WO2008066055A1 - Dispositif de détection de défaut linéaire, dispositif de fabrication de substrat semi-conducteur, procédé de détection de défaut linéaire, procédé de fabrication de substrat semi-conducteur, programme pour amener un ordinateur à fonctionner en tant que d - Google Patents

Description

明 細 書

線状の欠陥の検出装置および半導体基板の製造装置、線状の欠陥の検 出方法および半導体基板の製造方法、コンピュータを当該検出装置または当該 製造装置として機能させるためのプログラム、ならびに当該プログラムを格納した 記録媒体

技術分野

[0001] 本発明は、線状の欠陥を検出する技術に関する。より特定的には、本発明は、被写 体の撮影により取得された画像データから、濃淡が変化する線状の欠陥の有無を検 查する技術に関する。

背景技術

[0002] 高品質な薄型パネルを製造するために、品質管理方法として、製造過程における 検査工程が重要な役割を果たしている。近年では、品質の安定化ゃ目視検査員の 削減によるコストダウンなどのため、画像処理技術を適用した多種多様な欠陥検査装 置が開発され、検査工程において使用されている。このような欠陥検査装置が検出 すべき欠陥の一つとして線状の欠陥がある。前記線状の欠陥の発生原因の一例とし て、コーター装置による塗布ムラがある。

[0003] 一般に、コーター装置は、ガラス基板上にレジストなどを均一な厚さに塗布して膜を 生成するために使用される。レジストの膜厚に不均一な領域が生じたガラス基板が欠 陥品となる。膜厚の不均一な領域の形状が線状であるものが、上記線状の欠陥であ

[0004] 線状の欠陥を検出する方法に関し、例えば、特開 2005— 172559号公報（特許文 献 1)は、パネルの線欠陥を高精度に検出する技術を開示している。当該技術によれ ば、まず入力画像に対して背景画像差分処理と平坦化処理とによる前処理を行った 後、エッジ強調フィルタ処理によりエッジ検出処理が行われる。次に、エッジ検出処 理後画像を線状欠陥の発生する方向と垂直な方向に画像を分割し、各分割された 画像の各画素の輝度値を線状欠陥の発生する方向と水平な方向に積算して 1次元 投影データを求める。次に、前記 1次元投影データの移動平均、標準偏差、最大値 、最小値を求め、線欠陥検出のための閾値を算出する。最終的には前記 1次元投影 データの最大値が前記閾値以上であれば線欠陥があると判定している。

特許文献 1：特開 2005— 172559号公報

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0005] 画像処理技術を適用した欠陥検査装置により上記線状の欠陥の有無を検査する 際、一般に、ガラス基板に照明を照射し、その反射光がカメラその他の撮像装置によ り撮像される。特に、膜厚の均一性を確認するためには、膜の下面と上面での光の 干渉光を撮像装置により撮像する。以下、このように撮像された画像を干渉画像と呼 。

[0006] 干渉画像においては、たとえば、膜厚が線形的に薄くなる線状の欠陥の場合には 、輝度値は線に沿って大きい値から小さい値へ、さらに小さい値から大きい値へと周 期的に繰り返される。

[0007] また、膜厚が周囲と比較して均一的に薄い線状の欠陥の場合にも、ガラス基板のた わみの影響により干渉画像における線状の欠陥領域の輝度値が一定にならず、輝 度値が大きい領域と輝度値が小さい領域とが存在する場合がある。このように欠陥に 沿って輝度値が変化する線状の欠陥のことを、濃淡変化のある線状の欠陥と呼ぶこ ととする。

[0008] ここで、特開 2005— 172559号公報に開示された第 1の技術を用いて、ガラス基 板上に発生する上記濃淡変化のある線状の欠陥を検出する場合を考える。当該技 術を用いると、まず当該線状の欠陥の発生する方向と垂直な方向に画像を分割して 分割画像を生成する。次に、当該分割画像ごとに線状の欠陥の発生する方向に画 像が濃淡投影されて、 1次元投影データが生成される。この場合、線状の欠陥の濃 淡変化の周期と画像の分割サイズに依存して、各分割画像は、線状の欠陥領域が 特徴的に現れる分割画像と、線状の欠陥領域が特徴的に現れない分割画像とに分 けられる。

[0009] より具体的には、ある一つの分割画像内において、たとえば、欠陥近傍と比較して 常に明るい線状の欠陥が現れている場合には、欠陥近傍の 1次元投影データ値と、 線状の欠陥領域に相当する 1次元投影データ値とに差が生じ、欠陥領域が 1次元投 影データ上で特徴的に現れる。

[0010] 一方、欠陥近傍と比較して明る!/、線状の欠陥領域と喑レ、線状の欠陥領域とが分割 画像に現れる場合において、欠陥近傍の輝度値と、欠陥近傍より明るい線状の欠陥 領域の輝度値との差分の合計と、欠陥近傍の輝度値と欠陥近傍より暗い線状の欠陥 領域の輝度値の差分の合計とが等しい場合には、これらの値は、当該 1次元投影デ ータ上では相殺されるため、顕著に現れない。

[0011] 濃淡が変化する 1本の線状の欠陥は、分割画像ごとに分断された「線分欠陥」とし て検出される可能性が高い。上記技術は、線状の欠陥の有無の判定を、分割画像 単位で行って!/、る。欠陥であるかどうかの判定基準の一つとして線状の部分の長さが 使用される場合には、当該技術は、分断された複数の線状の欠陥を連結するような 処理を行っていないため、濃淡が変化する線状の欠陥を高精度に検出することがで きない。

[0012] 本発明は、上述の問題点を解決するためになされたものであって、その目的は、濃 淡が変化する線状の欠陥を検出できる検出装置を提供することである。

[0013] 他の目的は、上記の検出装置を用いた半導体基板の製造装置を提供することであ 他の目的は、濃淡が変化する線状の欠陥を検出する検出方法を提供することであ

[0014] 他の目的は、上記の検出方法を使用する半導体基板の製造方法を提供することで ある。

他の目的は、上記の検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムを提 供することである。

[0015] さらに他の目的は、上記のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録 媒体を提供することである。

課題を解決するための手段

[0016] 上記の課題を解決するために、この発明のある局面に従うと、線状の欠陥の検出装 置が提供される。この検出装置は、被写体の撮像により取得された画像を表わす画 像データを格納する記憶部と、画像を第 1の方向に沿って分割して複数の分割画像 を生成する生成部と、複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であ つて、第 1の方向に直交する第 2の方向に沿う各領域の輝度値に基づく第 1のデータ をそれぞれ算出する第 1の算出部と、各第 1のデータに基づいて、各分割画像にお ける線状の欠陥候補が含まれる欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定部と、 各欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各欠陥候補範囲が強調された 第 2のデータをそれぞれ算出する第 2の算出部と、第 2の方向に沿って、各第 2のデ ータを積算する積算部と、各第 2のデータを積算することにより得られたデータに基 づレ、て、線状の欠陥を特定する欠陥特定部とを備える。

[0017] 好ましくは、第 1の方向は、線状の欠陥が発生する方向に直交する方向である。第 2の方向は、線状の欠陥が発生する方向である。

[0018] 好ましくは、第 1の算出部は、各領域の輝度値の平均値を算出することにより、第 1 のデータをそれぞれ算出する。

[0019] 好ましくは、第 2の算出部は、各欠陥候補範囲に対応する画像データの符号を正ま たは負のいずれかに揃えることにより、第 2のデータをそれぞれ算出する。

[0020] 好ましくは、第 2の算出部は、欠陥候補範囲以外の範囲よりも欠陥候補範囲が明る い場合、または、欠陥候補範囲以外の範囲よりも欠陥候補が暗い場合には、各画像 データの符号を反転させて、符号が反転された後の画像データを加算することにより 、第 2のデータをそれぞれ算出する。

[0021] 好ましくは、第 2の算出部は、線状の欠陥候補の強度を算出し、強度が予め設定さ れた基準値を下回る場合には、基準値を下回る強度を有する欠陥候補範囲の画像 データを、第 2のデータの算出の対象から除外する。

[0022] 好ましくは、範囲特定部は、モフォロジ処理を用いて欠陥候補範囲を算出する。

この発明の他の局面に従う線状の欠陥の検出装置は、被写体の撮像により取得さ れた画像を表わす画像データを格納する記憶部と、画像を第 1の方向に沿って分割 して複数の分割画像を生成する生成部と、複数の分割画像の各々を構成する複数 の領域の輝度値であって、第 1の方向に直交する第 2の方向に沿う各領域の輝度値 に基づいて、第 1のデータをそれぞれ算出する第 1の算出部と、各第 1のデータに基 づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第 1の欠陥候補範囲をそ れぞれ特定する範囲特定部と、各第 1の欠陥候補範囲に対応する画像データに基 づいて、各線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出する強度算出部と、各強度に基 づいて、各第 1の欠陥候補範囲が強調された第 2のデータをそれぞれ算出する第 2 の算出部と、第 2の方向に沿って、各第 2のデータを積算する積算部と、各第 2のデ ータを積算することによって得られたデータに基づいて、複数の分割画像のうちの少 なくとも 2つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第 2の欠陥候補範囲を 決定する決定部と、第 2の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線 状の欠陥が存在するか否力、を確認する確認部と、条件を満足する線状の欠陥が含 まれる分割画像が複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、線状の欠陥の 有無を判定する判定部とを備える。

[0023] 好ましくは、決定部は、各分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定 められた値を上回る輝度値を有する第 1の欠陥候補範囲をそれぞれ特定し、特定さ れた各第 1の欠陥候補範囲について、第 1の方向に沿う座標軸上の範囲をそれぞれ 特定し、各第 1の欠陥候補範囲について、特定された座標軸上の範囲の各々が重 複して!/、るか否かを判断し、特定された座標軸上の範囲の各々が重複して!/、る第 1 の欠陥候補範囲を第 2の欠陥候補範囲として特定する。

[0024] 好ましくは、確認部は、第 1の欠陥候補範囲について、第 1の方向に従う座標軸上 の範囲の第 1の中央値を算出し、第 2の欠陥候補範囲について、第 1の方向に従う座 標軸上の範囲の第 2の中央値を算出し、第 1の中央値と第 2の中央値との差を算出し 、差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認し、差が許容誤差の範 囲内である場合に、線状の欠陥が第 2の欠陥候補範囲に存在すると判断する。

[0025] 好ましくは、範囲特定部は、モフォロジ処理を用いて第 1の欠陥候補範囲を算出す この発明の他の局面に従うと、半導体基板の製造装置が提供される。この製造装 置は、半導体の基板に薄膜を形成する第 1の形成部と、薄膜にレジスト膜を形成する 第 2の形成部と、パターンを露光することにより、パターンをレジスト膜に転写する露 光部と、転写されたパターン以外のレジスト膜を除去する第 1の除去部と、基板を撮 像して画像データを取得する撮像部と、上記の検出装置とを備える。

[0026] 好ましくは、半導体基板の製造装置は、基板の検査の結果に基づいて、基板が予 め規定された条件を満足するか否かを判断する判断部と、基板が条件を満足する場 合に、基板から不要な薄膜を除去する第 2の除去部と、基板が条件を満足しない場 合に第 1の除去部に基板を戻すリワーク部とをさらに備える。

[0027] 好ましくは、第 2の形成部は、基板に対してレジストを一方向に塗布する。

好ましくは、第 2の形成部は、基板に対してレジストを塗布する供給部を含む。半導 体基板の製造装置は、基板が条件を満足しない場合に供給部を調整する調整部を さらに備える。

[0028] 好ましくは、調整部は、レジストの塗布条件を変更する。

好ましくは、調整部は、供給部を洗浄する洗浄部を含む。

[0029] この発明の他の局面に従うと、線状の欠陥の検出方法が提供される。この検出方法 は、被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、 画像を第 1の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、複数の 分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、第 1の方向に直交する 第 2の方向に沿う各領域の輝度値に基づいて、第 1のデータをそれぞれ算出する第 1の算出ステップと、各第 1のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候 補が含まれる欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定ステップと、各欠陥候補範 囲に対応する画像データに基づいて、各欠陥候補範囲が強調された第 2のデータを それぞれ算出する第 2の算出ステップと、第 2の方向に沿って、各第 2のデータを積 算するステップと、各第 2のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、 線状の欠陥を特定するステップとを備える。

[0030] 好ましくは、第 1の方向は、線状の欠陥が発生する方向に直交する方向である。第 2の方向は、線状の欠陥が発生する方向である。

[0031] 好ましくは、第 1の算出ステップは、各領域の輝度値の平均値を算出することにより 、第 1のデータをそれぞれ算出する。

[0032] 好ましくは、第 2の算出ステップは、各欠陥候補範囲に対応する画像データの符号 を正または負のいずれかに揃えることにより、第 2のデータをそれぞれ算出する。 [0033] 好ましくは、第 2の算出ステップは、欠陥候補範囲以外の範囲よりも欠陥候補範囲 力明るい場合、または、欠陥候補範囲以外の範囲よりも欠陥候補が暗い場合には、 各画像データの符号を反転させて、符号が反転された後の画像データを加算するこ とにより、第 2のデータをそれぞれ算出する。

[0034] 好ましくは、第 2の算出ステップは、線状の欠陥候補の強度を算出し、強度が予め 設定された基準値を下回る場合には、基準値を下回る強度を有する欠陥候補範囲 の画像データを、第 2のデータの算出の対象から除外する。

[0035] 好ましくは、範囲特定ステップは、モフォロジ処理を用いて欠陥候補範囲を算出す この発明の他の局面に従う線状の欠陥の検出方法は、被写体の撮像により取得さ れた画像を表わす画像データを読み出すステップと、画像を第 1の方向に沿って分 割して複数の分割画像を生成するステップと、複数の分割画像の各々を構成する複 数の領域の輝度値であって、第 1の方向に直交する第 2の方向に沿う各領域の輝度 値に基づいて、第 1のデータをそれぞれ算出する第 1の算出ステップと、各第 1のデ ータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第 1の欠陥候補 範囲をそれぞれ特定する範囲特定ステップと、各第 1の欠陥候補範囲に対応する画 像データに基づいて、各線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出するステップと、各 強度に基づいて、各第 1の欠陥候補範囲が強調された第 2のデータをそれぞれ算出 するステップと、第 2の方向に沿って、各第 2のデータを積算するステップと、各第 2の データを積算することによって得られたデータに基づいて、複数の分割画像のうちの 少なくとも 2つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第 2の欠陥候補範 囲を決定するステップと、第 2の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足 する線状の欠陥が存在するか否力、を確認するステップと、条件を満足する線状の欠 陥が含まれる分割画像が複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、線状の 欠陥の有無を判定するステップとを備える。

[0036] 好ましくは、第 2の欠陥候補範囲を決定するステップは、各分割画像について、予 め規定された閾値との差が予め定められた値を上回る輝度値を有する第 1の欠陥候 補範囲をそれぞれ特定するステップと、特定された各第 1の欠陥候補範囲について、 第 1の方向に沿う座標軸上の範囲をそれぞれ特定するステップと、各第 1の欠陥候補 範囲について、特定された座標軸上の範囲の各々が重複しているか否かを判断する ステップと、特定された座標軸上の範囲の各々が重複している第 1の欠陥候補範囲 を第 2の欠陥候補範囲として特定するステップとを含む。

[0037] 好ましくは、確認するステップは、第 1の欠陥候補範囲について、第 1の方向に従う 座標軸上の範囲の第 1の中央値を算出するステップと、第 2の欠陥候補範囲につい て、第 1の方向に従う座標軸上の範囲の第 2の中央値を算出するステップと、第 1の 中央値と第 2の中央値との差を算出するステップと、差が予め設定された許容誤差の 範囲内であるか否かを確認するステップと、差が許容誤差の範囲内である場合に、 線状の欠陥が第 2の欠陥候補範囲に存在すると判断するステップとを含む。

[0038] 好ましくは、範囲特定ステップは、モフォロジ処理を用いて第 1の欠陥候補範囲を 算出するステップを含む。

[0039] この発明の他の局面に従うと、半導体基板の製造方法が提供される。この製造方 法は、半導体の基板に薄膜を形成するステップと、薄膜にレジスト膜を形成するステ ップと、パターンを露光することにより、パターンをレジスト膜に転写するステップと、転 写されたパターン以外のレジスト膜を除去するステップと、基板を撮像して画像デー タを取得するステップと、画像データに基づいて、上記のいずれかの検出方法を用 いて、基板を検査するステップとを備える。

[0040] 好ましくは、半導体基板の製造方法は、基板の検査の結果に基づいて、基板が予 め規定された条件を満足するか否かを判断するステップと、基板が条件を満足する 場合に、基板力 不要な薄膜を除去するステップと、基板が条件を満足しない場合 に、レジスト膜を除去するステップに基板を戻すステップとをさらに備える。

[0041] 好ましくは、レジスト膜を形成するステップは、基板に対してレジストを一方向に塗布

[0042] 好ましくは、レジスト膜を形成するステップは、レジスト膜形成装置が、基板に対して レジストを塗布するステップを含む。半導体基板の製造方法は、基板が条件を満足し ない場合に、レジスト膜形成装置を調整するステップをさらに備える。

[0043] 好ましくは、調整するステップは、レジストの塗布条件を変更するステップを含む。 好ましくは、調整するステップは、レジストを塗布するためにレジスト膜形成装置が

[0044] この発明の他の局面に従うと、線状の欠陥を検出する検出装置としてコンピュータ を機能させるためのプログラムが提供される。プログラムはコンピュータに、被写体の 撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップと、画像を第 1の 方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップと、複数の分割画像の各 々を構成する複数の領域の輝度値であって、第 1の方向に直交する第 2の方向に沿 う各領域の輝度値に基づいて、第 1のデータをそれぞれ算出するステップと、各第 1 のデータに基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる欠陥候補範 囲をそれぞれ特定するステップと、各欠陥候補範囲に対応する画像データに基づい て、各欠陥候補範囲が強調された第 2のデータをそれぞれ算出するステップと、第 2 の方向に沿って、各第 2のデータを積算するステップと、各第 2のデータを積算するこ とにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥を特定するステップとを実行させる。

[0045] この発明の他の局面に従うプログラムは、コンピュータに、被写体の撮像により取得 された画像を表わす画像データを読み出すステップと、画像を第 1の方向に沿って 分割して複数の分割画像を生成するステップと、複数の分割画像の各々を構成する 複数の領域の輝度値であって、第 1の方向に直交する第 2の方向に沿う各領域の輝 度値に基づいて、第 1のデータをそれぞれ算出するステップと、各第 1のデータに基 づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる第 1の欠陥候補範囲をそ れぞれ特定するステップと、各第 1の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づい て、各線状の欠陥候補の強度をそれぞれ算出するステップと、各強度に基づいて、 各第 1の欠陥候補範囲が強調された第 2のデータをそれぞれ算出するステップと、第 2の方向に沿って、各第 2のデータを積算するステップと、各第 2のデータを積算する ことによって得られたデータに基づいて、複数の分割画像のうちの少なくとも 2つの分 割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる第 2の欠陥候補範囲を決定するステツ プと、第 2の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存 在するか否かを確認するステップと、条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画 像が複数の分割画像の中に存在する割合に基づいて、線状の欠陥の有無を判定す るステップとを実行させる。

[0046] この発明のさらに他の局面に従うと、上記のプログラムを格納した、コンピュータ読 み取り可能な記録媒体が提供される。

発明の効果

[0047] 本発明によると、濃淡が変化する線状の欠陥を検出することができる。

図面の簡単な説明

[0048] [図 1]薄型パネルを製造する工程のうち、主たる工程を表わすフローチャートである。

[図 2]本発明の実施の形態に係る製造システム 1の構成を表わす図である。

[図 3]レジスト塗布装置 12の一部を表わす図である。

[図 4]本発明の実施の形態に係る検査装置 40を備える検査システム 14の構成を表 わす図である。

[図 5]基板 30を撮影することにより取得された画像を表わす図である。

[図 6]本実施の形態に係る欠陥の検出方法の手続を表わす図である。

[図 7]記憶部 42におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。

[図 8]係る検査装置 40を実現する演算部 43によって実現される機能の構成を表わす ブロック図である。

[図 9]演算部 43が実行する一連の処理の一部を表わすフローチャートである。

[図 10]基板 30を撮影することにより得られた画像データ 1000における欠陥の状態を 表わす図である。

[図 11]線状の欠陥の濃淡プロファイルを表わす図である。

[図 12]画像データ 1000における画像分割方法および画像を分割する方向を表わす 図である。

[図 13]各分割画像の 1次元の投影データを表わす図である。

[図 14]1次元データから線状の欠陥候補を抽出するプロセスを表わす図である。

[図 15]各 1次元の投影データについて輝度値の平均値と X座標値との関係を表わす 図である。

[図 16]欠陥候補を強調して得られたデータについて、輝度値の差と X座標値との関 係を表わす図である。 [図 17]各 1次元の投影データについて輝度値の差と X座標値との関係を表わす図で ある。

[図 18]輝度値の差の平均値と X座標値との関係を表わす図である。

[図 19]本変形例に係る製造方法を表わすフローチャートである。

[図 20]本実施の形態に係る検査装置が備える演算部 43によって実現される機能の 構成を表わすブロック図である。

[図 21]本発明の第 2の実施の形態に係る検査装置が備える記憶部 42におけるデー タの格納の一態様を概念的に表わす図である。

[図 22]本発明の第 2の実施の形態に係る検査装置が実行する一連の動作を表わす フローチャートである。

[図 23]本発明の第 3の実施の形態に係る検査装置 40が備える演算部 43によって実 現される機能の構成を表わすブロック図である。

[図 24]本発明の第 3の実施の形態に係る検査装置 40の記憶部 42におけるデータの 格納の一態様を概念的に表わす図である。

[図 25]本発明の第 3の実施の形態に係る検査装置 40を実現する演算部 43が実行す る一連の動作を表わすフローチャートである（その 1)。

[図 26]本発明の第 3の実施の形態に係る検査装置 40を実現する演算部 43が実行す る一連の動作を表わすフローチャートである（その 2)。

[図 27]モフォロジ処理による 1次元データの変化を表わす図である。

[図 28]欠陥候補強調 1次元データを表わす図である。

[図 29]検査装置 40として機能するコンピュータシステム 2800のハードウェア構成を 表わすブロック図である。 符号の説明

1 製造システム、 30 基板、 32 ノズノレ、 34 レジスト、 52 画像、 54, 56— 1 , 56 —2, 56 - 3, 56 -4, 58— 1 , 58— 2 領域、 610, 1030, 1040 方向、 620 弱 筋ムラ位置判定閾値、 1000 画像データ、 1010 基板、 1020 線状の欠陥、 2862 CD— ROM。

発明を実施するための最良の形態 [0050] 以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について説明する。以下の説明で は、同一の部品には同一の符号を付してある。それらの名称および機能も同じである

。したがって、それらについての詳細な説明は繰り返さない。

[0051] <第 1の実施の形態〉

まず、図 1を参照して、薄型パネルの製造工程について説明する。図 1は、薄型パ ネルを製造する工程のうち、主たる工程を表わすフローチャートである。

[0052] ステップ S110にて、薄膜成膜工程として、基板に薄膜が形成される。ステップ S12

0にて、レジスト膜形成工程において、レジスト膜形成装置が上記薄膜上にレジスト膜 を形成する。ステップ S 130にて、露光装置が上記レジスト膜にパターンを転写する。 ステップ S 140にて、現像工程として、パターン部以外のレジスト膜が除去される。

[0053] ステップ S150にて、現像後の基板の状態が検査される。当該検査は、後述する画 像処理技術によって行なわれる。

[0054] ステップ S160にて、現像後の基板から、不要な薄膜が除去される。ステップ S 170 にて、レジスト除去工程として、基板に残存するレジストが除去される。

[0055] 次に、図 2を参照して、本実施の形態に係る製造システム 1について説明する。図 2 は、製造システム 1の構成を表わす図である。製造システム 1は、前工程 10と、レジス ト塗布装置 12と、検査システム 14と、次工程 16と、制御装置 18と、洗浄装置 20と、 搬送装置 22, 24, 26とを備える。

[0056] 前工程 10は、ステップ S 110における薄膜を形成するための装置を含む。前工程 1

0において薄膜が形成されたガラス基板は、搬送装置 22によってレジスト塗布装置 1

2に搬入される。

[0057] レジスト塗布装置 12は、薄膜が形成された基板上にレジストを塗布する。レジスド塗 布装置 12は、たとえばスキャニング方式を用いる装置である力 スピン方式を用いる 装置であってもよい。レジスト膜が形成されると、露光処理 (ステップ S 130)と現像処 理 (ステップ S 140)とが行なわれ、その後、基板は搬送装置 24によって検査システム 14に搬入される。

[0058] 検査システム 14は、撮像装置と画像処理検査装置とを備える。検査システム 14に おいて、白色光がガラス基板に照射され、撮像装置が、その反射光を撮影し、基盤 の画像データを取得する。画像処理検査装置は、その画像データを用いて画像処 理を実行し、ガラス基板に存在し得る欠陥の有無を判断する。検査システム 14によつ て得られた検査結果は、制御装置 18に送られる。検査が完了した基板は、搬送装置 26によって次工程 16に搬入される。

[0059] 次工程 16は、たとえば、エッチング工程 (ステップ S160)とレジスト除去工程 (ステツ プ S 170)とを含む。

[0060] 制御装置 18は、検査システム 14から与えられる検査結果に基づいて、レジスト塗 布装置 12および洗浄装置 20の作動条件を制御する。たとえば、検査システム 14に よる検査の結果、基板に欠陥が存在していることが検出されると、制御装置 18は、レ ジスト塗布装置 12に対してレジスト塗布を中断するように命令を送る。また、検査の 結果、レジスト塗布装置 12におけるノズル（図示しない）の洗浄が必要であると判断 すると、制御装置 18は、洗浄装置 20に対してレジスト塗布装置 12を構成するノズル の洗浄を命令する。この場合、レジスト塗布装置 12から洗浄装置 20に対して、ノズル が移動する。

[0061] 図 3を参照して、レジスト塗布装置 12について説明する。図 3は、レジスト塗布装置 12の一部を表わす図である。レジスト塗布装置 12は、たとえばスキャニング方式によ り基板にレジストを塗布する。具体的には、レジスト塗布装置 12は、基板 30にレジス トを供給するためのノズル 32を備える。レジスト塗布装置 12は、ノズル 32を基板 30 に対して予め定められた一方向に移動し、レジスト 34を基板 30の表面に塗布する。

[0062] なお、レジスト塗布装置 12の形式は、スキャニング方式による所謂スピンレスコータ と称されるものに限られず、スピン方式による所謂スピンコータであってもよい。

[0063] 次に、図 4を参照して、本実施の形態に係る検査装置 40を備える検査システム 14 について説明する。図 4は、検査システム 14のシステム構成を表わす図である。検査 システム 14は、ライト 46と、カメラ 48と、検査装置 40と、ディスプレイ装置 50とを備え る。検査装置 40は、画像入力部 41と、記憶部 42と、演算部 43と、出力部 44と、入力 部 45とを含む。

[0064] 検査対象物としての基板 30は、レジスト塗布装置 12から検査システム 14に搬入さ れ、ステージ（図示しない）において予め定められた位置に配置される。なお、検査 対象物は、基板 30に限られず、たとえば、液晶パネル、半導体、電子部品、プラスチ ック、金属、木材、紙、布その他のいずれであってもよい。液晶パネルの製造局面に おいては、基板 30には、レジストが塗布されている。基板 30は、カメラ 48によって撮 影され、撮影後、ステージの外部に搬出される。その後、別のガラス基板がステージ に搬入され、前述の処理が繰り返される。

[0065] ライト 46は、検査装置 40からの発光命令に基づいて、当該位置に配置された基板

30に対して、予め設定された強度を有する光を照射する。照射される光は、たとえば 一般白色光である。

[0066] カメラ 48は、基板 30からの反射光を受けて撮影し、画像データとして検査装置 40 に出力する。カメラ 48は、検査装置 40から出力された信号に応答して、基板 30から の反射光を撮影する。カメラ 48は、たとえば CCD (Charge Coupled Device)方式、 CMOS (Complementary Mental Oxide Semiconductor)方式その他の方式により 実現される。カメラ 48は、基板 30の撮影により取得したデータを画像データとして検 查装置 40に送出する。検査装置 40は、画像入力部 41を介してその画像データの入 力を受け、記憶部 42に格納する。なお、カメラ 48は、エリアセンサカメラ、ラインセン サカメラの!/、ずれでもよ!/、。

[0067] 記憶部 42は、検査装置 40の外部から与えられたデータと、検査装置 40において 生成されたデータとを格納する。外部から与えられたデータは、たとえば、上記画像 データ、検査装置 40の動作を規定する設定値等を含む。当該生成されたデータは、 演算部 43によって算出された画像処理のためのデータ、検査結果等を含む。

[0068] 記憶部 42は、データを不揮発的におよび揮発的に格納する。データを不揮発的に 格納する記憶部 42は、たとえば、大容量のデータを記憶可能なハードディスク等に よって実現される。なお、記憶部 42は、ハードディスクに限定されることなぐ電源を 供給されなくてもデータを保持可能な不揮発性の記憶装置 (たとえば、フラッシュメモ リ）であればよい。

[0069] 具体的には、記憶部 42は、データの消去 ·書き込みを何度でも行える EPROM (Er asable Programmable Read Only Memory)、電気的に内容を書き換えることができ る EEPROM (Electronically Erasable and Programmable ROM)、紫外,锒を使って データの消去.再書き込みを何度でも行える UV (Ultra- Violet) EPROM、その他 、不揮発的にデータを記憶保持可能な構成を有する回路のいずれであってもよい。

[0070] また、データを揮発的に格納する記憶部 42は、演算部 43によって使用されるデー タを一時的に保持するワークメモリとして機能する。この場合、記憶部 42は、たとえば 、データを一時的に記憶可能な RAM (Random Access Memory)、 SRAM (Static RAM)、 DRAM (Dynamic RAM)、 SDRAM (Synchronous DRAM)、ダブルデータ レートモードという高速なデータ転送機能を持った SDRAMである DDR— SDRAM (Double Data Rate SDRAM)、 Rambus社が開発した高速インターフェース技術を 採用した DRAMである RDRAM (Rambus Dynamic RAM)、 Direct RDRAM (D irect RDRAM)、その他、データを揮発的に記憶保持可能な構成を有する回路のい ずれであってもよい。

[0071] 演算部 43は、記憶部 42に格納されている画像データと、予め準備されているデー タとを用いて、予め規定された画像処理を実行する。演算部 43は、記憶部 42に記憶 されたプログラムに従って、画像を生成するための指示と、当該画像をディスプレイ 装置 50に表示させる指示（以下「描画指示」という）とを出力する。また、他の局面に おいて、演算部 43は、通信インターフェイスを介して、検査装置 40の外部の装置 (た とえば制御装置 18)との通信を制御する。

[0072] 演算部 43は、具体的には、マイクロプロセッサ、プログラミングすること力 Sできる LSI

(Large Scale

Programmable ate Array)、特疋 の用途のために設計、製造される集積回路である ASIC (Application Specific Integ rated Circuit)、その他の演算機能を有する回路により実現される。この場合、検査 装置 40の主たる機能は、ハードウェアとソフトウェアとの協働によって実現される。具 体的には、当該機能は、演算部 43が予め準備されたプログラムを実行することにより 実現される。

[0073] あるいは、他の局面においては、ハードウェアの組み合わせとして実現可能である 。この場合、演算部 43は、当該プログラムにより実現される処理を実行するために構 成された回路、たとえば FPGA (Fiend Programmable Gate Array)などによって実 現され得る。 [0074] 出力部 44は、演算部 43によって生成されたデータを、ディスプレイ装置 50に出力 する。ディスプレイ装置 50は、そのデータに基づいて画像を表示する。ディスプレイ 装置 50は、たとえば、カメラ 48によって撮影された原画像と、画像処理に基づいて検 出されたレジストの塗布ムラが含まれる欠陥の画像とを表示する。また、ディスプレイ 装置 50は、基板 30の検査の結果を表示してもよい。

[0075] 入力部 45は、外部からデータあるいは指示の入力を受け付ける。入力部 45は、た とえばディスプレイ装置 50の表面に装着されるタツチパネル、タツチパッド、キーボー ド、ペンタブレット、マウスその他のポインティングデバイスなどによって実現される。

[0076] ディスプレイ装置 50は、検査装置 40のユーザ (オペレータ）に各種の情報を、文字 や画像等で表示する。ディスプレイ装置 50は、検査装置 40から出力された画像デー タに基づいた画像を表示する。具体的には、ディスプレイ装置 50は、記憶部 42の画 像表示領域に格納されているデータを参照して、そのデータに応じた画像を表示す る。ディスプレイ装置 50は、たとえば、液晶ディスプレイ装置、 CRT (Cathode Ray T ube)、 FED (Field Emission Display)、 PDP (Plasma Display Panel)、 ¾幾 EL (El ectro Luminescence)ディスプレイ、ドットマトリクス等その他の画像表示方式の表示 機器の!/、ずれであってもよレ、。

[0077] 次に、図 5を参照して、基板 30に生じる線状の欠陥について説明する。図 5 (A)は 、基板 30を撮影することにより取得された画像を表わす図である。図 5 (B)は、当該 画像の一部を分割した状態を表わす図である。

[0078] カメラ 48が基板 30を撮影すると、画像 52が取得される。基板 30に対しては、検査 の対象となる領域 54が予め設定されている。この領域 54は、たとえば入力部 45に当 該領域を規定するデータを与えることにより特定される。

[0079] 画像 52を用いて演算部 43が画像処理を実行すると、図 5 (B)に示されるように、短 冊状に分割された画像が生成される。各画像の中には、周囲の輝度値よりも小さな 輝度値を有するもの（すなわち周りよりも暗い領域を有するもの）と、周囲の輝度値よ りも大きな輝度値を有する領域 (周りの領域よりも明るい部分）とが含まれる。たとえば 、領域 56— 1 , 56 - 2, 56 - 3, 56— 4(ま、周りの領域よりも明るレヽ領域（以下、「白ス ジ」という）として検出される。一方、領域 58— 1 , 58— 2は、周りの領域よりも輝度値 が少ない領域 (以下、「黒スジ」という）として検出される。このような白スジあるいは黒 スジがー方向に並んでいると、これらの領域は線状の欠陥として検出される。

[0080] 次に、図 6を参照して、本実施の形態に係る欠陥の検出方法について説明する。

図 6は、図 5に示されるような線状の欠陥を検出するために行なわれる手続の流れを 表わす図である。

[0081] 図 6 (A)に示されるように、基板 30の撮影により取得された画像 52は、複数の矩形 状の画像に分割される（以下、「分割画像」という）。各分割画像において、周囲の輝 度値と異なる輝度値を有する領域 (スジ候補 A)が認識される。なお、当該領域が認 識されない場合もある。また、領域が認識される場合には、その領域の数は検査対象 に応じて異なる。

[0082] 白スジの輝度値と黒スジの輝度値とは異なるため、輝度値の符号（正負）のいずれ かが反転され、どちらか一方の符号に統一される。各領域の輝度値は、予め定めら れた方向 610に沿って積算される。さらに、平均値が、その積算値に基づいて算出さ れる。

[0083] 平均値が算出されると、図 6 (B)に示されるように、予め準備された閾値と平均値と に基づいて、各々の候補が欠陥であるか否かが判断される。図 6 (B)に示される例で は、スジ候補 Bは、当該閾値 (弱筋ムラ位置判定閾値 620)を上回るため、欠陥の候 補として特定される（スジ候補 B)。その他のものは、当該閾値を下回るためノイズとし て扱われる。

[0084] 次に、図 6 (C)に示されるように、検出された弱筋ムラ候補の各々について、コントラ ストと位置とに基づいて、その位置候補に筋ムラ候補が存在するか否かが確認される 。具体的には、スジ候補 Aについてそのコントラストが予め設定されたコントラスト閾値 を上回るか否か、および当該位置が中心位置に対して予め設定された範囲内のず れであるか否かが確認される。なお、スジ候補 Cは、上記の 2つの条件を満足するス ジ候補 Aに対応するものである。

[0085] 最後に、図 6 (D)に示されるように、各分割画像について、上記の条件を満足する 筋ムラ候補がどの程度の割合で存在するかが確認される。具体的には、その条件を 満足する筋ムラ候補と全分割画像の数との比率が求められる。その比率が予め設定 された（弱筋ムラ位置の候補存在率）を上回る場合には、当該弱筋ムラが存在すると 判断される。

[0086] 次に、図 7を参照して、検査装置 40のデータ構造について説明する。図 7は、記憶 部 42におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図である。記憶部 42は、デ ータを格納するための複数の領域を含む。

[0087] 分割画像の画素数 (DPIX)は、領域 710に格納されている。当該分割画像の画素 数は、取得された画像データを分割するための画素数を規定する。たとえば、縦方 向の画素数が 500画素である画像データが使用される場合、画素数 DPIXの値が 1 00であるため、画像データは 5分割される。分割画像内に含まれる線状の欠陥候補 の輝度値の差分 (BDA)は、領域 720に格納されている。複数の分割画像に跨る線 状の欠陥を抽出するための閾値 (THA)は、領域 730に格納されている。複数の分 割画像に跨る線状の欠陥を抽出するための第 2の閾値 (THB)は、領域 740に格納 されている。

[0088] カメラ 48によって取得された画像データは、領域 750に格納されている。ある局面 において、画像データは、各々が異なる複数種類の画像のデータから構成されるデ ータベースを構成する。

[0089] 領域 710力も領域 740に格納されているデータは、たとえば入力部 45を介して入 力される。また他の局面においては、これらのデータは、制御装置 18から送信される ものでもよい。

[0090] 次に、図 8を参照して、本実施の形態に係る検査装置 40を実現する演算部 43につ いて説明する。図 8は、演算部 43によって実現される機能の構成を表わすブロック図 である。各機能は、演算部 43として機能する CPUその他のプロセッサが各機能を実 現するためのプログラムを実行することにより実現される。具体的には、演算部 43は 、分割画像生成部 810と、第 1の算出部 820と、欠陥候補特定部 830と、第 2の算出 部 840と、積算部 850と、欠陥範囲決定部 860とを含む。

[0091] 演算部 43は、記憶部 42から、基板 30の撮像により取得された画像データを読み 出す。分割画像生成部 810は、その画像データを第 1の方向に沿って分割し、複数 の分割画像を生成する。具体的には、分割画像生成部 810は、画素数 DPIX (領域 710)の値に従って、画像を複数の画像に分割する。

[0092] 第 1の算出部 820は、その分割画像データに基づいて、各々を構成する複数の領 域の輝度値であって当該第 1の方向に直交する第 2の方向に沿う領域の輝度値に基 づいて第 1のデータを算出する。具体的には、第 1の算出部 820は、線状の欠陥が 発生する方向と平行な方向に当該分割画像の輝度値の平均値を算出する。

[0093] 欠陥候補特定部 830は、第 1の算出部 820によって算出された当該第 1のデータ に基づいて、各分割画像における線状の欠陥候補が含まれる範囲をそれぞれ特定 する。具体的には、欠陥候補特定部 830は、記憶部 42に格納されている輝度値の 差分 (BDA)を用いて、上記範囲をそれぞれ特定する。

[0094] 第 2の算出部 840は、欠陥候補特定部 830によって特定された範囲に対応する画 像データを用いて、各範囲が強調されたデータ（第 2のデータ）をそれぞれ算出する 。具体的には、ある局面において、第 2の算出部 840は、各範囲に対応する画像デ ータの符号を正または負のいずれかに揃えることにより、当該第 2のデータを算出す

[0095] 他の局面において、第 2の算出部 840は、当該範囲以外の範囲よりもその範囲が 明るい場合、または、当該範囲の範囲以外の範囲よりもその欠陥候補が暗い場合に は、各画像データの符号を反転させて、符号が反転された後の画像データを加算す ることにより、上記第 2のデータを算出する。

[0096] さらに他の局面において、第 2の算出部 840は、上記線状の欠陥候補の強度を算 出する。その強度が予め設定された基準値を下回る場合には、第 2の算出部 840は 、その基準値を下回る強度を有する上記欠陥候補範囲の画像データを、当該第 2の データの算出の対象から除外する。

[0097] 積算部 850は、第 2の算出部 840によって算出された第 2のデータを、上記第 2の 方向（たとえば線状の欠陥が発生する方向）に沿って積算する。

[0098] 欠陥範囲決定部 860は、積算部 850によって算出されたデータに基づいて、当該 線状の欠陥の範囲を決定する。具体的には、欠陥範囲決定部 860は、線状欠陥抽 出閾値 (THA)を用いて、算出されたデータに対応する領域が線状の欠陥であるか 否かを判断する。 [0099] 次に、図 9から図 18を参照して、本実施の形態に係る検査装置 40の動作について 説明する。図 9は、演算部 43が実行する一連の処理の一部を表わすフローチャート である。図 10は、基板 30を撮影することにより得られた画像データ 1000における欠 陥の状態を表わす図である。図 11は、図 10に示される線状の欠陥の濃淡プロフアイ ルを表わす図である。図 12は、画像データ 1000における画像分割方法および画像 を分割する方向を表わす図である。図 13は、各分割画像の 1次元の投影データを表 わす図である。図 14は、 1次元データから線状の欠陥候補を抽出するプロセスを表 わす図である。図 15は、各 1次元の投影データについて輝度値の平均値と X座標値 との関係を表わす図である。図 16は、欠陥候補を強調して得られたデータについて 、輝度値の差と X座標値との関係を表わす図である。図 17は、各 1次元の投影デー タについて輝度値の差と X座標値との関係を表わす図である。図 18は、輝度値の差 の平均値と X座標値との関係を表わす図である。

[0100] ここでは、図 10に示されるように、画像データ 1000をもたらす基板 1010から、線状 の欠陥 1020を検出する場合について説明する。ここで、画像データ 1000の X座標 は、たとえば方向 1030に沿って規定される。 Y座標は、方向 1040に沿って規定され る。画像データ 1000において線状の欠陥 1020の領域以外の撮像画像中の輝度値 Bgoodは「128」である。線状の欠陥 1020の A—B上の濃淡プロファイルは、ある局 面において、図 11に示すように変化する。

[0101] なお、図 10に示される画像データ 1000以外の一般的な撮像画像における線状の 欠陥領域以外の撮像画像中の輝度値 Bgoodとして、画像全体の平均輝度値を適用 すること力 S考えられる。また、原画像データの中に良品画像が存在するのであれば、 当該良品画像を用レ、て平均輝度値を算出して適用してもよ!/、。

[0102] また、撮像画像の欠陥領域以外および良品画像に関し、濃淡変化が大きい場合に は、モフォロジ処理を用いることにより、線状欠陥をさらに高精度に検出できる。モフ ォロジ処理を用いる態様は、後述する（第 ₃の実施の形態)。

[0103] まず、図 9を参照して、ステップ S910にて、検査装置 40は、初期設定を受け付ける 。具体的には、検査装置 40のオペレータが、入力部 45を介して、分割画像画素数（ DPIX)と、輝度の差分 (BDA)と、閾値 (THA、 THB)とを入力すると、演算部 43は 、これらのデータを記憶部 42に格納する（領域 710〜740)。

[0104] ステップ S920にて、演算部 43は、カメラ 48から出力された原画像データの入力を 受けて、画像データ 1000として、そのデータを記憶部 42に格納する（領域 750)。

[0105] ステップ S930にて、演算部 43は、領域 750から画像データ 1000をワーク領域に 読み出す。ワーク領域は、演算部 43が処理を実行する際に、記憶部 42に確保され る。演算部 43は、画素数 (DPIX)を用いて、線状の欠陥が発生する方向に対して垂 直な方向に当該画像データを分割することにより、分割画像データを生成する。

[0106] たとえば、図 12に示されるように、画像データ 1000は、画像を分割する方向 1050 に対して平行に分割され、分割画像 IDA(1210)〜分割画像 IDE (1250)が生成さ れる。演算部 43は、縦 500画素である画像データ 1000を分割画像の画素数 DPIX ( = 100)毎に分割するため、本実施の形態においては画像データ 1000を 5分割する こととなる。

[0107] 線状の欠陥の発生する方向（本実施の形態においては図 12の方向 1040)の画素 数を分割画像の画素数 DPIXで割った時に余りが生じる場合には、最後の分割画像 は、画像の分割を開始した一方の画像端と異なる他方の画像端から分割画像の画 素数 DPIX分を用いるものとする。この場合、最後に生成された分割画像とその直前 に生成された分割画像との間には、一部で重複する領域が存在することとなる。

[0108] ステップ S940にて、演算部 43は、分割画像毎に濃淡を投影（1次元化）する。具体 的には、演算部 43は、各分割画像について、当該画像データを線状の欠陥が発生 する方向と平行な方向に積算する。具体的には、図 10に示されるように、演算部 43 は、積算する方向 1040として規定された Y座標軸の正方向に沿って、同一の X座標 値を有する各画素の輝度値を積算する。さらに、演算部 43は、当該積算値について Y座標軸方向の画素数を用レ、て除算処理を実行することにより輝度値の平均値を求 める（第 1のデータ）。ステップ S940において算出されたデータは、たとえば図 13に おいては、各分割画像の 1次元投影データ IDPA, IDPB, IDPC, IDPD, IDPE (1 310, 1320, 1330, 1340, 1350)として表わされる。

[0109] ステップ S950にて、演算部 43は、分割画像ごとに、上記の 1次元投影データを用 いて当該分割画像内における線状の欠陥の候補である線状欠陥候補 Aを抽出する 。図 13および図 14を参照して、 1次元投影データ IDPA(1310)を用いて、この処理 を具体的に説明する。まず、図 14に示されるように、画像データ 1000における線状 の欠陥 1020の領域以外の撮影画像中の輝度値 (Bgood)と、上記分割画像内の線 状の欠陥候補輝度値の差分 (BDA)を用いて、 1次元の投影データの値が 138 ( = B good + BDA= 128 + 10)以上の X座標の範囲、または、 1次元投影データが 118 ( = Bgood— BDA= 128— 10)以下の X座標の範囲を決定する。図 14に示されるよ うに、分割画像の 1次元投影データ IPDA(1310)については、 X丄と X_Rとの間が、 線状欠陥候補 A (SA_IDPA1)となる。演算部 43は、すべての 1次元投影データ IPD A (1310)〜IPDE (1350)について同様の処理を実行する。その結果は、図 15に 示される。

[0110] ステップ S960にて、演算部 43は、欠陥候補が強調された 1次元のデータ（欠陥候 補強調 1次元データ）を生成する。具体的には、演算部 43は、ステップ S950におい て抽出した線状欠陥候補 Aの範囲の 1次元投影データ IPDA ( 1310)を用いて、輝 度値 Bgoodとの差を算出し、その値の絶対値を求める。演算部 43は、さらに、その他 の範囲の値を 0とし、欠陥候補強調 1次元データを生成する。たとえば、図 15に示さ れる 1次元投影データ IPDA(1310)が使用されると、そのデータに基づく欠陥候補 強調 1次元データは、図 16に示されるように求められる。演算部 43は、図 15に示さ れる全てのデータについて当該データを算出する。その結果は、図 17に示される。

[0111] ステップ S970にて、演算部 43は、すべての分割画像の各々について、ステップ S 960において生成された欠陥候補強調 1次元データを積算する。より具体的には、 演算部 43は、図 17に示される積算方向 1710に沿って、同一の X座標値を有する各 欠陥候補強調 1次元データを積算する。さらに、演算部 43は、当該積算によって得 られた値を分割画像数で除することにより、欠陥候補が強調された 1次元データの平 均値を算出する。一例として、図 17に示されるデータを用いて得られた平均値は、図 18に示される。

[0112] ステップ S980にて、演算部 43は、ステップ S970において生成した平均値を用い て、複数の分割画像に跨る線状の欠陥を抽出する。具体的には、演算部 43は、上 記平均値の中から、線状の欠陥を抽出するための閾値 (THB)の値を上回る X座標 の範囲を特定する。たとえば、図 18に示される例では、 X座標値 (X丄）と X座標値 (X_ R)との間が閾値 THBを上回るため、演算部 43は、当該複数の分割画像に跨る線状 の欠陥がこの範囲に存在すると判断する。演算部 43は、その判断の結果と当該画像 データ 1000とを関連付けて、検査結果として、記憶部 42において確保した領域に 格納する。

[0113] 以上により、画像データ 1000を用いて、基板 1010に含まれる線状の欠陥 1020が 検出される。

[0114] ここで、上記の処理に追加可能な処理について説明する。まず、ステップ S910の 初期設定において、演算部 43は、分割画像力も線状の欠陥候補を抽出するための 閾値 THAを設定する。本実施の形態においては、閾値 THA= 10とする。

[0115] 次に、ステップ S960において、演算部 43は、線状欠陥候補 Aの強度を算出する。

この強度を算出する一例として、演算部 43は、各線状欠陥候補 Aについて、欠陥候 補強調 1次元データ（第 1のデータ）の値が最大のものを当該強度とする。たとえば、 図 16における SA_IDPA1を参照すると、演算部 43は、 X工と X_Rとの間の欠陥候補 強調 1次元データ値の中の最大値を強度として算出する。さらに、演算部 43は、線 状欠陥候補 Aの強度が閾値 THA以上である線状欠陥候補 Aを「真の」線状欠陥候 補 Aとして分類し、それ以外の線状欠陥候補 Aを排除するために、閾値 THA未満の 強度を有する線状欠陥候補 Aの範囲の欠陥候補強調 1次元データの値をすベて「0 」にする。

[0116] ステップ S960において追加される上記の処理により、真の線状欠陥以外の成分で あると考えられるノイズ成分を線状欠陥候補 Aの段階で排除することが可能であるた め、本実施の形態に係る検査装置 40は、線状の欠陥をより高精度に検出することが できる。

[0117] なお、本実施の形態に係る線状欠陥候補 Aの強度を算出する方法は、上記のよう な欠陥候補強調 1次元データの中の最大値を使用する態様に限られない。

[0118] その他の局面において、 X_Lと X_Rとの間の範囲における欠陥候補強調 1次元デ ータ値の平均値を算出し、その平均値を線状欠陥候補 Aの強度としてもよい。線状 欠陥の方向に対して垂直な方向に輝度値のランダムノイズがある場合にも、検査装 置 40は、より正確に線状欠陥候補 Aを抽出可能である。

[0119] さらにその他の局面において、別の算出方法が適用可能である。たとえば、 X_Lと X — Rとの範囲の長さを WX ( = X_R— X_Uとする。演算部 43は、 X_Lと X_Rの間の中央 部 WX/2の幅の欠陥候補強調 1次元データ値の平均値を算出して、その平均値を 線状欠陥候補 Aの強度とする。これにより、演算部 43が上記のような X Lと X_Rとの間 の全区間の欠陥候補強調 1次元データ値の平均値を算出する場合に問題となる当 該範囲の両端部の影響による線状欠陥候補 Aの強度の低下が排除され得る。その 結果、検査装置 40は、より正確に線状欠陥候補 Aを抽出できる。

[0120] 本実施の形態に係る検査装置 40によると、ステップ S960に記載のように、線状欠 陥候補 Aの範囲の 1次元投影データと輝度値 Bgoodとの差の絶対値として、欠陥候 補強調 1次元データを生成する。そのため、周囲より明るい線状欠陥と周囲より暗い 線状欠陥とを区別無く扱うことができる。正のデータと負のデータとが単純に積算され ることによる値の相殺が防止される。これにより、検査装置 40は、濃淡変化がある線 状の欠陥であっても高精度に抽出することができる。

[0121] また、ステップ S970に記載のように、演算部 43は、欠陥候補強調 1次元データを、 全分割画像分について積算し、積算によって得られたデータの平均値を算出する。 そのため、検査装置 40は、複数の線分に分裂した線状の欠陥を高精度に抽出する こと力 Sでさる。

[0122] さらに、ステップ S960およびステップ S970に記載のように、演算部 43は、線状欠 陥候補 Aの範囲以外の欠陥候補強調 1次元データを 0にすることで、ノイズ成分を有 するデータが使用される処理の前の段階で削除している。そのため、上記の欠陥候 補協調 1次元データを積算して積算値力 平均値を算出した後において、ノイズ成 分のみの積算によるノイズ成分の強度が上昇することによる誤検出の発生が防止さ れ得る。結果として、検査装置 40は、誤検出することなく高精度に線状の欠陥を抽出 できる。

[0123] <変形例〉

以下、本実施の形態の変形例について説明する。本変形例に係る製造方法は、検 查装置 40による検査の結果に応じてガラス基板の製造工程を変更する指示を出力 できる点で、前述の製造方法と異なる。

[0124] そこで、図 19を参照して、本変形例に係る製造方法について説明する。図 19は、 本変形例に係る製造方法を表わすフローチャートである。なお、前述の処理と同一 の処理には同一のステップ番号を付してある。したがって、ここではそれらについて の説明は繰り返さない。

[0125] ステップ S1910にて、検査装置 40による検査の結果が良好であるか否かが判断さ れる。具体的には、制御装置 18は、検査システム 14から送られる検査結果が予め設 定された基準値を満足するか否力、を判断する。検査結果が当該基準値を上回る場 合には、制御装置 18は、そのガラス基板の加工は規定どおり行なわれたと判断し (ス テツプ S 1910にて YES)、当該ガラス基板を次工程 16に搬入する指示を出力する。 搬入後、具体的には、ステップ S160にて、当該基板に対するエッチングが行なわれ

[0126] 一方、検査結果が良好でない場合には (ステップ S1910にて NO)、制御装置 18は 、その加工は規定どおり行なわれなかったと判断し、当該ガラス基板を再加工する命 令を出力する。この命令に応答して、当該ガラス基板はリワーク工程に搬送される。 具体的には、ステップ S1920にて、ガラス基板は塗布されたレジスト膜が一旦除去さ れ、洗浄された後再びレジスト膜形成工程に搬入される。

[0127] 以上のようにして、本変形例に係る製造方法によると、検査システム 14から出力さ れる検査結果が規定以下である場合には、ガラス基板の再加工が行なわれる。その 結果、仕様を満足しなレ、ガラス基板を用いた半導体基板の製造が行なわれることが 防止される。

[0128] <第 2の実施の形態〉

以下、本発明の第 2の実施の形態について説明する。

[0129] 図 20は、本実施の形態に係る検査装置が備える演算部 43によって実現される機 能の構成を表わすブロック図である。演算部 43は、図 8に示される構成に加えて、確 認部 870と判定部 880とをさらに備える。

[0130] 欠陥候補特定部 830は、分割により生成された分割画像データに基づいて、分割 画像における線状の欠陥候補が含まれる範囲（第 1の欠陥候補範囲）をそれぞれ特 定する。

[0131] 第 2の算出部 840は、第 1の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて線状 の欠陥候補の強度をそれぞれ算出する。さらに、第 2の算出部 840は、第 2のデータ として、当該強度に基づいて、当該第 1の欠陥候補範囲が強調されたデータ (欠陥 候補強調 1次元データ）を算出する。

[0132] 積算部 850は、上述の第 2の方向（線状の欠陥が発生する方向）に沿って当該第 2 のデータを積算する。

[0133] 欠陥範囲決定部 860は、第 2のデータを積算することによって得られたデータに基 づレ、て、複数の分割画像のうちの少なくとも 2つの分割画像に跨る線状の欠陥候補 が含まれる第 2の欠陥候補範囲を決定する。具体的には、欠陥範囲決定部 860は、 各分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定められた値を上回る輝度 値を有する上記第 1の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する。欠陥範囲決定部 860は、 その特定された第 1の欠陥候補範囲について、上記第 1の方向に沿う座標軸上の範 囲をそれぞれ特定する。欠陥範囲決定部 860は、各第 1の欠陥候補範囲について、 その特定された座標軸上の範囲の各々が重複しているか否力、を判断する。欠陥範 囲決定部 860は、その特定された座標軸上の範囲の各々が重複している第 1の欠陥 候補範囲を、第 2の欠陥候補範囲として決定する。

[0134] 確認部 870は、当該第 2の欠陥候補範囲の中に、予め既定された条件を満足する 線状の欠陥が存在するか否かを確認する。具体的には、確認部 870は、上記第 1の 欠陥候補範囲について、第 1の方向に従う座標軸上の範囲の第 1の中央値を算出す る。確認部 870は、第 2の欠陥候補範囲について、第 1の方向に沿う座標軸上の範 囲の第 2の中央値を算出する。確認部 870は、その第 1の中央値と第 2の中央値との 差を算出し、その差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認する。 確認部 870は、その差が当該許容誤差の範囲内である場合に、線状の欠陥が第 2の 欠陥候補範囲に存在すると判断する。

[0135] 判定部 880は、上記条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が複数の分 割画像の中に存在する割合に基づいて、線状の欠陥の有無を判定する。

[0136] 次に、図 21を参照して、本実施の形態に係る検査装置のデータ構造について説明 する。図 21は、記憶部 42におけるデータの格納の一態様を概念的に表わす図であ

[0137] 複数の分割画像に跨る線状の欠陥を抽出するための閾値 (THB2)は、領域 2040 に格納されている。分割画像内の線状の欠陥候補を再確認するための閾値 (THC) は、領域 2050に格納されている。線状の欠陥の位置ズレの許容誤差を規定する画 素数（SCDPIX)は、領域 2060に格納されている。線状の欠陥が分割画像に存在 するか否かを判断するための割合（SCR)は、領域 2070に格納されている。これらの データも、入力部 45を介して入力される。

[0138] 図 22を参照して、本発明の第 2の実施の形態に係る検査装置の制御構造につい て説明する。図 22は、本発明の第 2の実施の形態に係る検査装置が実行する一連 の動作を表わすフローチャートである。ここでは、図 4に示される構成を用いて説明す る。また、第 1の実施の形態における動作と同一の動作には同一のステップ番号を付 してある。したがって、ここではそれらについての説明は繰り返さない。

[0139] ステップ S2110にて、検査装置 40の演算部 43は、初期設定のためのデータの入 力を受け付ける。具体的には、演算部 43は、分割画像の画素数 (DPIX)と、輝度値 の差分（BDA)と、閾値 (THA、 THB2、 THC)と、位置ズレ誤差許容画素数（SCD PIX)と、線状の欠陥候補存在率（SCR)との入力をそれぞれ受け付け、記憶部 42に おいて予め確保した領域にそれらのデータを書き込む。さらに、演算部 43は、既に カメラ 48から検査装置 40に入力されていた原画像データ 1000をワーク領域に読み 込み、第 1の実施の形態において示された処理と同様の処理を実行する（ステップ S 920〜S950)。

[0140] ステップ S2120にて、演算部 43は、ステップ S950において決定された線状欠陥 候補 Aの範囲の 1次元のデータと輝度値 Bgoodとの差を算出する。演算部 43は、そ の差の絶対値を求め、その他の範囲の値を 0とすることにより、欠陥候補強調データ（ 第 2のデータ）を算出する。その結果、図 16に示されるように、欠陥候補強調 1次元 データが求められる。各分割画像について同様の処理が実行されると、前述の図 17 に示されるように、それぞれの値が得られる。

[0141] 演算部 43は、線状欠陥候補 Aの強度を算出する。一例として、演算部 43は、各線 状欠陥候補 Aの欠陥候補強調 1次元データの値が最大となるものを当該線状欠陥 候補 Aの強度とする。たとえば、欠陥候補範囲 SA_IDPA1に関し、図 16に示される X 丄と X_Rとの間の欠陥候補強調 1次元データの値の最大値が強度として求められる。 さらに、演算部 43は、線状欠陥候補 Aの強度が閾値 (THA)以上である線状欠陥候 補 Aを「真の」線状欠陥候補 Aとし、それ以外の線状欠陥候補 Aを排除するために、 分割画像内にお!/、て閾値 THA未満の強度を有する線状欠陥候補 Aの範囲を特定 する欠陥候補強調 1次元データの値をすベて「0」に変更する。

[0142] ステップ S970にて、演算部 43は、欠陥候補 1次元データを積算し、さらに、積算後 のデータの平均値を算出する。

[0143] ステップ S2130にて、演算部 43は、ステップ S970にて算出した平均値を用いて、 複数の分割画像に跨る「線状欠陥候補 B」を抽出する。具体的には、演算部 43は、 上記積算によって得られたデータの中で、 X座標軸上において閾値 (THB2)以上の 範囲を特定する。たとえば、図 18に示される例では、 X丄と X_Rとの間が閾値 (THB2 )を上回るため（THB2 = 5)、演算部 43は、複数の分割画像に跨るような線状欠陥 候補 Bが上記の範囲に存在すると判定する。

[0144] ステップ S2140にて、演算部 43は、各分割画像ごとの 1次元データについて、ステ ップ S2130において特定した線状欠陥候補 Bの範囲に、予め定められた条件を満 足するような線状欠陥候補 Aが存在するか否か確認する。ここで、当該条件は、たと えば、ステップ S2130にお!/、て特定された線状欠陥候補 Bの範囲と線状欠陥候補 A の範囲との重なり度合、および、当該重なり度合の条件を満足する線状欠陥候補 A の強度である。

[0145] より詳しくは、重なり度合に関しては、演算部 43は、線状欠陥候補 Bの中央座標値 BCXを算出する。図 18に示される線状欠陥候補 B (SB)の場合、 X丄と X_Rの中央値 が当該中央座標値 BCXとして算出される。

[0146] 次に、演算部 43は、各線状欠陥候補 Aについて、中央座標値 ACXを同様に算出 する。図 14に示される線状欠陥候補 A(SA_IDPA1)の場合、 X丄と X_Rとの中央値 が中央座標値 ACXとして算出される。演算部 43は、中央座標値 BCXと中央座標値 ACXとの差を算出する。ここで、上記重なり度合の条件とは、線状欠陥の位置ズレ誤 差許容画素数 SCDPIXを下回ることをいう。一方、線状欠陥候補 Aの強度に関して は、ステップ S2110において設定された閾値 (THC)を上回ることが必要となる。演 算部 43は、これらの条件を満足する重なり度合および強度を有する線状欠陥候補 A を線状欠陥候補 Cとして特定する。

[0147] ステップ S2150にて、演算部 43は、個々の線状欠陥候補 Bについて、どの程度の 割合の分割画像に線状欠陥候補 Cが存在するかを算出し、その割合が存在率 SCR 以上であるような線状欠陥候補 Dを「真の線状欠陥」であると判定する。

[0148] 以上のようにして、本実施の形態に係る検査装置 40によると、ステップ S2140に記 載のように、線状欠陥候補 Bの範囲に本当に線状欠陥候補 Aが存在するかを再び確 認することで、線状欠陥候補 Bが真の欠陥であるのか、あるいはノイズであるのかを、 より正確に判定することができる。これにより、検査装置 40は、濃淡変化がある線状 の欠陥であっても高精度に検出することができる。

[0149] また、ステップ S2150に記載のように、線状欠陥候補 Cが存在する分割画像の割 合を算出することにより、その割合と予め設定された基準値とを比較することにより、 検査装置 40は、線状欠陥候補 Bが真の欠陥であるのか、あるいは、ノイズであるのか を、より正確に判定することができる。これにより、検査装置 40は、濃淡変化がある線 状の欠陥であっても高精度に抽出することができる。

[0150] <第 3の実施の形態〉

以下、本発明の第 3の実施の形態について説明する。本実施の形態に係る検査装 置 40は、線状の欠陥候補の範囲を決定する際にモフォロジ処理を行なったデータを 用いて当該範囲を決定する機能を有する点で、前述の各実施の形態と異なる。なお 、本実施の形態に係る検査装置は、当該装置に固有な上記機能を有する処理をプ 口セッサにより実行させることにより実現される。その他の機能は、図 4に示される検査 装置 40と同じである。そこで、図 4に示される検査装置 40の構成に基づいて、本実 施の形態に係る検査装置を説明する。

[0151] 図 23を参照して、本実施の形態に係る検査装置の構成について説明する。図 23 は、検査装置 40が備える演算部 43によって実現される機能の構成を表わすブロック 図である。演算部 43は、図 8に示される構成に加えて、モフォロジ処理部 2210をさら に備える。モフォロジ処理部 2210は、第 1の算出部 820からの出力に基づいて作動 するように第 1の算出部 820に機能的に接続される。モフォロジ処理部 2210からの 出力は、欠陥候補特定部 830に入力される。

[0152] 次に、図 24を参照して、本実施の形態に係る検査装置 40のデータ構造について 説明する。図 24は、検査装置 40の記憶部 42におけるデータの格納の一態様を概念 的に表わす図である。

[0153] 記憶部 42において、モフォロジ処理フィルタサイズ（MFS)は、領域 2310に格納さ れている。分割画像内の線状欠陥候補を抽出するための強度（BDTHA)は、領域 2 320に格納されている。これらのデータは、検査装置 40のオペレータによって入力さ れる。

[0154] 次に、図 25〜図 28を参照して、本実施の形態に係る検査装置 40の制御構造につ いて説明する。図 25および図 26は、本実施の形態に係る検査装置 40を実現する演 算部 43が実行する一連の動作を表わすフローチャートである。なお、前述の動作と 同一の動作には同一のステップ番号を付してある。したがって、ここではそれらにつ いての説明は繰り返さない。図 27は、モフォロジ処理による 1次元データの変化を表 わす図である。図 28は、欠陥候補強調 1次元データを表わす図である。

[0155] ステップ S2410にて、演算部 43は、検査装置 40において予め規定された処理を 実行するための初期値の入力を受け付ける。具体的には、演算部 43は、分割画像 の画素数（DPIX)と、モフォロジ処理フィルタサイズ（MFS)と、線状の欠陥候補を抽 出するための強度（BDTHA)との入力を受けて、これらのデータを記憶部 42に格納 する（領域 2310, 2320)。本実施の形態においては、分割画像の画素数 (DPIX) = 100、モフォロジ処理フィルタサイズ（MFS) = 11、強度（BDTHA) = 1である。な お、データは上記のものに限られず、他の局面において、その他の値が用いられて あよい。

[0156] ステップ S920〜S940にて、演算部 43は、前述のような処理を実行する（図 9)。

[0157] ステップ S2500にて、演算部 43は、後述するモフォロジ処理を実行する (図 26)。ス テツプ S2420にて、演算部 43は、モフォロジ処理において決定された線状欠陥候補 Aに基づいて、欠陥候補が強調された 1次元のデータ (欠陥候補強調 1次元データ） を生成する。

[0158] その後、演算部 43は、欠陥候補強調 1次元データの平均値を算出し (ステップ S97 0)、その平均値に基づいて線状欠陥の領域を表わすデータを算出し、当該領域を特 定する（ステップ S980)。

[0159] 図 26を参照して、ステップ S2510にて、演算部 43は、周囲より明るい線状の欠陥 が候補 A (1)を抽出する。

[0160] ここで、図 27を参照して、ステップ S2510の処理について詳細に説明する。最初に 、演算部 43は、図 27 (A)に示されるようなデータに対して最小値フィルタ処理を実行 する（周囲より明るい線状欠陥候補 A(l)の抽出）。ここで、最小値フィルタのフィルタ サイズはモフォロジ処理フィルタサイズ（MFS)であるため、演算部 43は、注目画素 の左右の 5画素ずつを考慮した全 11画素のうち最も小さい値を求め、当該注目画素 の値をその最も小さ!/、値に置き換える。

[0161] 図 27 (B)は、図 27 (A)に示される 1次元のデータに対して上記の最小値フィルタ 処理を行なって得られた結果を表わす図である。演算部 43は、図 27 (B)に示される 1次元データに対して最大値フィルタ処理を実行する。具体的には、最大値フィルタ 処理におけるフィルタサイズがモフォロジ処理フィルタサイズ（MFS)であり、この値は 本実施の形態においては「11」である。そこで、演算部 43は、注目画素の左右の 5画 素隣までを考慮して、全 11画素の中で最も大きい値を算出し、当該注目画素の値を その最も大きレ、値に変更する。

[0162] 図 27 (C)は、図 27 (B)に示される 1次元データに対して最大値フィルタ処理を行な つて得られた結果を表わす図である。

[0163] 演算部 43は、図 27 (A)に示される 1次元データと図 27 (C)に示される 1次元デー タとを用いて、各画素の位置の値の差分を算出し、その算出によって現われるピーク の範囲が線状欠陥候補 A (l)として特定する。演算部 43は、当該ピークの範囲の最 大値を線状欠陥候補 A(l)の強度として特定し、記憶部 42に格納する。図 27 (D)は 、そのようにして得られた結果の 1次元データを表わす図である。

[0164] 図 26を再び参照して、ステップ S2520にて、演算部 43は、周囲より喑ぃ線状欠陥 候補 A (2)を抽出する。具体的には、演算部 43は、 1次元のデータに対して最大値 フィルタ処理を行ない、処理後のデータを取得する。次に、演算部 43は、その取得し たデータに対して最小値フィルタ処理を実行し、処理後の 1次元データを取得する。 演算部 43は、最初のフィルタ処理が実行される前の 1次元データと、最小値フィルタ 処理が行なわれた後の 1次元データとの差分を算出し、記憶部 42に格納する。ここ で、当該差分によって得られたデータは、その性質上 0以下の値となるため、当該デ ータの絶対値を取得することにより、 0以上の値のみを有する 1次元データに変換す る。この場合、ステップ S2510における処理によって得られた場合と同様に、当該ピ ークの範囲が線状欠陥候補 A(2)として特定される。演算部 43は、さらに、そのピー ク範囲の最大値を当該線状欠陥候補 A(2)の強度として特定する。

[0165] ステップ S2530にて、演算部 43は、線状欠陥候補 Aを決定する。より具体的には、 演算部 43は、ステップ S 2510において抽出した線状欠陥候補 A ( 1 )とステップ S 25 20にて抽出した線状欠陥候補 A(2)との中で、当該強度が抽出強度（BDTHA)以 上のものを線状欠陥候補 Aとして特定する。

[0166] 図 25を再び参照して、ステップ S2420にて、演算部 43は、モフォロジ処理（ステツ プ S2500)において特定された線状欠陥候補 Aの範囲の差分を算出した後の 1次元 データを記憶部 42に保存し、その他の範囲の値を 0とした欠陥候補強調 1次元デー タを生成する。具体的には、図 27 (D)に示される差分演算後の 1次元データに対し て、上述の欠陥候補を強調するための処理を実行すると、図 28に示されるように、欠 陥候補のみが強調された 1次元データ DSAが算出される。

[0167] その後、演算部 43は、ステップ S970および S980における処理を実行し、線状の 欠陥を特定する。

[0168] 以上のようにして、本発明の第 3の実施の形態に係る検査装置 40によると、ノ ラメ ータとして、モフォロジ処理フィルタサイズ MFS = 11が 1つ設定されている。検査装 置 40は、そのパラメータを用いてフィルタ処理を実行する。なお、複数のモフォロジ 処理フィルタサイズ MFSが検査装置 40に設定されてもよい。このようにすると、フィル タサイズ毎に上記と同様の処理を実行することができる。

[0169] また、線状欠陥候補 A (l)および線状欠陥候補 A(2)の強度の算出は、上記のよう に、各ピーク範囲の最大値を当該強度とする態様に限られず、各ピーク範囲の平均 値などが強度として使用されてもよい。

[0170] 本実施の形態に示されるように、ステップ S2500に記載のように、検査装置 40は、 モフォロジ処理を用いて線状欠陥候補 Aを決定する。その結果、図 27 (A)に示すよ うに、 1次元投影データのような欠陥以外の範囲の輝度値に変化がある場合であって も、検査装置 40は、正確に線状の欠陥範囲を検出できる。

[0171] ここで、図 29を参照して、本実施の形態に係る検査装置 40の具体的構成の一態 様について説明する。図 29は、検査装置 40として機能するコンピュータシステム 28 00のハードウェア構成を表わすブロック図である。

[0172] コンピュータシステム 2800は、主たる構成として、プログラムを実行する CPU2810 と、コンピュータシステム 2800の使用者による指示の入力を受けるマウス 2820およ びキーボード 2830と、 CPU2810によるプログラムの実行により生成されたデータ、 又はマウス 2820若しくはキーボード 2830を介して入力されたデータを揮発的に格 納する RAM2840と、データを不揮発的に格納するハードディスク 2850と、光デイス ク駆動装置 2860と、モニタ 2880と、通信 I/F (Interface) 2890とを含む。各ハードウ エアは、相互にデータバスによって接続されている。光ディスク駆動装置 2860には、 CD— ROM2862が装着される。

[0173] コンピュータシステム 2800における処理は、各ハードウェアおよび CPU2810によ り実行されるソフトウェアによって実現される。このようなソフトウェアは、ハードディスク 2850に予め記憶されている場合がある。また、ソフトウェアは、 CD— ROM2862そ の他の記録媒体に格納されて、プログラム製品として流通している場合もある。あるい は、ソフトウェアは、いわゆるインターネットに接続されている情報提供事業者によつ てダウンロード可能なプログラム製品として提供される場合もある。このようなソフトゥェ ァは、光ディスク駆動装置 2860その他の読取装置によりその記録媒体から読み取ら れて、あるいは、通信 I/F2890を介してダウンロードされた後、ハードディスク 2850 に一旦格納される。そのソフトウェアは、 CPU2810によってハードディスク 2850から 読み出され、 RAM2840に実行可能なプログラムの形式で格納される。 CPU2810 は、そのプログラムを実行する。

[0174] 図 28に示されるコンピュータシステム 2800を構成する各ハードウェアは、一般的な ものである。したがって、本発明の本質的な部分は、 RAM2840、ハードディスク 28 50、 CD— ROM2862その他の記録媒体に格納されたソフトウェア、あるいはネットヮ ークを介してダウンロード可能なソフトウェアであるともいえる。なお、コンピュータシス テム 2800の各ハードウェアの動作は周知であるので、詳細な説明は繰り返さない。

[0175] ここで、記録媒体としては、 DVD— ROM (Digital Versatile Disk ROM) , CD (C ompact Disk) -ROM, MO (Magneto Optical Disk)、フロッピー（登録商標）ディ スク、 CF(Compact Flash)カード、 SM (Smart Media (登録商標））、 MMC (Multi M edia Card)、 SD (Secure Digital)メモリーカード、メモリースティック（登録商標）、 xD ピクチャーカードおよび USB (Universal Serial Bus)メモリ、磁気テープ、その他不 揮発性メモリの!/、ずれであってもよ!/、。

[0176] プログラムとは、 CPU2810により直接実行可能なプログラムだけでなぐソースプロ グラム形式のプログラム、圧縮処理されたプログラム、暗号化されたプログラム等を含 む。

[0177] また、通信 I/F2890は、 CPU2810によって出力された制御信号に基づいてコン ピュータシステム 2800に接続されて!/、る他の通信装置（図示しな!/、）と通信する。

[0178] 通信 I/F2890は、 CPU2810との間でデータの授受を行なう。通信 I/F2890は 、ある局面において、カメラ 48その他の画像データ取得装置から、有線または無線を 介して画像データを受信する。

[0179] CPU2810は、通信 I/F2890を介して、当該画像データ取得装置を制御するた めのデータを送信する。また、 CPU2810は、画像データ取得装置から、通信 I/F2 890を介して、送信したデータに応じて返信されるデータを受信する。

[0180] 通信 I/F2890は、 USB (Universal Serial Bus) 1 · 1、 USB2. 0、その他のシリア ル転送を行なう通信用インターフェース、イーサネット（登録商標）を利用したインター フェース、セン卜ロニクス仕様、 IEEE (Institute of Electrical and Electronic Engin eers) 1284、その他のパラレル転送を行なう通信用インターフェース、 IEEE1394、 その他 SCSI (Small Computer System Interface)規格を利用したインターフェース 、無線 LANの規格である IEEE802. 11a, IEEE802. l ib, IEEE802. l lg、その 他無線技術を利用してデータ通信を行なうインターフェースのいずれであってもよい [0181] 今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと 考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって 示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが 意図される。

産業上の利用可能性

[0182] 本発明は、たとえば、画像検査装置、画像認識装置、画像を用いた位置決め装置 、画像認識機能付自律ロボット、画像認識機能付産業用ロボットなどに利用可能であ

Claims

請求の範囲

[1] 被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを格納する記憶部 (42)と 前記画像を第 1の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成する生成部（810) と、

前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第 1の 方向に直交する第 2の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づく第 1のデータをそれ ぞれ算出する第 1の算出部（820)と、

各前記第 1のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含ま れる欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定部（830)と、

各前記欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記欠陥候補範囲が 強調された第 2のデータをそれぞれ算出する第 2の算出部（840)と、

前記第 2の方向に沿って、各前記第 2のデータを積算する積算部（850)と、 各前記第 2のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥 を特定する欠陥特定部（860)とを備える、線状の欠陥の検出装置 (40)。

[2] 前記第 1の方向は、前記線状の欠陥が発生する方向に直交する方向であり、

前記第 2の方向は、前記線状の欠陥が発生する方向である、請求の範囲第 1項に 記載の線状の欠陥の検出装置。

[3] 前記第 1の算出部（820)は、各前記領域の輝度値の平均値を算出することにより、 前記第 1のデータをそれぞれ算出する、請求の範囲第 1項に記載の線状の欠陥の検 出装置。

[4] 前記第 2の算出部（840)は、各前記欠陥候補範囲に対応する画像データの符号 を正または負のいずれかに揃えることにより、前記第 2のデータをそれぞれ算出する 、請求の範囲第 1項に記載の線状の欠陥の検出装置。

[5] 前記第 2の算出部（840)は、前記欠陥候補範囲以外の範囲よりも前記欠陥候補範 囲が明るい場合、または、前記欠陥候補範囲以外の範囲よりも前記欠陥候補が暗い 場合には、各前記画像データの符号を反転させて、前記符号が反転された後の前 記画像データを加算することにより、前記第 2のデータをそれぞれ算出する、請求の 範囲第 4項に記載の線状の欠陥の検出装置。

[6] 前記第 2の算出部（840)は、前記線状の欠陥候補の強度を算出し、前記強度が予 め設定された基準値を下回る場合には、前記基準値を下回る強度を有する前記欠 陥候補範囲の画像データを、前記第 2のデータの算出の対象から除外する、請求の 範囲第 1項に記載の線状の欠陥の検出装置。

[7] 前記範囲特定部（830)は、モフォロジ処理を用いて前記欠陥候補範囲を算出する

、請求の範囲第 1項に記載の線状の欠陥の検出装置。

[8] 被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを格納する記憶部 (42)と 前記画像を第 1の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成する生成部（810) と、

前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第 1の 方向に直交する第 2の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第 1のデータを それぞれ算出する第 1の算出部（820)と、

各前記第 1のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含ま れる第 1の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定部（830)と、

各前記第 1の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記線状の欠 陥候補の強度をそれぞれ算出する強度算出部 (43, S960)と、

各前記強度に基づいて、各前記第 1の欠陥候補範囲が強調された第 2のデータを それぞれ算出する第 2の算出部（840)と、

前記第 2の方向に沿って、各前記第 2のデータを積算する積算部（850)と、 各前記第 2のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、前記複数 の分割画像のうちの少なくとも 2つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる 第 2の欠陥候補範囲を決定する決定部（860)と、

前記第 2の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存 在するか否かを確認する確認部（870)と、

前記条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が前記複数の分割画像の中 に存在する割合に基づレ、て、前記線状の欠陥の有無を判定する判定部（880)とを 備える、線状の欠陥の検出装置 (43)。

[9] 前記決定部（860)は、

各前記分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定められた値を上回 る輝度値を有する前記第 1の欠陥候補範囲をそれぞれ特定し、

特定された各前記第 1の欠陥候補範囲について、前記第 1の方向に沿う座標軸上 の範囲をそれぞれ特定し、

各前記第 1の欠陥候補範囲について、特定された前記座標軸上の範囲の各々が 重複して!/ヽるか否かを判断し、

特定された前記座標軸上の範囲の各々が重複している第 1の欠陥候補範囲を前 記第 2の欠陥候補範囲として特定する、請求の範囲第 8項に記載の線状の欠陥の検 出装置。

[10] 前記確認部（870)は、

前記第 1の欠陥候補範囲について、前記第 1の方向に従う座標軸上の範囲の第 1 の中央値を算出し、

前記第 2の欠陥候補範囲について、前記第 1の方向に従う座標軸上の範囲の第 2 の中央値を算出し、

前記第 1の中央値と前記第 2の中央値との差を算出し、

前記差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認し、

前記差が前記許容誤差の範囲内である場合に、前記線状の欠陥が前記第 2の欠 陥候補範囲に存在すると判断する、請求の範囲第 8項に記載の線状の欠陥の検出 装置。

[11] 前記範囲特定部（830)は、モフォロジ処理を用いて前記第 1の欠陥候補範囲を算 出する、請求の範囲第 8項に記載の線状の欠陥の検出装置。

[12] 半導体の基板に薄膜を形成する第 1の形成部（S 110)と、

前記薄膜にレジスト膜を形成する第 2の形成部（S120, 12)と、

ノ ターンを露光することにより、前記パターンを前記レジスト膜に転写する露光部（ S 130)と、

前記転写されたパターン以外のレジスト膜を除去する第 1の除去部（S 140)と、 前記基板を撮像して画像データを取得する撮像部（48)と、

請求の範囲第 1項〜第 11項のいずれかに記載の検出装置（S150, 410)とを備え る、半導体基板の製造装置。

[13] 前記基板の検査の結果に基づいて、前記基板が予め規定された条件を満足する か否かを判断する判断部（S 1910)と、

前記基板が前記条件を満足する場合に、前記基板から不要な薄膜を除去する第 2 の除去部（S160)と、

前記基板が前記条件を満足しない場合に、前記第 1の除去部に前記基板を戻すリ ワーク部（S1920)とをさらに備える、請求の範囲第 12項に記載の半導体基板の製 造装置。

[14] 前記第 2の形成部（S120, 12)は、前記基板に対してレジストを一方向に塗布する

、請求の範囲第 12項に記載の半導体基板の製造装置。

[15] 前記第 2の形成部（S120, 12)は、前記基板に対して前記レジストを塗布する供給 部（32)を含み、

前記半導体基板の製造装置は、前記基板が前記条件を満足しない場合に、前記 供給部を調整する調整部（18, 20)をさらに備える、請求の範囲第 12項に記載の半 導体基板の製造装置。

[16] 前記調整部（18, 20)は、レジストの塗布条件を変更する、請求の範囲第 15項に 記載の半導体基板の製造装置。

[17] 前記調整部（18, 20)は、前記供給部を洗浄する洗浄部（20)を含む、請求の範囲 第 15項に記載の半導体基板の製造装置。

[18] 被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップ（S92

0)と、

前記画像を第 1の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップ（S93 0)と、

前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第 1の 方向に直交する第 2の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第 1のデータを それぞれ算出する第 1の算出ステップ (S940)と、 各前記第 1のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含ま れる欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定ステップ（S950)と、

各前記欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記欠陥候補範囲が 強調された第 2のデータをそれぞれ算出する第 2の算出ステップ（S960)と、 前記第 2の方向に沿って、各前記第 2のデータを積算するステップ（S970)と、 各前記第 2のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥 を特定するステップ（S980)とを備える、線状の欠陥の検出方法。

[19] 前記第 1の方向は、前記線状の欠陥が発生する方向に直交する方向であり、

前記第 2の方向は、前記線状の欠陥が発生する方向である、請求の範囲第 18項 に記載の線状の欠陥の検出方法。

[20] 前記第 1の算出ステップ（S940)は、各前記領域の輝度値の平均値を算出すること により、前記第 1のデータをそれぞれ算出する、請求の範囲第 18項に記載の線状の 欠陥の検出方法。

[21] 前記第 2の算出ステップ（S960)は、各前記欠陥候補範囲に対応する画像データ の符号を正または負のいずれかに揃えることにより、前記第 2のデータをそれぞれ算 出する、請求の範囲第 18項に記載の線状の欠陥の検出方法。

[22] 前記第 2の算出ステップ（S960)は、前記欠陥候補範囲以外の範囲よりも前記欠陥 候補範囲が明るい場合、または、前記欠陥候補範囲以外の範囲よりも前記欠陥候補 が暗い場合には、各前記画像データの符号を反転させて、前記符号が反転された 後の前記画像データを加算することにより、前記第 2のデータをそれぞれ算出する、 請求の範囲第 21項に記載の線状の欠陥の検出方法。

[23] 前記第 2の算出ステップ（S960)は、前記線状の欠陥候補の強度を算出し、前記 強度が予め設定された基準値を下回る場合には、前記基準値を下回る強度を有す る前記欠陥候補範囲の画像データを、前記第 2のデータの算出の対象から除外する 、請求の範囲第 18項に記載の線状の欠陥の検出方法。

[24] 前記範囲特定ステップ（S950)は、モフォロジ処理を用いて前記欠陥候補範囲を 算出する、請求の範囲第 18項に記載の線状の欠陥の検出方法。

[25] 被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップ（S92 0)と、

前記画像を第 1の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップ（S93 0)と、

前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第 1の 方向に直交する第 2の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第 1のデータを それぞれ算出する第 1の算出ステップ (S940)と、

各前記第 1のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含ま れる第 1の欠陥候補範囲をそれぞれ特定する範囲特定ステップ（S950)と、

各前記第 1の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記線状の欠 陥候補の強度をそれぞれ算出するステップ（S2120)と、

各前記強度に基づいて、各前記第 1の欠陥候補範囲が強調された第 2のデータを それぞれ算出するステップ（S970)と、

前記第 2の方向に沿って、各前記第 2のデータを積算するステップ（S970)と、 各前記第 2のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、前記複数 の分割画像のうちの少なくとも 2つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる 第 2の欠陥候補範囲を決定するステップ（S2130)と、

前記第 2の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存 在するか否かを確認するステップ（S2140)と、

前記条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が前記複数の分割画像の中 に存在する割合に基づいて、前記線状の欠陥の有無を判定するステップ（S2150) とを備える、線状の欠陥の検出方法。

[26] 前記第 2の欠陥候補範囲を決定するステップ（S2130)は、

各前記分割画像について、予め規定された閾値との差が予め定められた値を上回 る輝度値を有する前記第 1の欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップと、

特定された各前記第 1の欠陥候補範囲について、前記第 1の方向に沿う座標軸上 の範囲をそれぞれ特定するステップと、

各前記第 1の欠陥候補範囲について、特定された前記座標軸上の範囲の各々が 重複して!/、るか否かを判断するステップと、 特定された前記座標軸上の範囲の各々が重複している第 1の欠陥候補範囲を前 記第 2の欠陥候補範囲として特定するステップとを含む、請求の範囲第 25項に記載 の線状の欠陥の検出方法。

[27] 前記確認するステップ（S2140)は、

前記第 1の欠陥候補範囲について、前記第 1の方向に従う座標軸上の範囲の第 1 の中央値を算出するステップと、

前記第 2の欠陥候補範囲について、前記第 1の方向に従う座標軸上の範囲の第 2 の中央値を算出するステップと、

前記第 1の中央値と前記第 2の中央値との差を算出するステップと、

前記差が予め設定された許容誤差の範囲内であるか否かを確認するステップと、 前記差が前記許容誤差の範囲内である場合に、前記線状の欠陥が前記第 2の欠 陥候補範囲に存在すると判断するステップとを含む、請求の範囲第 25項に記載の線 状の欠陥の検出方法。

[28] 前記範囲特定ステップ（S950)は、モフォロジ処理を用いて前記第 1の欠陥候補範 囲を算出するステップを含む、請求の範囲第 25項に記載の線状の欠陥の検出方法

[29] 半導体の基板に薄膜を形成するステップ（S110)と、

前記薄膜にレジスト膜を形成するステップ（S120)と、

ノ ターンを露光することにより、前記パターンを前記レジスト膜に転写するステップ（ S 130)と、

前記転写されたパターン以外のレジスト膜を除去するステップ（S140)と、 前記基板を撮像して画像データを取得するステップと、

前記画像データに基づいて、請求の範囲第 18項〜第 28項のいずれかに記載の 方法を用いて、前記基板を検査するステップ（S150)とを備える、半導体基板の製造 方法。

[30] 前記基板の検査の結果に基づいて、前記基板が予め規定された条件を満足する か否かを判断するステップ（S 1910)と、

前記基板が前記条件を満足する場合に、前記基板から不要な薄膜を除去するステ ップ（S I 60)と、

前記基板が前記条件を満足しなレ、場合に、前記レジスト膜を除去する前記ステップ に前記基板を戻すステップ（S1920, S 120)とをさらに備える、請求の範囲第 29項 に記載の半導体基板の製造方法。

[31] 前記レジスト膜を形成するステップ（S 120)は、前記基板に対してレジストを一方向 に塗布するステップを含む、請求の範囲第 29項に記載の半導体基板の製造方法。

[32] 前記レジスト膜を形成するステップ（S 120)は、レジスト膜形成装置が、前記基板に 対して前記レジストを塗布するステップを含み、

前記半導体基板の製造方法は、前記基板が前記条件を満足しない場合に、前記 レジスト膜形成装置を調整するステップをさらに備える、請求の範囲第 29項に記載の 半導体基板の製造方法。

[33] 前記調整するステップは、レジストの塗布条件を変更するステップを含む、請求の 範囲第 32項に記載の半導体基板の製造方法。

[34] 前記調整するステップは、レジストを塗布するために前記レジスト膜形成装置が備 えるノズルを洗浄するステップを含む、請求の範囲第 32項に記載の半導体基板の製 造方法。

[35] 線状の欠陥を検出する検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム であって、前記プログラムは前記コンピュータに、

被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップ（S92 0)と、

前記画像を第 1の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップ（S93 0)と、

前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第 1の 方向に直交する第 2の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第 1のデータを それぞれ算出するステップ（S940)と、

各前記第 1のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含ま れる欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップ（S950)と、

各前記欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記欠陥候補範囲が 強調された第 2のデータをそれぞれ算出するステップ（S960)と、

前記第 2の方向に沿って、各前記第 2のデータを積算するステップ（S970)と、 各前記第 2のデータを積算することにより得られたデータに基づいて、線状の欠陥 を特定するステップ（S980)とを実行させる、プログラム。

線状の欠陥を検出する検出装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム であって、前記プログラムは前記コンピュータに、

被写体の撮像により取得された画像を表わす画像データを読み出すステップ（S92

0)と、

前記画像を第 1の方向に沿って分割して複数の分割画像を生成するステップ（S93 0)と、

前記複数の分割画像の各々を構成する複数の領域の輝度値であって、前記第 1の 方向に直交する第 2の方向に沿う各前記領域の輝度値に基づいて、第 1のデータを それぞれ算出するステップ（S940)と、

各前記第 1のデータに基づいて、各前記分割画像における線状の欠陥候補が含ま れる第 1の欠陥候補範囲をそれぞれ特定するステップ（S950)と、

各前記第 1の欠陥候補範囲に対応する画像データに基づいて、各前記線状の欠 陥候補の強度をそれぞれ算出するステップ（S2120)と、

各前記強度に基づいて、各前記第 1の欠陥候補範囲が強調された第 2のデータを それぞれ算出するステップ（S970)と、

前記第 2の方向に沿って、各前記第 2のデータを積算するステップ（S970)と、 各前記第 2のデータを積算することによって得られたデータに基づいて、前記複数 の分割画像のうちの少なくとも 2つの分割画像にまたがる線状の欠陥候補が含まれる 第 2の欠陥候補範囲を決定するステップ（S2130)と、

前記第 2の欠陥候補範囲の中に、予め規定された条件を満足する線状の欠陥が存 在するか否かを確認するステップ（S2140)と、

前記条件を満足する線状の欠陥が含まれる分割画像が前記複数の分割画像の中 に存在する割合に基づいて、前記線状の欠陥の有無を判定するステップ（S2150) とを実行させる、プログラム。 [37] 請求の範囲第 35項または請求の範囲第 36項に記載のプログラムを格納した、コン ピュータ読み取り可能な記録媒体。