本發(fā)明涉及從使用超聲波或x射線等得到的被檢查對象的圖像檢查缺陷的裝置，特別涉及適合于具有多層構(gòu)造的被檢查體的檢查的檢查方法及使用它的非破壞檢查裝置。

背景技術(shù)：

作為從被檢查對象的圖像檢查缺陷的非破壞檢查方法，有使用向被檢查對象照射超聲波并檢測其反射波而制作的超聲波圖像的方法、使用向被檢查對象照射x射線并檢測透射了試料的x射線而得到的x射線圖像的方法。

通常，為了用超聲波來檢測在具有多層構(gòu)造的被檢查體內(nèi)存在的缺陷，利用由聲阻抗的差異形成的反射特性。超聲波在液體及固體物質(zhì)中傳輸，在聲阻抗不同的物質(zhì)的邊界面及空隙的地方產(chǎn)生反射波。這里，由于來自缺陷的反射波和來自沒有缺陷的地方的反射波在其強度上存在差異，所以通過將被檢查體的各層的邊界面處的反射強度進行圖像化，能夠得到使存在于被檢查體內(nèi)的缺陷顯現(xiàn)的圖像。

得到的反射強度的圖像中的有無缺陷的判定多數(shù)情況下通過檢查員的目視來進行，因為檢查員的經(jīng)驗的差異等，評價結(jié)果有可能出現(xiàn)偏差。此外，對作為主要的檢查對象的半導體、電子零件等而言，微細化不斷進展，缺陷和正常圖案的通過目視的識別變得困難。進而，為了應對安裝產(chǎn)品的多功能化、小型化，多層構(gòu)造化不斷進展，在制造現(xiàn)場中以晶片狀態(tài)進行處理直到封裝最終工序的wlp(waferlevelpackage)法正在成為主流。因此，在通過超聲波進行的檢查中，要求在晶片的狀態(tài)下將微米量級的內(nèi)部缺陷與復雜的圖案分離而高速、高靈敏度地檢測。這相當于從數(shù)千萬像素的內(nèi)部圖像中檢測數(shù)像素的缺陷，通過目視進行的判定接近于不可能。

作為從超聲波檢查圖像自動進行缺陷檢測的以往的技術(shù)，有在特開2007－101320號公報(專利文獻1)中記載的方法。其具有連續(xù)地生成并顯示超聲波檢查圖像的功能，在各圖像中根據(jù)亮度分布的延伸情況來提取缺陷候選。并且，根據(jù)缺陷候選的連續(xù)出現(xiàn)性的長短來識別缺陷和噪聲。還有在特開2012－253193號公報(專利文獻2)中記載的方法。其基于超聲波掃描來推測3維集成化構(gòu)造中的tsv(throughsiliconvia：硅貫通布線)中的空隙(void)的存在。

專利文獻1：特開2007－101320號公報

專利文獻2：特開2012－253193號公報

在被檢查體是半導體、電子零件等的具有復雜圖案且多層構(gòu)造的情況下，通過專利文獻1中記載的方法，雖然能夠識別具有某種程度的長度的缺陷和在時間上隨機地發(fā)生的噪聲，但不能做出微小的缺陷與正常圖案的區(qū)別。此外，專利文獻2中記載的方法中將檢查對象圖案特定化為tsv，在tsv的上下方向上為了避免使解析力下降的構(gòu)造物(凸塊電極及布線層)的影響而形成蝕刻停止層及僅tsv的teg(testelementgroup)區(qū)域，通過檢查teg區(qū)域的空隙的有無來推測活動(active)的tsv中的空隙的有無，不能進行各種圖案混雜的晶片整面的檢查。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

所以，本發(fā)明的目的是提供一種在對于半導體晶片或mems晶片等包含微細且多層構(gòu)造的被檢查體的超聲波檢查中，能夠?qū)?nèi)部中存在的不良與正常圖案分離并高靈敏度地檢測的檢查方法及裝置。

為了解決上述課題，在本發(fā)明中，在缺陷檢查方法中，將形成有圖案的被檢查體進行攝像而取得被檢查體的圖像；根據(jù)取得的被檢查體的圖像，制作不包含缺陷的基準圖像；根據(jù)取得的被檢查體的圖像，制作用于將非缺陷像素進行掩蔽的多值掩碼；將被檢查體的圖像與基準圖像的明亮度進行對照而計算缺陷可靠度；將計算出的缺陷可靠度與制作出的多值掩碼進行比較而檢測缺陷。

此外，為了解決上述課題，在本發(fā)明中，缺陷檢查裝置構(gòu)成為，具備：圖像取得部，將形成有圖案的被檢查體進行攝像而取得被檢查體的圖像；基準圖像生成部，根據(jù)由圖像取得部取得的被檢查體的圖像，生成不包含缺陷的基準圖像，并且根據(jù)所取得的上述被檢查體的圖像，制作用于將非缺陷像素進行掩蔽的多值掩碼；特征量運算部，將由圖像取得部取得的被檢查體的圖像和由基準圖像生成部生成的基準圖像的明亮度進行對照而計算缺陷可靠度；以及缺陷檢測處理部，將由特征量運算部計算出的缺陷可靠度與由基準圖像生成部制作出的多值掩碼進行比較而檢測缺陷。

進而，為了解決上述課題，在本發(fā)明中，超聲波檢查裝置構(gòu)成為，具備：檢測部，具備發(fā)送超聲波的超聲波探頭、和檢測通過從上述超聲波探頭發(fā)送的超聲波而從被檢查體產(chǎn)生的反射回波的探傷器；a/d變換部，將從檢測部的檢測到反射回波的探傷器輸出的信號進行a/d變換；以及圖像處理部，對由a/d變換部變換為數(shù)字信號后的、從探傷器檢測反射回波而輸出的信號進行處理，生成在被檢查體的內(nèi)部與被檢查體的表面平行的面的斷面圖像，對生成的內(nèi)部斷面圖像進行處理，檢查被檢查體的內(nèi)部缺陷；圖像處理部構(gòu)成為，具備：斷面圖像生成部，對從探傷器檢測反射回波而輸出的信號進行處理而生成被檢查體的內(nèi)部的斷面圖像；基準圖像生成部，根據(jù)由斷面圖像生成部生成的被檢查體的內(nèi)部的斷面圖像，生成不包含缺陷的基準圖像，并且根據(jù)生成的被檢查體的內(nèi)部的斷面圖像，制作用于將非缺陷像素進行掩蔽的多值掩碼；特征量運算部，將由斷面圖像生成部生成的被檢查體的內(nèi)部的斷面圖像與由基準圖像生成部生成的基準圖像的明亮度進行對照而計算缺陷可靠度；缺陷檢測處理部，將該特征量運算部計算出的缺陷可靠度與由基準圖像生成部制作出的多值掩碼進行比較而檢測缺陷；以及輸出部，輸出由缺陷檢測處理部檢測出的內(nèi)部缺陷。

根據(jù)本發(fā)明，能夠?qū)τ诜侵芷谛郧覐碗s的圖案混雜的被檢查體的內(nèi)部圖像檢測正常圖案附近的微細的缺陷并輸出。

此外，根據(jù)本發(fā)明，通過對使用超聲波檢測出的被檢查體內(nèi)部的斷面圖像進行圖像處理，能夠檢測被檢查體內(nèi)部的缺陷。

附圖說明

圖1是表示本發(fā)明的實施例1的多種設備混載晶片的內(nèi)部缺陷檢查方法的概念的處理的流程的流程圖的例子。

圖2是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的概念的框圖。

圖3是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的概略的結(jié)構(gòu)的框圖。

圖4是在本發(fā)明的實施例1中作為檢查對象的具有多層構(gòu)造體的晶片的立體圖。

圖5a是表示在本發(fā)明的實施例1中作為檢查對象的多層晶片與超聲波探頭的關(guān)系的多層晶片的剖視圖。

圖5b是表示在本發(fā)明的實施例1中來自作為檢查對象的使用超聲波探頭檢測的多層晶片的反射回波信號的曲線圖。

圖6a是在本發(fā)明的實施例1中作為檢查對象的多層晶片的平面圖。

圖6b是在本發(fā)明的實施例1中作為檢查對象的多層晶片的圖像。

圖7是在本發(fā)明的實施例1中對作為檢查對象的多層晶片的各芯片賦予了標簽的晶片的平面圖。

圖8是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的缺陷檢測部的結(jié)構(gòu)的框圖。

圖9a是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的缺陷檢測部的基準圖像生成部的結(jié)構(gòu)的框圖。

圖9b是有關(guān)本發(fā)明的實施例的超聲波檢查裝置的缺陷檢測部的基準圖像生成部的處理流程圖。

圖10是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的缺陷檢測部的多值掩碼生成次序的圖像和曲線圖。

圖11是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的缺陷檢測部的缺陷檢測處理的流程的流程圖。

圖12a是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的按每個圖案群賦予了標簽的狀態(tài)的晶片的平面圖。

圖12b是表示在有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的缺陷檢測部的缺陷信息輸出部中、將按每個組檢測的缺陷的信息進行合并而輸出的一例的芯片及晶片的平面圖。

圖12c是表示在有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的缺陷檢測部的缺陷信息輸出部中、將按每個組檢測出的缺陷的信息進行合并而輸出的另一例的晶片的平面圖。

圖13a是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的按每個圖案群賦予了標簽的狀態(tài)的晶片的平面圖。

圖13b是表示有關(guān)本發(fā)明的實施例1的超聲波檢查裝置的缺陷檢測部的與在圖12b中說明的處理不同的處理的流程的流程圖。

圖14是表示在本發(fā)明的實施例1中作為檢查對象的多層晶片的分組的一例的晶片的立體圖和形成于各晶片的芯片的圖像。

圖15a是在本發(fā)明的實施例2中作為檢查對象的ic托盤的平面圖。

圖15b是表示在本發(fā)明的實施例中作為檢查對象的ic托盤的處理的流程的流程圖。

標號說明

1檢測部；2超聲波探頭；3探傷器；4反射回波；5試料；6a/d變換器；7圖像處理部；7－1圖像生成部；7－2缺陷候選檢測部；7－3數(shù)據(jù)輸出部；8整體控制部；11掃描臺；12水槽；13掃描器；15保持器；16機械控制器；17用戶接口；100超聲波檢查裝置。

具體實施方式

本發(fā)明涉及對于包含非周期性圖案構(gòu)造的被檢查體能夠?qū)⒄５膱D案與缺陷的信號分離、檢測微細的缺陷的缺陷檢查方法和其裝置。即，本發(fā)明中的處理構(gòu)成為，即使從被檢查體得到的圖像是包含非周期性圖案的圖像，也按每個由相同的圖案群構(gòu)成的區(qū)域?qū)D像分割并分組，在成為相同組的部分圖像內(nèi)進行缺陷的檢測。本發(fā)明在對具有復雜的圖案構(gòu)造的被檢查體的外觀檢查、非破壞檢查等中有效。

此外，在本發(fā)明中，關(guān)于被檢查體的內(nèi)部圖像，按每個由相同的圖案群構(gòu)成的區(qū)域?qū)D像分割并分組，在各組中將屬于組的分割內(nèi)部圖像的特征進行合并來檢測缺陷。關(guān)于分組，基于用戶事前對部分區(qū)域賦予的標簽進行，或者基于在各層的圖案形成時使用的設計數(shù)據(jù)或曝光方法進行。此外，缺陷的檢測中，將屬于相同組的分割內(nèi)部圖像的特征進行合并而生成基準分割內(nèi)部圖像，將基準分割內(nèi)部圖像與各分割內(nèi)部圖像的特征進行比較來計算缺陷可靠度。進而，對具有缺陷可靠度的各像素，根據(jù)分割內(nèi)部圖像生成多值掩碼，對具有缺陷可靠度的像素用多值掩碼進行掩碼處理，將剩下的像素作為缺陷。通過對各組進行該處理，進行遍及大范圍的檢查對象區(qū)域整面的非破壞檢查。

以下，使用附圖說明本發(fā)明的實施例。

[實施例1]

以下，對將本發(fā)明的缺陷檢查方法應用到超聲波檢查裝置中的情況進行說明。使用圖1至圖14對有關(guān)本發(fā)明的檢查方法及裝置的實施方式進行說明。首先，對作為被檢查對象物而將半導體晶片、mems(microelectromechanicalsystem)晶片等具有多層構(gòu)造且復雜圖案的基板作為檢查對象的超聲波檢查裝置的實施方式進行說明。

首先，作為超聲波的特性，在被檢查體內(nèi)部中傳輸，如果有材料特性(聲阻抗)變化的邊界，則一部分反射。特別是，如果有空隙則大部分反射，所以在以多層接合的晶片的接合面，能夠根據(jù)反射強度而高靈敏度地檢測空隙及剝離等缺陷。以下，將多層晶片的接合面中的缺陷作為檢測對象。

圖2是表示有關(guān)本發(fā)明的超聲波檢查裝置的實施方式的概念圖。有關(guān)本發(fā)明的超聲波檢查裝置具備檢測部1、a/d變換器6、圖像處理部7及整體控制部8。

檢測部1具備超聲波探頭2及探傷器3而構(gòu)成。探傷器3通過對超聲波探頭2賦予脈沖信號，驅(qū)動超聲波探頭2。被探傷器3驅(qū)動的超聲波探頭2產(chǎn)生超聲波而朝向被檢查對象物(試料5)射出。如果射出的超聲波入射到具有多層構(gòu)造的試料5，則從試料5的表面或晶片的接合面產(chǎn)生反射回波4，反射回波4被超聲波探頭2接收，由探傷器3實施必要的處理，變換為反射強度信號。

接著，由a/d變換器6將該反射強度信號變換為數(shù)字波形數(shù)據(jù)，向圖像處理部7輸入。圖像處理部7適當具有圖像生成部7－1、缺陷檢測部7－2、數(shù)據(jù)輸出部7－3而構(gòu)成。對于從a/d變換器6輸入到圖像處理部7中的波形數(shù)據(jù)，在圖像生成部7－1中進行后述的信號變換，根據(jù)數(shù)字波形數(shù)據(jù)生成試料5的特定的接合面的斷面圖像。缺陷檢測部7－2根據(jù)由圖像生成部7－1生成的接合面的斷面圖像進行后述的處理，檢測缺陷。在數(shù)據(jù)輸出部7－3中，生成由缺陷檢測部7－2檢測出的缺陷各自的信息及斷面的觀察用圖像等的作為檢查結(jié)果輸出的數(shù)據(jù)，向整體控制部8輸出。

接著，在圖3中表示實現(xiàn)圖2所示的結(jié)構(gòu)的具體的超聲波檢查裝置100的一結(jié)構(gòu)例的示意圖。在圖3中，10表示x、y、z的正交3軸的坐標系。

圖3的1相當于在圖2中說明的檢測部1。檢測部1中包括的11是掃描臺、12是設在掃描臺11之上的水槽，13是在掃描臺11上橫跨水槽12而設置的能夠進行x、y、z方向的移動的掃描器。掃描臺11是大致水平地設置的基臺。在水槽12中將水14注入到虛線所示的高度，在水槽12的底部(水中)放置試料5。試料5如上述那樣，是包含多層構(gòu)造等的半導體晶片。水14是為了使從超聲波探頭2射出的超聲波有效地傳輸?shù)皆嚵?的內(nèi)部而需要的介質(zhì)。16是機械控制器，將掃描器13在x、y、z方向上驅(qū)動。

超聲波探頭2從下端的超聲波射出部對試料5送出超聲波，接收從試料5返回來的反射回波。超聲波探頭2被安裝于保持器15，能夠通過由機械控制器16驅(qū)動的掃描器13在x、y、z方向上自如地移動。由此，超聲波探頭2一邊在x、y方向上移動，一邊在試料5的事前設定的多個測量點接收反射回波，得到測量范圍(xy平面)內(nèi)的接合面的二維圖像，能夠檢查缺陷。超聲波探頭2經(jīng)由線纜22而與將反射回波變換為反射強度信號的探傷器3連接。

超聲波檢查裝置100還具備將從檢測部1的探傷器3輸出的反射強度信號變換為數(shù)字波形的a/d變換器6、對由該a/d變換器6進行了a/d變換的圖像信號進行處理的圖像處理部7、控制檢測部1、a/d變換器6和圖像處理部7的整體控制部8、以及機械控制器16而構(gòu)成。

圖像處理部7對由a/d變換器6進行了a/d變換的圖像信號進行處理而檢測試料5的內(nèi)部缺陷。圖像處理部7具備圖像生成部7－1、缺陷檢測部7－2、數(shù)據(jù)輸出部7－3、參數(shù)設定部7－4。

圖像生成部7－1根據(jù)由a/d變換器6對在預先設定的試料5的測量范圍中從表面及各接合面等返回來并由超聲波探頭2接收到的反射回波進行a/d變換而得到的數(shù)字數(shù)據(jù)、和從機械控制器16得到的超聲波探頭的位置信息，生成圖像。缺陷檢測部7－2對由圖像生成部7－1生成的圖像進行處理，顯現(xiàn)或檢測內(nèi)部缺陷。數(shù)據(jù)輸出部7－3輸出由缺陷檢測部7－2顯現(xiàn)或檢測內(nèi)部缺陷的檢查結(jié)果。參數(shù)設定部7－4受理從外部輸入的測量條件等的參數(shù)，向缺陷檢測部7－2及數(shù)據(jù)輸出部7－3設置。并且，在圖像處理部7中，例如參數(shù)設定部7－4與存儲有數(shù)據(jù)庫的存儲裝置18連接。

整體控制部8具備進行各種控制的cpu(內(nèi)置在整體控制部8中)，受理來自用戶的參數(shù)等，并適當連接著具有顯示由圖像處理部7檢測出的缺陷的圖像、缺陷個數(shù)、各個缺陷的坐標及尺寸等信息的顯示機構(gòu)和輸入機構(gòu)的用戶接口部(gui部)17、以及存儲由圖像處理部7檢測出的缺陷的特征量及圖像等的存儲裝置18。機械控制器16基于來自整體控制部8的控制指令來驅(qū)動掃描器13。另外，圖像處理部7、探傷器3等也被來自整體控制部8的指令驅(qū)動。

在圖4中，作為試料5的一例而表示被檢查體400的結(jié)構(gòu)。圖4的被檢查體400是示意地表示作為主要的檢查對象的包含多層構(gòu)造的晶片的外觀的例子。被檢查體400是將不同種類的mems、cpu、存儲器、cmos等的晶片41～45層疊、貼合而生成的層疊晶片。層疊數(shù)并不限于5片，將1片以上的多片作為對象。有關(guān)本實施例的超聲波檢查裝置100檢查在被檢查體400中是否在晶片41～45的各層疊面(接合面)不產(chǎn)生空隙或剝離等的空區(qū)域地在整面上被正確地貼合。

圖5a是示意地表示圖4所示的具有多層構(gòu)造的被檢查體400的縱構(gòu)造的例子。如果從超聲波探頭2射出的超聲波50入射到被檢查體400的表面401，則超聲波50在被檢查體400的內(nèi)部中傳遞，在表面401及晶片間的接合面402、403、404、405等上因聲阻抗的差異而反射，所以將它們作為1個反射回波用超聲波探頭2接收。

圖5b的曲線圖51是由超聲波探頭2接收到的來自被檢查體400的反射回波的一例，橫軸是時間，縱軸是反射強度。時間表示被檢查體400的深度。在該曲線圖51中，通過對包含來自想要觀察的接合面的反射回波那樣的時間區(qū)域施以影像化門52(以下單記作門52)，切割出希望的時間區(qū)域，檢測門52內(nèi)的峰值。

圖像處理部7的圖像生成部7－1根據(jù)在測量范圍(xy平面)內(nèi)一邊用掃描器13進行掃描而得到的反射回波、進行各掃描位置的上述峰值的檢測，變換為濃淡值(例如，在生成256灰階的圖像的情況下為0～255)，從而根據(jù)各掃描位置處的濃淡值的信息，生成接合面的斷面圖像(從晶片的表面向深度方向的斷面(與晶片表面平行的面)的圖像)。

這里，在檢查對象具有被檢查體400那樣的多層構(gòu)造體、要檢查的接合面有多個(402～405等)的情況下，可以針對反射回波，對與各接合面對應的時間區(qū)域設定同樣的門52，分別生成接合面的斷面圖像。

在圖6a及圖6b中表示所生成的接合面的斷面圖像的一例。圖6a示意地表示作為被檢查體的層疊晶片60的俯視圖。層疊晶片60最終沿著圖6a的各直線切斷而單片化，成為產(chǎn)品。以下，將單片化后的單位記載為芯片。圖6b的(a)的62是在層疊晶片60中從由虛線包圍的包括三個芯片的區(qū)域61得到的接合面的斷面圖像的一例，圖6b的(b)的63、64、65是將圖6b的(a)的斷面圖像62分割為與各芯片對應的三區(qū)域的部分斷面圖像。圖6b的(b)的部分斷面圖像63和65由于安裝在芯片內(nèi)的設備相同，所以得到的部分斷面圖像中包含的圖案的結(jié)構(gòu)(以下記作圖案群)也相同，但圖6b的(b)的部分斷面圖像64左側(cè)由兩個圖案構(gòu)成，表示具有與部分斷面圖像63、65不同的圖案群。

在本實施例的發(fā)明中，對于像這樣由圖案群不同的多種芯片構(gòu)成的被檢查體，按每個具有相同的圖案群的區(qū)域?qū)嗝鎴D像分組(例如，部分斷面圖像63和65為組a，部分斷面圖像64為組b)，按每個組進行缺陷檢測處理。

圖1是其概念圖。101作為被檢查體的一例，是混載有多種設備的晶片的外觀圖。在被檢查體(晶片)101上以格子狀形成有芯片，各格子的陰影圖案的差異表示構(gòu)成芯片的設備的種類不同。即，從相同陰影圖案的區(qū)域得到由基本上相同的圖案群構(gòu)成的檢查圖像。

在本實施例的缺陷檢查中，取得由檢測部1取得的被檢查體101的表面圖像或內(nèi)部斷面圖像(s11)，對于該取得的被檢查體101的表面圖像或內(nèi)部斷面圖像，在圖像處理部7中首先提取由相同的圖案群構(gòu)成的部分圖像(s12)。從該提取出的部分圖像中，提取與被檢查體101的103、104所示的波型的陰影圖案區(qū)域?qū)牟糠謭D像，如102那樣進行圖像對準(s13)。所謂圖像對準，是由于提取出的部分圖像103～108具有相同的圖案群、所以進行位置修正以使相同的圖案在各圖像內(nèi)存在于相同的坐標值。

接著，在各圖像內(nèi)的各像素中計算特征，在圖像間如109、110那樣合并(s14)。將該處理在部分圖像內(nèi)的全像素中進行，生成基準部分圖像111(s15)，并生成多值掩碼112(s16)。接著，對于部分圖像103～108，分別通過與所生成的基準部分圖像111及多值掩碼112的合并進行比較(s17)，檢測缺陷113。最后，將檢測出的缺陷113在晶片級(level)上進行合成(s18)，顯示其結(jié)果(s19)。關(guān)于由其他的圖案群構(gòu)成的部分圖像(與晶片101的條紋、水珠或方格旗的陰影圖案對應的圖像)也進行同樣的處理。

這里，在s12中通過受理來自用戶的事前的設定來進行從作為被檢查體的被檢查體(晶片)101提取具有相同圖案群的部分圖像的處理。圖7是其例子。圖7(a)的700是在作為檢查對象的晶片101形成的芯片的布局。將其在圖3所示的用戶接口部17中顯示在畫面上，由參數(shù)設定部7－4受理用戶在該畫面上對各個芯片賦予的標簽。在本處理中，基于該用戶賦予的標簽將被檢查體101分組。

圖7(b)的701是其結(jié)果的一例，是將作為被檢查體的晶片101分割為芯片單位的部分圖像、基于用戶賦予的標簽分組為a～d的4個類別的圖。此外，即使沒有用戶的設定，也能夠以曝光時的方法為輸入而自動設定。所謂曝光方法，包括將回路圖案向基板的何處投影這樣的曝光位置信息、曝光順序等，能夠得到形成在各位置處的圖案的信息。

接著，對由圖像處理部7的缺陷檢測部7－2進行的處理的結(jié)構(gòu)進行說明。在圖8中表示其一例。缺陷檢測處理使用由相同的圖案群構(gòu)成的部分圖像進行。輸入是由在處理中使用的各種參數(shù)值構(gòu)成的檢查方法801及晶片整面的圖像802。大體上劃分，缺陷檢測部7－2具備部分圖像群生成部81、基準圖像生成部82、缺陷檢測處理部83、缺陷信息輸出部84。首先，如果向缺陷檢測部7－2輸入晶片整面的圖像802，則由部分圖像群生成部81賦予了相同的標簽的多個部分圖像(例如圖1的103～108等)輸入至基準圖像生成部82。在基準圖像生成部82中，生成基準部分圖像804及多值掩碼805?；鶞什糠謭D像804是由與輸入的部分圖像相同的圖案群構(gòu)成的正常圖像。

在圖9a及圖9b中表示基準部分圖像生成方法的一例。圖9b的90a，91a，92a，··是從被檢查體101切割出的相同標簽的部分圖像。各部分圖像包含相同的圖案群(這里，用3種陰影圖案911～913圖示)。也可以包含缺陷921～923(用白色圖示)。此外，有可能還發(fā)生因掃描器掃描時的圖像的取得位置的微妙的差異(采樣誤差)而造成的圖案的位置的偏差(用陰影圖案911～913相對于黑色背景的位置的差異來圖示)。因此，進行如圖9a所示的部分圖像的位置的修正，即，進行各部分圖像的位置的修正即圖像間位置修正，以使陰影圖案911～913相對于黑色背景的坐標一致(s901)。

s901中的部分圖像間的位置修正通過以下方法等一般的對照方法進行：確定1個部分圖像，在所確定的圖像與作為修正對象的其以外的部分圖像之間，一邊將修正對象的部分圖像錯移，一邊在與特定圖像之間求出亮度差的平方和最小的偏差量，或者，求出標準化互相關(guān)系數(shù)最大的偏差量，將部分圖像移位所求出的偏差量。圖9b的90b，91b，92b，…是位置修正后的部分圖像。

接著，計算位置修正后的部分圖像90b，91b，92b，…的各像素的特征(s902)。特征只要是各像素的對比度(數(shù)式1)(與周邊像素的亮度梯度)、包括附近像素的亮度平均(數(shù)式2)、或亮度方差值(數(shù)式3)、與附近像素的明亮度的增減及其梯度最大方向等表示該像素的特性的特征，則哪種都可以。

[數(shù)式1]

對比度f1(x，y)；

max{f(x，y)、f(x+1，y)、f(x，y+1)、f(x+1，y+1)｝

-min{f(x，y)、f(x+1，y)、f(x，y+1)、f(x+1，y+1)···(數(shù)式1)

[數(shù)式2]

亮度均值f2(x，y)；

σf(x+i，y+j)/m(i，j＝-1、0、1m＝9)···(數(shù)式2)

[數(shù)式3]

方差f3(x，y)；

[σ{f(x+i，y+j)²}-{∑f(x+i，y+j)}²/m]/(m-1)

i，j＝-1、0、1m＝9···(數(shù)式3)

其中，f(x，y)是部分圖像內(nèi)坐標(x，y)的亮度值。

接著，如上述那樣，將在各部分圖像中計算出的各像素(x，y)的特征在部分圖像間合并(s903)，生成基準部分圖像804。作為其處理方法的一例，收集部分圖像間的對應的坐標(x，y)的特征fi(x，y)(i是部分圖像的號碼)，如(數(shù)式4)那樣，統(tǒng)計性地決定各像素的特征的基準特征值s(x，y)。并且，將作為基準特征值的部分圖像的亮度值設為基準部分圖像的亮度值。由此，生成排除了缺陷的影響的基準部分圖像804。

[數(shù)式4]

s(x,y)＝median{f1(x,y),f2(x,y),f3(x,y),···}···(數(shù)式4)

median：輸出各部分圖像的特征的中央值(中位值)的函數(shù)

s(x，y)：基準特征值

f*(x，y)：位置修正后的部分圖像90b，91b，92b，，的特征值

另外，作為統(tǒng)計性的處理，也可以如(數(shù)式5)那樣，計算圖像間的對應的坐標的特征的平均，將具有距該平均最近的特征的部分圖像的亮度值設為基準部分圖像的亮度值。

[數(shù)式5]

s(x，y)＝∑{fi(x，y)}/n···(數(shù)式5)

i：部分圖像的號碼；n：部分圖像個數(shù)

如圖8所示，在基準圖像生成部82中，除了基準部分圖像以外，還生成用于將圖像間非缺陷像素除去(進行掩蔽)的多值掩碼805。在圖10中表示其生成次序的一例。本實施例的多值掩碼是按圖像內(nèi)的每個像素計算多值(0～255)的值而設定的。關(guān)于在圖9b中表示的位置修正后的部分圖像90b，91b，92b，…，將對應的像素的亮度值f(x，y)進行合并，作為特征而如(數(shù)式6)那樣計算亮度值的方差值。

在圖10中，曲線圖1001是部分圖像90b，91b，92b，…中的白色矩形1011所示的坐標的亮度值的分布的曲線圖，表示將亮度值在圖像間進行合并而計算方差值σ1。曲線圖1002是表示部分圖像90b，91b，92b，…中的黑色矩形1012所示的坐標的亮度值的分布的曲線圖，表示將亮度值在圖像間進行合并而計算方差值σ2。同樣，關(guān)于部分圖像內(nèi)的全部像素計算方差值σ。

此外，從相同的像素計算別的特征。1003表示黑色矩形1012所示的坐標附近的圖案。存在高亮度的縱圖案1004。曲線圖1020的曲線1021表示圖案1003中的縱圖案1004上的、由箭頭1005(→←)表示的部位的亮度分布。曲線1022表示圖案1003中的縱圖案1004向右移位了α時的亮度分布。以下，曲線圖1020中的δ表示因α量的位置的偏差而發(fā)生的亮度差。將該δ作為黑色矩形1012所示的像素的第2個特征。同樣，關(guān)于部分圖像內(nèi)的全部像素計算亮度差δ。并且，根據(jù)從部分圖像內(nèi)的全部像素計算出的兩個特征σ和δ的值，如(數(shù)式7)那樣計算多值掩碼值m。3維曲線圖1030中的曲面1031表示根據(jù)δ和σ計算的多值掩碼的值m。

[數(shù)式6]

σ(x，y)＝[∑{fi(x，y)²}-{∑fi(x，y)}²/n/]/(n-1)···(數(shù)式6)

i：部分圖像的號碼；n：部分圖像個數(shù)

[數(shù)式7]

m(x，y)＝k×σ(x，y)+m×δ(x，y)+n···(數(shù)式7)

由于σ、δ按每個像素根據(jù)各像素的特征計算，所以多值掩碼m的值根據(jù)σ、δ而按每個像素分別計算。這是因為，即使是相同的圖案群，也有因制造公差或圖像取得時的采樣誤差的影響而在部分圖像間發(fā)生圖案亮度值的差異的情況，將其反映到掩碼中。

這里，α(在圖10中記載)、k、m、n是事前設定的參數(shù)，通過調(diào)整這些，能夠調(diào)整3維曲線圖1030中的曲面1031所示的多值掩碼m的分布。此外，示出了基于將部分圖像的各像素的特征在部分圖像間進行合并而計算出的σ、δ來計算多值掩碼m的例子，但特征只要表示像素的特性，則怎樣的都可以，此外，特征的合并方式也相應地變化。進而，合并的特征并不限于兩個，可以根據(jù)1個以上的多個合并特征計算多值掩碼m。此外，關(guān)于n的值，用固定值進行了表示，但其是能夠按部分圖像內(nèi)的每個像素設定的值。

以上，說明了從部分圖像生成排除了缺陷的基準部分圖像的例子，但也可以從保證沒有缺陷的合格品的試料切割出由相同的圖案群構(gòu)成的部分圖像來作為基準圖像。

接著，對在圖8中使用基準部分圖像804、多值掩碼805從各部分圖像103～108中檢測缺陷的缺陷檢測處理部83進行說明。

圖11表示缺陷檢測處理部83的處理的一例。輸入是從基準圖像生成部82輸出的基準部分圖像804、多值掩碼805和檢查對象的部分圖像群803(作為相同組的部分圖像)，如在圖9中說明那樣，是進行圖像間位置修正后的圖像。

首先，對作為檢查對象的部分圖像群的各個圖像，根據(jù)需要進行與基準部分圖像的明亮度的對照(s1101)。在試料由多層膜形成的情況下由于各層的厚度的差異，或在檢查體是晶片的情況下由于晶片的翹曲，即使是由相同的圖案群構(gòu)成的部分圖像間，也有可能發(fā)生明亮度的差異。因此，進行明亮度的對照(將一方的明亮度進行修正以使圖像間的明亮度一致)。

作為其方法的一例，這里表示通過最小二乘近似將部分圖像的明亮度進行修正而使其與基準部分圖像804一致的例子。關(guān)于部分圖像群803的各個圖像和基準部分圖像804的對應的像素f(x，y)、g(x，y)，假定有(數(shù)式8)所示的線性關(guān)系，計算a、b以使(數(shù)式9)最小，將其設為修正系數(shù)gain、offset。并且，對作為明亮度修正對象的部分圖像的全部像素值f(x，y)，如(數(shù)式10)那樣進行明亮度的修正。

[數(shù)式8]

g(x，y)＝a+b·f(x，y)···(數(shù)式8)

[數(shù)式9]

∑{g(x，y)-(a+b·f(x，y))}²···(數(shù)式9)

[數(shù)式10]

f’(x，y))＝gain·f(x，y)+offset，··(數(shù)式10)

接著，對部分圖像1110的各像素計算缺陷可靠度(s1102)。作為缺陷可靠度的例子，用表示相對于正常時的觀感、即基準部分圖像804的亮度值背離的程度的值定義，如(數(shù)式11)那樣計算。

[數(shù)式11]

d(x，y)＝f’(xy)-g(x，y)···(數(shù)式11)

并且，關(guān)于各像素，對于在(數(shù)式11)中計算出的缺陷可靠度，進行通過多值掩碼805的掩蔽處理，檢測剩下的像素作為缺陷(s1103)。

掩蔽如以下的(數(shù)式12)那樣，在缺陷可靠度超過掩碼值的情況下作為缺陷檢測出。

[數(shù)式12]

p(x，y)：缺陷，(ifd(x，y)≥m(x，y)··(數(shù)式12)

p(x，y)：正常，(ifd(x，y)＜m(x，y))

其中，m(x，y)＝k×σ(x，y)+m×δ(x，y)+n(x，y)

另外，以上示出了將比基準部分圖像804的亮度值亮的像素進行掩蔽來檢測缺陷的例子，但關(guān)于比基準部分圖像804的亮度值暗的像素也是同樣的。如前面也敘述那樣，多值掩碼805反映了部分圖像間的制造公差或圖像取得時的采樣誤差的影響。因此，能夠?qū)τ?數(shù)式11)計算的缺陷可靠度添加了由制造公差或采樣誤差帶來的噪聲的像素，用多值掩碼805進行掩蔽。

最后，關(guān)于缺陷像素，計算用于最終判斷是否為缺陷的缺陷特征(s1104)。缺陷特征是一個以上的多種，只要表示該缺陷的特征，任何特征都可以。作為其一實施例，有缺陷的面積、最大長度、亮度值、邊緣強度等。

對分組后的由相同的圖案群構(gòu)成的部分圖像進行以上說明的缺陷檢測處理部83的處理s1101～s1104，在各個組中分別進行該處理。

如以上這樣，在各組的處理中檢測出的缺陷的信息接下來在缺陷信息輸出部84中重構(gòu)為被檢查體的芯片排列。在圖12a及圖12b中表示其概念。

圖12a的晶片120是將被檢查體分為由相同的圖案群構(gòu)成的區(qū)域而賦予標簽的結(jié)構(gòu)。據(jù)此，在組a～d的各自中進行缺陷檢測處理，假設從組a的區(qū)域1202檢測出圖12b的1202a的缺陷，從組b的區(qū)域1201中檢測出圖12b的1201a的缺陷，從組d的區(qū)域1203、1204分別檢測出圖12b的1203a、1204a的缺陷。

圖8的缺陷信息輸出部84接收該結(jié)果，將來自分割的部分圖像的輸出結(jié)果基于被檢查體(晶片)120的區(qū)域配置信息進行重構(gòu)。即，在圖12b中，將檢測結(jié)果1201a～1204a映射到區(qū)域1201～1204的位置，生成晶片上的缺陷分布圖121并輸出。由此，將在不同的處理中檢測出的1202a和1203a的缺陷作為連續(xù)的1個缺陷輸出。同時，將表示部分圖像內(nèi)的缺陷位置的坐標變換為被檢查體101的坐標系，將分別計算出的缺陷特征(面積、最大長等)也進行合并。并且，將這些變換、合并后的缺陷信息向數(shù)據(jù)輸出部7－3輸出，經(jīng)由用戶接口部(gui部)17用顯示器等顯示機構(gòu)顯示。同時，也可以基于缺陷特征按每個芯片進行合格/不良判定并顯示。例如，在芯片內(nèi)對于缺陷個數(shù)、最大缺陷面積、缺陷像素的比率等進行計數(shù)，將超過作為檢查方法輸入的判定條件的芯片作為不良品輸出并顯示。

在圖12b的例子中，說明了將檢測結(jié)果映射而輸出如121那樣的晶片上的缺陷分布圖的例子，但也可以如圖12c所示，將晶片上的存在缺陷的芯片與不存在缺陷的芯片區(qū)分顏色而顯示。

這里，在晶片的檢查時，缺陷檢測處理除了上述的將相對于基準部分圖像的亮度差異作為缺陷可靠度以外，還擁有多個檢測處理方法。將其概念表示在圖13a及圖13b中。圖13a是將晶片130將檢查對象的晶片劃分為由相同的圖案群構(gòu)成的區(qū)域并賦予標簽的圖。這里，是組a為7區(qū)域、b為9區(qū)域、c為3區(qū)域、d為2區(qū)域的例子。

本實施例的缺陷檢測處理也能夠根據(jù)相同標簽的區(qū)域的數(shù)量來改變?nèi)毕莸臋z測處理方法。例如，如上述那樣，除去了缺陷的影響的基準部分圖像將各部分圖像的特征合并而統(tǒng)計性地生成。但是，如果部分圖像數(shù)量變少，則統(tǒng)計處理的可靠性變低。因此，在區(qū)域數(shù)量為一定以下(例如3區(qū)域以下等)時，不進行統(tǒng)計處理，而進行實物彼此的比較、與模型的比較、與固定閾值的比較等。如組c那樣部分圖像為3張的情況下的處理的一例如下。

圖13b的131、132、133是將檢查對象(晶片)130的與標簽c相符的部分的區(qū)域切割出、進行位置修正及明亮度對照后的部分圖像，其中的部分圖像(以下記作圖像)132、133中包含缺陷1321、1331。對于這3張圖像，運算相互的圖像間的差(差圖像：這里是絕對值)。差圖像131a是圖像131與圖像132的差，差圖像132a是圖像132與圖像133的差，差圖像133a是圖像133與圖像131的差。缺陷部分被顯現(xiàn)。進而，通過取兩張的差的最小值，計算缺陷可靠度。即，差圖像131b是差圖像133a與差圖像131a的最小值，差圖像132b是差圖像131a與差圖像132a的最小值，差圖像133b是差圖像132a與差圖像133a的最小值，差圖像131b為圖像131的缺陷可靠度，差圖像132b為圖像132的缺陷可靠度，差圖像133b為圖像133的缺陷可靠度。通過對其用固定值或多值掩碼進行掩蔽，檢測缺陷1321、1331。

作為別的處理的例子，在如組d那樣部分圖像為兩張以下的情況下，也可以以從合格品的試樣中提取的基準部分圖像為輸入，實施與圖11同樣的處理來檢測缺陷。此外，作為另一例，也可以使用將非檢查區(qū)完全進行掩蔽那樣的二值掩碼(事前設計)，將非掩碼區(qū)的亮度值本身作為缺陷可靠度，以任意的閾值檢測缺陷。

如以上敘述那樣，在本實施例中，其特征在于，將被檢查對象的全區(qū)域按每個由相同的圖案群構(gòu)成的區(qū)域進行分組，按每個組進行缺陷的判定。由此，對于不由規(guī)則性的圖案群構(gòu)成的晶片，也能夠進行高精度的缺陷的檢測。進而，在同一檢查對象是多層的貼合晶片、特別是各層的晶片具有不規(guī)則的圖案群的情況下也是有效的。

圖14的141、142、143是示意地表示作為檢查對象的3層貼合晶片的各層的圖案群的排列的圖。各層的晶片由具有不同的多個圖案群的芯片構(gòu)成(用陰影圖案的差異圖示)。

進而，如果將晶片上的相同位置的芯片在深度方向上觀察，則其圖案群(組a146和組b147的組合不同。圖中的線144、145表示在深度方向上重合的芯片。在第一層的晶片141中，線144上的芯片1441和線145上的芯片1451形成有相同形狀的圖案，而在第二層的晶片142的線144上的圖案1442和線145上的圖案1452、第三層的晶片143的線144上的圖案1443和線145上的圖案1453中，形成的圖案的形狀不同。在這樣的情況下，也可以根據(jù)作為檢查對象的接合面是何處來使用晶片141～143中的某一個的分組信息，但也可以生成這些組合的分組信息，在全部接合面中共通使用。

圖14的組a146、組b147表示線144、145上的位置的芯片在深度方向上重疊時的各芯片的標簽信息，根據(jù)標簽的組合的差異而重新分組，將作為形成有與線144上的芯片的圖案相同的圖案的芯片的組合的區(qū)域設為標簽a，將作為形成有與線145上的芯片的圖案相同的圖案的芯片的組合的區(qū)域設為標簽b，對于貼合晶片作為唯一地決定的標簽信息來保持。該標簽信息基于各層的晶片的標簽信息根據(jù)深度方向的組合圖案而自動設定。

根據(jù)本實施例，即使從被檢查體得到的圖像包含非周期性圖案，也按每個由相同的圖案群構(gòu)成的區(qū)域?qū)D像分割、分組，在成為相同組的部分圖像內(nèi)進行缺陷的檢測，所以，即使從被檢查體得到的圖像包含非周期性圖案，也能夠按每個由相同的圖案群構(gòu)成的區(qū)域?qū)D像分割、分組，在成為相同的組的部分圖像內(nèi)進行缺陷的檢測。

[實施例2]

以上，作為有關(guān)本發(fā)明的檢查方法及裝置的實施方式，以被檢查對象物為半導體晶片、mems(microelectromechanical)晶片等具有多層構(gòu)造且復雜圖案的基板為例進行了說明，但搭載于ic托盤等的ic封裝的檢查也為適用對象。

在圖15a及圖15b中表示其例子。圖15a的150是ic托盤，150內(nèi)的各凹塊(pocket)內(nèi)a、b、c、d的標簽表示搭載的ic封裝的品種、型號的差異。在圖15b中表示本實施例的處理的次序。在本發(fā)明的檢查方法及裝置中，將品種、型號等ic封裝的托盤矩陣信息152(在托盤上的各凹塊中搭載的ic封裝的型號信息等)與檢查方法151一起作為輸入接受，基于托盤矩陣信息152將托盤格進行分組(s1500)，關(guān)于得到的托盤格上的ic封裝的圖像153，收集成為相同組的凹塊的圖像(s1501)，在缺陷檢測部7－2中，進行在實施例1中使用圖8說明的缺陷檢測處理。將該處理按每個組實施。由此，在1個ic托盤上搭載有多個品種的ic封裝的情況下也能夠進行高靈敏度的檢查。

此外，上述處理對于形成在帶基板上的ic封裝的檢查也是有效的。ic如果代替對托盤的各凹塊賦予標簽，而根據(jù)安裝的設備的品種或得到的圖像的圖案群賦予標簽，則以下能夠適用相同的處理。

以上，以在晶片或ic托盤上形成的多種設備混雜的情況下的超聲波檢查裝置中的缺陷檢查為例說明了本發(fā)明的實施例，但對于ic封裝的單品的檢查也是有效的。在此情況下，按每個品種事前從合格品試樣生成基準圖像，根據(jù)檢查對象品的品種，以對應的基準圖像為輸入，計算缺陷可靠度來進行判定。此外，在形成在晶片上的構(gòu)造物或搭載在ic托盤上的ic封裝的品種是單一品種、得到的被檢查體的圖像由規(guī)則性的圖案構(gòu)成的情況下，通過對全部的區(qū)域賦予相同的標簽，能夠適用本檢查方法。

此外，圖像并不限于從超聲波檢查裝置得到的圖像，也能夠適用于從x射線式缺陷檢查裝置得到的非破壞檢查圖像及外觀檢查的圖像。

以上，基于實施例具體地說明了由本發(fā)明者做出的發(fā)明，但本發(fā)明并不限定于上述實施例，在不脫離其主旨的范圍內(nèi)當然能夠進行各種變更。