缺陷检查装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及缺陷检查装置，提供在检查时不使用设计数据，对噪声、制造误差稳健的缺陷检查装置。缺陷检查装置具备：特征量计算部，其基于试样的拍摄图像来计算特征量；图像信息削减部，其通过削减所述特征量的信息量来生成潜在变量；统计量推定部，其基于所述潜在变量来推定正常的图像能够取得的图像统计量；以及缺陷检测部，其基于所述图像统计量和试样的检查图像来检测所述检查图像中的缺陷。像来检测所述检查图像中的缺陷。像来检测所述检查图像中的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检查装置


[0001]本专利技术涉及缺陷检查装置，例如涉及使用图像对缺陷或混入异物进行检查的装置。

技术介绍

[0002]在半导体检查中，使用由扫描型电子显微镜(SEM：Scanning Electron Microscope)拍摄的SEM图像。作为以往的检查方法，有通过半导体电路的设计数据与SEM图像的比较来检测缺陷的Die
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Database检查。但是，随着半导体电路图案的微细化，难以在晶片上形成按照设计的电路图案，产生电路的制造误差。因此，由于基于像素比较的Die
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Database检查中的噪声、制造误差而产生误检测，检查性能的提高存在极限。
[0003]与此相对，在专利文献1中公开了如下技术：根据设计数据等基准图像，从设计数据预测正常的电路图案能够取得的亮度值的概率分布，将具有偏离该亮度值的概率分布的亮度值的检查图像的区域判定为缺陷。
[0004]专利文献1：国际公开第2020/250373号小册子
专利
技术实现思路

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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检查装置，其特征在于，所述缺陷检查装置具备：特征量计算部，其基于试样的拍摄图像来计算特征量；图像信息削减部，其通过削减所述特征量的信息量来生成潜在变量；统计量推定部，其基于所述潜在变量来推定正常的图像能够取得的图像统计量；以及缺陷检测部，其基于所述图像统计量和试样的检查图像来检测所述检查图像中的缺陷。2.根据权利要求1所述的缺陷检查装置，其特征在于，所述拍摄图像是所述检查图像。3.根据权利要求1所述的缺陷检查装置，其特征在于，所述图像信息削减部用多个离散表现中的至少一个离散表现来置换所述特征量的至少一部分，由此削减所述特征量的信息量。4.根据权利要求1所述的缺陷检查装置，其特征在于，所述特征量计算部、所述图像信息削减部以及所述统计量推定部是通过机器学习学习了参数的已学习模型，所述缺陷检查装置具备：模型评价部，其基于根据作为试样的拍摄图像的第一学习图像而推定出的所述图像统计量和作为试样的拍摄图像的第二学习图像来评价误差；以及模型参数更新量计算部，其基于所述误差来计算所述特征量计算部、所述图像信息削减部、所述统计量推定部的模型参数的更新...

【专利技术属性】
技术研发人员：吉田泰浩，石川昌义，山内俊典，福田光佑，新藤博之，
申请(专利权)人：株式会社日立高新技术，
类型：发明
国别省市：