基板缺陷检査装置和缺陷检査用灵敏度参数值调整方法与流程

本发明涉及使用对基板进行拍摄而获得的图像数据判断基板的缺陷的缺陷检査装置、基板缺陷检査用的灵敏度参数值的调整方法和存储有缺陷检査装置所使用的计算机程序的存储介质。

背景技术：

在作为半导体装置的制造步骤之一的光刻步骤中，对作为基板的半导体晶片(以下，记为晶片)的表面依次进行利用抗蚀剂的涂敷的抗蚀剂膜的形成、该抗蚀剂膜的曝光、显影，形成抗蚀剂图案。在形成有该抗蚀剂图案的晶片表面内的各部分，有时进行对有无缺陷进行判断的缺陷检査。该缺陷检査基于对检査对象的晶片进行拍摄而取得的图像数据、预先准备的基准图像数据和多个参数而进行。

将实际上不是缺陷但在上述检査中判断为缺陷作为疑似缺陷。要求以能够抑制该疑似缺陷的发生的方式设定上述参数。并且，在形成上述抗蚀剂膜时，出于制造新型的半导体装置或者提高成品率的目的，例如在进行所使用的抗蚀剂材料的变更等的各种处理条件的变更的情况下，或者在检査时所使用的照明光源的明亮度发生变化的情况下，有时需要重新设定该参数。

然而，关于上述参数，由于存在多个，装置的操作人员多次重复参数的变更和确认该变更对检査的影响的作业，这样试错的结果是，需要多的劳力和时间。另外，作为合适的参数值的组合不是1个，因此，存在所设定的各参数值因操作人员的熟练度而不同的情况。即，根据设定参数值的操作人员的熟练度，检査的精度受到影响，有无法充分地防止疑似缺陷的危险。专利文献1对基准图像数据的生成方法进行了公开，但对上述参数值的设定方法没有公开，对于解决该问题是不充分的。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2014－115140号公报

技术实现要素：

发明想要解决的技术问题

本发明是为了解决上述问题而完成的发明，其目的在于：提供一种能够自动对检査基板的缺陷时所使用的参数值进行调整，并能够在检査基板的缺陷时实现减少疑似缺陷的检测的技术。

用于解决技术问题的技术方案

本发明的基板的检査装置是一种基板的缺陷检査装置，其对于拍摄作为检査对象的基板的整个表面而获得的图像数据的各像素值，使用将各位置与像素值的允许范围相关联的基准像素数据，在各像素值偏离与其位置对应的上述允许范围时，将偏离量与作为偏离允许量的灵敏度参数值进行比较，在偏离量超过灵敏度参数值时，判断该基板为缺陷基板，上述基板的缺陷检査装置的特征在于，包括：

基准像素数据生成部，其在进行上述灵敏度参数值的调整时，生成供调整后使用的基准像素数据；

用于调整上述灵敏度参数值的灵敏度参数值调整部；和

虚拟检査用基板选择部，其从在进行上述灵敏度参数值的调整时以前已检査过的多个基板中选择用于调整上述灵敏度参数值的、用于与上述基准像素数据进行比较而进行虚拟检査的虚拟检査用的多个基板，

上述灵敏度参数值调整部实施：

对于所选择的虚拟检査用的基板的各像素值，使用上述供调整后使用的基准像素数据，在各像素值偏离与其位置对应的允许范围时，将偏离量和调整前的灵敏度参数值进行比较的步骤；在偏离量超过该灵敏度参数值并且上述偏离量与该灵敏度参数值的差在阈值以下时，更新上述偏离量作为新的灵敏度参数值的步骤；和对上述过去已检査过的多个基板的图像数据依次进行该操作，并且在作为偏离量的比较对象的灵敏度参数值发生了更新时使用更新后的灵敏度参数值，将最后更新了的灵敏度参数值作为调整后的灵敏度参数存储于存储部中的步骤。

本发明的基板缺陷检査用的灵敏度参数值的调整方法，其用于对缺陷检査装置所使用的灵敏度参数值进行调整，上述缺陷检査装置对于拍摄作为检査对象的基板的整个表面而获得的图像数据的各像素值，使用将各位置与像素值的允许范围相关联的基准像素数据，在各像素值偏离与其位置对应的上述允许范围时，将偏离量和作为偏离允许量的灵敏度参数值进行比较，在偏离量超过灵敏度参数值时，判断该基板为缺陷基板，上述基板缺陷检査用的灵敏度参数值的调整方法的特征在于，包括：

在进行上述灵敏度参数值的调整时，生成供调整后使用的基准像素数据的步骤；

调整上述灵敏度参数值的步骤；

从在进行上述灵敏度参数值的调整时以前已检査过的多个基板中选择用于调整上述灵敏度参数值的、用于与上述基准像素数据进行比较而进行虚拟检査的虚拟检査用的基板的步骤；

对于所选择的虚拟检査用的基板的各像素值，使用上述供调整后使用的基准像素数据，在各像素值偏离与其位置对应的允许范围时，将偏离量和调整前的灵敏度参数值进行比较的步骤；

在偏离量超过该灵敏度参数值并且上述偏离量与该灵敏度参数值的差在阈值以下时，将上述偏离量更新为新的灵敏度参数值的步骤；和

对上述过去已检査过多个基板的图像数据依次进行该操作，并且在作为偏离量的比较对象的灵敏度参数值发生了更新时使用更新后的灵敏度参数值，将最后更新了的灵敏度参数值作为调整后的灵敏度参数存储于存储部中的步骤。

本发明的存储介质，其存储用于基板的缺陷检査装置的计算机程序，上述基板的缺陷检査装置对于拍摄作为检査对象的基板的整个表面而获得的图像数据的各像素值，使用将各位置与像素值的允许范围相关联的基准像素数据，在各像素值偏离与其位置对应的上述允许范围时，将偏离量和作为偏离允许量的灵敏度参数值进行比较，在偏离量超过灵敏度参数值时，判断该基板为缺陷基板，上述存储介质的特征在于：

上述计算机程序编入有步骤组以使得实施上述的基板缺陷检査用的灵敏度参数值的调整方法。

发明效果

本发明将对基板的整个表面进行拍摄而获得的图像数据和基准像素数据进行比较，自动调整判定基板是否有缺陷的灵敏度参数值。具体而言，在进行灵敏度参数值的调整时以前已检査过的多个基板中选择虚拟检査用的多个基板，与灵敏度参数调整后的新的基准像素数据进行比较，并进行虚拟检査，在判定某个基板有疑似缺陷时，放大灵敏度参数值，使得不将该基板判断为有疑似缺陷。然后，对所选择的虚拟检査用的多个基板依次进行该操作，使用最终获得的灵敏度参数值作为新的灵敏度参数值。从而，利用试错法进行灵敏度参数值调整的操作人员的负担消除，并能够实现稳定的基板缺陷检査。

附图说明

图1是适用本发明的涂敷、显影装置的概略整体构成图。

图2是表示涂敷、显影装置中实施的实际检査的概略的说明图。

图3是所拍摄的晶片的表面的示意图。

图4是为了取得晶片表面的图像而在上述涂敷、显影装置中设置的拍摄模块。

图5是设置于上述涂敷、显影装置中的晶片的缺陷检査系统的构成图。

图6是表示构成上述缺陷检査系统的数据分析用计算机的方块图。

图7是上述晶片的缺陷检査的流程图。

图8是表示所取得的晶片的特征量的一个例子的图表。

图9是表示取得晶片的基准图像数据和作为虚拟检査对象的晶片w的图像数据的顺序的说明图。

图10是表示上述虚拟检査的顺序的说明图。

图11是表示所取得的晶片的特征量的一个例子的图表。

图12是用于表示虚拟检査的概要的说明图。

图13是为了设定用于进行上述缺陷检査的参数而进行的虚拟检査的流程图。

附图标记说明

w晶片

1涂敷、显影装置

2拍摄模块

3数据存储用计算机

4数据分析用计算机

42～46程序。

具体实施方式

以下，参照附图对本发明的一个实施方式进行说明。

参照图1的概略俯视图对适用本发明的涂敷、显影装置1进行说明。该涂敷、显影装置1通过将载置块11、中间块12、处理块13和接口块14依次在水平方向上直线状地连接而构成。曝光机15与接口块14连接。在载置块11中，存储作为基板的晶片w的载体16利用未图示的搬送机构搬送并载置。在处理块13设置有：向晶片w的表面供给抗蚀剂而形成抗蚀剂膜的抗蚀剂膜形成模块17；和向利用曝光机15沿着规定的图案曝光的抗蚀剂膜供给显影液而形成抗蚀剂图案的显影模块18。在中间块12表示了对显影的晶片w的整个表面进行拍摄的拍摄模块2。其中，所谓该晶片w的整个表面，可以是形成半导体装置的区域的整个表面。

各块11～14具有未图示的晶片w的搬送机构，利用该搬送机构将存储于载体16中的晶片w按照中间块12→抗蚀剂膜形成模块17→接口块14→曝光机15→接口块14→显影模块18→拍摄模块2的顺序进行搬送，再返回至载体16中。图1的虚线的箭头表示该晶片w的搬送路径。这样，通过搬送晶片w，可以进行该晶片w的表面的抗蚀剂图案的形成、和该晶片w的整个表面的拍摄。进行拍摄而获得的图像数据用于对晶片w的表面内有无异常进行检査。其中，该图像数据是关于图像中的各位置的像素包含三原色r(红)、g(绿)、b(蓝)的各像素值的信息的数据。

然后，在该涂敷、显影装置1中，进行上述检査、即对晶片w实际上是否存在异常进行判断的检査、和用于该检査的后述的灵敏度参数调整用的检査。以下，关于对晶片w实际上是否存在异常进行判断的检査，分别记载实际检査、灵敏度参数的调整用的检査作为虚拟检査。其中，背景技术的项目所述的检査、参数分别相当于这些实际检査、灵敏度参数。

对上述的晶片w的实际检査进行说明。实际检査通过将预先制成的晶片w的基准图像数据(基准晶片w的图像数据)、和从作为检査对象的晶片w取得的图像数据进行比较而进行。所谓该晶片w的基准图像数据(基准像素数据)，是就rgb的各自而言，按晶片的图像的每个像素(pixel)，将像素的位置与像素值的允许范围相关联的数据。并且，此处言及的所谓晶片w的基准图像数据与检査对象的晶片w的图像数据的比较，是在基准图像数据与检査对象的晶片w的图像数据之间，按彼此相同的位置的像素，比较每个r、g、b的像素值，更详细而言，是求出基准图像数据的允许范围的像素值、与检査对象晶片w的图像数据的像素值的差值。即，该差值是检査对象晶片w的图像数据的像素值偏离该允许范围的偏离量。

在全部的位置的像素中，r、g、b的各偏离量为0时，判断检査对象的晶片w没有缺陷。在任意的位置的像素中，r、g、b的任意的偏离量不为0时，对于如此不为0的偏离量，与作为按rgb分别设定的偏离允许量的灵敏度参数值进行比较。作为比较的结果，在偏离量超过该灵敏度参数值时，在检査对象的晶片w中，在与该像素对应的位置产生了缺陷，判断该检査对象的晶片w是具有缺陷的缺陷晶片w。在偏离量没有超过该灵敏度参数值时，判断不是缺陷晶片w。

图2是示意地表示上述的实际检査的顺序的图，对于检査对象晶片w的图像数据和晶片w的基准图像数据，将各数据中任意的相同位置的像素设为p1。并且，检査对象晶片w的像素p1的r、g、b分别为a1、a2、a3，基准图像数据的像素p1的r、g、b的各允许范围分别为b1～c1、b2～c2、b3～c3。在rgb中，仅关于r，在允许范围内不包含检査对象晶片w的像素值，为b1～c1＜a1，偏离量a1－c1不为0。

并且，将r、g、b的灵敏度参数分别设定为q1、q2、q3时，将偏离量a1－c1与r的灵敏度参数q1进行比较，若为q1＜a1－c1，则判断为缺陷，若为q1≥a1－c1，则判断不是缺陷。其中，为了防止图的复杂化，显示为仅在像素p1中进行检査对象晶片w的图像数据与晶片w的基准图像数据的比较，但对晶片w的表面内的各像素都进行该比较。另外，以上的实际检査的说明中的各比较、各判断和偏离量的计算利用后述的计算机实施。

对上述灵敏度参数进一步进行补充，作为该灵敏度参数，按rgb设定d1～d4的4个种类，根据算出上述偏离量的像素的位置，以使用d1～d4中的任意1个或多个的方式进行设定。即，将分别使用d1、d2、d3、d4的上述缺陷判断设为缺陷判断模式1、2、3、4时，按每种缺陷判断模式1～4对在晶片w的表面内分别进行缺陷判断的区域进行设定。例如，将d1～d4中的1个适用于晶片w的中心部的缺陷判断，将d1～d4中的另外1个适用于晶片w的周缘部的缺陷判断。

在该涂敷、显影装置1中，利用计算机自动进行晶片w的基准图像数据和灵敏度参数d1～d4的更新。这些晶片w的基准图像数据和灵敏度参数d1～d4的更新，通过在进行该更新之前利用拍摄模块2进行拍摄，预先使用已取得的多个晶片w的图像数据而实施。当叙述概略时，从已取得的多个图像数据中排除被认为明显包含缺陷的图像数据，根据如此进行排除后的多个图像数据重新生成晶片w的基准图像数据。

然后，针对进行如此排除后的多个晶片w的图像数据的每一个，使用重新生成的晶片w的基准图像数据对有无缺陷进行检査。该检査是上述的虚拟检査，若在该虚拟检査中判断晶片w中没有缺陷，则在对该晶片w暂时进行实际检査时，更新灵敏度参数d1～d4，使其成为该晶片w不是缺陷晶片w的值。然后，关于进行这样的晶片w的基准图像数据和灵敏度参数d1～d4的更新的时机，基于作为从进行该更新之前取得的多个晶片w的图像数据中分别取得的参数的晶片w的特征量决定。更详细而言，利用计算机对所取得的特征量是否偏离针对该特征量预先设定的上限阈值或下限阈值进行监视，基于该监视结果决定。

作为上述的晶片w的特征量(特征点)，可以使用按r、g、b使用泽尔尼克(zernike)多项式、利用泽尔尼克函数分解晶片表面内的像素值的平面分布z而表示的泽尔尼克系数zi(i为1以上的整数)。各泽尔尼克系数zi各自分别表示晶片w的表面内的像素值的分布特性。在以下的说明中，例如可以使用泽尔尼克系数zi中的z1～z4的4个作为晶片w的特征量，但并不限于选择如此作为特征量使用的泽尔尼克系数zi。因此，例如可以使用z1～z4以外的泽尔尼克系数zi作为晶片w的特征量，所使用的泽尔尼克系数zi的数也不限于4个。

对该泽尔尼克系数zi的取得方法进行说明。如上所述，使用泽尔尼克多项式取得。该泽尔尼克多项式是主要用于光学领域的复变函数，具有二个次数(n，m)。另外，也是半径为1的单位圆上的函数，具有极座标的自变量(r，θ)。在光学领域中，该泽尔尼克多项式例如用于分析透镜的像差成分，通过使用泽尔尼克多项式分解波面像差，能够根据分别独立的波面、例如山型、鞍型等的形状掌握像差成分。

以下，参照图3继续说明。图3是表示晶片w的表面内的各像素p的像素值的平面分布z的图，记载于各像素p的内侧的数值表示该像素p的像素值。另外，为了容易说明，在图3中仅对沿着x轴方向的一列像素p进行了记载。并且，在对该像素值的平面分布z应用泽尔尼克多项式时，将各像素p的像素值表示在晶片w表面上的高度方向(图3的z方向正方向)上。作为其结果，能够将各像素p的像素值的平面分布捕捉成3维描绘的规定形状的曲线。并且，对于晶片w表面内全部的像素p的像素值，同样表示在晶片w表面上的高度方向上，由此能够将晶片w表面内的像素值的分布捕捉成3维的圆形波面。这样，通过捕捉成3维的波面，泽尔尼克多项式能够适用，并能够使用泽尔尼克多项式将晶片表面内的像素值的平面分布z例如分解成晶片表面内的上下左右方向的倾斜成分、弯曲成凸状或者凹状的弯曲成分等的多个像素值分布成分zi。各像素值分布成分zi的大小可以利用泽尔尼克系数表示。

具体而言，表示各像素值分布成分zi的泽尔尼克系数可以使用极座标的自变量(r，θ)和次数(n，m)表示。以下，作为一个例子，表示1项～9项的泽尔尼克系数。

z1，n＝0，m＝0

(1)z2，n＝1，m＝1

(r·cosθ)

z3，n＝0，m＝－1

(r·sinθ)

z4，n＝2，m＝0

(2r²－1)

z5，n＝2，m＝2

(r²·cos2θ)

z6，n＝2，m＝－2

(r²·sin2θ)

z7，n＝3，m＝1

((3r³－2r)·cosθ)

z8，n＝3，m＝－1

((3r³－2r)·sinθ)

z9，n＝4，m＝0

(6r⁴－6r²+1)

例如，作为第1项泽尔尼克系数的泽尔尼克系数z1是指晶片表面内的像素值的平均值，第2项泽尔尼克系数z2是指晶片表面内的像素值的左右方向的倾斜成分，第3项泽尔尼克系数z3是指晶片表面内的像素值的前后方向(与泽尔尼克系数z2的倾斜方向正交的方向)的倾斜成分，第4项泽尔尼克系数z4是指以晶片的中心为原点的像素值的弯曲成分。

以下，返回涂敷、显影装置1的构成的说明，参照图4的纵剖侧面图对上述拍摄模块2进行说明。拍摄模块2具有框体21，在框体21内设置有吸附晶片w的背面侧中央部、并水平保持晶片w的载置台22。图中23是在框体21的侧方开口的晶片w的搬送口。在框体21内，将搬送口23开口的侧作为前侧时，载置台22构成为能够在前侧与里侧之间水平移动。图中24是用于该载置台22的水平移动的导轨，从前侧向里侧伸长。

在导轨24上设置有在框体21内左右伸长的横长的半透半反镜25，侧视时，该半透半反镜25相对于该导轨24的伸长方向倾斜地设置。另外，在半透半反镜25的上方设置有经由该半透半反镜25向下方照射光的照明26。在半透半反镜25的里侧设置有照相机27。来自照明26的照明通过半透半反镜25，与半透半反镜25下方的照射区域接触。然后，该照射区域内的物体的反射光被半透半反镜25反射，进入照相机27。即，照相机27能够对位于半透半反镜25的下方的物体进行拍摄。然后，晶片w沿着导轨24在半透半反镜25的下方从前侧向里侧移动时，照相机27间歇地进行拍摄，能够对晶片w的整个表面进行拍摄，并生成图像数据。

如图5所示，该拍摄模块2的照相机27与数据存储用计算机3连接，将所取得的各晶片w的图像数据发送给该数据存储用计算机3。数据存储用计算机3将该接收的图像数据存储于该计算机3所含的存储器内并进行存储。并且，该数据存储用计算机3与数据分析用计算机4连接。数据分析用计算机4是使用数据存储用计算机3所存储的晶片w的图像数据、用于进行上述的晶片w的基准图像数据和灵敏度参数d1～d4的更新的计算机。由拍摄模块2、数据存储用计算机3和数据分析用计算机4构成基板的缺陷检査装置。

接着，使用图6对数据分析用计算机4的构成进行说明。图中41是总线，存储程序42～46的程序存储部47和存储器48与总线41连接。另外，数据存储用计算机3也与该总线41连接，构成为能够向数据分析用计算机4发送晶片w的图像数据。

程序42是使用从数据存储用计算机3发送的各晶片w的图像数据、构成算出作为上述特征量的泽尔尼克系数zi(z1～z4)的监视用阈值生成部的晶片的特征量计算程序。另外，该程序42对泽尔尼克系数zi是否偏离存储于存储器48的阈值进行监视，从而也作为决定上述灵敏度参数d的更新时机的监视部。

程序43是从数据存储用计算机3所存储的各晶片w的图像数据中选择用于生成晶片w的基准图像数据的图像数据的基准图像数据生成用的图像数据选择程序。程序44是使用程序43所选择的图像数据生成晶片w的基准图像数据的基准图像数据生成程序，作为基准像素数据生成部而构成。

程序45是从数据存储用计算机3所存储的各晶片w的图像数据中选择用于进行虚拟检査的图像数据、实施该虚拟检査的虚拟检査实施程序。另外，也利用该程序45进行灵敏度参数d的更新和泽尔尼克系数zi的阈值的更新，该程序45构成为参数值的调整部。程序46是实施上述实际检査的实际检査实施程序。

这些程序42～46以收纳于例如硬盘、光盘、磁盘或存储卡等的存储介质中的状态存储于程序存储部47中。并且，以能够进行上述的实际检査、和后述的灵敏度参数的调整等的各处理的方式编入有步骤组。

作为存储部的存储器48具有存储区域48a～48c。从图3所说明的各晶片w的图像数据取得的每个rgb的晶片w的泽尔尼克系数zi，与取得该图像数据的晶片w相对应地存储在存储区域48a中。在图7中，作为一个例子，对于最近取得的100个晶片w(为了方便起见，标示了1～100的序号)，表示了所取得的泽尔尼克系数z1。其中，对于z1以外的泽尔尼克系数z2～z4，也与z1同样存储于存储区域48a中，但省略了图中的表示。

在存储区域48b中，存储有形成针对上述泽尔尼克系数的允许范围的上限阈值和下限阈值。关于晶片w的泽尔尼克系数zi的每一个，按rgb设定这些上限阈值和下限阈值。如上所述，进行灵敏度参数值和晶片w的基准图像数据的更新时，存储于该存储区域48b的上限阈值和下限阈值被再次设定。在存储区域48c中，按rgb存储有灵敏度参数d1～d4。

接着，参照图8的流程图对利用上述的涂敷、显影装置1和计算机3、4进行的处理的顺序进行说明。如图1所说明的那样，在涂敷、显影装置1内搬送晶片w，对形成有抗蚀剂图案的晶片w进行拍摄而取得图像数据(检査对象的晶片w的图像数据)，将该图像数据依次发送给数据存储用计算机3。另外，也从数据存储用计算机3向数据分析用计算机4发送该图像数据，如图2所说明的那样，与晶片基准图像数据进行比较，进行该图像数据的晶片w的实际检査。另外，与该实际检査并行地对作为检査对象的晶片w的图像数据按rgb进行泽尔尼克系数z1～z4的计算。

然后，从第n(n为整数)个晶片w的图像数据取得每个rgb的各泽尔尼克系数z1～z4时，对所取得的各泽尔尼克系数zi是否超过了特征量的上限阈值和下限阈值中的一个进行判断。若判断没有超过各泽尔尼克系数zi中的全部上限阈值和下限阈值中的一个，则对第n+1个晶片w的图像数据依次进行各泽尔尼克系数zi的取得、所取得的各泽尔尼克系数zi是否超过上限阈值和下限阈值中的一个的判断。

若判断从第n个晶片w的图像数据取得的各泽尔尼克系数zi中的任一个超过了上限阈值和下限阈值中的一个，则对于如此超过上限阈值和下限阈值中的一个的泽尔尼克系数zi，判断超过上限阈值和下限阈值中的一个是否超过规定的次数且连续发生(步骤s1)。在该步骤s1中，判断超过规定的次数而未连续发生时，对第n+1个晶片w的图像数据依次进行各泽尔尼克系数zi的取得、所取得的各泽尔尼克系数zi是否超过了上限阈值和下限阈值中的一个的判断。

在步骤s1中，判断连续地超过规定的次数，泽尔尼克系数zi中的任一个超过了上限阈值和下限阈值中的一个时，使用数据存储用计算机3所存储的晶片w的图像数据中最近取得的规定个数的晶片w的图像数据，对晶片w的基准图像数据、灵敏度参数值、以及泽尔尼克系数zi的上限阈值和下限阈值进行更新(步骤s2)。即，重复实施步骤s1，直至判断泽尔尼克系数zi超过规定的次数且连续超过上限阈值或下限阈值而实施步骤s2。

然后，在实施上述步骤s2后，使用更新后的晶片w的基准图像数据、灵敏度参数值、以及泽尔尼克系数zi的上限阈值和下限阈值，再次开始晶片w的实际检査(步骤s3)。即，使用这些更新后的晶片w基准图像数据、灵敏度参数值、以及泽尔尼克系数zi的上限阈值和下限阈值，再次进行步骤s1。这些步骤s1～s3利用上述的程序42～46实施。

以下，参照图9、图10的示意图对上述流程的步骤s2的具体顺序进行说明。在该说明例中，该步骤s2使用图7所示的晶片1～100的图像数据。图10的左上部的圆圈(表示为e1)表示上述流程的步骤s1中取得的晶片1～晶片100的图像数据，在来自圆圈e1的箭头之前的表e2表示从该晶片1～晶片100的图像数据取得的晶片的特征量。即，将表示简略化，但表e2与图7的表相同。

开始步骤s2时，对于所取得的作为特征量的泽尔尼克系数zi，提取泽尔尼克系数的次数(项数)相同的系数，按rgb进行分组。在图11中，作为代表，表示了针对z1的r、g、b的各组的特征量。以下，对各组进行相同的处理，因此作为代表，对针对r的泽尔尼克系数z1的组(记为r－z1组)所进行的处理进行说明。在图9中，在来自表e2的箭头之前，将r－z1组的标准分布曲线表示为e3。

首先，对该标准分布曲线e3中的偏离值进行检测。在标准分布曲线e3中，用虚线的圆对作为该偏离值的区域进行了圈示。然后，将与该偏离值对应的晶片w视为存在缺陷的缺陷晶片w，在之后的处理中，不使用该缺陷晶片w的泽尔尼克系数。将从r－z1组中排除了缺陷晶片w的z1的组记为缺陷已排除r－z1组。在图9中，将利用缺陷已排除r－z1组生成的标准分布曲线示为e4。

然后，对于该缺陷已排除r－z1组的泽尔尼克系数z1，提取具有与平均值最接近的值的泽尔尼克系数z1的晶片w的图像数据。另外，在包含于该泽尔尼克系数z1的平均值－1.5σ以上、并且该泽尔尼克系数z1的平均值+1.5σ以下的范围内的泽尔尼克系数z1中，提取分别表示最大值、最小值的晶片w的图像数据。其中，σ为标准偏差。从而，在概略地示于图9中的右上方的标准分布曲线e4中，提取具有用虚线的圆包围的区域的泽尔尼克系数z1的晶片w的图像数据。

如上所述，对r－z1组以外的各组也进行相同的处理，因此，对该各组也与r－z1组同样进行晶片w的图像数据的提取。这样，通过合成从各组提取的多个晶片w的图像数据，能够生成晶片w的基准图像数据。此处言及的所谓合成，具体而言，是针对晶片w的图像数据的每个像素，从所选择的晶片w的图像数据中决定每个rgb的像素值的最小值和最大值。然后，将该最小值～最大值设定为图2所说明的像素值的允许范围，生成晶片w的基准图像数据。这样，对于多个晶片w，在观察到相同的泽尔尼克系数的值时，选择与该多个晶片w的泽尔尼克系数的平均值的偏离小于预先设定的偏离度的晶片w组，基于该选择的晶片w组生成晶片w的基准图像数据。即，使用多个图像数据中成为缺陷晶片w的可能性极低的晶片w的图像数据生成基准图像数据。

在此，再对缺陷已排除r－z1组进行说明。在该组中，例如提取该组中的泽尔尼克系数z1的平均值－1.5σ以下、并且该泽尔尼克系数z1的平均值+1.5σ以上的范围内的各图像数据作为虚拟检査对象的晶片w的图像数据。具体而言，例如提取泽尔尼克系数z1为最大值、最小值的各图像数据、和泽尔尼克系数z1为与最大值最接近的值、与最小值最接近的值的图像数据作为虚拟检査对象的晶片w的图像数据。因此，概略而言，所提取的图像数据是在示于图9中的右下方的标准分布曲线e4中与用虚线的圆包围的区域对应的晶片w的图像数据。

从r－z1以外的各组中也与r－z1组同样提取虚拟检査对象的图像数据。即，对于多个晶片w，在观察到相同的泽尔尼克系数的值时，与该多个晶片w的平均值的偏离大于预先设定的偏离度的晶片w组的图像数据成为虚拟检査对象的图像数据。如此提取泽尔尼克系数与平均值相比偏离较大的晶片w的图像数据作为虚拟检査对象的图像数据，是为了如后所述基于虚拟检査的结果对灵敏度参数d1～d4进行更新时，在实际检査中，在能够可靠地进行缺陷的检测的范围内，成为能够尽可能地防止疑似缺陷的值。

另外，在开始虚拟检査时，根据各泽尔尼克系数的组，再次设定与该组对应的泽尔尼克系数zi的上限阈值、下限阈值。具体而言，从上述的缺陷已排除r－z1组分别取得泽尔尼克系数z1的平均值+1.5σ、泽尔尼克系数z1的平均值－1.5σ，将这些各值分别设定为r的z1的上限阈值、下限阈值。

这样，取得基准图像数据和多个虚拟检査对象的晶片w的图像数据，并设定泽尔尼克系数zi的上限阈值和下限阈值时，实施虚拟检査。图10是表示该虚拟检査的概略的图。首先，如该图所示，从虚拟检査对象的晶片w组的图像数据中选择1个晶片w的图像数据，进行该选择的图像数据与晶片w的基准图像数据的比较。即，如图10中央所示，针对各位置的像素，计算出作为基准图像数据设定的像素值的允许范围与检査对象的晶片w的像素值的差(偏离允许范围的偏离量)。

在全部的位置的像素中，偏离量为0时，该检査对象的晶片w为无异常。另外，存在偏离量不为0的像素时，如图10所示，将该像素的偏离量和以适用于该像素的方式设定的灵敏度参数d(参照图2)进行比较。作为比较的结果，若偏离量在灵敏度参数d以下，则检査对象的晶片w为无异常。若偏离量大于灵敏度参数d，则对偏离量是否超过了预先设定的阈值(为最终判断阈值)进行判断。例如按rgb预先对d1～d4分别设定该最终判断阈值。然后，判断没有超过该最终判断阈值时，在暂时进行实际检査时，判断检査对象的晶片w为具有疑似缺陷的疑似缺陷晶片w。即，判断为实际上没有缺陷的晶片w。如此判断检査对象的晶片w为疑似缺陷晶片w时，为了防止在暂时进行实际检査时判断该检査对象的晶片w为缺陷晶片w，进行更新，使得用于比较的参数d成为上述的偏离量。

然后，在判断虚拟检査对象的晶片w为无异常时，以及在判断为疑似缺陷晶片w时，在对该虚拟检査对象的晶片w进行实际检査时，以从该晶片w取得的泽尔尼克系数zi不超过泽尔尼克系数zi的上限阈值和下限阈值的方式，更新这些上限阈值和下限阈值。例如，以扩大上限阈值与下限阈值之间的zi的允许范围的方式，以上限阈值和下限阈值的两者位移相同的数值的方式进行该更新。

然而，在使用上述的偏离量和最终判定阈值的比较中，判断偏离量超过了最终判定阈值时，会判断检査对象的晶片w为缺陷晶片w，无法进行参数d的更新以及泽尔尼克系数zi的上限阈值和下限阈值的更新。

参照图12并使用具体数值对利用该虚拟检査的r的缺陷灵敏度参数d以及r的z1的上限值和下限值的更新的例子进行说明。该说明中的检査对象的晶片w的图像数据是第1个进行检査的晶片w的图像数据，因此，将图9的标准分布曲线e4中的泽尔尼克系数z1的平均值－1.5σ、泽尔尼克系数z1的平均值+1.5σ分别设定为该泽尔尼克系数z1的下限阈值、上限阈值。其中，例如下限阈值为160，上限阈值为170。

另外，将图像数据中的3个彼此不同的位置的像素设为p1、p2、p3，晶片w的基准图像数据的像素p1、p2、p3的r的允许范围均为200～210，针对r的灵敏度参数d1、d2的最终判定阈值分别为12。另外，对于该检査对象的晶片w，r的泽尔尼克系数z1为158，虚拟检査对象的晶片w的图像数据的像素p1、p2、p3的r分别为218、219、221。r的灵敏度参数d1为6，适用于像素p1、p2，但不适用于像素p3。r的灵敏度参数d2为10，适用于像素p1、p3，但不适用于像素p3。

通过如上所述地进行虚拟检査，在像素p1、p2、p3中，关于虚拟检査对象的晶片w的图像数据的像素值，计算出偏离晶片w的基准图像数据的允许范围的偏离量。即，计算出作为200～210与218的差的8、作为200～210与219的差的9、作为200～210与221的差的11分别作为像素p1、p2、p3的偏离量。适用参数d1的像素p1、p2的偏离量8、9低于作为最终判定阈值的12。另外，适用灵敏度参数d2的像素p1、p3的偏离量8、9低于作为最终判定阈值的12。

因此，判断检査对象的晶片w为疑似缺陷晶片w。然后，以判断该检査对象的晶片w在实际检査中不是缺陷晶片w的方式，将灵敏度参数d1更新为作为上述偏离量的8、9中大的数9，将灵敏度参数d2更新为作为上述偏离量的11。为了防止说明的复杂化，只表示了灵敏度参数d1、d2的修正，但对灵敏度参数d3、d4也与d1、d2同样地根据虚拟检査的结果，以能够防止疑似缺陷的方式进行更新。另外，对其他的位置的像素也与p1～p3同样进行检査。

然后，通过判断检査对象的晶片w为疑似缺陷晶片w、即不是缺陷晶片w，也对r的z1的上限阈值、下限阈值进行更新。上限阈值与下限阈值之间的z1的允许范围为170～160，检査对象的晶片w的z1为158，偏离允许范围2，因此，上限阈值和下限阈值分别位移2，将上限阈值更新为172，将下限阈值更新为158。关于r的z1以外的泽尔尼克系数设定的上限阈值、下限阈值也与关于该r的z1的上限阈值和下限阈值同样进行更新。其中，在该图12示意地表示的虚拟检査中，为了防止图示和说明变得复杂，表示为检査对象晶片w的图像数据的rgb中仅取出r的像素值进行检査，但与实际检査相同，对r、g、b彼此同样地进行检査，根据该检査结果进行灵敏度参数d和泽尔尼克系数的阈值(上限阈值和下限阈值)的更新。

对作为虚拟检査对象提取的全部的晶片w的图像数据依次进行以上的虚拟检査，对灵敏度参数d1～d4和各泽尔尼克系数zi的阈值依次进行更新。因此，作为之前的虚拟检査的结果，在对灵敏度参数d1～d4进行更新时，在接下来的虚拟检査中使用更新后的灵敏度参数d1～d4。并且，在步骤s2的实施中算出的灵敏度参数d1～d4和各泽尔尼克系数zi的阈值是这些灵敏度参数d1～d4和各泽尔尼克系数zi的阈值的候选值，全部的图像数据的虚拟检査结束后，决定最终取得的灵敏度参数d1～d4和各泽尔尼克系数zi的阈值的候选值作为上述流程的步骤s3的实际检査中使用的灵敏度参数d1～d4和各泽尔尼克系数zi的阈值。

以下，参照作为汇总上述步骤s2中的处理的流程的图13进行说明。首先，在从存储于数据存储用计算机3中的过去取得的规定个数的晶片w的图像数据中排除了可以视为缺陷的晶片w的图像数据后，算出作为晶片w的特征量的泽尔尼克系数z1～z4的平均值和平均值±1.5σ(步骤t1)。然后，选择具有与这些平均值和平均值±1.5σ最接近的泽尔尼克系数的晶片进行合成，生成晶片w的基准图像数据(基准晶片的图像数据)(步骤t2)。接着，选择规定个数的泽尔尼克系数分别与最大值、最小值接近的晶片，作为虚拟检査对象的晶片组(步骤t3)。即，该步骤t1～t3是进行图9所说明的处理的步骤。

然后，关于每个rgb，将所选择的1个虚拟检査对象的晶片的各像素的像素值和基准图像数据中的允许范围的像素值进行比较，计算出差(偏离允许范围的偏离量)(步骤t4)。将各差和灵敏度参数值进行比较，若各差大，则对灵敏度参数值进行修正(步骤t5)，基于该虚拟检査的晶片的泽尔尼克系数更新泽尔尼克系数的上限阈值和下限阈值(步骤t6)。即，该步骤t4～t6是进行图10、图12所说明的处理的步骤。之后，对于作为虚拟检査对象晶片w提取的全部的晶片w，判断虚拟检査是否结束(步骤t7)，判断虚拟检査结束时，实施图8所说明的上述流程的步骤s3。即，开始实际检査。对于全部的晶片w，判断虚拟检査不结束时，对未检査的晶片w进行步骤t4之后的步骤。

利用该涂敷、显影装置1，可以将对晶片w的整个表面进行拍摄而获得的图像数据和晶片w的基准像素数据进行比较，自动调整判定晶片w是否有缺陷的灵敏度参数d1～d4。具体而言，从在进行灵敏度参数d1～d4的调整时以前已检査过的多个晶片w中选择虚拟检査用的多个晶片w，与调整灵敏度参数d1～d4后的新的晶片w的基准图像数据进行比较并进行虚拟检査，在判断某个晶片w为疑似缺陷晶片w时，以在实际检査中不将该晶片w判断为缺陷晶片w的方式放大灵敏度参数d1～d4。然后，对所选择的虚拟检査用的多个晶片w依次进行该操作，使用最终获得的灵敏度参数d1～d4作为新的灵敏度参数d1～d4。因此，能够缩减灵敏度参数d1～d4的调整所需要的劳力和时间，并且能够抑制疑似缺陷的发生而实现稳定的晶片w的缺陷检査。

灵敏度参数的更新并不限于如上所述通过监视特征量z是否超过了阈值而进行。关于该灵敏度参数的更新，例如可以从最近的更新时间点开始结束对规定批次数的晶片w的实际检査，可以从该最近的更新时间点开始结束对规定个数的晶片w的实际检査，可以从最近的更新时间点开始经过规定天数，也可以根据操作人员的指示开始。另外，也可以在实际检査中存储晶片w的表面内的缺陷数，每次进行实际检査时存储该缺陷数，所存储的缺陷数超过规定的阈值时，开始该更新。进一步而言，将最初取得的1个晶片w的图像数据作为基准图像数据，使用该基准图像数据对多个晶片w进行实际检査。并且，也可以在某个时间点使用从上述的多个晶片w取得的图像数据，进行新的晶片w的基准图像数据的生成和灵敏度参数d的更新。

另外，在上述的例子中，将与特征量z的平均值之间的偏离比预先设定的偏离度小的晶片w的图像数据作为基准图像数据生成用的图像数据，将与特征量z的平均值的偏离比预先设定的偏离度大的晶片w的图像数据作为虚拟检査对象的图像数据，根据z的标准偏差对各偏离度进行了设定，但也可以根据z的平均偏差对该偏离度进行设定。