自己参照に基づくパターン欠陥検査法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2009-03-06
• タイトル: 自己参照に基づくパターン欠陥検査法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Visual Inspection of Pattern Defect Based on Self-reference
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属: 和歌山大学システム工学部
• 著者所属: 日立製作所生産技術研究所
• 著者所属: 日立製作所生産技術研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculity of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculity of Systems Engineering, Wakayama University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hitachi, LTD., Production Engineering Research Laboratory
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Hitachi, LTD., Production Engineering Research Laboratory
• 著者名: 淺海, 徹哉; 和田, 俊和; 酒井, 薫; 前田, 俊二
• 著者名(英): Tetsuya, Asami; Toshikazu, Wada; Kaoru, Sakai;ShunjiMaeda; Shunji, Maeda
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 本研究では，工業製品の検査画像から欠陥を検出する手法を提案する．画像の任意の位置のパターンについて類似したパターンを探し，その位置との比較を行い欠陥候補を特定する．さらに複数の同型な別の検査画像を用い，画像間の明るさむら・サブピクセル単位のずれを吸収しつつ高速に検出を行う．本手法により，繰り返しパターンとランダムパターンが混在する半導体基板画像から，小さく低輝度な欠陥を高速に検出できることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: This paper presents a visual inspection method for detecting LSI wafer defects. Recently the density of LSI circuit patterns are rapidly increasing. Even in such a high density patterns, fast and accurate defect detection is still highly demanded. Some of the small defects can be analyzed only by using SEM, however, for faster detection without stopping the production lines, visual inspection using microscopic camera is necessary. The microscopic images of LSI circuit patterns can be affected by intensity variation caused by light interference in the thin layers. In most of the cases, the range of the intensity variation caused by interference is bigger than that caused by a defect. For detecting defects under such severe intensity variation, we propose self referencing image transform. Self referencing is actually a subtraction of local image from the most similar local image, which can be found by nearest neighbor search. By performing the self referencing image transforms on a defect-less die image and inspection die image, we can find the difference between these dies without affected by the intensity variation. We further extend this basic procedure so as to increase the accuracy. We tested the resulting algorithm on real images and confirmed its accuracy.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11131797
• 書誌情報: 研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）; 巻 2009, 号 29(2009-CVIM-166), p. 287-292, 発行日 2009-03-06
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会