(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子線を照射して試料のパターンの欠陥を検査する荷電粒子線装置であって、
前記試料に前記電子線を照射して二次荷電粒子を検出する電子光学系と、
前記二次荷電粒子から得られた被検査画像に対して演算処理することで欠陥を検出する画像処理部と、
前記欠陥の画像を表示する表示部とを有し、
前記画像処理部は、
前記試料の画像に基づいて得られるテンプレート画像を用いて前記パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記パターンの輪郭に基づいて検査対象領域を設定する検査対象領域設定部と、
前記被検査画像を前記被検査画像に対応する部分の画像と比較して差分のある複数の隣接した画素を一つの欠陥候補として検出する比較演算部と、
前記一つの欠陥候補と前記検査対象領域とを重ね合わせることで、当該一つの欠陥候補と前記検査対象領域との重なり状態を判定し、前記検査対象領域に対して当該一つの欠陥候補が所定の重なり状態にある場合に当該一つの欠陥候補を欠陥と判定する欠陥判定部と
を有することを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項２】
請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
前記テンプレート画像は、複数の前記試料の画像を加算した画像であることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項３】
請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
前記電子光学系は前記二次荷電粒子を検出する検出器を複数備え、
前記テンプレート画像と前記被検査画像は異なる検出器から得られた像であることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項４】
請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
前記テンプレート画像は、前記被検査画像を用いて生成されることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項５】
請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
前記被検査画像に対応する部分の画像として、前記テンプレート画像を用いることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項６】
請求項１に記載の荷電粒子線装置において、さらに、
検査対象領域を指示する入力手段を有し、
前記検査対象領域設定部は前記入力手段を通して行われたユーザの指示に基づいて前記検査対象領域を設定することを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項７】
請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
前記検査対象領域は前記パターンの内側または外側であることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項８】
請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
前記検査対象領域設定部は、前記パターンの輪郭の全部または一部を、拡大または縮小して検査対象領域とすることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項９】
請求項８に記載の荷電粒子線装置において、
前記検査対象領域設定部は、前記拡大および縮小されたパターンの輪郭に基づいて得られる領域の差分を検査対象領域とすることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項１０】
電子線を照射して試料のパターンの欠陥を検査する荷電粒子線装置であって、
前記試料に前記電子線を照射して二次荷電粒子を検出する電子光学系と、
前記二次荷電粒子から得られた被検査画像に対して演算処理することで欠陥を検出する画像処理部と、
前記欠陥の画像を表示する表示部とを有し、
前記画像処理部は、
前記試料の画像に基づいて得られるテンプレート画像を用いて前記パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出部と、
前記パターンの輪郭に基づいて検査対象領域を設定する検査対象領域設定部と、
前記被検査画像と前記検査対象領域とを重ね合わせることで、前記被検査画像における前記検査対象領域に対応する部分を抽出し、前記検査対象領域に対応する部分に含まれるパターンと前記検査対象領域の形状差および位置関係に応じて、当該パターンを分類するパターン分類部とを有することを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項１１】
請求項１０に記載の荷電粒子線装置において、
前記パターン分類部は、前記被検査画像における前記検査対象領域と前記検査対象領域との形状の差を用いて前記パターンの出来栄えを評価することを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項１２】
請求項１０に記載の荷電粒子線装置において、
前記表示部は、前記検査対象領域の分類結果を統計処理して表示することを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項１３】
荷電粒子線装置に接続されたコンピュータにおいて実行されるプログラムであって、
試料の画像に基づいて得られるテンプレート画像を用いて前記試料上のパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出処理と、
前記パターンの輪郭に基づいて検査対象領域を設定する検査対象領域設定処理と、
前記試料の被検査画像を前記被検査画像に対応する部分の画像と比較して差分のある複数の隣接した画素を一つの欠陥候補として検出する比較演算処理と、
前記一つの欠陥候補と前記検査対象領域とを重ね合わせることで、当該一つの欠陥候補と前記検査対象領域との重なり状態を判定し、前記検査対象領域に対して当該一つの欠陥候補が所定の重なり状態にある場合に当該一つの欠陥候補を欠陥と判定する欠陥判定処理とを実行するプログラムを記録した記録媒体。
【請求項１４】
荷電粒子線装置に接続されたコンピュータにおいて実行されるプログラムであって、
試料の画像に基づいて得られるテンプレート画像を用いて前記試料上のパターンの輪郭を抽出する輪郭抽出処理と、
前記パターンの輪郭に基づいて検査対象領域を設定する検査対象領域設定処理と、
被検査画像と前記検査対象領域とを重ね合わせることで、前記被検査画像における前記検査対象領域に対応する部分を抽出し、前記検査対象領域に対応する部分に含まれるパターンと前記検査対象領域の形状差および位置関係に応じて、当該パターンを分類するパターン分類処理とを実行するプログラムを記録した記録媒体。
【請求項１５】
請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
前記重なり状態は、前記一つの欠陥候補の領域が前記検査対象領域に含まれる割合または前記一つの欠陥候補の特徴点が前記検査対象領域内に含まれているか否かで判定されることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項１６】
請求項１３に記載のプログラムを記録した記録媒体において、
前記重なり状態は、前記一つの欠陥候補の領域が前記検査対象領域に含まれる割合または前記一つの欠陥候補の特徴点が前記検査対象領域内に含まれているか否かで判定されることを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。
【請求項１７】
請求項１０に記載の荷電粒子線装置において、
前記形状差および位置関係は、前記検査対象領域に対応する部分に含まれるパターンの占有面積率または前記検査対象領域に対応する部分に含まれるパターンの重心位置で判定されることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項１８】
請求項１４に記載のプログラムを記録した記録媒体において、
前記形状差および位置関係は、前記検査対象領域に対応する部分に含まれるパターンの占有面積率または前記検査対象領域に対応する部分に含まれるパターンの重心位置で判定されることを特徴とするプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、欠陥検査手段を備えた荷電粒子線装置、特に電子線を用いた欠陥検査装置，レビュー装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータ等に使用されるメモリやマイクロコンピュータなどの半導体デバイスは、ホトマスクに形成された回路等のパターンを、露光処理，リソグラフィー処理，エッチング処理等により転写する工程を繰り返すことによって製造される。半導体デバイスの製造過程において、リソグラフィー処理，エッチング処理，その他の処理結果の良否，異物発生等の欠陥の存在は、半導体デバイスの歩留まりに大きく影響を及ぼす。したがって、歩留まり向上のために、各製造工程の終了時に半導体ウェハ上のパターンの検査を実施し、異常発生や不良発生を、早期にあるいは事前に検知している。
【０００３】
上記のような工程で用いられる検査装置は、ウェハの口径増大と回路パターンの微細化に追随して高スループット且つ高精度な検査を行うことが求められている。検査精度を保ちつつ短時間で数多くの領域を検査するため、半導体デバイスの検査手法の１つとして、予め指定したウェハ上の領域を事前に指定しておき、一度の検査実行で複数の箇所の画像を撮像してその画像を検査する方法がある。
【０００４】
半導体ウェハ上に形成された回路パターンの欠陥を検出する技術は、例えば特開２０００−３０６５２号公報（特許文献１）に記載されている。この特許文献１に記載されている方法では、検査対象ウェハを撮像して欠陥を含む被検査パターンの画像と欠陥を含まない参照パターンの画像を取得し、両方の画像を比較して差のある部分を欠陥として抽出する。
【０００５】
さらにウェハ上の検査領域を事前に指定する技術は、特開２００９−１８６３２８号公報（特許文献２）に記載されている。特許文献２には、反復パターンの画像と当該反復パターンをずらした画像との差画像の分散及び標準偏差から、自動的に所望の繰り返し周期を持つパターンを持つ領域を認識する方法が記載されている。
【０００６】
また、特開昭６１−１４０８０４号公報（特許文献３）には、パターン画像から輪郭線を抽出してパターン幅を測定し、これを設計データもしくは他の実パターンと比較する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−３０６５２号公報
【特許文献２】特開２００９−１８６３２８号公報
【特許文献３】特開昭６１−１４０８０４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、半導体回路の微細化に伴い検出される欠陥候補も増大しているが、この中には製品歩留まりに無関係な、ユーザにとって重要でない欠陥も含まれている。したがって検査のスループットを向上させるために、ユーザが検出対象としたい欠陥を選別して検出することが望まれている。さらに、欠陥の発生箇所を分けて検出することは、欠陥発生原因を推定するのに有用であって製造歩留まり向上の大きな手助けとなる。
【０００９】
しかし、特許文献１のような検査方法では、差のある部分が全て欠陥として認識されてしまい、例えばパターン上の欠陥を選択的に検出したいという要望に応えることができない。また、特許文献２に記載された方法では反復性のある領域を認識するのみであって、試料上のパターンに沿った検査領域を設定することはできないため、やはり上記の要望に応えることはできない。
【００１０】
そこで、本願発明は、試料上のパターン形状に応じて検査対象とする領域を設定することができる荷電粒子線装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記課題を解決するために、本願発明は、試料の画像に基づいて得られるテンプレート画像を用いて試料上のパターンの輪郭を抽出し、前記パターンの輪郭に基づいて検査対象領域を設定し、被検査画像を当該被検査画像に対応する部分の画像と比較して欠陥候補を検出し、前記検査対象領域と当該検査対象領域に含まれる前記欠陥候補との位置関係を用いて、試料を検査することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、所望のパターンに発生する欠陥を選択的に検出または分類することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】欠陥検査装置の全体構成図。
【図２】画像処理部の機能ブロック図。
【図３】実施例１のフローチャート。
【図４】テンプレート画像を選択するためのＧＵＩの例。
【図５】パターンの輪郭抽出を説明する図。
【図６】検査対象領域を指定するためのＧＵＩの例。
【図７】実施例１の欠陥判定処理を説明する図。
【図８】検出条件設定のためのＧＵＩの例。
【図９】検査結果を表示するＧＵＩの例。
【図１０】実施例２のフローチャート。
【図１１】パターンを拡大縮小して検査対象領域を設定する例。
【図１２】拡大率の指定するＧＵＩの例。
【図１３】パターンを拡大して検査対象領域を設定する例。
【図１４】パターンを拡大および縮小した領域を演算して検査対象領域を設定する例。
【図１５】実施例３における画像処理部の機能ブロック図。
【図１６】実施例３のフローチャート。
【図１７】パターンの分類処理を説明する図。
【図１８】分類結果を表示するＧＵＩの例。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、実施例にて本発明の実施形態について説明する。半導体ウェハ表面上の欠陥を検出する欠陥検査装置および欠陥検査の実施形態について説明するが、これは本発明の単なる一例であって、本発明は以下説明する実施の形態に限定されるものではない。例えば、ここでいう欠陥検査装置は、画像を取得して当該画像から欠陥の有無を判断するものを広く指す。また、レビュー装置等の荷電粒子線装置では、定点観測やプロセスモニタリングのために、試料上の予め決められた位置を検査する手段等の欠陥検査手段を備えたものがあるが、これらの荷電粒子線装置にも当然適用可能であって、以下でいう欠陥検査装置にはこれらも含むものとする。
【実施例１】
【００１５】
実施例１では、被検査画像と対応する部分の比較画像から欠陥候補を抽出し、指定した領域に含まれる欠陥候補を欠陥として表示する欠陥検査装置について説明する。
【００１６】
図１は、欠陥検査装置の全体構成例を示す概略図である。欠陥検査装置は、電子線１０７を発する電子銃１０１、電子線１０７を収束するレンズ１０２、電子線１０７を偏向制御する偏向器１０３、電子線１０７を収束する対物レンズ１０４、試料１０５を載置する試料台１０６、電子線１０７を試料１０５に照射することで発生する二次電子１０８や反射電子１０９を検出する二次電子検出器１２２や反射電子検出器１２３、試料台１０６を移動させる移動ステージ１２４等で構成された走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）を有している。反射電子検出器１２３は双対な陰影像を撮像するために互いに直線上に、向かい合わせの位置に設置されている。そしてこれらは、カラム（図示せず）中に配置され、真空ポンプ（図示せず）により真空中に維持することができる。
【００１７】
電子銃１０１から放射された電子線１０７はレンズ１０２で収束され、偏向器１０３で二次元的に走査偏向されたのち、対物レンズ１０４で収束されて試料１０５に照射される。試料１０５に電子線１０７が照射されると、試料１０５の形状や材質に応じた二次電子１０８や反射電子１０９が発生する。これら二次電子１０８や反射電子１０９は、二次電子検出器１２２または反射電子検出器１２３で検出され、増幅器（図示せず）により増幅された後、アナログ／デジタル（Ａ／Ｄ）変換器１１３でデジタル値に変換される。反射電子検出器１２３からの信号は、反射電子像であるＬ像およびＲ像の形成に用いられ、二次電子検出器１２２からの信号は、二次電子像であるＳ像の形成に用いられる。以下、二次電子，反射電子等の試料から得られる信号をまとめて二次荷電粒子と呼ぶ。また特に断らない限りＬ像，Ｒ像，Ｓ像、またはこれらの合成画像を用いて画像処理を行ってもよく、本明細書中ではこれらをまとめて画像と総称する。デジタル値に変換されたデータは画像メモリ１１５に記憶される。この際、アドレス制御回路１１４は、画像メモリ１１５に記憶される画像データのアドレスとして、電子線１０７の走査信号に同期したアドレスを生成する。また、画像メモリ１１５は、記憶した画像データを随時、画像処理部１１９に転送する。
【００１８】
画像処理部１１９では、送られてきた画像データを制御部１１８を介してディスプレイ等の表示部１１７に送ると共に、この画像データを基に演算処理を行い欠陥の抽出等の処理を行う。ここでの欠陥抽出（検出）処理は、送られてきた画像データと、この画像データに対応するパターンから得られた他の画像データとを比較演算することで行う。画像処理部１１９については後述する。
【００１９】
レンズ１０２，偏向器１０３および対物レンズ１０４は、それぞれレンズ制御回路１１０，偏向制御回路１１１および対物レンズ制御回路１１２からの制御信号により制御され、電子線１０７の焦点位置や偏向量が制御される。これにより、電子線１０７が試料１０５に対して適切な位置に照射されるように調整できる。また、試料台１０６を載置した移動ステージ１２４は機構制御回路１１６からの制御信号により二次元的に平行移動させることができる。このため、試料台１０６によって保持されている試料１０５も二次元的に平行移動させることができ、これにより試料１０５に対して電子線１０７を走査させる位置を制御することができる。なお、レンズ制御回路１１０，偏向制御回路１１１，対物レンズ制御回路１１２および機構制御回路１１６は、いずれも制御部１１８からの信号により制御される。
【００２０】
また、キーボードやマウス等からなる入力部１２０は装置操作やパラメータ設定などの表示部１１７に表示されるＧＵＩ（Graphical User Interface）の操作に用いられる。
【００２１】
図２は画像処理部１１９を詳細に説明する図である。画像処理部１１９はテンプレート画像生成部２０１，輪郭抽出部２０２，検査対象領域設定部２０３，欠陥候補検出部２０４，欠陥判定部２０５から構成される。これらの各機能ブロックは、各部の処理を実行する演算処理回路を組み合わせて構成（いわゆるハード実装）してもよいし、各部の処理に相当するプログラムを格納したメモリを画像処理部１１９内に設け、同じく画像処理部１１９内に設けたプロセッサによりプログラムを実行させることにより、仮想的に図２に示す機能ブロックを実現してもよい。また、一部の機能ブロックを専用処理回路で実現し、残りの機能ブロックをプログラムとプロセッサとによりソフトウェア的に実現してもよい。
【００２２】
画像メモリ１１５から検査対象とする試料の画像がテンプレート画像生成部２０１に入力されると、テンプレート画像生成部２０１では自動でまたはユーザの指示に基づいていずれかの画像をテンプレート画像とする。テンプレート画像は、テンプレート画像の選択用に取得された複数の画像からユーザによって選択されてもよいし、複数の画像に加算処理等の演算処理を施して生成してもよい。また、被検査画像２０６に演算処理を施して生成してもよい。ここで、テンプレート画像とは、画像加算等の画像処理によって欠陥がないと考えられる理想的な画像であって、パターン輪郭の抽出に用いる画像である。テンプレート画像の生成に用いる画像処理は欠陥がないとみなせる画像を生成できる方法であれば何でもよい。なお、テンプレート画像は手本画像と呼ばれることもある。
【００２３】
テンプレート画像２１１は輪郭抽出部２０２に送られ、テンプレート画像２１１からパターンの輪郭が抽出される。この輪郭は、欠陥が全く発生しない理想的な工程で製造された場合に試料上に作成されるべきパターンの輪郭とみなせる。輪郭情報は後に示すＧＵＩのように表示部１１７に表示されるとともに、検査対象領域設定部２０３に出力される。
【００２４】
ユーザは表示部１１７に表示された輪郭情報をもとに、パターンの輪郭の内部または外部等の検査対象とする領域を、入力部１２０を通して選択する。
【００２５】
ユーザの選択結果は領域指示入力２０８として、検査対象領域設定部２０３に入力される。検査対象領域設定部２０３では、ユーザによって選択された領域を検査対象領域として、欠陥検出領域情報２０９を欠陥判定部２０５に出力する。
【００２６】
一方、上記の処理と並行して、被検査画像に対応する領域、すなわち検査対象のパターンと比較する領域の画像である比較画像２１０も、被検査画像２０６と合わせて、画像メモリ１１５から欠陥候補検出部２０４に入力される。比較画像２１０は参照画像と呼ばれることもある。欠陥候補検出部２０４は被検査画像２０６と比較画像２１０の差画像を演算し、予め定められたしきい値以上の差がある部分を欠陥候補とする。欠陥候補は欠陥判定部２０５に出力される。
【００２７】
欠陥判定部２０５は欠陥候補と検査対象領域情報２０９から、指定された検査対象領域に含まれる欠陥候補を欠陥と判定し、表示部１１７に出力する。この際、検査対象領域に含まれない欠陥候補は、欠陥判定部によりデータを削除されてもよいし、検査対象領域に含まれる欠陥と区別できる形式で表示部１１７に表示されてもよい。
【００２８】
図３は、本実施例における欠陥検出のフローチャートである。以下、図３とともに図４から図９を用いながら、本実施例について詳述する。
【００２９】
先ず、ステップ３０１にて画像の取得条件を設定し、ステップ３０２で画像を取得する。取得条件にはウェハ上，ダイ上の場所，画像のコントラスト，明るさ，積算枚数などがあり、これらを指定することで、必要な箇所の画像を取得することができる。
【００３０】
図４に画像の撮像領域を設定するためのＧＵＩ４０１を示す。ウェハには複数のダイが存在し、ウェハ上の座標はダイを指定する座標と、ダイの中の原点を基準にダイ内の位置を指定する相対座標から決められる。ＧＵＩ４０１は、複数のダイで相対座標が同じ位置の検査を行う例を示している。ウェハマップ４０２で灰色に表されたダイは検査を行うダイを示す。このように全ダイにおいて検査をする必要はなく、所望のダイを選んで検査できる。また、一つのダイの中に同じパターンが形成された箇所が複数存在する場合には、被検査画像の背景パターン、すなわち欠陥部以外のパターンが同じであれば、検査するポイント（座標）は異なっても良い。このような場合には一つのテンプレート画像で当該複数の箇所において検査対象領域を抽出することができる。ウェハマップ４０２上のダイをマウスでクリックすることで選択し、さらにダイ内部の座標を４０３のダイ内を直接クリックすることで指定することができる。また撮像箇所の座標はキーボードより直接値を入力できるようにしても良い。パターンが異なる場所を検査する場合は、上記の相対座標の指定を複数回繰り返すことで行える。
【００３１】
取得した画像はＧＵＩ４０４のように一覧表示され、ユーザはキーボード，マウス等を用いて画像を確認することができる。取得した画像の一覧は４０６の部分に一括で表示されるとユーザは画像を確認しやすい。４０６の正方形のそれぞれに画像が配置される。ウェハマップ４０５上のダイと各画像が対応付けられていて、ダイを指定することでそのダイの画像にカーソルが移動するようにリンクされていると使い勝手がよい。
【００３２】
次に、ステップ３０３にて、取得した画像からテンプレート画像を選択する。図４のＧＵＩ４０４から目的の画像をクリックして選択し、「登録」ボタン４０７をクリックすると、その画像をテンプレート画像として登録することができる。登録する画像は、あらかじめ取得した画像のほか、コントラスト補正や、合成処理などの画像処理をかけた画像を登録することもできる。なお、ここではユーザが選択する例を示しているが、例えば取得した画像から選択した画像を合成し、自動的にテンプレート画像を設定しても良い。この場合、ユーザが選択しなくても自動的に設定されるので、ユーザの負担が軽減する。図４の「自動」ボタン４０８はこの動作を行うためのボタンである。以上のテンプレート画像を生成または登録する処理はテンプレート画像生成部２０１が行う。なお、本実施例ではテンプレート画像を選択するための画像を撮像しユーザが選択する例を説明したが、上記のように、比較画像２１０を用いてテンプレート画像をユーザが選択または自動的に生成してもよいし、テンプレート画像は複数の被検査画像を合成または演算処理することによって自動的に生成されてもよく、欠陥がないとみなせる画像が生成されれば、その生成方法，選択方法は他の方法でもよい。
【００３３】
次に、ステップ３０４で、テンプレート画像からパターンの輪郭抽出を行う。輪郭抽出はヒストグラムから明るさの差の境界を判別し、輪郭を取る方法が一般的だが、もちろん他の方法によっても良い。
【００３４】
図５にはテンプレート画像５０１から輪郭抽出を行う例を示している。前述の通り輪郭抽出は輪郭抽出部２０２が行う。テンプレート画像５０１を適切な明るさをしきい値として二値化すると二値化画像５０２のようになる。二値化画像５０２からパターン（５０２の白色部分）を判別し、その輪郭線（５０３の点線部分）の情報を輪郭情報５０３として表示部に出力する。
【００３５】
なお、ここではパターンが閉曲線である例を示したが、上記の輪郭線を抽出する処理は当然ながらパターンの種類に限られることはなく、ラインアンドスペース等の上記以外のパターンに対しても適用可能である。
【００３６】
最後に、ステップ３０５にて、検査対象領域を指定する。ここで、検査対象領域とは、試料のパターンのうちユーザが欠陥の検査対象として指定した領域を指し、欠陥候補のうち検査対象領域に含まれるものが欠陥と判定されユーザに提示される。検査対象領域の指定は、輪郭情報として抽出されたパターンのうちどの部分を欠陥検出に使用するか、また、パターンの外側、もしくは内側のどちらを選択範囲とするかをユーザが選択することで行われる。
【００３７】
図６に検査対象領域の選択画面を示す。選択はＧＵＩ６０１で、抽出されたパターンを選ぶことで行うことができる。選択されたパターンは６０２のように網目がけや色付け等で表示されると分かりやすい。また、全てのパターンを選択する場合、「全選択」（６０３）「全解除」（６０４）のように一度に選択，解除できるボタンをＧＵＩ６０１上に用意すると操作が容易である。その他、パターンの外側、または内側のどちらを選択範囲とするか、６０５から選択する。これにより、パターンの輪郭線の内側あるいは外側を、欠陥候補を欠陥として検出する範囲として指定することができる。図６では３列のパターンのうち、真ん中の列の内側を選択した例を示している。また図６中の楕円パターンと円形パターンをあわせて選択することや、一括選択した後にユーザがマウスでカーソル６０６を操作してパターンを個別に選択解除または選択追加することも当然可能である。以上が範囲設定の一連の手順例となる。
【００３８】
続いて、上の手順で指定した検査対象領域を用いて、半導体ウェハ上のパターンを検査する方法を説明する。
【００３９】
始めにウェハ上を電子線で走査し、ユーザが指定した箇所の画像（被検査画像）を取得する（ステップ３０６，３０７）。この手順はステップ３０１，３０２とほぼ同じため、詳細は省略するが、ステップ３０１，３０２で取得した画像に対応する領域の画像である限り、テンプレート画像の選択に用いたダイと異なるダイを被検査対象として選択してもかまわない。また、ステップ３０１と同じ条件で画像取得を行う場合には、改めてステップ３０６で条件設定する必要はなく、ステップ３０６を飛ばしてステップ３０７に進んでもよい。また、テンプレート画像を検査対象とするダイの画像全てを加算して生成した場合など、既にステップ３０２で被検査画像を取得済みの場合には、改めて画像を取得する必要はないので、ステップ３０７も飛ばすことができる。
【００４０】
次に、ステップ３０８，３０９で、欠陥候補を検出する。欠陥候補検出部２０４は、被検査画像と被検査画像に対応する比較画像とを画像処理し、明るさや形状に差がある部分を検出する。欠陥候補検出部２０４は、被検査画像と比較画像との位置あわせ、画像の各画素の差分値の計算、差分値が予め決められたしきい値より大きい部分の抽出、の順に計算を行い、欠陥候補を検出する。また、このままでは各画素が欠陥候補とみなされてしまうため、各画素と隣接する画素については一つの欠陥候補とみなして検出する。
【００４１】
図７には、比較画像７０１と被検査画像７０２の演算結果として欠陥候補画像７０３を得る。欠陥候補画像７０３には欠陥候補７０４〜７０８が含まれており、それぞれは検出された部分の画素のひとまとまりを１つの欠陥として表示している。また、上記の位置あわせについては正規化相関値を計算する方法が一般的だが、いずれの方法にせよ、被検査画像と比較画像の位置あわせのためのずれ量は次のステップ３１１で使用する。また、上記の欠陥候補の検出方法についてはあくまで一例であり、他の方法によってもかまわない。
【００４２】
次に、ステップ３１１で、欠陥候補画像７０３に含まれる一つの欠陥候補について、検出した欠陥候補が検査対象領域に含まれるかどうかを判定する。図７の重ね合わせ７１０のように、先程検出した欠陥候補７０４〜７０８を検査対象領域７０９と重ね合わせ、欠陥候補が検査対象領域に含まれているかどうかで判定する。欠陥候補及び選択範囲の座標は分かっているため、前記のずれ量を考慮してこれらを比較することで判断は可能である。７１０は通常内部処理であり、ユーザに表示されなくとも良い。
【００４３】
また、場合によって１つの欠陥候補の全ての部分が検査対象領域に含まれない場合もあるが、例えば一定のパーセント以上検査対象領域に含まれている欠陥候補のみ欠陥として検出する、などのように条件を決められるようにすると、より柔軟な検査を行うことができる。
【００４４】
図８はその設定ＧＵＩの一例を示している。この例では一定パーセント以上欠陥候補が検査対象領域内に含まれているか、欠陥候補の中心が検査対象領域に含まれているか、を条件の一つとして示している。欠陥が検査対象領域に含まれる割合（図８中の「９０％」）や、判断に用いる欠陥候補の特徴点（図８中の「中心」）はユーザが入力部を通して変更することができる。さらに、図８に示した２つの条件は一例であり、必要に応じて別の条件を適用することもできる。
【００４５】
ステップ３１１で検査対象領域に含まれないと判定された欠陥候補はステップ３１２でデータが削除される。または、検査対象領域に含まれない欠陥候補であっても表示する場合には、欠陥候補のままのデータを残して次のステップへと処理を進める。ステップ３１１で検査対象領域に含まれると判定された欠陥候補はステップ３１３で欠陥として判定され、検査対象領域に含まれない欠陥候補とは区別してラベル付けされる。
【００４６】
以上、ステップ３１１，３１２，３１３の処理を検査対象画像に含まれる全ての欠陥候補に対して繰り返し、ループを終了する（ステップ３１４）。
【００４７】
以上の過程で、検査対象領域に含まれていると判定された欠陥候補が区別されて、被検査画像または比較画像に重ね合わされて、欠陥判定後の画像７１１のように表示される（ステップ３１５）。図７の例では欠陥候補７０４〜７０６が欠陥として表示され、欠陥候補７０７，７０８は欠陥と判定された欠陥候補７０４〜７０６とは色等が区別して表示される。または、欠陥と判定されなかった欠陥候補については何も表示されないようにしてもよい。なお、検査対象領域に含まれる欠陥候補を区別して表示できればよく、表示方法はこの例によらない。
【００４８】
このように欠陥候補を選択的に結果として表示することで、多くの欠陥候補の中からユーザが興味のある領域に検出される欠陥候補を、他の欠陥候補と区別して出力することができる。特に欠陥検査装置では、通常、ユーザが興味のあるパターン以外の領域にも多くの欠陥候補が検出されるので、これらを選別するのに有効である。
【００４９】
また、図９のように、検査対象領域に含まれている欠陥候補の数を表示することもできる。図９では画面右側に、検査対象領域に含まれる欠陥候補が区別された画像が表示され、さらに９０２のように、画像ごとにその画像に含まれる欠陥の数が表示されている。また画面左側のウェハマップではダイごとにそのダイに含まれる欠陥の数の大小が一目で分かるように区別されて表示されている。この例は９０３の下部の色の濃さと値の大小を対応付けたカラーバーを元に、検出結果を色分け表示している。これによってウェハ全体の傾向を確認することができる。上記の欠陥判定処理を検査対象画像の全部または一部に対し行い、それぞれの結果がＧＵＩ９０１のように一覧表示される。
【００５０】
なお、以上は検査対象領域を設定するために検査するウェハ上のパターンを含むテンプレート画像を一旦取得しておいて、後から被検査画像を改めて取得して検査する例として説明したが、被検査画像の取得をテンプレート画像の取得と同時に行うこともできる。この場合には、被検査画像を合成して得られる、理想的なパターンの画像をテンプレート画像とする。このようにすれば、テンプレート画像を生成するために被検査画像を撮像しているため、検査対象領域の選択後に改めて被検査画像を取得しなおす必要はない。したがって、画像取得時間を短縮することができ、スループットの向上が期待できる。
【００５１】
また、被検査画像と合わせて取得する、比較するための画像（比較画像）をテンプレート画像としてもよい。すなわち、各撮像箇所ごとに被検査画像のほかに比較画像を取得し、その比較画像からパターン輪郭を抽出し検査対象領域を設定するための処理を行い、被検査画像取得後に、被検査画像と、当該被検査画像に対応する比較画像に対して欠陥候補の抽出及び欠陥判定処理を行う。比較画像は、通常異なるダイであって、ダイ内部の相対座標が同じ領域の画像であることが多い。
【００５２】
以上、本実施例で説明したように、検査対象領域の欠陥候補を選択的に欠陥と判定することで、ユーザが検査したい欠陥に着目して検査することができる。さらに、検査対象領域以外の欠陥候補を除去できるので、検出結果から不要なノイズを除外する効果もある。
【実施例２】
【００５３】
実施例２では、抽出されたパターン輪郭を拡大または縮小して検査対象領域を設定する欠陥検査装置について説明する。
【００５４】
使用する装置の概要は実施例１の図１を用いて説明されている部分と同様である。以下においては、実施例１と同様の部分については説明を省略する。
【００５５】
図１１の上段に示す画像１１０１，１１０２はホールのパターンを撮像したものの模式図であり、同じ場所を撮像した時の二次電子像１１０１と反射電子像１１０２を示している。このパターンのホール底部の明るさを検出し、明るさによって区別したい場合、二次電子像１１０１の場合、ホールパターンのエッジ部分がぼやけてしまうので、ホールの底の部分を実施例１のような方法で選択的に抽出するのは難しい。さらに、電子線の照射の仕方によってホールのエッジ部分の写り方が変わる場合があり、正確なホールパターンのエッジ部分を指定することは難しい。一方、反射電子像１１０２の場合、ホールの形状は明確に撮像されており抽出は容易だが、ホール底はまったく写っておらず、ホール底の検出ができない。
【００５６】
そこで、以下に説明するように、ホールの外形を反射電子像１１０２で抽出し、その領域を二次電子像１１０１に写っているホール底の大きさに縮小することで、ホール底のおおよその部分を囲うことができ、この部分の画素の値から、ホール底の明るさを検出することが可能となる。このように、画像から抽出したパターン輪郭を拡大または縮小して実施例１で説明した検査対象領域を指定する事で、より柔軟な半導体パターンの検査が可能となる。この例を以下に示す。
【００５７】
本実施例で説明する処理のフローチャートを図１０に示す。テンプレート画像を生成する手順は実施例１の図３で説明した部分３０１〜３０４と同様であり、図１０のステップ１００１〜１００４がこれに対応する。ただし、ステップ１００３においてテンプレート画像を選ぶ場合には、二次電子像と反射電子像を分けて表示して、テンプレート画像としてどの領域の画像を用いるか、および二次電子像と反射電子像のどちらを用いるかをユーザが指定してもよい。または、予め試料の種類に応じて二次電子像と反射電子像のどちらをテンプレート画像として用いるか、レシピ等で予め設定しておいてもよい。さらに、各ダイの領域ごとに二次電子像または反射電子像またはその合成画像のいずれかを代表して表示してユーザがどの領域の画像をテンプレート画像とするかを選択すれば、自動的に二次電子像または反射電子像をテンプレート画像とするようにしてもよい。この場合、二次電子像と反射電子像のどちらを被検査画像として用いるかについても同様に、ユーザが指定または自動的に設定できるようにしておくとよい。このように、どの検出器で検出された像をテンプレート画像または被検査画像として使うかを設定することができる。
【００５８】
ステップ１００５では、ステップ１００４で抽出されたパターンの輪郭線を用いて、どのパターンを検査対象領域の指定に用いるか指定する。また合わせて、輪郭線の内部または外部を指定する。続いてステップ１００６で、ステップ１００５で選ばれたパターンの輪郭線を拡大または縮小し、ユーザが所望する大きさに調整する。ステップ１００５，１００６で指定された情報を合わせて、ステップ１００７で検査対象領域とする。すなわち、拡大または縮小されたパターンを新たなテンプレート画像として検査対象領域を設定する。なお、ステップ１００５とステップ１００６は順序が入れ替わってもよい。
【００５９】
検査対象領域を設定した以後の処理は実施例１と同様である。すなわち、被検査画像を取得し、被検査画像に含まれる各欠陥候補が上記で指定した検査対象領域に含まれるかを判定する。
【００６０】
なお、検査対象領域を設定するために検査するウェハ上のパターンを含むテンプレート画像を一旦決定しておいて、後から被検査画像を改めて取得して検査する例を説明したが、前述したように、被検査画像の取得をテンプレート画像の取得と同時に行っても良い。この場合には、被検査画像を合成して得られる、理想的なパターンの画像をテンプレート画像とすることもできる。このようにすれば、テンプレート画像を生成するために被検査画像を撮像しているため、被検査画像をメモリに保存しておけば検査対象領域の選択後に改めて被検査画像を取得しなおす必要はない。したがって、画像取得時間を短縮することができ、スループットの向上が期待できる。
【００６１】
また、被検査画像と合わせて取得する、比較するための画像（比較画像）をテンプレート画像としてもよい。すなわち、各撮像箇所ごとに被検査画像のほかに比較画像を取得し、その比較画像からパターン輪郭を抽出し検査対象領域を設定するための処理を行い、被検査画像取得後に、被検査画像と、当該被検査画像に対応する比較画像に対して欠陥候補の抽出及び欠陥判定処理を行う。比較画像は、通常、異なるダイであって、ダイ内部の相対座標が同じ領域の画像であることが多い。
【００６２】
図１１を用いて、ステップ１００５からステップ１００７で行う処理内容を詳しく説明する。１１０１，１１０２はそれぞれ二次電子像，反射電子像である。ここでは二次電子像１１０１を被検査画像として、反射電子像１１０２をテンプレート画像として用いることとしている。テンプレート画像である反射電子像１１０２からパターン輪郭を抽出すると１１０３のような輪郭が得られる。これをユーザによって指定された倍率で拡大または縮小することで１１０４のような輪郭が得られる。１１０４には１１０３のパターン輪郭を縮小した例を示している。１１０４の輪郭と被検査画像である二次電子像１１０１を重ね合わせることで、検査対象領域の一部分のみ（１３０２の１〜４）を選択して検査することができる。この例の場合には、ホール底の明るさを正確に検出することができる。なお、１１０１〜１１０５の画像の全部または一部について、表示部に表示されてもよいし、表示されなくてもよい。
【００６３】
上記の拡大または縮小倍率の設定は、図１２に示すような画面にて調整する。ＧＵＩ１２０１上の入力欄１２０３に拡大率を入力することにより、その数値に基づきパターンを拡大、または縮小させることができる。また、スライドバー１２０４を使用し、ユーザが拡大縮小されたパターンをリアルタイムに確認することもできる。また、ＧＵＩ１２０１上には現在指定している倍率に合わせてパターン輪郭を拡大または縮小した画像１２０２を表示している。画像１２０２を被検査画像と重ね合わせて表示することで、拡大または縮小したパターンの輪郭が検査したい領域に過不足ない大きさになっているか容易に確認できるので、使い勝手が向上する。なお、設定手段は一例であり、この例によらない。また、パターン輪郭の操作については拡大縮小のほかに、移動させることもできる。さらに、操作するパターンをＧＵＩ１２０１上で指定して、画像１２０２のうち一部のパターンに対して拡大縮小または移動等の操作をすることもできる。
【００６４】
以上の説明ではテンプレート画像から得られたパターンを縮小して検査対象領域とする例を示したが、テンプレート画像から得られたパターンを拡大して検査対象領域とすることで、パターンの周辺部の異常も含めて検査することができる。例えば図１３に示すように、実パターン１３０１を拡大して得られる検査対象領域１３０２（点線）とすることで、実パターン１３０１の輪郭部分を含めた検査が可能となる。
【００６５】
また、図１４に示すように、パターンの輪郭線に基づいて得られる領域を演算して得られる領域を用いて、検査対象領域を指定することができる。パターン１４０１の輪郭線１４０２に対し、拡大したパターン１８０４で指定される領域から縮小したパターン１４０３で指定される領域を引き算し、生成される領域１４０５は、ちょうどパターン１４０１の輪郭線１４０２の周辺を取り囲む領域となる。ここではこの演算により生成される領域１４０５を新たなテンプレート画像とする。このような領域を用いて検査対象領域１４０６を指定することで、パターン境界部分の異物，パターン欠損を選択的に検出することができる。
【００６６】
以上、実施例２は、テンプレート画像を変形する例、すなわちテンプレート画像から生成されるパターン輪郭を拡大または縮小する例として説明したが、検査対象領域の指定に二次電子像と反射電子像を合わせて用いる点も特徴である。すなわち、テンプレート画像と被検査画像とで異なる検出器の像を使用することができる。上記のようにテンプレート画像と被検査画像には、二次電子像および反射電子像のどちらを用いてもよく、適切に選択するべきである。特に、テンプレート画像はパターンの輪郭がより正確に抽出できる画像を選択するのが好ましく、被検査画像はユーザが検査したい部分がより鮮明に写っている画像を選択するのが好ましい。
【００６７】
上記では二次電子像に対して反射電子像をテンプレート画像に用いる例を示したが、反射電子像に対して二次電子像をテンプレート画像に用いることも当然可能である。例えば、埋め込み、ＣＭＰの工程後などでパターンの段差が少ない場合には、パターンがマテリアルコントラストのよく見える二次電子像でないと確認できず、かつ反射電子像でないと凹凸の検出が難しい。このような場合には被検査画像である反射電子像に対して二次電子像をテンプレート画像として用いることで、当該パターンを選択的に検出することができる。
【実施例３】
【００６８】
実施例３では、抽出されたパターンに対する欠陥候補の位置関係に基づいてパターンの出来ばえを評価し、当該パターンを出来ばえごとに分類する欠陥検査装置について説明する。ここでいう出来ばえとは、理想的なパターンに対する実際に形成されたパターンの完成度を指す。より具体的には、出来ばえとは、単なる良不良の判断だけではなく、パターンの間隔やコーナーの丸まり具合などの配線パターンの評価項目が理想値からどのくらいずれているかを評価する定量的指標を意味する。ここで理想値とは、一般的にリソグラフィーのシミュレーション値など、回路設計者が決めた値を指すが、以下ではテンプレート画像のパターンを理想値として、これに対する実際に撮像されたパターンの乖離度を評価する。したがって、出来ばえは理想パターン（テンプレート画像）からのずれ量の評価値と言い換えることもできる。
【００６９】
以下ではこの出来ばえを理想パターンと実際のパターンとの形状の差、およびこれらの位置関係を用いて評価し、この評価結果によってパターンを分類する例を示す。
【００７０】
使用する装置の概要は実施例１の図１を用いて説明されている部分と同様である。以下においては、実施例１と同様の部分については説明を省略する。
【００７１】
まず、図１５を用いて画像処理部１１９内部について説明する。実施例１で図２を用いて説明したものと同様の部分は図２と同じ番号が附してある。本実施例では図２に加えて、または、図２の欠陥候補検出部と欠陥判定部に代えて、パターン分類部１５０１が設けられる。図１５では説明を簡単にするため、欠陥候補検出部と欠陥判定部を省略している。また、図１５に示される各機能ブロックが、ハードウェア実装，ソフトウェア実装あるいは、ハード実装とソフト実装とを組み合わせた形態、いずれの方法で実現してもよいことは、実施例１と同様である。
【００７２】
パターン分類部１５０１では、後述するように、検査対象領域に対応する被検査画像のパターンを分類する処理が行われる。したがってパターン分類部１５０１には検査対象領域の情報と、被検査画像が入力される必要がある。
【００７３】
本実施例で説明する処理のフローチャートを図１６に示す。テンプレート画像を決定し検査対象領域を決める手順は実施例１と同様であり、ステップ１６０１〜１６０５までは前記実施例１の図３ステップ３０１〜３０５と同じ処理を行う。検査対象領域設定後の画像取得（ステップ１６０６，１６０７）も実施例１と同様であって説明は省略する。
【００７４】
ステップ１６０８では、被検査画像から検査対象領域の画像を抽出する。被検査画像に含まれるパターンには異物が存在したり、パターンの欠けがあったりするので、必ずしも理想的なパターンであるとは限らない。そこで、テンプレート画像から抽出された検査対象領域に対応する部分を被検査画像から抽出する。
【００７５】
次にステップ１６０９では、ステップ１６０８で抽出された検査対象領域の画像を分類する。分類に関する処理の詳細は後述する。
【００７６】
最後にステップ１６１０で、分類された結果を画面に表示する。この際、分類結果を統計処理して表示してもよい。この処理についても後述する。
【００７７】
図１７を用いて、分類処理について詳しく説明する。
【００７８】
テンプレート画像１７０１に対し、実施例１と同様に２値化処理等の演算処理を行うことで、パターンを抽出する。得られたパターンが１７０２である。次にパターン１７０２を用いて検査対象領域１７０３を決定する。１７０３の点線部分は１７０２に含まれるパターンの輪郭線であって、この例では輪郭線の内側を検査対象領域としている。
【００７９】
次に、被検査画像１７０４から検査対象領域１７０３に対応する部分の画像を抽出し、１７０５のように、抽出された部分に対してそれぞれに番号を添付する。具体的には図１７に示すように、被検査画像１７０４に、検査対象領域１７０３を重ねて位置あわせし、個々のパターンに順に番号を振る。１７０５では、点線で囲まれたパターンの各々に１から１８までの番号を振った例を示している。この番号を用い、抽出した領域の画像を順に並べたものを１７０６に示す。
【００８０】
さて、１７０６を見ると、パターン部分が全て含まれるもの、パターンが上部分、または下部分に一部含まれるもの、パターンがまったく含まれないものが存在することが確認できる。これらの抽出画像を検査対象領域と実際のパターンの関係を用いて分類する。具体的には、被検査画像の検査対象領域に相当する部分と、検査対象領域との形状の差および位置関係を評価することで、パターンを分類する。なお、ここでいう実際のパターンとは被検査画像のパターンのことを指しており、パターンの異常による欠陥候補のほかに正常と認識されるパターンも含まれている。ここで、理想的なパターンではないが、理想的なパターンからのずれが誤差の範囲内とみなせるために、正常なパターンとする場合があることに留意する。
【００８１】
具体的な分類処理の一例を挙げる。１７０６の抽出されたパターンを２値化して１７０７を得る。１７０７の白色のパターン部分の占有面積率、及び重心の位置により、これらの画像を分類する。例えば、白色部分が９５％以上含まれている場合、白色部分が９５％以下で重心が抽出領域の半分より上にあるもの、白色部分が９５％以下で重心が抽出領域の半分より下にあるもの、白色部分が５％以下のもので分類すると、これらの抽出画像は１７０８のように分類される。このように分類すると、例えば正常なパターンの個数及び割合を求めることや、まったくパターンが無い箇所の個数を求めることができる。
【００８２】
以上、図１７を用いて本実施例のパターン分類処理について説明したが、図１７に示す各画像や番号１〜１８は内部処理の説明のために添付したものであり、実際の装置ではユーザに表示しなくても良い。
【００８３】
図１８に分類の結果を表示するＧＵＩ１８０１を示す。１８０２は検査対象画像に検査対象領域（点線部分）を重ね合わせた画像、１８０３は正常なパターンの割合、１８０４はその他のパターンの詳細、及びその割合を示した例である。これらの分類は、製造上の原因に独立に依存する場合があり、歩留まり低下原因を突き詰めるために重要な情報となる。このように全体における割合を示してもよいし、分類条件に適合したパターンの個数を表示してもよい。分類結果をグラフ表示するとさらに結果の把握が容易になる。なお、以上の分類基準、また分類手法，結果表示方法は分類の説明のためのあくまで一例であり、これ以外の分類基準、分類手法，結果表示方法を用いてもかまわない。分類基準をユーザが設定または変更できるようにするとさらに柔軟な分類処理が可能になる。以上のようにパターンの出来ばえを分類するために統計処理をすることで検査結果が理解しやすくなる。
【００８４】
また、本実施例に、実施例２に説明した、パターンの拡大縮小を適用することもできる。テンプレート画像から得られたパターンを拡大して検査対象領域とすることで、パターンの周辺部の異常も含めて分類することができる。
【００８５】
以上、実施例１〜３に説明したように、画像に基づいて得られるテンプレート画像を使って、試料のパターン輪郭を抽出し、このパターンの内または外を検査対象領域に指定できるようにすることで、ユーザが興味のあるパターンの領域を他の領域と区別することができるので、ユーザが興味のあるパターンに発生した欠陥について他の領域に発生した欠陥と区別して検査結果を認識することが可能になる。また、検査対象領域に指定されたパターンの出来ばえを容易に評価することが可能になる。
【符号の説明】
【００８６】
１０１  電子銃
１０２  レンズ
１０３  偏向器
１０４  対物レンズ
１０５  試料
１０６  試料台
１０７  電子線
１０８  二次電子
１０９  反射電子
１１０  レンズ制御回路
１１１  偏向制御回路
１１２  対物レンズ制御回路
１１３  アナログ／デジタル変換器
１１４  アドレス制御回路
１１５  画像メモリ
１１６  機構制御回路
１１７  表示部
１１８  制御部
１１９  画像処理部
１２０  入力部
１２２  二次電子検出器
１２３  反射電子検出器
１２４  移動ステージ
【図１】
0005568456.tif 000002
【図２】
0005568456.tif 000003
【図３】
0005568456.tif 000004
【図４】
0005568456.tif 000005
【図５】
0005568456.tif 000006
【図６】
0005568456.tif 000007
【図７】
0005568456.tif 000008
【図８】
0005568456.tif 000009
【図９】
0005568456.tif 000010
【図１０】
0005568456.tif 000011
【図１１】
0005568456.tif 000012
【図１２】
0005568456.tif 000013
【図１３】
0005568456.tif 000014
【図１４】
0005568456.tif 000015
【図１５】
0005568456.tif 000016
【図１６】
0005568456.tif 000017
【図１７】
0005568456.tif 000018
【図１８】
0005568456.tif 000019