(57)【要約】【課題】パターン付基板を検査対象とした欠陥検査において，実際の検査対象物物が存在しない状態で、検査条件を設定することにより、検査装置の稼働率を向上させる。【解決手段】パターン設計データ１１１から得られるパターンデータを基本パターンに分解（１２１）し、プロセス条件データ１１２、材料定数データ１１３、装置パラメータ１１５を加味して基本パターンの検出出力の計算を行い（１２２）、基本パターンの検出出力を統合して推定画像を作成する（１２４）。一方、基本欠陥データ１１４、材料定数データ１１３、装置パラメータデータ１１５を用いて欠陥の出力データを作成する（１２３Ａ）。推定画像１２４および欠陥データ１２３Ａを用いて検査装置の検査条件を設定する。これによって検査条件をオフラインで設定でき、装置の稼働率を向上させることが出来る。【選択図】図１
2010243283.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面にパターンが形成された検査対象の欠陥検査方法において，
前記検査対象に形成されるパターン設計データから一つの以上の基本パターンを抽出し，前記基本パターンの検出出力を物理シミュレーションにより計算し，
前記基本パターンの検出出力を統合することによって前記パターン設計データに対応するパターン推定画像を作成し、
前記パターン推定画像を基にして検査条件を定め、前記検査条件を検査装置に設定することを特徴とする欠陥検査方法。
【請求項２】
検査対象の欠陥をモデル化して，物理シミュレーションにより欠陥推定画像を作成し，前記欠陥推定画像および前記パターン推定画像を合成した合成画像を基にして欠陥検出感度を算出し，前記欠陥検出感度を基に検査条件を定めることを特徴とする請求項1に記載の欠陥検査方法。
【請求項３】
前記パターン推定画像と，前記合成画像との両者を基にして欠陥検出感度を算出し，該欠陥検出感度を基に検査条件を定めることを特徴とする請求項２に記載の欠陥検査方法。
【請求項４】
前記パターン推定画像，前記欠陥推定画像，および前記合成画像は，検査装置で設定可能な複数の検出条件の各々に対応した複数の画像として計算し、前記複数の画像を勘案して最も検出感度が高い検査条件を基に検査条件を定めることを特徴とする請求項２または３に記載の欠陥検査方法。
【請求項５】
前記パターン推定画像，前記欠陥推定画像，および前記合成画像は，検出信号のバラツキを考慮に入れて計算されたものであることを特徴とする，請求項２〜４の何れか１項に記載の欠陥検査方法。
【請求項６】
前記ばらつきは、検査対象のパターンのエッジラフネス，コーナーラウンディング，パターン高さ，膜厚等検査対象自体のバラツキであることを特徴とする請求項５に記載の欠陥検査方法。
【請求項７】
前記ばらつきは検査装置の検出光学系の収差のバラツキに起因するものであることを特徴とする請求項５に記載の欠陥検査方法。
【請求項８】
前記ばらつきは、検査装置における画像サンプリングのバラツキに起因するものであることを特徴とする請求項５に記載の欠陥検査方法。
【請求項９】
複数の検査領域の各々に対応して計算された複数の画像を基に，各検査領域における欠陥検出感度を算出し，これと別途計算された歩留まり予測計算結果とを比較することで，検査条件を定めることを特徴とする請求項１〜５の何れか１項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１０】
検査方法が暗視野式光学検出方式であることを特徴とする請求項１〜５または９の何れか１項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１１】
検査方法が明視野式光学検出方式であることを特徴とする請求項１〜５または９の何れか１項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１２】
検査方法が電子線検出方式であることを特徴とする請求項１〜５または９の何れか１項に記載の欠陥検査方法。
【請求項１３】
表面にパターンが形成された検査対象の欠陥検査装置において，
検査対象に形成されるパターン設計データを保持する手段と，
前記パターン設計データから一つ以上の基本パターンを抽出する手段と，
前記抽出した各々の基本パターンからの検出出力を物理シミュレーションにより計算する手段と，
前記パターン設計データに対応して，前記基本パターンの計算結果を統合することにより，検査対象の検査領域から得られるパターン推定画像を作成する手段と，
前記パターン推定画像を基にして検査条件を定める手段とを有し，前記定められた検査条件を，装置パラメータとして設定可能な様に構成されたことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項１４】
前記検査対象の欠陥をモデル化して，物理シミュレーションにより欠陥推定画像を作成する手段と，
前記欠陥推定画像および前記パターン推定画像との両者を合成した合成画像を作成する手段と，
前記合成画像を基にして欠陥検出感度を算出する手段と，
前記算出された前記欠陥検出感度を基に検査条件を定める手段とを有し，
前記定められた前記検査条件を，装置パラメータとして設定可能な様に構成されたことを特徴とする請求項１３に記載の欠陥検査装置。
【請求項１５】
前記検査対象のパターン推定画像と前記欠陥推定画像を合成した合成画像を作成する手段を有し，
前記パターン推定画像と前記合成画像の両者を基にして欠陥検出感度を算出し，
前記算出された欠陥検出感度を基に検査条件を定める手段を有し，
前記定められた前記検査条件を，装置パラメータとして設定可能な様に構成されたことを特徴とする請求項１３に記載の欠陥検査装置。
【請求項１６】
複数の検査領域の各々に対応して計算された複数の画像を基に，各検査領域における欠陥検出感度を算出する手段と，
別途計算された歩留まり予測計算結果とを比較することで，検査条件を定める手段を有することを特徴とする請求項１３〜１５の何れか１項に記載の欠陥検査装置。
【請求項１７】
検査手段が暗視野光学検出方式であることを特徴とする請求項１３〜１６の何れか１項に記載の欠陥検査装置。
【請求項１８】
検査手段が明視野光学検出方式であることを特徴とする請求項１３〜１６の何れか１項に記載の欠陥検査装置。
【請求項１９】
検査手段が電子線検出方式であることを特徴とする請求項１３〜１６の何れか１項に記載の欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，表面にパターンが形成された検査対象上の欠陥を，光または電子線を用いて得られた画像情報に基づいて検出する検査技術に関り，特に半導体ウエハ，ホトマスク等のパターン付基板を検査対象とした微細欠陥検出の検査技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
パターン付基板の欠陥検査においては，欠陥の検出信号をパターンの検出信号（パターン雑音）と如何に区別して検出できるかが欠陥検出感度を大きく左右する。特に半導体ウエハの検査においては，パターン微細化の進展に伴い，より微細な欠陥の検出が求められており，微細欠陥からの微弱な検出信号を，パターン雑音と区別して取り出すことが検査技術上の大きな課題となっている。
【０００３】
ここで，図２〜３により，検査対象であるパターン付基板について，半導体ウエハを例にとって説明する。図２は検査対象である半導体ウエハと半導体チップの説明図である。図２（１）は半導体ウエハであり，半導体ウエハ200に複数の半導体チップ201が形成されている。
【０００４】
図２（２）はロジック製品を例にした半導体チップ201内の構成であり，複数のロジック機能（Logic１および2）のブロック211および212とメモリ機能（SRAM）のブロック213からなる。各ブロックは，求められる機能に応じて，それぞれ異なる回路パターンにより構成されており，ウエハ検査時のパターン雑音もそれぞれのブロックで異なる。
【０００５】
図３は，半導体デバイスの縦構造の説明図であり，半導体デバイスの縦構造を30〜35および301〜351にて，および検出対象である欠陥について361〜364にて説明する。
【０００６】
30は素子分離層であり，シリコン(Si)基板301に溝を掘った後，絶縁物である酸化シリコン(SiO2)で埋めて，ウエハ上に形成されるトランジスタ素子を分離する構造(302)である。31はゲートおよびコンタクト層であり，311はポリシリコン(poly-Si)から成るゲート電極部である。この部分はトランジスタ性能に大きな影響を与える部分であり，検査においても重視される。
【０００７】
312はコンタクト部であり，絶縁膜(酸化シリコン：SiO2)にエッチングにより開けられたホールに金属（タングステン：Wなど）を埋め込んで，トランジスタ部と上層の配線層を接続する部分である。32〜35は配線層であり，これら複数の配線層により回路が形成される。各層は絶縁膜(酸化シリコン：SiO2)で埋められている。
【０００８】
32は第１の配線部であり，第１の配線部321は平面方向への配線を行う，また第１のビア部322は絶縁膜(酸化シリコン：SiO2)にエッチングにより開けられたホールに金属を埋め込んで，上層の配線層を接続する部分である。同様に33は第２の配線層であり，331は第２の配線部，332は第２のビア部，34は第３の配線層であり，341は第３の配線部，342は第３のビア部，35は第４の配線層であり，351は第５の配線部である。
【０００９】
各配線層において配線部の材料はアルミニウム(Al)または銅(Cu)などの金属から成る。ビア部に埋め込まれた金属はタングステン(W)または銅(Cu)などから成る。また，検出対象である欠陥に関しては，スクラッチ361，パターン欠陥であるショート362および断線363，異物364等がある。
【００１０】
図４は，図３で示した半導体デバイスの各層の工程，材料および代表欠陥の説明図である。詳細は省略するが，各層を形成する材料の成膜工程，リソグラフィ工程によるレジストパターン形成，形成されたレジストパターンに倣うように成膜された材料を加工するエッチング工程，平坦化のためのCMP（Chemical Mechanical Polishing：化学機械研磨）工程などにより半導体デバイスの各層は形成される。
【００１１】
各層および各工程において使われる材料は様々であり，また検出対象となる欠陥も，成膜工程では異物，パターン形成のリソグラフィ工程およびエッチング工程では異物およびパターン欠陥，研磨を行うCMP工程では異物およびスクラッチなど様々である。
【００１２】
図２〜４で説明した様に，半導体ウエハの検査においては，パターンの形状・材質，および検出対象である欠陥の形状・材質は多種多様であるため，これらに対応するための各種検査装置が存在する。また，それぞれの検査装置においては，欠陥検出感度を最適にするように，複数の検出条件パラメータを設定できるように構成されている。それらの具体例に関して，図５〜７により説明する。
【００１３】
図５は暗視野光学方式の検査装置の説明図である。510は照明光学系であり，光源511から射出した光が，集光レンズ512を通して形成された照明光ビーム5110により基板500を照明する。光源511には指向性の良いレーザ光源を用いることが一般的である。
【００１４】
照明光学系510では波長板513により照明光の偏光が制御され，また調光フィルタ514により照明光の光量が制御される。520は検出光学系であり，対物レンズは521は，基板上に存在する欠陥およびパターンからの反射散乱光を検出する。暗視野光学方式では基板からの正反射光5111は対物レンズに入射しないように構成されている。
【００１５】
525は結像レンズであり，センサ531上に基板の像を結像するものである。検出光学系520において522は偏光板であり，検出光の偏光を制御する。523は開口絞りであり，検出光学系の開口5230（開口数：NA＝sinθ）を制御して，反射散乱光の検出立体角を制御する。また524は空間フィルタであり，基板上に規則的に形成されたパターンから生じる規則的な回折光を遮光することで検出時のパターン雑音を低減して，欠陥検出感度を向上させるものである。
【００１６】
センサ531は光電変換により，検出された光学像を電気信号に変換するものであり，画像処理ユニット532により電気信号を画像データに変換，この画像データを画像処理することにより欠陥検出を実施する。550は全体制御ユニットであり，照明光学系，検出光学系，および画像処理ユニット，およびステージ540を制御する。ステージ540は基板500を載置し，x-y方向に移動することにより基板全面の検査を行うものである。
【００１７】
図６は明視野光学方式の検査装置の説明図である。610は照明光学系であり，光源611から射出した光はコンデンサレンズ612を通過した後，検出光学系のハーフミラー621で折り返されて対物レンズ622を通して基板600を照明する。明視野光学方式では光源611には，広帯域な波長範囲を持つランプを用いることが一般的である。
【００１８】
照明光学系610では照明側開口絞り613により照明光の開口613が制御され，また偏光フィルタ614で照明光の偏光が制御され，波長フィルタ615により照明光の波長範囲が制御される。620は検出光学系であり，対物レンズ622は，基板および基板上に存在する欠陥およびパターンからの反射光を検出する。
【００１９】
625は結像レンズでありセンサ631上に基板の像を結像するものである。検出光学系620において623は開口絞りであり，検出光学系の開口6230（開口数：NA＝sinθ）を制御して，検出立体角を制御する。624は偏光板であり，検出光の偏光を制御する。
【００２０】
センサ631は光電変換により，検出された基板の光学像を電気信号に変換するものであり，画像処理ユニット632により電気信号を画像データに変換，この画像データを画像処理することにより欠陥検出を実施する。650は全体制御ユニットであり，照明光学系，検出光学系，および画像処理ユニット，およびステージ640を制御する。ステージ640は基板600を載置し，x-y方向に移動することにより基板全面の検査を行うものである。
【００２１】
図７は電子線式の検査装置の説明図である。710は電子光学系鏡筒であり，電子銃711から放射された電子線はコンデンサレンズ712と対物レンズ714によりビームスポットが形成され基板700に照射される。ビーム条件としては，電子銃711により加速電圧（電子ビームのエネルギー）が，コンデンサレンズ712によりビーム電流が，対物レンズ714によりスポットサイズが，それぞれ検出条件のパラメータとして制御される。
【００２２】
また偏向器713によりビームスポットが基板700を走査する様にビームの偏向制御がなされる。基板から発生する２次電子7111を検出するセンサ715は光電変換により，２次電子強度を電気信号に変換するものであり，画像処理ユニット730により電気信号を画像データに変換，この画像データを画像処理することにより欠陥検出を実施する。750は全体制御ユニットであり，電子銃，コンデンサレンズ，対物レンズおよび画像処理ユニット，およびステージ740を制御する。ステージ740は基板700が載置され，x-y方向に移動することにより基板全面の検査を行うものである。
【００２３】
以上，図５〜７で説明したように，検査対象である半導体ウエハの各層のパターン，および検出対象である欠陥種が多様であることに対応するため，各種の検査装置が存在し，また各検査装置の検出条件の制御パラメータも多様なものとなっている。但し，一つの検査対象に対する検出条件は，欠陥検出感度を最適にする1つのものとして設定する必要がある。
【００２４】
検査装置で設定可能な複数の検出条件から，最適な1条件を選択して検査レシピに設定する作業（条件出し作業）は試行錯誤の部分を含むために作業量も多く熟練を必要とする上，条件出し作業で装置が占有されると装置稼働率が低下するという課題があり，これを解決する技術が求められている。
【００２５】
その一手段として，計算により条件出しを行う技術が開示されている。これら技術によれば，実装置を占有しないオフライン作業での条件出しにより，装置の稼働率を向上できると共に，条件出しを理論的に行えるため，検査条件最適化の指針を出しやすいという利点を得ることが出来る。
たとえば特許文献1には，半導体ウエハを光学的に検査する装置において，膜厚情報と設計情報（レイアウト情報）とに基づき，検査対象の表面の反射率を決定して，検査レシピを作成する技術が開示されている。
【００２６】
また，特許文献２および特許文献３には，半導体ウエハの検査・計測において，検査対象の設計情報から，検査装置の感度パラメータをシミュレーションで算出して，検査レシピを作成する技術が開示されている。
また，特許文献４には, パターンが形成された半導体ウエハを光学的に検査する際に，周期的パターンからの雑音強度をシミュレーションにより決定し，検出立体角および部分遮光フィルタの条件設定を行う技術が開示されている。
【００２７】
また，特許文献５には，光散乱検査システム（暗視野式光学検査装置）において，検査対象から発生する散乱光をシミュレーションにより求め，これに応じて信号対雑音比を高くするように，検査システムの構成を決定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００２８】
【特許文献１】特開2004−340773号公報
【特許文献２】特開2007−311418号公報
【特許文献３】特表2005−514774号公報
【特許文献４】特表2004−501371号公報
【特許文献５】特開2007−279040号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２９】
しかしながら，上記特許文献１においては，設計情報から検査対象の反射率を決定する具体的な計算方法は開示されていない。
【００３０】
上記特許文献２においては，検査装置の感度パラメータをシミュレーションで算出する手段として，マクスウェル方程式に基づいて有限要素法による光学シミュレーションを行うことが開示されているが，前記方式では，現在の計算技術でも，実用的に計算可能な対象の大きさはマイクロメートルオーダーに限定され，検査対象の検査領域全体にわたる感度シミュレーションを行うことは困難である。
上記特許文献３においては，設計データから感度シミュレーションにより測定感度を決定する具体的な計算方法は開示されていない。
【００３１】
上記特許文献４においては，シミュレーションの対象が周期的パターンに限られており，一般的なパターンに対する計算方法は開示されていない。
【００３２】
上記特許文献５においては，パターンが形成されていない基板を検査対象としており，パターンが形成された基板に対応した技術については開示されていない。
【課題を解決するための手段】
【００３３】
本発明は、上記課題を解決して，表面にパターンが形成された検査対象上の欠陥の検査において，計算に基づいた検査条件出しを実施する目的を達成するために次のような構成をとる。
【００３４】
（１）表面にパターンが形成された検査対象の欠陥検査方法において，前記検査対象に形成されるパターン設計データから一つの以上の基本パターンを抽出し，前記基本パターンの検出出力を物理シミュレーションにより計算し，前記基本パターンの検出出力を統合することによって前記パターン設計データに対応するパターン推定画像を作成し、前記パターン推定画像を基にして検査条件を定め、前記検査条件を検査装置に設定することを特徴とする欠陥検査方法。
【００３５】
（２）検査対象の欠陥をモデル化して，物理シミュレーションにより欠陥推定画像を作成し，前記欠陥推定画像および前記パターン推定画像を合成した合成画像を基にして欠陥検出感度を算出し，前記欠陥検出感度を基に検査条件を定めることを特徴とする（１）に記載の欠陥検査方法。
【００３６】
（３）前記パターン推定画像と，前記合成画像との両者を基にして欠陥検出感度を算出し，該欠陥検出感度を基に検査条件を定めることを特徴とする（２）に記載の欠陥検査方法。
【００３７】
（４）前記パターン推定画像，前記欠陥推定画像，および前記合成画像は，検査装置で設定可能な複数の検出条件の各々に対応した複数の画像として計算し、前記複数の画像を勘案して最も検出感度が高い検査条件を基に検査条件を定めることを特徴とする，（２）または（３）に記載の欠陥検査方法。
【００３８】
（５）前記パターン推定画像，前記欠陥推定画像，および前記合成画像は，検出信号のバラツキを考慮に入れて計算されたものであることを特徴とする，（２）〜（４）の何れかに記載の欠陥検査方法。
【００３９】
（６）前記ばらつきは、検査対象のパターンのエッジラフネス，コーナーラウンディング，パターン高さ，膜厚等検査対象自体のバラツキであることを特徴とする（５）に記載の欠陥検査方法。
【００４０】
（７）前記ばらつきは検査装置の検出光学系の収差のバラツキに起因するものであることを特徴とする（５）に記載の欠陥検査方法。
【００４１】
（８）前記ばらつきは、検査装置における画像サンプリングのバラツキに起因するものであることを特徴とする（５）に記載の欠陥検査方法。
【００４２】
（９）複数の検査領域の各々に対応して計算された複数の画像を基に，各検査領域における欠陥検出感度を算出し，これと別途計算された歩留まり予測計算結果とを比較することで，検査条件を定めることを特徴とする（１）〜（５）の何れかに記載の欠陥検査方法。
【００４３】
（１０）検査方法が暗視野式光学検出方式であることを特徴とする（１）〜（５）または９に記載の欠陥検査方法。
【００４４】
（１１）検査方法が明視野式光学検出方式であることを特徴とする（１）〜（５）または（９）の何れかに記載の欠陥検査方法。
【００４５】
（１２）検査方法が電子線検出方式であることを特徴とする（１）〜（５）または（９）の何れかに記載の欠陥検査方法。
【００４６】
（１３）表面にパターンが形成された検査対象の欠陥検査装置において，検査対象に形成されるパターン設計データを保持する手段と，前記パターン設計データから一つ以上の基本パターンを抽出する手段と，前記抽出した各々の基本パターンからの検出出力を物理シミュレーションにより計算する手段と，前記パターン設計データに対応して，前記基本パターンの計算結果を統合することにより，検査対象の検査領域から得られるパターン推定画像を作成する手段と，前記パターン推定画像を基にして検査条件を定める手段とを有し，前記定められた検査条件を，装置パラメータとして設定可能な様に構成されたことを特徴とする欠陥検査装置。
【００４７】
（１４）前記検査対象の欠陥をモデル化して，物理シミュレーションにより欠陥推定画像を作成する手段と，前記欠陥推定画像および前記パターン推定画像との両者を合成した合成画像を作成する手段と，前記合成画像を基にして欠陥検出感度を算出する手段と，前記算出された前記欠陥検出感度を基に検査条件を定める手段とを有し，前記定められた前記検査条件を，装置パラメータとして設定可能な様に構成されたことを特徴とする（１３）に記載の欠陥検査装置。
【００４８】
（１５）前記検査対象のパターン推定画像と前記欠陥推定画像を合成した合成画像を作成する手段を有し，前記パターン推定画像と前記合成画像の両者を基にして欠陥検出感度を算出し，前記算出された欠陥検出感度を基に検査条件を定める手段とを有し，前記定められた前記検査条件を，装置パラメータとして設定可能な様に構成されたことを特徴とする（１３）に記載の欠陥検査装置。
【００４９】
（１６）複数の検査領域の各々に対応して計算された複数の画像を基に，各検査領域における欠陥検出感度を算出する手段と，別途計算された歩留まり予測計算結果とを比較することで，検査条件を定める手段を有することを特徴とする（１３）〜（１５）の何れかに記載の欠陥検査装置。
【００５０】
（１７）検査手段が暗視野光学検出方式であることを特徴とする（１３）〜（１６）の何れかに記載の欠陥検査装置。
【００５１】
（１８）検査手段が明視野光学検出方式であることを特徴とする（１３）〜（１６）の何れかに記載の欠陥検査装置。
【００５２】
（１９）検査手段が電子線検出方式であることを特徴とする（１３）〜（１６）の何れかに記載の欠陥検査装置。
【発明の効果】
【００５３】
本発明によれば，上記に述べた構成とすることにより，実装置を占有しないオフライン作業での条件出しにより，装置の稼働率を向上できると共に，条件出しを理論的に行えるため，検査条件最適化の指針を出しやすいという利点を得ることが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の基本構成の説明図である。
【図２】検査対象である半導体ウエハと半導体チップの説明図である。
【図３】半導体デバイスの縦構造の説明図である。
【図４】半導体デバイスの各層の工程，材料，代表欠陥の説明図である。
【図５】暗視野光学方式の検査装置の説明図である。
【図６】明視野光学方式の検査装置の説明図である。
【図７】電子線式の検査装置の説明図である。
【図８】本発明における計算（シミュレーション）方法の説明図である。
【図９】検出出力バラツキの原因となる検査対象のパラメータの説明図である。
【図１０】検出出力バラツキの原因となる検出光学系のパラメータの説明図である。
【図１１】検出出力バラツキの原因となる画像サンプリングパラメータの説明図である。
【図１２】製品歩留まり予想方法の説明図である。
【図１３】本発明の第１の利用方法の説明図である。
【図１４】本発明の装置構成例の説明図である。
【図１５】本発明の第２の利用方法の説明図である。
【図１６】本発明における操作画面例の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００５５】
以下に本発明の内容を、実施例を用いて詳細に説明する。
【実施例１】
【００５６】
本発明の実施の形態を、本発明の基本構成の説明図である図１に基づいて説明する。100は検査条件計算部であり，物理シミュレーションに基づく検出画像生成，および検査条件の設定を行う部分である。111〜115は物理シミュレーションによる検出画像生成の元となるデータである。
【００５７】
111はパターン設計データ（GDSIIなどのパターンレイアウトデータ）であり，回路パターンの平面的な形状情報である。112はプロセス条件データであり，半導体デバイスの各層（図３にて説明）の膜厚等の縦構造の情報，および使用される材料のデータである。
【００５８】
また，113は材料定数データである。光学式検査に対しては屈折率(n)および吸収係数(k)であり，電子線式検査に対しては質量，および仕事関数などである。これらのデータは前記のプロセス条件データ112，および次に説明する欠陥データ114に含まれる材料と関連付けられる。欠陥データ114は検出対象となる欠陥のサイズ，形状，材料をモデル化したものである。
【００５９】
パターン設計データ１１１は非常に大規模な情報であるため，これをそのまま物理シミュレーションによる検出出力計算に用いることは困難である。このため基本パターンへの分解121を行って，物理シミュレーションを実行可能な大きさで，かつパターン設計データの全体を表現できる複数の要素である基本パターン情報を抽出する。装置パラメータデータ115は，図５〜７にて説明した各種検査装置において制御可能な検出条件パラメータの情報であり，照明光学系の条件パラメータと，検出光学系の条件パラメータの両方を含むものである。
【００６０】
基本パターン検出出力シミュレーション122では，121で分解された基本パターンの情報（平面形状情報）と，プロセス条件データ112から得られるパターンの縦構造および材料の情報，材料定数データ113，さらに装置パラメータデータ115を元に，基本パターン検出出力計算データ122Aを算出する。
【００６１】
また，欠陥検出出力シミュレーション123では，欠陥データ114と，材料定数データ113，および装置パラメータデータ115のうち照明光学系の条件パラメータを元に，欠陥検出出力計算データ123Aを算出する。
【００６２】
統合処理(推定画像作成)124では，パターン設計データ１１１に，対応する基本パターンからの検出出力計算データ122Aを統合して，検査対象の検査領域の推定画像を作成する。このときに装置パラメータデータ115からの検出光学系の条件パラメータを選択して検出条件を反映させる。また欠陥検出出力計算データ123Aに対しても上記で選択された検出条件を反映させて欠陥画像を作成し，124で作成した推定画像と合成して，欠陥が存在する検査領域の画像（合成画像）を作成する。
【００６３】
検査条件設定126では，上記124で作成した検査領域の推定画像により，または上記125で作成した検査領域の推定画像と欠陥画像の両者を合成した合成画像により，あるいは推定画像と合成画像の両者により画像処理条件の設定を行う。
【００６４】
推定画像を単独で用いる場合は，画像処理条件設定としてしきい値処理による欠陥検出の設定が可能である。すなわち、この場合は、推定画像のみによって欠陥検出のためのしきい値を設定する。
【００６５】
合成画像を単独で用いる場合はしきい値処理による欠陥検出の設定と，それに基づく欠陥検出感度の推定が可能である。すなわち、この場合は、推定画像と欠陥画像の両者を評価しながら欠陥検出のしきい値を設定し、そのしきい値に対応する欠陥検出の感度を評価することが出来る。
【００６６】
推定画像と合成画像の両者による画像処理条件設定では画像比較による欠陥検出の画像処理条件の設定と，それに基づく欠陥検出感度の推定が可能となる。すなわち、この場合は、合成画像から推定画像を差し引くことによって欠陥画像のみを取り出し、これをもとに欠陥検出のしきい値を設定し、各しきい値の場合における欠陥検出の感度を評価することが出来る。
【００６７】
これにより，一つの検査対象に対し，装置パラメータデータ115から選択された，一つの検出条件に対する画像処理条件が設定されるので，これらを検査装置に設定し，検査対象の検査を実施する。
【００６８】
上記は検査装置の一つの検出条件に対する，計算による推定画像・合成画像の作成方法と画像処理条件の設定について説明したが，検査装置が取りうる複数の検出条件（照明光学系パラメータおよび検出光学系パラメータ）に対する複数の推定画像・合成画像を計算によって求めた後，それぞれに対して画像処理条件の設定を行って，最も感度の高くなる検出条件を選択して，検査装置に設定し，検査対象の検査を実施することも可能である。
【実施例２】
【００６９】
図８は，暗視野式光学検出方式を対象とした場合を例にした，本発明における計算（シミュレーション）方法の説明図である。111は検査対象の検査領域に存在する，パターン設計データ（模式図）であり，回路パターンの平面的な形状情報である。
【００７０】
112はプロセス条件データであり，パターンの縦構造の情報，および使用される材料のデータである。また，113は材料定数データであり，光学式検査に対しては屈折率(n)および吸収係数(k)である。パターン設計データ111は基本パターン分解121により，物理シミュレーションを実行可能な大きさで，かつパターン設計データの全体を表現できる形状要素である基本パターン811に分解される。
【００７１】
図８ではA1〜C4までの12の基本パターンに分解した例を示す。Ａは直線部，Ｂは凸のコーナー部，Ｃは凹のコーナー部であり，１〜４はパターンの向きにより分類されたものである。明視野式光学検出方式，あるいは電子線検出方式の検査装置を対象とした場合も，本図とは異なるが，基本パターンへの分解を行う。
【００７２】
検出出力シミュレーション122は，基本パターン111とその縦構造と材料のデータであるプロセス条件データ112と，材料定数データ113，および照明光学系の装置パラメータデータ115Aすなわち，照明波長・照明偏光・照明入射角の情報を元に，基本パターンからの検出出力を計算する。
【００７３】
ここで用いるシミュレーションの手法としては，有限要素法(FEM：Finite Element Method)，時間領域有限差分法(FDTD：Finete Element Time Domain)あるいはDDA法（Discrete dipole approximation）などが適当である。いずれもMaxwell方程式に基づく電磁界計算を実施するための手法であり，照明光の波長よりも小さな物体を照明したときの反射散乱光を精度良く計算することが可能な計算手法であるため，特に半導体ウエハの検査に適している。
【００７４】
なお，本図に図示はしていないが，図１における欠陥検出シミュレーション123も，図１の欠陥データ114（欠陥形状，材質データ）と照明系の装置パラメータデータ（本図115A）を用いて，上記同様に反射散乱光を計算するものである。
【００７５】
ここで計算されるのは各基本パターンからの散乱光の放射分布であり，計算結果としては散乱光の放射角に対する光強度・位相・偏光分布である。821には基本パターン811のA1〜C4に対応した散乱光の放射強度分布の模式図を示す。
【００７６】
次に，検出出力計算結果のパターン設計データへの統合830を行う。パターン設計データ111の各部分に対して，対応する基本パターン(A1〜C4)を統合する。統合した結果を831に示す。さらに，831に示す各基本パターンの位置に，各基本パターンに対して計算された散乱光の放射分布（光強度・位相・偏光分布）を持つ点光源を等価的に配置して，検査対象を，ある照明条件で照明を行った際の，検査領域からの反射散乱光の発生状態をモデル化する。
【００７７】
結像計算シミュレーション840では，次の2段階で検査領域の像計算を行う。まず第１に，統合した基本パターンに対応する複数個・複数種の点光源の干渉像を算出する。具体的には各点光源からの放射分布を干渉（各点光源の位相分布）を考慮して加算するものである。
【００７８】
これにより，図５(暗視野光学方式検査装置)の，開口絞り523の位置での検査領域からの反射散乱光の回折像が算出される。ここで計算される回折像情報は，光強度・位相・偏光分布である。この回折像情報に対して，検出光学系の装置パラメータデータ115B，すなわち・検出NA・検出偏光・空間フィルタ条件などでのフィルタを行い，検出光学系の設定条件を反映させた後，結像計算シミュレーション840により，検査対象の検査領域の結像計算結果841を算出する。結像計算シミュレーションはFFT（Fast Fourier Transform）による結像計算などを用いることが可能である。
【００７９】
なお，本図に図示はしていないが，図１における，合成処理125で必要となる欠陥画像も，上記に同様な結像計算によって計算することが可能である。
【００８０】
以上は，暗視野式光学検出方式を対象とした場合を例にとって説明したが，明視野式光学検出方式を対象にした場合も，ほぼ同様の計算により検査対象の検査領域の像計算結果を得ることが出来る。
【００８１】
さらに，検査装置で得られる画像は，検出光学系で得られる像をセンサの画素でサンプリングしたものである（図５の531および図６の631）ことを考慮に入れて，データサンプリングシミュレーション850により，センサの画素分解能を考慮した検出画像851に変換することが必要である。
【００８２】
なお，電子線検出方式を対象にした場合はこれとは異なり，検出出力シミュレーション122にはモンテカルロシミュレーションを用い，検査対象の検査領域に対する電子ビームのスポット位置とそれに対応した2次電子検出出力の強度分布から画像データを作成することが可能であり。上記830および840で説明した結像計算は無くても良い。
【実施例３】
【００８３】
図９〜１１には検出出力のバラツキを考慮に入れた画像計算について説明する。実際の検査対象を，実際の検査装置により検査を行う場合には，検査対象自体のバラツキ，および検査装置のバラツキにより，検査結果にもバラツキが生じる場合がある。検査条件設定を計算によって求める場合にも，これらバラツキを考慮に入れた上で，バラツキに影響されにくい検査条件を設定することが，安定した検査を行う上で有効である。
【００８４】
図９は検出出力バラツキの原因となる検査対象のパラメータの説明図である。検出信号バラツキの原因となる検査対象のパラメータとしては，図９(1)に示すパターン901のラインエッジラフネス(LER：Line Edge roughness)902の大きさ(w)の変動や，図９（２）に示すパターン901のコーナーラウンド903の大きさ(R)の変動，あるいは図９(3)に示すパターン901の高さ変動(921)およびパターンを被覆する透明膜930の膜厚変動(931)がある。これらの変動により検出出力にもバラツキが生じる。
【００８５】
また，図１０は検出出力バラツキの原因となる検出光学系のパラメータの説明図である。図中，500が検査対象（ウエハ）であり，検査対象の各点A，B，Cが検出光学系520により，検出センサの位置1000にA'，B'，C'として結像する。この際，検出光学系の対物レンズ521および結像レンズ525は，現実にはレンズ収差を持っているため，像には歪みが生じる。すなわち検査対象が同一であっても，異なる検査装置の異なる検出光学系により検出された画像は，レンズ収差により異なる歪みを持つことになり，検出出力のバラツキが生じる。
【００８６】
また検査対象の各点A，B，Cから結像点A'，B'，C'へ至る光の経路は異なるため，A'，B'，C'の各点に応じて像の歪みは相違なるものとなる。すなわち同一の検査装置で同一の検査対象を検査した場合でも，レンズの視野内のどの位置で検出するかによっても検出出力にはバラツキが生じることとなる。
【００８７】
また，図１１は検出出力バラツキの原因となる画像サンプリングパラメータの説明図である。1110は検出対象の像であり，1111はセンサの画素，1112はセンサの画素サイズである。図１１(1)は検出対象の像を一つの画素で検出した場合である。一方，図１１(2)は検出対象の像を四つの画素にまたがって検出した場合である。
【００８８】
この場合に得られる検出出力（検出波形のピーク値）は，図１１(1)に対して図１１(2)の場合は1/4になる。このようにデータサンプリングにより検出バラツキが生じることとなる。データサンプリングのバラツキは，例えば検査装置のステージの位置精度，速度精度のバラツキに起因するものである。
【００８９】
以上に示した様に，検出バラツキには，(1)検査対象のパラメータによるもの，(2) 検出光学系のパラメータによるもの，(3) 画像サンプリングパラメータによるものがあるが，(1)は図８の検出出力シミュレーション122で，(2)は図８の結像計算シミュレーション840で，(3)は図８の像データサンプリングシミュレーション850において各パラメータを振った計算を行って，検査条件設定時の考慮に入れることが可能である。
【実施例４】
【００９０】
図２で説明したように，半導体チップ内には異なる複数のパターン領域があり，
検査を行う際も，それぞれの領域で検出感度は異なる。また，これら複数のパターン領域の個々に対して感度を最高にする検出条件がそれぞれ異なる場合もありうる。これを踏まえた上で検査対象にたいする最適な検出条件をどのようにするかの判断基準が必要となる。ここでは，歩留まり予測結果との比較に基づいて検出条件を判断する実施例について説明する。
【００９１】
図１２は，歩留まり予測方法の一つであるクリティカルエリア法(CAA：Critical Area Analysis)に基づく製品歩留まり予想方法の説明図である。クリティカルエリア法はパターン設計データと欠陥サイズに対する欠陥の発生数との関係から，電気的な不良になる度合いを計算する方法である。手順としてはパターン設計データ121を入力として，欠陥サイズに対する不良率曲線1220を作成する。
【００９２】
ここで1201はR1のサイズを持つ欠陥，1202は別の位置にあるR1のサイズを持つ欠陥，1203は1201,1202より大きなR2のサイズを持つ欠陥，1204はパターンのスペース部，1205はパターンの配線部である。ここで欠陥1201はパターンのスペース部にあり，電気的な不良を起こす可能性は無いが，欠陥1202はパターンの配線部にあり，断線による電気的不良を起こす可能性がある。また大きなサイズの欠陥1203はパターン上のどの位置にあってもショートあるいは断線を引き起こす可能性がある。
【００９３】
これらの理論に基づいて不良率曲線1220が作成される。また，製造ラインでの実績に基づく欠陥密度データ1211か，あるいは理論数式に基づいて欠陥発生率曲線1221が作成される。この2つの曲線1220，1221の積和から斜線部1230を求めることで平均致命率θを求める。
【００９４】
本実施例においては半導体チップ図２において，パターンの異なる各ブロック，211，212，213の面積S1，S2，S3と平均致命率θ1，θ２，θ３のそれぞれの積（S1×θ1，S2×θ2，S3×θ3）を求め，これを欠陥検出重要度とする。一方，図１で説明した方法により，各ブロックの欠陥検出感度を複数の検出条件に対して求めておき，これらを比較して最適な検出感度を得られる検出条件を選択する。
【００９５】
選択の基準としては,(1)欠陥検出重要度が飛びぬけて高いブロックが存在する場合には，そのブロックに対して最高感度が得られる検出条件を選択する。(2)各ブロックの欠陥検出重要度に大差が無い場合には，各ブロックの検出感度の平均を最大にする検出条件を選択する。などの方法が考えられる。
【実施例５】
【００９６】
図１３は本発明の第１の利用法の説明図である。これは，システムLSIの品種展開などに応じて，検査条件出しの展開を行う場合の本発明の利用法である。
【００９７】
LSIの品種展開においては，基本プロセス（縦構造，材料等）は同じでパターン設計データが変化することになるため，本方式においては既に計算された基本パターン計算データ122Aと，新たなパターン設計データ111を統合処理(124)することにより，新しく品種展開された検査対象の検査領域の推定画像を作成することが可能である。
【００９８】
また，既に計算された欠陥計算データ123Aを用いて，上記作成された検査領域の推定画像との合成(125)画像を作成することも可能である。これら推定画像や合成画像を基に，新しく品種展開された検査対象の検査条件を計算によって求めることを容易に行うことが可能となる。
【実施例６】
【００９９】
図１４は本発明の装置構成例の説明図である。1411はパターン設計データサーバであり，1412はパターン設計データの保存部である。また1421はプロセス条件データサーバであり1422はプロセス条件データの保存部である。1431は検査条件シミュレーション装置であり，前記図１および図８で説明したシミュレーションを実行して検査条件を求める部分である。
【０１００】
1432はデータ保存部であり，図１における，材料定数データ113，欠陥データ114，あるいは基本パターン検出出力計算データ122A，欠陥検出出力計算データ123A，あるいは検査対象の検査領域の推定画像，および欠陥画像との合成画像が保存される。
【０１０１】
パターン設計データサーバ1411，プロセス条件データサーバ1421および検査条件シミュレーション装置1431はローカルエリアネットワーク(LAN：Local Area Network)1401などで相互に接続されており，各種データのやり取りが可能である。
【０１０２】
また，1440は検査装置A,1450は検査装置Bであり，形式は暗視野光学式，明視野光学式，電子線式の何れでも良い。1460は前記検査装置で検出された欠陥をレビューする欠陥レビュー装置である。1400は検査対象であるウエハであり，検査装置A(1440)あるいはB(1450)で検査された後，欠陥レビュー装置1460でレビューされる。検査条件シミュレーション装置1431および検査装置A(1440)，検査装置B(1450)，欠陥レビュー装置1460はローカルエリアネットワーク(LAN：Local Area Network)1202などで相互に接続されており，各種データのやり取りが可能である。
【０１０３】
たとえば検査条件シミュレーション装置1431から検査装置A(1440)，検査装置B(1450)に対して検査条件を設定する，または，検査装置A(1440)，検査装置B(1450)から検査条件シミュレーション装置1431に対して検査画像を転送する，あるいは欠陥レビュー装置1460から新規の欠陥情報（形状，材質）を検査条件シミュレーション装置1431に転送して欠陥データとしてデータ保存部1432に保存する等が可能となっている。装置をこのように構成することで，情報のやり取りをスムーズにして，効率よく検査条件を設定することが可能になる。
【実施例７】
【０１０４】
図１５は本発明の第２の利用方法の説明図である。欠陥検査においては，例えば明視野光学式検査で検出された欠陥を，暗視野光学式検査でも検出したいという要求があり，本実施例はこれを解決するための本発明の利用方法を説明するものである。
【０１０５】
1510は明視野光学方式の検査装置Aでウエハを検査した結果データであり，1511がウエハ，1512がチップ，1513が検出された欠陥の座標データ，1514が欠陥検出画像である。また1520は欠陥レビュー結果データであり，欠陥の形状，材質等のデータである。1530は第１のシミュレーションであり，1510のデータが得られた欠陥を，欠陥レビュー結果データ1520に基づいてモデル化し，明視野光学方式に対応したシミュレーションに基づく第１の欠陥検出出力計算により第１の欠陥検出計算画像を求める。
【０１０６】
これと実際の検出画像1514とを比較して，モデリングの精度の検証を行い，精度が得られていない場合は，精度が得られるまでモデリングをやり直して再計算する。モデリングの精度が得られた後，第２のシミュレーション1540を実行する。ここでは，暗視野光学方式に対応した第２のシミュレーションに基づく第２の欠陥検出出力計算を行い，第２の欠陥検出計算画像を求める。
【０１０７】
これと既に作成されたデータ保存部1543に保存された，検査対象および検出条件が対応する推定画像との合成1542を行い（無い場合は推定画像を新規に作成），合成画像から欠陥検出の可否判断1544を行う。検出不可能の場合は検出条件を変えて，再度計算を繰り返して欠陥検出が可能な検出条件を探索し，検査装置に設定(1550)する。
【実施例８】
【０１０８】
図１６は本発明における操作画面例の説明図である。図１６（１）はパターン設計データを基本パターンへの分解（図８の121）における操作画面の例であり，1601は製品選択リスト，1602工程選択リストである。これらは利用可能なパターン設計データおよびプロセス条件（縦構造・材料）データのリストであり，リストから選択された製品，工程に対応するパターン設計データの表示が1603，プロセス条件データの表示が1604である。
【０１０９】
1605はパターン設計データを基本パターンに分解する際の精細度の設定リストであり，1606は分解された基本パターンの表示である。このように各種データを一覧できるように構成することにより，作業の効率をあげることが出来る。
【０１１０】
図１６（２）は検出出力シミュレーション（図８の122）における操作画面の例であり，1603は分解された基本パターンの表示である。1607は検査装置の方式の選択リストであり，前述した暗視野光学式，明視野光学式，電子線式の方式選択と，同じ方式の中でも機種が複数ある場合の検査装置を選択するものである。
【０１１１】
1608は照明パラメータ選択リストであり，前記選択した検査方式・装置でとりうることの出来る照明パラメータを選択するものである。条件を選択した後，基本パターンの検出出力シミュレーションを行う。1609は基本パターンの検出出力の計算結果の表示である。このように各種データを一覧できるように構成することにより，作業の効率をあげることが出来る。
【０１１２】
図１６（３）は結像計算シミュレーション（図１および８の840）における操作画面の例であり，1610はパターン設計データに基本パターンを統合した結果の表示である。1611は検出パラメータ選択リストであり，前記選択された検査方式・装置でとりうることの出来る検出パラメータを選択するものである。条件を選択した後，結像計算シミュレーションを行い，推定画像を作製する。
【０１１３】
1613は計算された推定画像の表示である。また，前記の計算条件と同等の照明・検出パラメータにより既に実サンプルの画像が得られている場合は，計算の検証の目的で，推定画像の表示1613と並べて，実画像の表示1614を表示しても良い。このように各種データを一覧できるように構成することにより，作業の効率をあげることが出来る。
【０１１４】
図１６（４）は検出条件を選択する際の，操作画面の例であり，1615は検出条件（照明パラメータおよび検出パラメータ）を変えて算出した同一の対象の推定画像であり，1616はそれぞれの画像に対応する照明パラメータの条件，1617はそれぞれの画像に対応する検出パラメータの条件である。また1618は計算で求められた欠陥検出感度である。このように複数の検出条件に対する推定画像および欠陥検出感度を同時に確認できるようにすることにより，最適な検出条件の選択が容易になる。
【０１１５】
以上の説明においては，半導体ウエハ基板の検査の例について述べたが，本発明は，上記形態に限ることなく，パターン付の検査対象における検査方法および検査装置に適用可能であり，例えばフラットパネルディスプレイ（液晶ディスプレイ，プラズマディスプレイ，有機ELディスプレイ等）や，パターンの形成されたストレージ製品（DTM:ディスクリートトラックメディア，BPM:ビットパターンメディア）の基板検査などへも適用可能である。
【符号の説明】
【０１１６】
111…パターン設計データ，112…プロセス条件データ，200…半導体ウエハ，201…半導体チップ，30…素子分離層，311…ゲート電極部，312…コンタクト部，32〜35…配線層，361…スクラッチ，362…，363…断線，364…異物，500…ウエハ，510…照明光学系，513…波長板，520…検出光学系，521…対物レンズ，525結像レンズ，524…空間フィルタ，531…センサ，532…画像処理ユニット，540…ステージ，550…全体制御ユニット， 610…照明光学系，612…コンデンサレンズ，620…検出光学系，624…偏光版，631…センサ，632…画像処理ユニット，640…ステージ，650…全体制御ユニット， 710…電子光学系鏡筒，711…電子銃，712…コンデンサレンズ，713…偏向器，714…対物レンズ，811…基本パターン，821…基本パターンからの散乱光の放射強度分布，831…パターン設計データに基本パターンを統合した図，841…像計算結果，851…センサの画素分解能を考慮した検出画像，902…ラインエッジラフネス，903…コーナーラウンド，921…パターンの高さ変動，931…膜厚変動，1110…検出対象の像，1111…センサ画素，1212…欠陥発生率曲線，1220…不良率曲線，1510…検査データ，1511…ウエハ，1512…チップ，1513…欠陥座標データ。
【図１】
2010243283.tif 000003
【図２】
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【図３】
2010243283.tif 000005
【図４】
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【図５】
2010243283.tif 000007
【図６】
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【図７】
2010243283.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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