專利名稱：缺陷檢測方法以及缺陷檢測裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及檢測基板上幾何圖案的缺陷的技術(shù)。
背景技術(shù)：
在對印刷布線基板、半導(dǎo)體基板、玻璃基板等(以下稱為"基板")上 形成的布線等幾何圖案進(jìn)行檢測的領(lǐng)域中，以往使用各種檢測方法。在JP
特開平5-340731號公報(文獻(xiàn)1)以及JP特開平8-220013號公報(文獻(xiàn)2)
中公開有一種檢測方法，例如，取得形成有布線圖案的基板的多灰度圖像， 通過對使該多灰度圖像二值化的二值圖像和預(yù)先準(zhǔn)備的正?；宓亩祱D 像進(jìn)行比較，從而檢測缺陷。
在文獻(xiàn)l的檢測裝置中，通過CCD (Charge Coupled Device:電荷耦合 器件)攝像機(jī)取得并經(jīng)過AD轉(zhuǎn)換的基板的多灰度數(shù)字圖像，根據(jù)適當(dāng)確定 的假定的閾值而進(jìn)行二值化，然后檢測布線圖案，此后通過將檢測出的布線 圖案以適當(dāng)決定的倍率進(jìn)行放大，從而生成二值圖像，所述二值圖像的圖像 中布線圖案寬度放大至與認(rèn)為是實(shí)際的布線圖案寬度同等的級別。接著，將 對放大的二值圖像進(jìn)行翻轉(zhuǎn)處理(即，對像素值的"0"和"1"進(jìn)行翻轉(zhuǎn)的 處理)而生成的圖案掩模信號用于原多灰度數(shù)字圖像，由此取得除去布線圖 案后的多灰度的基體材料圖像。然后，將比基體材料圖像的像素的按照灰度 區(qū)分的頻度數(shù)據(jù)中的最大灰度值大l的灰度值作為檢査用的閾值，此后將根 據(jù)該閾值使將原多灰度數(shù)字圖像二值化而得到的檢查用二值圖像與正常的 基板的二值圖像進(jìn)行比較來進(jìn)行缺陷檢測。
在文獻(xiàn)2中，基于通過CCD陣列取得并經(jīng)過AD轉(zhuǎn)換的基板的多值數(shù) 字圖像，取得各像素的濃度值(即像素值)的曲線圖(histogram)。在濃度 值的曲線圖中，出現(xiàn)與在基板上比較明亮的圖案部相對應(yīng)的濃度分布的波 峰，以及與比較暗的基體材料部相對應(yīng)的濃度分布的波峰。接著，將與基體 材料部相對應(yīng)的濃度分布的波峰和與圖案部相對應(yīng)的濃度分布的波峰之間 的波谷位置設(shè)定為假定的閾值。將比假定的閾值暗的濃度分布作為基體材料
4部的假定的濃度分布的范圍，將基體材料部的假定的濃度分布內(nèi)的與規(guī)定的 偏差值相對應(yīng)的濃度值作為下一個假定的閾值。然后，在假定閾值大致收斂 之前一直重復(fù)進(jìn)行這些處理，將收斂值作為檢査用二值化閾值，由此使基板 的多值數(shù)字圖像二值化，從而可以取得檢查用二值圖像。
但是，在文獻(xiàn)l的檢測裝置中，在基板的多灰度數(shù)字圖像中，在與基板 的基體材料部(即沒有形成圖案的部位)相對應(yīng)的區(qū)域，存在較多由于漫反
射等產(chǎn)生的噪聲(noise)時，基于比基體材料部原有濃度明亮的噪聲的最大 值來決定檢査用閾值。因此，在生成檢査用二值圖像時，在原多灰度數(shù)字圖 像中顯示為比正常的布線圖案暗的短路部變?yōu)殚撝狄韵?，從而可能無法將短 路部作為缺陷檢測出來。
另外，在將通過假定的閾值而檢測出的布線圖案進(jìn)行放大時，按照適當(dāng) 決定的倍率進(jìn)行放大，因此不明確放大后的布線圖案的寬度是否與實(shí)際的布 線圖案的寬度相等，從而難以提高缺陷檢測的精度。特別，當(dāng)布線圖案的邊 緣不光滑(即邊緣上有微小的凹凸)時，或者由于圖案邊緣的漫反射使多灰 度數(shù)字圖像上的邊緣附近的部位不穩(wěn)定(即無法清晰拍攝)時，放大后的布 線圖案的寬度在布線圖案的局部比實(shí)際的布線圖案的寬度小，導(dǎo)致有時會基 于比基體材料部的濃度明亮的邊緣附近的濃度來決定檢査用閾值。其結(jié)果導(dǎo) 致無法檢測出短路部等缺陷。
在文獻(xiàn)2的裝置中，在基體材料部的噪聲較多或多值數(shù)字圖像中的布線 圖案的邊緣附近不穩(wěn)定的情況下，基體材料部的濃度分布的波峰與圖案部的 濃度分布的波峰之間的波谷部分的頻度增大，因此檢查用二值化閾值可能會 以較大的值收斂。因此，缺陷檢測精度的提高是有限度的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明涉及用于檢測基板上的幾何圖案的缺陷的缺陷檢測方法，其目的 在于高精度地求出閾值，所述閾值在檢測基板上的圖案缺陷時，用于使被檢 査圖像二值化而生成檢査用處理后圖像。
本發(fā)明提供一種缺陷檢測方法，用于檢測基板上的幾何圖案的缺陷，其
特征在于，包括以下工序a工序，取得基板的多灰度的被檢査圖像；b工 序，從所述被檢査圖像中提取邊緣，從而生成邊緣圖像；C工序，對所述邊緣圖像的所述邊緣進(jìn)行膨脹處理；d工序，從所述被檢査圖像中除去在所述 c工序中進(jìn)行完膨脹處理的所述邊緣，從而生成邊緣除去后圖像；e工序，取 得所述邊緣除去后圖像的像素的濃度曲線圖；f工序，在所述濃度曲線圖中 求出與所述基板的圖案以外的區(qū)域相對應(yīng)的濃度分布的最大濃度，或者比所 述最大濃度大規(guī)定的偏移值的值，來作為閾值；g工序，根據(jù)所述閾值使所 述被檢査圖像二值化，從而生成處理后圖像；h工序，基于所述處理后圖像， 檢測所述基板上的所述圖案缺陷。根據(jù)本發(fā)明，在濃度曲線圖中，因?yàn)槟軌?將圖案所對應(yīng)的濃度分布與圖案以外的區(qū)域所對應(yīng)的濃度分布明確地分離， 所以能夠高精度地求出用于生成處理后圖像的閾值。其結(jié)果，能夠高精度地 檢測圖案缺陷。
在本發(fā)明的一個優(yōu)選的實(shí)施方式中，所述b工序包括以下工序通過對 所述被檢査圖像進(jìn)行邊緣提取濾波處理，來生成邊緣候補(bǔ)圖像，其中，該邊 緣候補(bǔ)圖像是提取了的邊緣候補(bǔ)的多灰度的圖像，并且所述邊緣候補(bǔ)成為所 述邊緣的候補(bǔ)；根據(jù)邊緣提取閾值使所述邊緣候補(bǔ)圖像二值化，由此從所述 邊緣候補(bǔ)中提取所述邊緣，從而生成所述邊緣圖像。由此，能夠提高邊的緣 提取精度。
在本發(fā)明的其他優(yōu)選實(shí)施方式中，所述b工序包括以下工序根據(jù)假定 閾值使所述被檢査圖像二值化，從而生成假定二值圖像；通過從所述假定二 值圖像中提取所述邊緣，生成所述邊緣圖像。由此，能夠簡化邊緣的提取工 作。
在本發(fā)明的又一其他優(yōu)選實(shí)施方式中，在所述b工序與所述c : L序之間， 還包括對所述邊緣圖像進(jìn)行噪聲除去處理的工序。由此，能夠提高邊緣的提 取精度。
在缺陷檢測方法中優(yōu)選，所述基板上的所述圖案是布線圖案，在所述h
工序中，檢測出所述布線圖案的短路作為所述缺陷。
本發(fā)明還涉及用于檢測基板上的幾何圖案的缺陷的缺陷檢測裝置。 上述目的以及其它的目的、特征、形態(tài)以及優(yōu)點(diǎn)通過以下的參照附圖對
本發(fā)明進(jìn)行的詳細(xì)說明而變得明了。


圖1是表示第一實(shí)施方式的缺陷檢測裝置的結(jié)構(gòu)的圖。
圖2是表示通過計算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的功能的框圖。 圖3是表示缺陷檢測處理的流程的圖。 圖4A是表示被檢查圖像的局部的圖。
圖4B至圖4F是表示缺陷檢測過程中生成的圖像的局部的圖。
圖4G是表示處理后圖像的局部的圖。
圖5是表示邊緣除去后圖像的濃度曲線圖的圖。
圖6是表示參照圖像的局部的圖。
圖7是表示通過比較例的缺陷檢測裝置而取得的濃度曲線圖的圖。
圖8是表示通過比較例的缺陷檢測裝置而生成的處理后圖像的局部的圖。
圖9A是表示其它基板的被檢査圖像的局部圖。 圖9B是表示其它基板的處理后圖像的局部圖。
圖9C是表示通過比較例的缺陷檢測裝置而生成的其它基板的處理后圖 像的局部的圖。
圖10A是表示其它基板的被檢査圖像的局部的圖。
圖10B是表示其它基板的處理后圖像的局部的圖。
圖10C是表示通過比較例的缺陷檢測裝置而生成的其它基板的處理后 圖像的局部的圖。
圖11是表示通過第二實(shí)施方式的缺陷檢測裝置的計算機(jī)來實(shí)現(xiàn)的功能 的框圖。
圖12是表示用于檢測缺陷的處理流程的一部分的圖。
具體實(shí)施例方式
圖1是表示本發(fā)明第一實(shí)施方式的缺陷檢測裝置1的結(jié)構(gòu)的圖。缺陷檢 測裝置1用于從在基板主體的主面上形成有幾何圖案的基板，檢測作為檢測 對象的圖案的缺陷。在本實(shí)施方式中，通過缺陷檢測裝置1，檢測印刷布線 基板(以下稱為"基板")上的布線圖案的短路(short)等缺陷。
缺陷檢測裝置l具有載物臺2，其用于保持基板9;攝像部3，其對基
板9進(jìn)行攝像從而取得基板9的多灰度的圖像；載物臺驅(qū)動部21，其使載物臺2相對于攝像部3移動；計算機(jī)4，其由用于進(jìn)行各種運(yùn)算處理的CPU和 用于存儲各種信息的存儲器等構(gòu)成。而且，通過計算機(jī)4來控制缺陷檢測裝 置l的各結(jié)構(gòu)。
攝像部3具有照明部31，其用于射出照明光；光學(xué)系統(tǒng)32，其將照 明光引向基板9并且入射來自基板9的光；攝像設(shè)備(device) 33，其將通 過光學(xué)系統(tǒng)32而成像的基板9的像轉(zhuǎn)換為電信號。而且，從攝像設(shè)備33輸 出基板9的圖像數(shù)據(jù)。載物臺驅(qū)動部21具有使載物臺2沿著圖1中的X方 向以及Y方向移動的機(jī)構(gòu)。另外，在本實(shí)施方式中利用作為可見光的照明光 而通過攝像部3取得圖像，但是也可以利用例如電子射線、紫外線、X射線 等取得圖像。
圖2是將計算機(jī)4的CPU等按照存儲裝置內(nèi)的程序執(zhí)行運(yùn)算處理而實(shí) 現(xiàn)的功能與其它結(jié)構(gòu)一并進(jìn)行表示的框圖。在缺陷檢測裝置l中，通過計算 機(jī)4來實(shí)現(xiàn)邊緣候補(bǔ)提取部41、邊緣提取部42、噪聲除去部43、膨脹處理 部44、邊緣除去部45、曲線圖取得部51、閾值取得部52、處理后圖像生成 部53、缺陷檢測部54以及存儲部55的各功能。存儲部55中預(yù)先存儲有作 為正常(即沒有缺陷的)基板的二值圖像的參照圖像，該參照圖像用于檢測 后述的基板9的缺陷。
圖3是表示缺陷檢測裝置1檢測基板9上的缺陷的處理流程的圖。另外， 圖4A至圖4G是表示在缺陷檢測裝置1的缺陷檢測過程中取得或生成的圖 像的局部的圖。
圖1所示的缺陷檢測裝置1中，首先，通過載物臺驅(qū)動部21使基板9 上規(guī)定的檢測區(qū)域向攝像部3的攝像位置移動，然后取得基板9的檢測區(qū)域 的多灰度的圖像(在本實(shí)施方式中為256灰度的多灰度圖像)并將其輸出至 計算機(jī)4 (步驟Sll)。圖4A是表示通過攝像部3取得的圖像81 (以下稱 為"被檢査圖像81")的局部的圖，在被檢查圖像81中，對于來自照明部 31 (參照圖1)的光的反射率比較高的布線圖案91所對應(yīng)的像素具有大的像 素值(即明亮顯示)，布線圖案91以外的反射率比較低的背景區(qū)域(本實(shí) 施方式中為基板主體92)所對應(yīng)的像素具有小的像素值(即暗顯示)。
在計算機(jī)4中，將通過攝像部3取得的被檢査圖像81的數(shù)據(jù)存儲到圖2 所示的存儲部55中，并且將其發(fā)送至邊緣候補(bǔ)提取部41。在邊緣候補(bǔ)提取部41中，應(yīng)用邊緣提取濾波器(本實(shí)施方式中為索伯爾濾波器Sobd filter) 對被檢査圖像81的數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣提取濾波處理，由此如圖4B所示，生成了 邊緣候補(bǔ)圖像82 (步驟S12)，其中，該邊緣候補(bǔ)圖像82是提取了邊緣候 補(bǔ)的256灰度的多灰度圖像，并且該邊緣候補(bǔ)成為后述的邊緣的候補(bǔ)。在圖 4B中表示了邊緣候補(bǔ)圖像82中的與圖4A相對應(yīng)的局部的區(qū)域(圖4C至圖 4G中也相同)。另外，在缺陷檢測裝置1中，如后所述，對包括被檢查圖 像81的多個圖像的數(shù)據(jù)進(jìn)行各種處理，在以下的說明中，將對圖像數(shù)據(jù)的 處理僅表述為"對圖像的處理"。
這里所謂邊緣是指在被檢査圖像81 (參照圖4A)中濃度互不相同的區(qū) 域之間的邊界，即，圖4B所示的基板9上的實(shí)際布線圖案91與基板主體 92的邊界部93，以及在布線圖案91和基板主體92上的漫反射部等(即， 本來應(yīng)當(dāng)以大致相同的濃度顯示，但與周圍部位濃度不同的部位)中的與周 圍部位的濃度差大的部位的邊界部94等。另外，所謂邊緣候補(bǔ)是指僅通過 邊緣提取濾波處理得到的部位，除了包括上述邊緣以外，還包括漫反射部等 中的與周圍部位的濃度差不太大的部位的邊界部(即，在圖4B的布線圖案 91等中，以比上述邊緣暗的淡灰色表示的微小區(qū)域)等。
接著，在邊緣提取部42 (參照圖2)中，根據(jù)規(guī)定的邊緣提取閾值(在 本實(shí)施方式中，是邊緣候補(bǔ)圖像82的濃度范圍的中間值即128)使邊緣候補(bǔ) 圖像82 二值化，由此從邊緣候補(bǔ)中除去漫反射部等中的與周圍部位的濃度 差不太大的部位等，從而僅提取應(yīng)該關(guān)注的邊緣。并且，如圖4C所示，通 過邊緣提取部42來生成邊緣圖像83，其中，該邊緣圖像83是二值圖像，其 將邊緣顯示為白色，將邊緣以外的部位顯示黑色(即，構(gòu)成邊緣的像素的像 素值為"1"，邊緣以外的部位的像素的像素值為"0")(步驟S13)。
當(dāng)生成了邊緣圖像83時，在噪聲除去部43 (參照圖2)中，采用噪聲 濾波器對邊緣圖像83進(jìn)行噪聲除去處理，由此如圖4D所示，將邊緣圖像 83的邊緣中的比較小的邊緣作為噪聲除去，僅提取比較大的邊緣且顯示為白 色(步驟S14)。在本實(shí)施方式中，針對邊緣圖像83中的各像素，在關(guān)注像 素附近的8個像素(即圍繞在關(guān)注像素周圍的8個像素)中包括像素值為"0" 的像素時，進(jìn)行使關(guān)注像素的像素值成為"0"的收縮處理，然后，針對收 縮處理后的邊緣圖像83中的各像素，在關(guān)注像素附近的8個像素中包括像
9素值為"1"的像素時，進(jìn)行使關(guān)注像素的像素值成為"1"的膨脹(dilation) 處理(也稱為擴(kuò)散處理)，由此除去噪聲。
接著，在膨脹處理部44 (參照圖2)中，對進(jìn)行了噪聲除去處理的邊緣 圖像83的邊緣(即圖4D中以白色表示的邊緣)進(jìn)行膨脹處理(擴(kuò)散處理)， 從而如圖4E所示，生成邊緣膨脹圖像84 (步驟S15)。在本實(shí)施方式中， 針對邊緣圖像83中的各像素，在關(guān)注像素附近的8個像素中含有像素值為 "1"的像素時，進(jìn)行的規(guī)定次數(shù)的使關(guān)注像素的像素值成為"1"的膨脹處 理。
當(dāng)生成了邊緣膨脹圖像84時，通過邊緣除去部45 (參照圖2)，求出 作為在步驟Sll中存儲于存儲部55 (參照圖2)中的多灰度圖像的被檢查圖 像81 (參照圖4A)與作為二值圖像的邊緣膨脹圖像84的與非(NAND)(準(zhǔn) 確地講，是通過邊緣膨脹圖像84來遮蔽被檢查圖像81)。由此，從圖4A 所示的被檢查圖像81中，除去圖4E所示的邊緣膨脹圖像84中的經(jīng)過膨脹 處理后的邊緣(即，在被檢査圖像81中，使與邊緣膨脹圖像84中的像素值 為"1"的一值位(onbit)部分相對應(yīng)的像素群的像素值成為"0")，從而 如圖4F所示，生成邊緣除去后圖像85 (步驟S16)。
接著，通過曲線圖取得部51 (參照圖2)，求出邊緣除去后圖像85中 的像素的濃度(即像素值)與各濃度所對應(yīng)的(即具有各像素值的)像素的 出現(xiàn)頻度的關(guān)系，從而如圖5所示，得到邊緣除去后圖像85的像素的濃度 曲線圖89 (步驟S17)。在濃度曲線圖89中，橫軸表示像素的濃度，縱軸 表示各濃度所對應(yīng)的像素的出現(xiàn)頻度(即像素數(shù))。如圖5所示，在濃度曲 線圖89中，存在波峰值所對應(yīng)的濃度約為50的第一濃度分布，以及波峰值 所對應(yīng)濃度約為220的第二濃度分布。第一濃度分布是與比較暗的基板主體 92 (參照圖4F)相對應(yīng)的像素分布，第二濃度分布是與比較明亮的布線圖案 91 (參照圖4F)相對應(yīng)的像素分布。在兩濃度分布之間的濃度帶上，像素頻 度為"0"。
接著，通過閾值取得部52 (參照圖2)，基于濃度曲線圖89，求出與基 板9的基板主體92相對應(yīng)的第一濃度分布的最大濃度(本實(shí)施方式中為 "73")來作為檢查用閾值(步驟S18)。然后，通過處理后圖像生成部53 (參照圖2),根據(jù)該檢查用閾值將被檢査圖像81 二值化，從而生成作為圖
104G所示的二值圖像的處理后圖像86(在本實(shí)施方式中，使被檢査圖像81中 的像素值為"73"以下的像素的像素值變?yōu)?0"，使像素值大于"73"的 像素的像素值變?yōu)?1"而得到的二值圖像)(步驟S19)。
當(dāng)形成了處理后圖像86時，通過缺陷檢測部54 (參照圖2)，基于處 理后圖像86以及在存儲部55中預(yù)先存儲的圖6所示的參照圖像80 (即，正 ?；宓亩祱D像)，來檢測基板9上的布線圖案91的缺陷(步驟S20)。 具體地說，通過圖案匹配等對處理后圖像86與參照圖像80進(jìn)行對位來進(jìn)行 比較，在圖4G的處理后圖像86中，如虛線表示的圓911所包圍的區(qū)域所示， 檢測出與參照圖像80不同且不需要從布線圖案91突出的部位來作為缺陷 (即，布線圖案91的短路部)。在缺陷檢測裝置1中，根據(jù)需要，取得基 板9上的其它檢測區(qū)域的圖像1來作為被檢査圖像，并基于該被檢查圖像檢 測缺陷。
接著，以現(xiàn)有的缺陷檢測裝置的為例(以下稱為"比較例的缺陷檢測裝 置")，對JP特開平8-220013號公報示出的裝置進(jìn)行簡要說明，所述現(xiàn)有 的缺陷檢測裝置根據(jù)被檢査圖像的像素濃度曲線圖來求出檢查用閾值，其 中，該檢査用閾值是根據(jù)作為多灰度圖像的被檢査圖像來生成二值圖像時的 閾值。另外，在以下說明中，基于與圖4A所示的被檢査圖像81相同的被檢 査圖像來檢測缺陷。
在比較例的缺陷檢測裝置中，根據(jù)通過攝像部取得的作為多灰度的圖像 的被檢查圖像，得到圖7所示的像素的濃度曲線圖789。如圖7所示，在濃 度曲線圖789中，出現(xiàn)了與比較明亮的布線圖案相對應(yīng)的濃度分布的波峰(即 圖7中右側(cè)的波峰)，以及與比較暗的基板主體相對應(yīng)的濃度分布的波峰(即 圖7中左側(cè)的波峰)，在兩波峰之間的波谷部分中各濃度所對應(yīng)的頻度不為 "0"。兩波峰之間的波谷部分對應(yīng)于構(gòu)成邊緣的像素群，其中，該邊緣是 實(shí)際的布線圖案和基板主體之間的邊界部或漫反射部和周圍部位之間的邊 界部。
在比較例的缺陷檢測裝置中，將濃度曲線圖789的兩波峰之間的波谷位 置設(shè)定為假定的閾值，將比假定的閾值暗的(即，圖7中左側(cè))的濃度分布 作為與基板主體相對應(yīng)的假定濃度分布，將基板主體的假定的濃度分布內(nèi)與 規(guī)定偏差值相對應(yīng)的濃度(即，像素值)作為下一個假定閾值。然后，在假
ii定的閾值基本收斂之前一直重復(fù)進(jìn)行這些處理，從而將收斂值作為檢查用閾
值。此時，根據(jù)圖7所示的濃度曲線圖789而得到作為檢査用閾值的"105"， 并根據(jù)該檢查用閾值使被檢査圖像二值化，從而生成在圖8中示出局部的處 理后圖像786。
但是，在基板上實(shí)際的布線圖案之間發(fā)生短路時，短路部的反射率比正 常布線圖案的反射率小，并且與正常布線圖案相比，短路部的斷面形狀為圓 形，所以反射光容易發(fā)散。因此，短路部在被檢查圖像中比正常布線圖案暗 (即，與短路部相對應(yīng)的各像素的像素值小)。
在比較例的缺陷檢測裝置中，根據(jù)在濃度曲線圖789的布線圖案所對應(yīng) 的濃度分布的波峰和基板主體所對應(yīng)的濃度分布的波峰之間存在的邊緣等 所對應(yīng)的頻度的影響，取得比實(shí)際的基板主體的濃度分布的最大濃度大的像 素值"105"來作為檢查用閾值，并根據(jù)該檢査用闊值使被檢査圖像二值化 而生成處理后圖像786。因此，在處理后圖像786中，如在圖8中虛線所表 示的圓912所包圍的區(qū)域所示，短路部所對應(yīng)的像素群的大部分像素的像素 值被置為"0"，短路部變得不清晰。其結(jié)果，在比較例的缺陷檢測裝置中， 在通過對處理后圖像786與參照圖像進(jìn)行比較來檢測缺陷時，存在無法將實(shí) 際存在的短路部作為缺陷檢測出來的可能性。
與此相對，在通過本實(shí)施方式的缺陷檢測裝置1來檢測布線圖案91的 缺陷的方法中，生成從被檢査圖像81 (參照圖4A)中除去邊緣的邊緣除去 后圖像85 (參照圖4F)，然后基于邊緣除去后圖像85的像素的濃度曲線圖 89 (參照圖5)來求出檢査用閾值。在濃度曲線圖89中，如上所述將邊緣除 去，從而在布線圖案91所對應(yīng)的濃度分布和與布線圖案91以外的背景區(qū)域 (即，基板主體92)所對應(yīng)的濃度分布之間的濃度帶(即，邊緣所對應(yīng)的濃 度帶)中，像素的頻度為"0"，從而布線圖案91所對應(yīng)的濃度分布與基板 主體92所對應(yīng)的濃度分布明確地分離。因此，通過將基板主體92所對應(yīng)的 濃度分布的最大濃度作為檢査用閾值，能夠高精度地求出檢査用閾值，其結(jié) 果，能夠高精度地檢測基板9的布線圖案91的缺陷。
另外，在生成邊緣除去后圖像85的過程中，通過從被檢査圖像81中除 去進(jìn)行了膨脹處理的邊緣，能夠可靠地防止在邊緣除去后圖像85上殘留邊 緣。由此，在濃度曲線圖89中，能夠?qū)⒉季€圖案91所對應(yīng)的濃度分布與基板主體92所對應(yīng)的濃度分布更加明確地分離，其結(jié)果，能夠更高精度地求 出用于生成處理后圖像86的檢査用閾值。
這樣，在缺陷檢測裝置l中，利用高精度求出的檢査用閾值使被檢查圖 像81 二值化，因此特別適于比布線圖案91的斷路(open)的檢測更難的(即， 檢測精度要求更高的)布線圖案91的短路檢測。
在缺陷檢測裝置1中，在對被檢査圖像81進(jìn)行邊緣提取濾波處理而生 成邊緣候補(bǔ)圖像82 (參照圖4B)之后，通過根據(jù)邊緣提取閾值使邊緣候補(bǔ) 圖像82 二值化來生成邊緣圖像83 (圖4C參照)。由此，由于從通過邊緣 提取濾波處理而提取的邊緣候補(bǔ)中除去較弱的邊緣從而提高邊緣提取精度， 所以在根據(jù)被檢査圖像81生成邊緣除去后圖像85時，能夠防止出現(xiàn)作為邊 緣而被除去的像素(即，像素值為"0"的像素)的個數(shù)過多的情況。其結(jié) 果，能夠取得高精度的濃度曲線圖89，從而能夠進(jìn)一步高精度地求出檢查用 閾值。
另外，通過在邊緣圖像83的生成與對邊緣的膨脹處理之間，對邊緣圖 像83進(jìn)行噪聲除去處理，來從邊緣圖像83除去噪聲。由此，能夠進(jìn)一步提 高將從被檢查圖像81除去的預(yù)定的邊緣的提取精度，從而進(jìn)一步高精度地 求出檢查用閾值。
圖9A以及圖9B是分別表示通過本實(shí)施的缺陷檢測裝置1而進(jìn)行缺陷檢 測后的其它基板的被檢查圖像81a以及處理后圖像86a的局部的圖，圖9C 是表示通過上述比較例的缺陷檢測裝置進(jìn)行缺陷檢測后的該其他基板的處 理后圖像786a的局部的圖。另外，圖IOA以及圖IOB也同樣，是表示通過 缺陷檢測裝置1而取得或生成的其他基板的被檢査圖像81b以及處理后圖像 86b的局部的圖，圖10C是表示通過比較例的缺陷檢測裝置而生成的該其他 基板的處理后圖像786b的局部的圖。
如圖9A至圖9C以及圖10A至圖10C所示，在本實(shí)施方式的缺陷檢測 裝置l中，能夠高精度地檢測出在比較例的缺陷檢測裝置中難以檢測的布線 圖案缺陷，即能夠高精度地檢測出短路部(圖9B以及圖10B中，虛線所表 示的圓913、 914所包圍的區(qū)域)。
接著，對本發(fā)明第二實(shí)施方式的缺陷檢測裝置進(jìn)行說明。圖11是表示 第二實(shí)施方式的缺陷檢測裝置通過計算機(jī)4實(shí)現(xiàn)的功能的圖。如圖ll所示，第二實(shí)施方式的缺陷檢測裝置，具有假定二值圖像生成部41a來取代圖2所 示的邊緣候補(bǔ)提取部4。其它結(jié)構(gòu)以及通過計算機(jī)4實(shí)現(xiàn)的功能與第一實(shí)施 方式相同，在以下的說明中標(biāo)記相同的附圖標(biāo)記。
第二實(shí)施方式的缺陷檢測裝置的缺陷檢測流程與第一實(shí)施方式基本相 同，而區(qū)別僅在于進(jìn)行圖12所示的步驟S21、 S22以取代圖3所示的步驟 S12、 S13。在通過第二實(shí)施方式的缺陷檢測裝置檢測缺陷時，首先，與第一 實(shí)施方式相同，通過攝像部3取得被檢查圖像81 (參照圖4A)，并將其輸 出至圖11所示的假定二值圖像生成部41a以及存儲部55 (圖3:步驟Sll)。
接著，在假定二值圖像生成部41a中，根據(jù)規(guī)定的假定閾值使被檢查圖 像81 二值化從而生成假定二值圖像(步驟S21)。假定閾值可以例如預(yù)先存 儲在存儲部55中，也可以將在上述比較例的缺陷檢測裝置中求出檢査用閾 值時所使用的方法應(yīng)用于被檢査圖像81來求出假定閾值。當(dāng)生成了假定二 值圖像時，通過邊緣提取部42，使用邊緣提取濾波器對假定二值圖像進(jìn)行邊 緣提取濾波處理，由此生成作為二值圖像的邊緣圖像(步驟S22)。
當(dāng)生成邊緣圖像時，與第一實(shí)施方式相同，順次進(jìn)行如下工序，即，在 噪聲除去部43中進(jìn)行噪聲除去處理，通過膨脹處理部44進(jìn)行的邊緣膨脹處 理，通過邊緣除去部45除去對被檢査圖像進(jìn)行膨脹處理后的邊緣，通過曲 線圖取得部51取得邊緣除去后圖像的像素的濃度曲線圖，通過閾值取得部 52基于濃度曲線圖計算出檢查用閾值，通過處理后圖像生成部53生成處理 后圖像，通過缺陷檢測部54檢測基板9上的布線圖案91的缺陷(步驟S14 S20)。
在缺陷檢測裝置中，與第一實(shí)施方式相同，能夠高精度地求出用于生成 處理后圖像的檢査用閾值，其結(jié)果，能夠高精度地檢測基板9的布線圖案91 的缺陷。在第二實(shí)施方式的缺陷檢測裝置中，特別是在根據(jù)假定閾值使被檢 查圖像81 二值化之后，進(jìn)行邊緣提取濾波處理，由此與從作為多灰度圖像 的被檢查圖像81中提取邊緣的情況相比，能夠簡化提取邊緣的工作提取。
以上對本發(fā)明的實(shí)施方式進(jìn)行了說明，但是本發(fā)明不限于上述實(shí)施方 式，可以進(jìn)行各種變更。
例如，在第一實(shí)施方式的缺陷檢測裝置l中，作為在步驟S12中用于提 取邊緣候補(bǔ)提取的邊緣提取濾波器，也可以采用梯度濾波器(Gradientfilter)、拉普拉斯濾波器(Laplacian filter)、羅伯茨濾波器(Roberts filter, 口^一 、乂7^少夕)等多種濾波器。
在上述實(shí)施方式的缺陷檢測裝置中，作為在步驟S14中用于噪聲除去處 理的噪聲濾波器，也可以采用中值濾波器等其它的噪聲濾波器。另外，也可 以對邊緣圖像進(jìn)行標(biāo)示處理，并作為噪聲而除去所標(biāo)示的多個區(qū)域中的微小 的區(qū)域。
在步驟S17中通過曲線圖取得部51取得的濃度曲線圖中，在基板主體 所對應(yīng)的第一濃度分布和布線圖案所對應(yīng)的第二濃度分布之間的濃度帶上， 像素數(shù)大致為"0"即可，此時，在步驟S18中，將像素數(shù)大致為"0"的濃 度帶作為不包含于第一濃度分布中的濃度帶，來求出檢査用閾值。
另外，在步驟S18中，不一定必須將基板主體92所對應(yīng)的濃度分布的 最大濃度作為檢查用閾值，也可以將僅比該最大濃度大規(guī)定的偏移(offset) 值(例如"5")的值(即最大濃度附近的值)作為檢査用閾值。而且，在 步驟S20的缺陷檢測中，可以利用從基板9的設(shè)計數(shù)據(jù)導(dǎo)出的圖像作為參照 圖像，另外，可以將布線圖案的斷路等也作為缺陷進(jìn)行檢測。
在缺陷檢測裝置中生成的多灰度的圖像的灰度數(shù)也不一定必須為256灰 度，可以基于缺陷檢測所要求的檢測精度、檢測速度以及缺陷檢測裝置的運(yùn) 算性能等來適當(dāng)決定。
在上述實(shí)施方式的缺陷檢測裝置中，例如在基板主體上所設(shè)置的覆膜等 上形成有布線圖案的情況下，該覆膜等被視為基板主體的一部分，被檢査圖 像81上的與覆膜對應(yīng)的區(qū)域被作為布線圖案以外的背景區(qū)域而進(jìn)行處理。 另外，通過缺陷檢測裝置來檢測缺陷的基板，也不一定必須為印刷布線基板， 也可以是半導(dǎo)體基板或玻璃基板等。
雖然對本發(fā)明進(jìn)行了具體說明，但是上述說明僅為例示而非限定性條 件。因此，只要不脫離本發(fā)明的范圍，就能夠具有多種變形和形態(tài)。
1權(quán)利要求
1. 一種缺陷檢測方法，用于檢測基板上的幾何圖案的缺陷，其特征在于，包括以下工序a工序，取得基板的多灰度的被檢查圖像；b工序，從所述被檢查圖像中提取邊緣，從而生成邊緣圖像；c工序，對所述邊緣圖像的所述邊緣進(jìn)行膨脹處理；d工序，從所述被檢查圖像中除去在所述c工序中進(jìn)行完膨脹處理的所述邊緣，從而生成邊緣除去后圖像；e工序，取得所述邊緣除去后圖像的像素的濃度曲線圖；f工序，在所述濃度曲線圖中求出與所述基板的圖案以外的區(qū)域相對應(yīng)的濃度分布的最大濃度，或者比所述最大濃度大規(guī)定的偏移值的值，來作為閾值；g工序，根據(jù)所述閾值使所述被檢查圖像二值化，從而生成處理后圖像；h工序，基于所述處理后圖像，檢測所述基板上的所述圖案缺陷。
2. 如權(quán)利要求1所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述b工序包括以下工序通過對所述被檢查圖像進(jìn)行邊緣提取濾波處理，來生成邊緣候補(bǔ)圖像，其中，該邊緣候補(bǔ)圖像是提取了的邊緣候補(bǔ)的多灰度的圖像，并且所述邊緣候補(bǔ)成為所述邊緣的候補(bǔ)；根據(jù)邊緣提取閾值使所述邊緣候補(bǔ)圖像二值化，由此從所述邊緣候補(bǔ)中提取所述邊緣，從而生成所述邊緣圖像。
3. 如權(quán)利要求1所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述b工序包括以下工序根據(jù)假定閾值使所述被檢查圖像二值化，從而生成假定二值圖像；通過從所述假定二值圖像中提取所述邊緣，生成所述邊緣圖像。
4. 如權(quán)利要求1至3中任一項所述的缺陷檢測方法，其特征在于，在所述b工序與所述c工序之間，還包括對所述邊緣圖像進(jìn)行噪聲除去處理的工序。
5. 如權(quán)利要求4所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述基板上的所述圖案是布線圖案，在所述h工序中，檢測出所述布線圖案的短路來作為所述缺陷。
6. 如權(quán)利要求1至3中任一項所述的缺陷檢測方法，其特征在于，所述基板上的所述圖案是布線圖案，在所述h工序中，檢測出所述布線圖案的短路來作為所述缺陷。
7. —種缺陷檢測裝置，用于檢測基板上的幾何圖案的缺陷，其特征在于，具有攝像部，其對基板進(jìn)行攝像；邊緣提取部，其從通過所述攝像部取得的多灰度的被檢查圖像中提取邊緣，從而生成邊緣圖像；膨脹處理部，其對所述邊緣圖像的所述邊緣進(jìn)行膨脹處理；邊緣除去部，其從所述被檢査圖像中除去通過所述膨脹處理部進(jìn)行了膨脹處理的所述邊緣，從而生成邊緣除去后圖像；曲線圖取得部，其取得所述邊緣除去后圖像的像素的濃度曲線圖；閾值取得部，其求出在所述濃度曲線圖中與所述基板的圖案以外的區(qū)域相對應(yīng)的濃度分布的最大濃度、或者所述最大濃度附近的值，來作為閾值；處理后圖像生成部，其根據(jù)所述閾值使所述被檢查圖像二值化，從而生成處理后圖像；缺陷檢測部，其基于所述處理后圖像來檢測所述基板上的所述圖案的缺
全文摘要
提供一種缺陷檢測方法以及缺陷檢測裝置。在缺陷檢測裝置中，通過攝像部取得基板的被檢查圖像，通過采用邊緣提取濾波器使被檢查圖像提取二值化來提取邊緣。然后，基于從被檢查圖像除去了邊緣的邊緣除去后圖像的濃度曲線圖，求出用于使被檢查圖像二值化來生成檢查用的處理后圖像的檢查用閾值。在濃度曲線圖中，由于除去邊緣，所以在布線圖案所對應(yīng)的濃度分布和基板主體所對應(yīng)的濃度分布之間的濃度帶上像素的頻度為“0”，從而能夠?qū)?個濃度分布明確地分離。因此，能夠通過將基板主體所對應(yīng)的濃度分布的最大濃度作為檢查用閾值，而高精度地求出檢查用閾值。
文檔編號G01N21/956GK101464418SQ20081017335
公開日2009年6月24日 申請日期2008年11月13日 優(yōu)先權(quán)日2007年12月18日
發(fā)明者岡山敏之 申請人:大日本網(wǎng)屏制造株式會社