(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の画像を作成する画像生成手段と、前記画像を記憶する画像記憶手段と、前記試料を保持する試料台と、前記試料を観察表面に平行なＸＹ方向に移動させる試料移動機構と、前記試料の欠陥位置データに基づいて当該欠陥位置を中心に倍率を上げて欠陥画像を取得する顕微鏡を備え、予め取得してある参照画像と当該欠陥画像の差画像演算を行い、当該欠陥位置を検出し、所望の倍率設定をして欠陥画像を取得する欠陥撮像装置において、
単一周期パターンと長周期パターンの混成からなるパターンに対して該単一周期パターン及び長周期パターンの参照画像を各々１つ以上登録する手段と、
当該登録した参照画像の単一周期パターン参照画像と長周期パターン参照画像の差画像演算により、周期の異なるパターン部分を抽出して長周期パターン部分の特徴量を求める演算手段と、
当該欠陥位置に移動して画像を取得した際、前記単一周期からなる参照画像との差画像を演算して欠陥候補を抽出する手段と、
前記長周期パターン部分の特徴量に該当する欠陥候補を消去して欠陥部分を抽出する手段とを具備させたことを特徴とする欠陥撮像装置。
【請求項２】
請求項１に記載の発明において、
前記長周期パターン部分の特徴量が、当該長周期パターン部分の面積、形状、明るさ、それにピッチ情報の少なくとも何れかであることを特徴とする欠陥撮像装置。
【請求項３】
請求項１に記載の発明において、
前記顕微鏡が、走査電子顕微鏡と光学顕微鏡の何れかであることを特徴とする欠陥撮像装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、顕微鏡を用いた撮像装置に係り、特に半導体デバイスや液晶デバイスの製造過程における検査のための欠陥撮像装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、半導体デバイスや液晶デバイスの製造過程での欠陥の検査に、荷電粒子線照射による走査電子顕微鏡が用いらるようになっているが、このときの欠陥の識別には、一般に次の方法が採られている。
【０００３】
まず、事前に光学顕微鏡や電子顕微鏡などの外観検査装置により検査対象の欠陥の位置を検査して欠陥の位置情報を求め、次に、この位置情報に基づいて走査電子顕微鏡の視野を移動させ、欠陥を含む試料の画像を得、それを欠陥の無い正常な部分の試料から取得した参照となる画像(参照画像)と比較し、相違部分が欠陥であるとするのである。
【０００４】
このときの参照画像の取得には、まず、欠陥部分が正常である場合のパターンと同等の画像が取得できる位置、例えば同じパターンを持つ隣接するチップ内の同じ座標位置などから取得する、いわゆるダイ(Die)比較方式が主として用いられる。
【０００５】
また、欠陥データが単一周期のセルパターンの場合は、事前に参照画像を登録しておき、その参照画像を欠陥番号ごとに毎回取得した検出用欠陥画像と比較して欠陥位置を特定し、欠陥点を中心とする所望倍率の欠陥像を撮像する、いわゆるセル(Cell)比較方式が用いられている。このとき参照画像として、回路のシミュレーション画像を用いる方法等も考えられている。
【０００６】
ところで、欠陥位置検出視野が約１５μｍ以下になるような高い倍率にした場合、従来の単一画像登録のセル比較方式では、欠陥検出に際して位置合わせが通用しないので、長周期のパターンが混在したセルを有するデバイスに対しては、適用できない。
【０００７】
但し、この場合でも、欠陥を検出し撮像することは、ダイ比較方式でも一応は可能であるが、試料の移動回数や撮像回数が多くなってしまうので、その分、スループットの低下が免れない。
【０００８】
倍率を上げることは、撮像する欠陥が小さい場合や欠陥周囲の細かいパターンも詳細に撮像できる点で有利だが、欠陥が視野に入らないとか、パターンの極く一部しか撮像できないなどの問題があり、更に長周期パターンを含む場合には、位置合わせ可能なセル部参照画像の登録ができなくなってしまうという問題が生じていた。
【０００９】
そこで、このような場合は、倍率を維持したまま視野を広くして参照画像を登録し、セル部の長周期パターンをも含めて位置合わせができるようにした、いわゆる視野拡大方法が従来から採られていた。
【００１０】
そして、このときの視野の拡大には、例えば画像サイズを５１２画素から１０２４画素に変えたり、１０２４画素から２０２４画素にしたりする方法があり、単一のセルパターンに比較的長周期のパターンが混在している試料については、この画素数を拡大する方法により、欠陥位置検出の際に位置合わせが可能になる機会を増やしてきた。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術は、更なるデバイスの微細化について配慮がされているとはいえず、この場合、欠陥検出が困難になってしまうという問題があり、以下、この点について説明する。
【００１２】
従来技術では、上記のように、視野拡大方法により対処しているが、しかし、配線ルールが更に細いデバイスになると、益々高倍率の参照画像が必要となり、画素数拡大による視野拡大効果が充分に発揮されなくなってしまう。
【００１３】
また、単一周期パターンのセル比較とはいっても、１ウエーハの１工程の単位チップ内には、パターンとして複数の種類のセルパターンが存在し、従ってセルパターンの登録自体にも、複数の種類のセルについての登録が必要になってきている。
【００１４】
しかし、周期の異なるパターン、例えば周期が長い、いわゆる長周期パターンがセル部に混在した場合には、たとえ画素を多くし、検出視野を広くしたとしても、従来通りの単一登録画像を使っただけではセル比較ができなくなってしまうことが多い。
【００１５】
これは、検出用欠陥画像と参照画像間で位置合わせができないからで、この結果、検出用倍率を上げただけではセル比較方式が適用できないデバイスに遭遇してしまう機会が更に増大することになる。
【００１６】
本発明の目的は、長周期パターン混在のセルパターン部分を撮像対象とした場合においても、セル比較方式により欠陥が検出できるようにした欠陥撮像装置を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
長周期パターン混在セルを対象とするセル比較方式において欠陥検出の障害となる長周期パターン部分の特徴を登録し、欠陥抽出時に長周期パターン部分に該当する欠陥候補を消去して検出する。
【００１８】
１つの方法は、参照画像を複数登録可能とし、参照画像の1つを長周期パターンを排除した一定周期基本パターン参照画像とし、その他を長周期パターンを画像視野中に含む長周期パターン混在参照画像とし、一定周期基本パターン参照画像と種類により登録される長周期パターン混在参照画像の両者から、長周期パターン部分の特徴量を予め計算させる。そして検出用欠陥画像と参照画像と比較したときの相違部分から、長周期パターンに該当する部分を欠陥抽出の対象から消去して、欠陥部を抽出させる方法である。
【００１９】
もう一つの方法は、長周期パターン部分の特徴量を長周期パターン混在参照画像と一定周期基本パターン参照画像から計算させるのではなく、形状、寸法、長周期ピッチ、ピッチ方向など直接特徴を選択または、直接入力させ、その特徴量に該当する部分を、前記相違部分から非欠陥候補として消去し、欠陥部分を抽出する方法である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による欠陥撮像装置について、図示の実施の形態により詳細に説明する。
まず、図１は、本発明の一実施形態が適用された走査電子顕微鏡(ＳＥＭ)と、その周辺装置の一例である。
【００２１】
そして、この図１において、１は走査電子顕微鏡の本体で、この本体１は、電子源２、引き出し電極３、第１収束レンズ４、第２収束レンズ５、電子ビーム絞り６、対物レンズ７、スキャン用コイル１４ａ、二次電子検出用電極１３、二次電子検出器９ｂ、試料ステージ１８ａなどで構成され、これらは電子線制御部１５、ステージ制御部１８ｂ、システム制御部１６により制御される。
【００２２】
電子源２で発生された照射電子線８は、上記した種々のレンズより細く絞られた状態でスキャンされ、試料１７の表面に照射されるが、このとき、上部アライメントコイル１１と、軸補正及び非点補正アライメント用コイル１２によって軸補正と非点補正が施される。
【００２３】
そして、この照射電子線８の照射により、試料１７から２次電子９ａと反射電子１０ａが発生し、それぞれ２次電子検出器９ａと反射電子検出器１０ｂにより検出される。
【００２４】
次に、欠陥点撮像動作について説明すると、まず、検査装置２８ａ〜２８ｃで代表して示したように、複数台の事前検査装置２８から出力される試料の検査結果データを欠陥情報ファイルとし、これを欠陥撮像装置のコンピュータ２４で読み込む。
【００２５】
このとき、欠陥情報ファイルを一旦持ち運び可能な記憶媒体に納め、これからコンピュータ２４に読み込むようにしても良いし、予め事前検査装置２８から通信ネットワーク２９を介して製造データ管理システム３０の特定格納場所に欠陥情報ファイルを格納しておき、これを再び通信ネットワーク２９を介してコンピュータ２４に読み込むようにしても良い。
【００２６】
いま半導体の製造において使われている各チップ単位ごとに区切られたパターン付きウエーハを試料としたとすると、この場合、コンピュータ２４は、欠陥情報ファイルから欠陥位置を現わすチップ位置とチップ内座標の情報を得る。
【００２７】
この欠陥撮像装置による撮像開始にあたっては、実行レシピの選択と実行のためのレシピ作成が必要になるが、この処理は、コンピュータ２４によるレシピの管理のもとで、文字入力装置であるキーボード２５とポインティング装置であるマウス２６、それに画像表示器２７を使って行う。
【００２８】
このときのレシピファイル中には、撮像対象の欠陥を絞り込むためのサンプリング指定や、ウエーハアライメントの方法、位置合わせ誤差をとるための方法をはじめとして、撮像時の倍率、欠陥抽出方法、焦点(Focus)合わせ動作方法などが指定される。
【００２９】
こうしてレシピが実行されると、試料ステージ１８ａをステージ制御部１８ｂで制御し、試料の欠陥位置が電子線照射位置にくるように移動させ、ここで画像を取り込む前に、対物レンズの焦点高さを対物レンズ７のコイルに流す電流を制御して、対物レンズの焦点高さを合わせる。このとき、光学顕微鏡を用いて像を取得する場合もあるが、この場合は、光学顕微鏡で試料表面の欠陥に焦点位置を合わせる。
【００３０】
焦点合わせ後、設定したスキャンスピードとスキャン回数で試料１７に照射電子線８が照射され、試料１７から発生された二次電子９ａと反射電子１０ａによる電気信号が二次電子検出器９ｂと反射電子検出器１０ｂから取り込まれ、増幅器１９で増幅されてから画像処理部２３に入力される。
【００３１】
この画像処理部２３は、図示のように、画像メモリ２０、画像演算部２１、画像データベース２２で構成され、これにより、画像メモリ２０では、入力された信号をＡ／Ｄコンバータでデジタルデータに変換し、走査信号に同期して入力される検出器の信号からメモリ上に画像データを形成する。
【００３２】
長周期混在のセルに対応したセル比較方式の欠陥抽出にも対応するように構成されている画像演算部２１では、生成した画像データから欠陥抽出等の画像の演算を行い、演算された画像データは画像データベース２２に蓄積され、画像表示器２７に表示される。
【００３３】
次に、こうしてＳＥＭ像により欠陥抽出した点を視野の中心に新たに設定し、更に画像を取得する。このときの欠陥点への視野移動は、電気的視野移動コイルであるスキャン用コイル１４ｂにより、試料１１上に照射する照射電子線８の位置を変化させて行ない、移動量が照射電子線８の照射位置変化では対応できない程大きい場合には、ステージ制御部１８ｂにより試料ステージ１８ａを駆動することにより補う。
【００３４】
また、このとき、試料の傾斜像は、ステージ制御部１８ｂにより試料ステージ１８を傾斜させることよって得ることができ、倍率を上げ微細な部分を拡大して撮像する場合には、照射電子線のスキャン中心を欠陥点に設定して、その状態で所定倍率にして撮像する。
【００３５】
こうして撮像した画像データを画像メモリ２０に蓄積する。そして、蓄積した画像データは、ネットワーク通信２９を使って製造データ管理システム３０に転送させるかしないかの設定を持つ。
【００３６】
このように欠陥抽出結果を利用して欠陥サイズを付与して転送したり、蓄積画像データを利用して、欠陥分類装置を経由することにより、欠陥種類コード付与して転送したりできる。
【００３７】
次に、この図１に示した走査電子顕微鏡と周辺装置により実行される本発明の一実施形態による欠陥抽出処理について説明する。
まず、この実施形態による欠陥検出動作について、従来技術による場合と対比しながら説明する。
【００３８】
まず、図２(a)は、単一パターン周期からなるセルパターン部分に存在する欠陥を抽出する様子を示し、次に図２(b)は、不規則パターン部分に存在する欠陥を抽出する様子を示したもので、このときの様子は従来技術も同様である。
【００３９】
それと比較して、図６(a)、(b)は長周期パターン部分を含むセルパターン部分に存在する欠陥を抽出する様子を示したもので、この実施形態では、この図６の欠陥抽出方法を新たに備えることにより、全てのセルに対してセルパターン対応欠陥検出モードで、欠陥検出を可能にしている。
【００４０】
何れの場合も、欠陥抽出には欠陥の無い画像である参照画像３１ａ、３１ｂに相当する画像を必要とし、このため、図１の画像メモリ２０に画像データを予め形成する。そして、欠陥検出用の欠陥画像３２ａ、３２ｂを取得し、画像メモリ２０に画像データが格納された段階で、図１の画像演算部２１により欠陥部３３ａ、３３ｂの位置を検出する。
【００４１】
そこで、照射電子線８のスキャン中心を欠陥点に設定して、その状態で所定倍率にして撮像すると、欠陥画像３４ａ、３４ｂが取得できる。但し、通常欠陥検出用の欠陥画像３２ａ、３２ｂを取得する際には、参照画像３１ａ、３１ｂに合わせた位置合わせが必要になる。
【００４２】
ここで、パターン部の位置が重ならないと、重ならない部分が欠陥抽出の際に欠陥候補となってしまうので、誤検出し易くなってしまうからであり、このときの位置合わせには正規化相関を用いる。
【００４３】
まず、参照画像の上下左右の端において、画像サイズに占める１〜２割程の一定割合をカットしたものをモデルとし、そのモデルに相当する部分の中心位置を最も類似度が高い点とする。そして、正規化相関式(後述の(1)式)を用いて中心位置を求めるのである。
【００４４】
次に、参照画像と欠陥画像の差分画像を、閾値を用いて２値化し、図２(c)に示すマスク画像を求める。ここで、ときとしては閾値を設定しても欠陥以外の欠陥候補が現れてしまう場合が生じる。そのため、この図２(c)に示すマスク画像において、各画素にラベリングを付ける。この場合、閾値以上で、周囲の画素と一定数以上連結しているものにラベリングする。
【００４５】
このときのラベリングＮｏ．は最初のものを１とし、次から１ずつ増やして識別するが、このときラベリング同士で互いに近い距離にあるものは統合する。そして各々ラベリングしたものを欠陥候補とし、ラベリングした画素数が最も多いものを欠陥とし、その重心を欠陥点として抽出するのである。
【００４６】
ここで、検出するときのモードとして、図２(a)に相当するセルパターンの場合はセル比較方式を採り、図２(b)に相当する不規則パターンの場合は、ダイ比較方式を採る。
【００４７】
そして、まず、モードがセル比較方式の場合は、レシピ中で予め参照画像３１ａを登録しておき、それを用いる。また、ダイ比較方式の場合は、参照画像３１ｂが、欠陥が存在する場所に依存していて特定できないため、各欠陥点と同等の条件の場所へ毎回移動して画像取得を行うようにする。
【００４８】
ここで、本発明は、セルパターン部分の欠陥抽出において、一見したところでは、図２(a)と同様のセル比較で検出できそうでいて、実際には検出できなかった図３(a)に示す長周期パターン混在のセル部分に対しては、新たにセル比較方式で対応するようにしたものである。
【００４９】
このとき、図３(a)に示すセルに対して、もしも参照画像を考えられるケース毎に複数登録する方法を採ったとすると、例えば図４に示すように、長周期パターンが含まれるセルに対して、単一周期パターンのみの参照画像３７と、長周期パターン部分が含まれる複数の参照画像３８ａ〜３８ｊの登録が必要になり、ほとんど対応できなくなってしまう。
【００５０】
そして、この場合、使用倍率やパターンの種類が増えると、更に参照画像登録の手間が膨大になるばかりでなく、欠陥抽出用の欠陥画像と組み合わせるべき参照画像として、何れを選択するかの判断ができなくなる。これは、存在する欠陥によって参照画像選択結果が左右されるためである。
【００５１】
そこで、本発明では、例えば図５(a)に示した長周期混在セルパターンに対して、図５(b)に示す簡略化した参照画像だけで対応可能にしたもので、このため図６に示す欠陥抽出方法を採ったものである。
【００５２】
そして、このとき参照画像には、図５(b)に示すように、長周期パターンを含むセルパターン３９と、それを含まないセルパターン４０を対にして、最低１組登録するようになっている。
【００５３】
この参照画像の登録は、実デバイス上から取得しても良く、コンピュータ２４の所定の格納場所に、チップ原点からのパターン配置、形状寸法及び倍率対比情報から作成されているナビゲーション用模擬画像を予め登録しておき、後述するレシピの作成に際して、前記所定の格納場所から模擬画像を取得するようにしても良い。
【００５４】
この実施形態では、事前検査装置２８など外観異物検査装置から欠陥位置データを読み込んで、チップ内座標に置き換えた後に、長周期パターンを含むセル部分と、単一周期のパターンからなるセル部分と、セル部分では定義できない不規則なパターンからなる部分のチップ内座標を、夫々レシピ中に設定することにより、各種デバイスの各工程での欠陥撮像に夫々１つのレシピで対応することができる。
【００５５】
但し、このとき参照画像は必要に応じて登録し、各欠陥の撮像前に欠陥位置の区分を照合して、欠陥抽出のために用いるモードを変化させて撮像を行う必要がある。例えば、単一周期セルパターン部に存在する欠陥を撮像するときは、従来技術と同じくセル比較方式を用いて、セルパターンの種類に応じた１つの参照画像を事前登録しておき、それを用いて欠陥抽出して欠陥部を所望の倍率で撮像するのである。また、長周期パターン部に存在する欠陥を撮像するときは、長周期パターン部を含む参照画像と含まない参照画像をそれぞれ事前登録しておき、長周期パターン部の特徴量を登録し、それを用いて欠陥抽出して欠陥部を撮像する。そして、これ以外でセル部に属さない部分に存在する欠陥を撮像するときは、各欠陥部の位置に対応した参照画像を毎回取得しそれを用いて欠陥抽出するのである。
【００５６】
次に、欠陥撮像のためのレシピについて、更に具体的に説明すると、いま、図１に示す試料１７が、図３の(a)に示すように、単一周期パターンと長周期パターンの混成からなるパターン３５ａを有する半導体ウエハの場合、この実施形態では、まず、図６の(a)に示すように、単一周期パターンに相当するパターン４０と共に、長周期パターンに相当するパターン３９の参照画像を各々１種以上登録する。
【００５７】
このため、走査電子顕微鏡の本体１に試料１７をセットして画像を取得し、取得した画像をコンピュータ２４で管理するレシピ上に単一周期パターン用の参照画像と長周期パターン用の参照画像としてそれぞれ格納する。
【００５８】
そして、これら登録した参照画像において、差画像演算を用い、単一周期パターン参照画像と長周期パターン参照画像から、周期の異なるパターン部分を抽出して長周期パターン部分の特徴量を求める。このためには画像処理部２３にある画像演算部２１を用いる。一部にマニュアル操作による長周期パターン部分の特徴量設定を用いることもできる。
【００５９】
このためには、一連の欠陥ＩＤについて撮像する欠陥撮像シーケンスを実行するためのレシピ作成において、以下の表１に示す通りの長周期パターン部分の特徴量をレシピ上に格納させる。
【００６０】
【表１】
0003722757.tif 000002
この表１に示した特徴量は、登録画像から長周期パターン部分の特徴量をレシピ中に設定する方法に相当するが、別途、所定の操作によって直接特徴量がレシピ中に設定できるようにしても良い。
【００６１】
このときの長周期パターン部分の特徴量は、パターンの設計寸法又は実測寸法が既知であるときは、形状寸法、面積、ピッチ情報などから直接レシピに入力することができる。また、画像表示器２７により直接長周期パターン部をモニターしながら寸法や明るさを測定してレシピに登録することもできる。
【００６２】
このレシピ設定では、それぞれの特徴量の項目毎に有効無効を識別させるＯＮ／ＯＦＦフラグを設ける。但し、画像登録から求める特徴量設定と、直接入力による特徴量設定のどちらもフラグがＯＮの場合には、不都合がない限りにおいて画像登録から求めた特徴量の設定を優先して用いる。
【００６３】
ここで、長周期パターン参照画像を一旦レシピに取り込み、この登録画像から表１に該当する長周期パターン部の特徴量を求めるときは、図６の(a)に示す長周期パターンを含むセル部の参照画像３９と、長周期パターンを含まないセル部の参照画像４０の差画像を、ある閾値を設けて２値化し、２値化差画像４１として用いる。この場合、長周期パターン部分が２値化画像となって現れる。
【００６４】
そこで、この差画像となって現れる部分をグループ毎にラベリングし、識別することによりノイズのような小さいものをカットする。この場合、広範囲に連続したパターンエッジの明るさ違いによるノイズや、若干の形状変化によるノイズをカットするため、一番面積が大きいグループ、又はＸ方向とＹ方向の双方の寸法が大きなグループを長周期パターンに相当するものと見なし、その長周期パターンに相当するグループの面積や寸法、形状をレシピに登録する。
【００６５】
但し、このとき長周期パターン特徴量の直接入力設定が有効になっていて、直接入力された値がある場合、その直接入力値と画像登録から算出した値が誤登録防止閾値を超えて異なっていた場合には、レシピ保存前に警告メッセージを表示させる。
【００６６】
この場合、直接入力した特徴量のみ有効としたり、２値化差画像４１となって現われる一番面積が大きいグループ、又はＸ方向とＹ方向の双方の寸法が大きなグループを長周期パターンと見なしていたのを改め、２番目に面積が大きいグループ、又はＸ方向とＹ方向の双方の寸法が２番目に大きなグループに置き換えたり、或いは長周期パターンを含むセル部の画像と長周期パターンを含まないセル部の画像を登録し直したりし、何れにしても長周期パターンの誤った登録が回避されるようにする。
【００６７】
ここで長周期パターン部分の特徴量の一つである明るさについては、長周期パターンを含むセル部の画像をレシピ上に登録する際、長周期パターン部とそれ以外の点をマニュアル指定して情報を取り込むようにする。
このとき、レシピ上に登録した長周期パターンにおいて、長周期パターン位置を確定した後に長周期パターン部分の明るさを取り込んでもよい。
【００６８】
但し、この長周期パターン部分の特徴量は、必ずしも特徴量を各項目に細分化し数値化して用いる必要はなく、長周期パターン部分に相当する画像自体をモデルとして用いてもよい。この場合、図６(a)に示す２値化差画像４１中に示す長周期パターンモデルのように、長周期パターン部分だけを囲う範囲をモデルとしてレシピに登録しておく。
【００６９】
こうしてレシピが実行され、欠陥撮像シーケンスが実行されたら、欠陥位置に移動する。そして、欠陥が視野内に収まり、且つ欠陥の存在が確認できる倍率のもとで欠陥検出用欠陥画像を取得する。
【００７０】
次に、欠陥抽出のため、欠陥検出用欠陥画像と長周期パターンを含まない参照画像の両者の差分による２値化差画像４３において、前記長周期パターンに相当する部分を除外するのであるが、このためには、図６の(b)の欠陥抽出方法に示すように、長周期パターン部分の位置を前記長周期パターンモデルとの正規化相関を用いて相関の高い場所として探す。
【００７１】
いま、画像サイズの左下の位置を(０，０)とし、モデル中心に位置合わせするための位置を(Ｘ，Ｙ)とすると、この位置合わせの位置は、次の(1)式に示す相関係数ｒ(Ｘ，Ｙ)を用い、この相関係数が最大となる画像中の位置として求められる。
【００７２】
【数１】
0003722757.tif 000003
次に、２値化差画像４３から、長周期パターン部分の位置を求める。このとき長周期パターン部分の位置を求める他の方法として、図６の(a)に示す長周期パターン相当部分の特徴量を、表１における特徴量の種別２〜５の組み合わせとして、２値化差画像４３中の同一ラベリング欠陥候補から該当するもの消去して求めてもよい。
【００７３】
そして、これら２値化差画像４３中の長周期パターン部分の位置を求める方法は、レシピで選択できるようにする。
ここで、長周期パターン部分の特徴量を用いるようにした理由は、各欠陥毎に撮像する欠陥検出用の欠陥画像と、予めレシピに登録してある、長周期パターン部分を含まないセル部の参照画像との差画像において、どの部分が長周期パターンに該当する部分か識別することである。
【００７４】
そして、この差画像により長周期パターン部分を除外すると、図６の欠陥抽出方法に示すように、残った欠陥候補から欠陥に最も相応しいもの、例えば面積が一番大きいものを欠陥として抽出することができる。
【００７５】
ところで、以上の実施形態では、走査電子顕微鏡により本発明を実施した場合について説明したが、本発明は光学顕微鏡を用いて実施することもできる。
この場合は、光学顕微鏡にテレビジョンカメラを装着し、試料の画像を生成させるようにしてやれば良い。
【００７６】
【発明の効果】
本発明によれば、長周期パターン混在セルを対象とする欠陥撮像において、長周期パターン部分の特徴量を登録して利用するようにしたので、セル比較方式のまま高速に欠陥画像を取得することができる。
【００７７】
また、本発明によれば、長周期ピッチ分を必ずしも登録参照画像及び検出用欠陥画像で視野に収める必要がないので、欠陥検出の際、位置合わせのための低倍率化が不要になり、単一セルパターンを対象としたセル比較方式に劣ることなく微細欠陥が検出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による欠陥撮像装置の一実施形態が適用された走査電子顕微鏡の全体構成図である。
【図２】欠陥抽出処理動作説明用の模式図である。
【図３】長周期パターン混在セルと一定周期パターンセルの説明図である。
【図４】参照画像登録の一例を示す説明図である。
【図５】長周期パターン混在セルを対象とした欠陥検出のための参照画像の一例を示す説明図である。
【図６】長周期パターン部分の特徴量の登録方法と欠陥抽出方法の説明図である。
【符号の説明】
１  走査電子顕微鏡(ＳＥＭ)本体
２  電子源
３  引き出し電極
４  第１収束レンズ
５  第２収束レンズ
６  電子ビーム絞り
７  対物レンズ
８  照射電子線
９a  二次電子
９ｂ  二次電子検出器
１０ａ  反射電子
１０ｂ  反射電子検出器
１１  上部アライメントコイル
１２  非点補正  非点補正アライメント用コイル
１３  二次電子検出用電極
１４ａ  スキャン用コイル
１４ｂ  電気的視野移動用コイル
１５  電子線制御部
１６  システム制御部
１７  試料
１８ａ  試料ステージ
１８ｂ  ステージ制御部
１９  増幅器
２０  画像メモリ
２１  画像演算部
２２  画像データベース
２３  画像処理部
２４  コンピュータ
２５  キーボード
２６  マウス
２７  画像表示器
２８  事前検査装置
２８ａ  検査装置１
２８ｂ  検査装置２
２８ｃ  検査装置３
２９  通信ネットワーク
３０  製造データ管理システム
３１ａ  参照画像の例１
３１ｂ  参照画像の例２
３２ａ  欠陥検出用の欠陥画像の例１
３２ｂ  欠陥検出用の欠陥画像の例２
３３ａ  欠陥部の例１
３３ｂ  欠陥部の例２
３４ａ  欠陥画像の例１
３４ｂ  欠陥画像の例２
３５ａ  長周期パターン混在セル例
３５ｂ  長周期パターン混在セルでの参照画像視野例
３６ａ  単一周期パターンセル例
３６ｂ  単一周期パターンセルでの参照画像視野例
３７  長周期パターンを含むセルにおいて単一周期パターンのみの参照画像
３８ａ〜３８ｊ  長周期パターンを含むセルにおいて長周期パターン部分が含まれる参照画像
３９  長周期パターンを含むセル部参照画像
４０  長周期パターンを含まないセル部参照画像
４１  位置合わせされた状態における長周期パターンを含むセル部参照画像と長周期パターンを含まないセル部参照画像との差分による２値化差画像
４２  欠陥検出用欠陥画像
４３  欠陥検出用欠陥画像と長周期パターンを含まないセル部参照画像の差分による２値化差画像
【図１】
0003722757.tif 000004
【図２】
0003722757.tif 000005
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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