |
JP7089906B2 (en) | Board inspection equipment, board processing equipment and board inspection method | |
JP6035279B2 (en) | Film thickness measuring apparatus, film thickness measuring method, program, and computer storage medium | |
JP5769572B2 (en) | Substrate inspection apparatus and substrate inspection method | |
JP6473047B2 (en) | Inspection apparatus and substrate processing apparatus | |
JP3806125B2 (en) | Defect inspection apparatus and defect inspection method | |
TWI692740B (en) | Substrate inspection device, substrate processing apparatus and substrate inspection method | |
JP3672884B2 (en) | Pattern inspection method, pattern inspection apparatus, and mask manufacturing method | |
JP2016035542A (en) | Position measurement method, method for creating map of positional deviation, and inspection system | |
JP2006276454A (en) | Image correcting method and pattern defect inspecting method using same | |
JP4629086B2 (en) | Image defect inspection method and image defect inspection apparatus | |
JP7146528B2 (en) | Substrate inspection device, substrate processing device, substrate inspection method, and substrate processing method | |
JP4772815B2 (en) | Correction pattern image generation apparatus, pattern inspection apparatus, and correction pattern image generation method | |
JP6412825B2 (en) | Inspection apparatus and substrate processing apparatus | |
JP2015105897A (en) | Inspection method of mask pattern | |
JP5560148B2 (en) | Inspection device and positioning device | |
JP2010025575A (en) | Film thickness measurement method and apparatus | |
JP2011117856A (en) | Apparatus and method for measurement of line width, and method of manufacturing color filter substrate | |
JP7021886B2 (en) | Board inspection equipment, board processing equipment, board inspection method and board processing method | |
KR102159863B1 (en) | Film thickness measurement device, substrate inspection device, film thickness measurement method and substrate inspection method | |
JP2003121984A (en) | Method and device for generating reference data, pattern inspecting method, and manufacturing method for mask | |
JP2020153854A (en) | Substrate inspection device, substrate processing device, substrate inspection method, and substrate processing method | |
JP2019168232A (en) | Substrate inspection device, substrate processing device, substrate inspection method, and substrate processing method | |
JP2019168233A (en) | Substrate inspection device, substrate processing device, substrate inspection method, and substrate processing method |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20201218 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20211029 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20211116 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220114 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20220524 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20220613 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7089906 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |