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プリント板, LSIなどのパターン検査の自動化を目的とし, その微小欠陥検出能力と画像入力系の関係について検討した.光電変換系として半導体ラインスキャナーを想定し, 画像入力系における画像劣化として, 光学系における焦点ずれ, 光電変換系の受光素子内での平均化, 機械的走査によるぶれを考え, それぞれについて画像劣化のモデルを考えて解析を行った.その結果を用い, 微小欠陥のモデルについて画像劣化のシミュレーションを行って微小欠陥の検出特性を求め, 機械的なぶれを伴うラインスキャナーのモデルでは, 画素サイズと同程度の焦点ずれを許容しても, 孤立欠陥では画素サイズの約1.5倍, パターン縁上の欠陥では約2倍までの欠陥が検出できることを示した.また, このような画像入力系で, 上記の焦点ずれ以内に高精度で焦点正合を行う方法について検討した.最後に, 試作したプリント板マスク検査装置における実測結果について述べ, 比較検討を行った.

高精度プリント板のコピーマスクを対象とした自動検査方式を開発した.マスクパターンの幾何学的特徴に着目し, そのような特徴を持たないものを欠陥として検出する方式で, その幾何学的特徴としては, マスクパターンは主として水平・垂直の直線から構成されていること, パターン幅とギャップに最小許容限界があること, 一定半径の円形パッドが存在すること, の3点を考えている.欠陥検出は, 微小欠陥検出と部分特徴抽出, 部分特徴の組合せによる水平・垂直方向の検査, 部分特徴にもとついたマクロ特徴抽出とそれによる斜め方向の検査, パターン幅とギャップの測定の4階層から構成され, 微小な欠陥から広範囲にわたる大きい欠陥までを, 画像の走査速度で高速に検出できる.シミュレーションにより欠陥検出アルゴリズムの詳細部分の決定とその検証を行い, その結果にもとついて検査装置を試作して, 本検査方式の有効性を確認した.