(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
基板表面に同一のパターンが繰り返し形成されている半導体基板の検査方法であって、半導体基板の表面に収束させた荷電粒子線を走査照射して前記半導体基板表面から発生する二次荷電粒子を検出することにより前記半導体基板の所定領域の荷電粒子線画像を取得するステップと、該取得した荷電粒子画像から前記所定領域内の画像特徴量を算出するステップと、該算出した画像特徴量の統計量を計算するステップと、予め設定した値と前記算出した画像特徴量の統計量とを比較するステップと、該比較した結果に基づいて前記半導体基板の所定領域の荷電粒子線画像を取得するステップにおいて荷電粒子線画像を取得した前記半導体基板の所定領域の周辺に形成されているパターンの不良となる割合を推定するステップとを有することを特徴とする半導体基板の検査方法。
【請求項２】
基板表面に繰り返し形成されたチップ内に形状あるいは下層パターンとの接続状況あるいはその両方が相異なるパターンを有する半導体基板の検査方法であって、該半導体基板表面の所定領域の荷電粒子線画像を取得するステップと、該取得した荷電粒子線画像から該荷電粒子線画像に含まれる各パターンの画像特徴量を算出するステップと、前記各パターンの種類ごとに前記算出された画像特徴量の統計量を求めるステップと、前記パターンの種類に応じて予め設定された閾値と前記パターンの種類ごとに算出された統計量とを比較するステップと、該比較した結果に基づいて前記半導体基板の所定領域の荷電粒子線画像を取得するステップにおいて荷電粒子線画像を取得した前記半導体基板の所定領域の周辺に形成されているパターンの不良となる割合を推定するステップとを有することを特徴とする半導体基板の検査方法。
【請求項３】
前記特徴量がパターン部の信号量の平均値あるいは最大値であることを特徴とする請求項１または２に記載の半導体基板の検査方法。
【請求項４】
前記特徴量がパターン部の寸法であることを特徴とする請求項１または２に記載の半導体基板の検査方法。
【請求項５】
前記画像特徴量と、製造工程終了後の製品検査の結果から、画像特徴量の不良を判定する閾値を予め求めることを特徴とする請求項１または２に記載の半導体基板の検査方法。
【請求項６】
前記パターン部は導電性パターンであって、前記画像特徴量と、前記導電性パターン部と前記基板との接続抵抗測定値から、画像特徴量の不良を判定する閾値を予め求めることを特徴とする請求項１または２に記載の半導体基板の検査方法。
【請求項７】
同一形状のパターンを有するチップが複数形成された半導体基板の検査方法であって、前記チップのパターンが形成された特定の個所に収束させた荷電粒子線を照射して該パターンが形成された特定の個所から発生する二次荷電粒子を検出することにより前記チップの特定の個所の荷電粒子線画像を取得するステップと、該取得した荷電粒子画像から前記チップのパターンが形成された特定の個所の画像特徴量を算出するステップと、該算出した画像特徴量の統計量を計算するステップと、予め設定した値と前記算出した画像特徴量の統計量とを比較するステップと、該比較した結果に基づいて前記チップにおいて不良となるパターンの割合を推定するステップとを前記半導体基板の複数のチップに対して行い、該推定したチップの不良発生の状態の前記半導体基板上での分布を求め、該求めた半導体基板上での不良発生の状態の分布に関する情報を出力することを特徴とする半導体基板の検査方法。
【請求項８】
前記チップの不良発生の状態を推定することを、前記半導体基板のほぼ全てのチップについて行うことを特徴とする請求項７記載の半導体基板の検査方法。
【請求項９】
前記求めた半導体基板上での不良発生の分布に関する情報として、ウェハマップ上に不良が発生したと推定されたチップを他のチップと区別して表示することを特徴とする請求項７記載の半導体基板の検査方法。
【請求項１０】
基板表面に同一のパターンが繰り返し形成されている半導体基板の検査方法であって、
半導体基板の表面に収束させた荷電粒子線を走査照射する荷電粒子線走査照射手段と、該荷電粒子線走査照射手段で収束させた荷電粒子線を前記半導体基板表面に走査照射することにより前記半導体基板表面から発生する二次荷電粒子を検出する二次荷電粒子検出手段と、該二次荷電粒子検出手段で検出した二次荷電粒子の検出信号から前記半導体基板の所定領域の荷電粒子線画像を得る画像取得手段と、該画像取得手段で取得した前記半導体基板の所定領域の荷電粒子画像から前記所定領域内の各パターンの画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、該画像特徴量算出手段で算出した画像特徴量の統計量を計算する統計量算出手段と、閾値を記憶する記憶手段と、前記統計量算出手段で算出した画像特徴量の統計量と前記記憶手段に記憶した閾値とを比較する比較手段と、該比較手段で比較した結果に基づいて前記画像取得手段で荷電粒子線画像を得た前記半導体基板の所定領域の周辺に形成されているパターンの不良となる割合を推定する推定手段とを備えたことを特徴とする半導体基板の検査装置。
【請求項１１】
基板表面に繰り返し形成されたチップ内に形状あるいは下層パターンとの接続状況あるいはその両方が相異なるパターンを有する半導体基板の検査装置であって、該半導体基板表面の所定領域の荷電粒子線画像を取得する荷電粒子線画像取得手段と、該荷電粒子線画像取得手段で取得した荷電粒子線画像から該荷電粒子線画像に含まれる各パターンの画像特徴量を算出する画像特徴量算出手段と、該画像特徴量算出手段により前記各パターンの種類ごとに算出された前記画像特徴量の統計量を求める統計量算出手段と、前記パターンの種類に応じた閾値を記憶する記憶手段と、前記統計量算出手段でパターンの種類ごとに算出された統計量と前記記憶手段に記憶した閾値とを比較する比較手段と、該比較手段で比較した結果に基づいて前記荷電粒子線画像取得手段で荷電粒子線画像を取得した前記半導体基板の所定領域の周辺に形成されているパターンの不良となる割合を推定する推定手段とを備えたことを特徴とする半導体基板の検査装置。
【請求項１２】
製造工程終了後の製品検査の結果を入力する検査結果入力手段と、前記画像特徴量算出手段で算出した画像特徴量と前記検査結果入力手段に入力された製造工程終了後の製品検査の結果の情報とから閾値を求める閾値算出手段とを更に備え、該閾値算出手段で求めた閾値を前記記憶手段に記憶させることを特徴とする請求項１０または１１に記載の半導体基板の検査装置。
【請求項１３】
前記推定手段で推定した結果の情報を表示する表示手段を更に備えたこと特徴とする請求項１０または１１に記載の半導体基板の検査装置。
【請求項１４】
前記半導体基板のパターンレイアウト情報を入力するレイアウト情報入力手段と、該レイアウト情報入力手段から入力した前記パターンレイアウト情報を用いて前記所定領域のパターンの種類を選別する種類選別手段とを更に備えたことを特徴とする請求項１０または１１に記載の半導体基板の検査装置。
【請求項１５】
前記画像特徴量あるいは画像特徴量の統計量の時系列データを出力する出力手段を更に備えたことを特徴とする前記請求項１０または１１に記載の半導体基板の検査装置。
【請求項１６】
前記被検査ウェハ上の所定の位置において前記荷電粒子線画像を取得する手段と、前記画像特徴量あるいは画像特徴量の統計量の算出結果あるいは、前記閾値による判定結果を画像取得位置情報と併せて表示する機能を有することを特徴とする請求項１０または１１に記載の半導体基板の検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体デバイスの検査技術に関し、特に半導体の製造ラインにおける製造工程の異常を管理するのに好適な半導体基板の検査方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体装置において、コンタクトホールの導通不良は、特性不良をはじめとした致命的な欠陥となり、半導体装置の歩留まりに大きな影響をもつ。このような不良は製造条件の変動や製造装置の不具合などにより生じることが多く、しばしば大量の不良品を発生することとなる。
【０００３】
このような不具合を管理するために、測長ＳＥＭを用いて定期的にパターン形状や寸法の変動を確認し、プロセスの不具合を管理するといった手法が一般的に行われているが、このようなパターン形状の評価では、直接コンタクトの導通状態を検査することにはならない。
【０００４】
これに対し、特開２０００−５８６０８号公報等には、寸法の他にコンタクト部分の輝度値などを用いて導通不良を検出する方法が開示されている。これは、電子顕微鏡画像の特徴を利用した方法であり、パターンの導通状態の違いにより、電子線の照射によるパターンのチャージアップ量が変化し、正常部と欠陥部では検出される２次電子画像のコントラストが異なって見えることを利用したものである。このような方式では、表面形状の観察では確認することのできない電気的な特性の検査が可能となる。
【０００５】
近年では、特開平５−２５８７０３号公報や特開２０００−２０８０８５号公報などに開示されているように、ＳＥＭ画像を用いたウェーハ検査装置も利用され、効率の良い欠陥検出が可能となっている。これらの装置では、半導体の回路パターン内のセルやチップといった同じパターンの繰り返しを利用して、これらのパターンの画像を比較することにより欠陥を検出している。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
前記のように、コンタクトホールの導通不良を検出する手段として、ＳＥＭ画像を用いる方法が広く用いられるようになってきた。しかし、Ｓ／Ｎが良好で分解能の高いＳＥＭ画像を形成するためには、非常に多くの時間を要する。１枚のウェーハ全面を検査するには数時間から数十時間かを必要とし、インラインで用いることは難しい。また画像の比較を行う検査方式では、欠陥が多発した場合には欠陥同士を比較してしまい、正しく欠陥を検出することは困難であるといった問題があった。
【０００７】
また、これらの検査方法はいずれも欠陥の検出が目的であり、不良の発生を事前に検知することはできない。しかし、製造条件の変動や製造装置の不具合による不良は、突如大量に発生し、発生したときには既に多くのウェーハに不良を作り込んでしまうこととなるため、予めプロセスの変動を感知できることが望ましい。
【０００８】
本発明の一つの目的は、少ない検査面積で、対象とするウェーハ全体の欠陥発生状況を把握する手段を提供することにある。
【０００９】
また、本発明の別の目的は、プロセスの変動を管理し、製造装置の不具合による不良の多発を防止する手段を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明では、上記した目的を達成するために、半導体基板表面の所定位置の荷電粒子線画像を取得し、取得画像から各パターンが発生する荷電粒子線信号量を代表する信号量代表値を算出し、その信号量代表値の統計量から、画像取得領域以外の欠陥発生状況を推定して検査を実施するようにした。また、検査結果の時系列データを着工装置別に表示する機能により、不良原因の特定が容易になるようにした。
【００１１】
すなわち、本発明では、基板表面に同一のパターンが繰り返し形成されている半導体基板の検査方法において、半導体基板の表面に収束させた荷電粒子線を走査照射して半導体基板表面から発生する二次荷電粒子を検出することにより半導体基板の所定領域の荷電粒子線画像を取得するステップと、この取得した荷電粒子画像から所定領域内の各パターンの画像特徴量を算出するステップと、算出した画像特徴量の統計量を計算するステップと、予め設定した値と算出した画像特徴量の統計量とを比較するステップと、比較した結果に基づいて所定領域の周辺に形成されているパターンの良否を推定するステップとを有することを特徴とする。
【００１２】
また本発明では、基板表面に繰り返し形成されたチップ内に形状あるいは下層パターンとの接続状況あるいはその両方が相異なるパターンを有する半導体基板の検査方法において、半導体基板表面の所定領域の荷電粒子線画像を取得するステップと、取得した荷電粒子線画像からこの荷電粒子線画像に含まれる各パターンの画像特徴量を算出するステップと、各パターンの種類ごとに算出された画像特徴量の統計量を求めるステップと、パターンの種類に応じて予め設定された閾値とパターンの種類ごとに算出された統計量とを比較するステップと、比較した結果に基づいて所定領域の周辺に形成されているパターンの良否を推定するステップとを有することを特徴とする。
【００１３】
また本発明では、同一形状のパターンを有するチップが複数形成された半導体基板の検査方法において、チップの特定の個所に収束させた荷電粒子線を照射してこの特定の個所の荷電粒子線画像得、この荷電粒子線画像を用いて特定の個所の検査行いこの特定の個所の検査データからチップの不良発生の状態を推定することを半導体基板の複数のチップに対して行い、推定したチップの不良発生の状態の半導体基板上での分布を求め、この求めた半導体基板上での不良発生の状態の分布に関する情報を出力することを特徴とする。
【００１４】
また本発明では、半導体デバイスの製造方法において、所定の処理工程で処理された半導体基板の予め設定した個所に収束させた荷電粒子線を照射してこの特定の個所の荷電粒子線画像を得ることを所定の処理工程で順次処理された複数の半導体基板に対して順次行い、この複数の半導体基板から順次得られた特定の個所の荷電粒子線画像の明るさを予め設定した値と比較することにより所定の工程のプロセス変動の管理を行うことを特徴とする。
【００１５】
また本発明では、半導体デバイスの製造方法において、所定の処理工程で処理された半導体基板の予め設定した複数の個所に収束させた荷電粒子線を照射して得た荷電粒子線画像から半導体基板内の欠陥の分布を求め、この欠陥の分布の半導体基板間の変化から所定の工程のプロセス変動の管理を行うことを特徴とする。
【００１６】
また本発明では、複数の処理工程で半導体基板を処置することにより半導体デバイスを製造する方法において、所定の半導体基板について複数の処理工程のそれぞれの工程で処理された後に所定の半導体基板の予め設定した個所に収束させた荷電粒子線を照射して予め設定した個所の荷電粒子線画像を得ることをそれぞれの工程ごとに行い、このそれぞれの工程ごとに得た荷電粒子画像の明るさを監視することにより複数の処理工程の管理を行うことを特徴とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】
図１に本発明が対象とする半導体デバイスの一例を示す。図１は論理部の一部を示す図である。この論理部は、図１に示した平面図のなかの二点鎖線で囲まれた単位セル２０によって構成され、前記単位セル２０は、２個のｎチャネルＭＯＳ  Ｑ１と２個のｐチャネルＭＯＳ  Ｑ２から構成されている。ｎチャネルＭＯＳ  Ｑ１は、半導体基板に形成されたｐ型ウエル領域ＰＷの表面のｎ型半導体領域２１上に、ｐチャネルＭＯＳＱ２は、ｎ型ウエル領域ＮＷの表面のｐ型半導体領域２２上に、それぞれ形成されている。ここで、各種配線２４Ａ、２４Ｂ、２４Ｃ、２５を形成する前の、単位セル平面図を図２に示す。２６はポリシリコンゲートパターンである。この単位セルは、以後の配線を適宜選択することにより２入力のＮＡＮＤゲートやＮＯＲゲート回路を効率良く形成できるよう構成されており、本構成は多数のＣＭＯＳを接続する構成にも拡張される。
【００１８】
図３は、配線形成時のマスクの例であり、図２のパターン上にこれらのマスクを用いてコンタクトホールおよび配線パターンを形成し、回路を形成していく。
【００１９】
このような半導体デバイスは図４に示すように、多数のパターン形成工程の繰り返しにより成る。それぞれのパターン形成は主に成膜３０、感光レジスト塗布３１、感光３２、現像３３、エッチング３４、レジスト除去３５、洗浄３６の各工程により構成されるものが多い。このそれぞれの工程において製造プロセスの条件が最適化されていなければ、半導体装置の回路パターンが正常に形成されず、不良品が発生することとなる。これらの半導体デバイスはウェハ処理工程終了後、電気的に検査され、フェイルビット解析などの手法により不良発生原因を調査し、その対策を行う。しかし、このような手法は製造工程の途中で不良が発生していても、その製品がウェハ処理工程が終了するまで検知できない。半導体装置の製造期間は通常数十日を要するため、このような手法では不良対策を行わないまま不良製品を大量に製造してしまうという問題があった。
【００２０】
これに対し、図４に示すように製造プロセスの各工程において製造過程の製品の検査３７、３８、３９を行えば、装置の不具合等により欠陥が発生した場合も原因究明・対策を早期に行える。その結果、不良製品の割合を低下させ、生産効率を向上させることが可能となり、収益向上に大きく貢献できる。
【００２１】
これらの製造工程で発生する不良には、異物やスクラッチなどのように比較的ランダムかつ局所的に発生する不良と、装置不具合やプロセス条件の変動などにより発生する不良がある。特に、後者の不良はウェハ全体あるいは数枚のウェハにわたって発生し、大量の不良となりやすい。また、ウェハ内の発生分布などに特徴があるものが多い。
【００２２】
本発明では、このような製造工程において発生する不良のうち、特にこの後者の不良を早期に発見し、不良原因となっている装置を同定・対策を実施することにより、不良の発生を最小限に抑える手段を提供する。この後者の不良の具体的な例は、現像不足によるレジスト残りやエッチング不足、また下層パターンとの位置合わせ失敗による導通不良やショートなどである。また、通常のレベルを管理することにより、不良発生を事前に感知する手段をも提供する。
【００２３】
検査対象の一例として、エッチング残りを生じたコンタクトホールパターンの断  面図を図５に示す。図５ａ）に示すように、エッチング時間が十分であれば、コンタクトホール５０の穴が正常に開くのに対して、図５ｂ）のようにエッチングが十分なされないと穴底の径５２が小さくなり、程度によっては高抵抗の不良となる。また、さらにエッチング量が不足すると、図５ｃ）のように穴が小さくなり、ところどころで穴底に酸化膜残り５４が発生し、導通不良となる。エッチング装置の均一性が悪いと、ウェハ面内においてこのような不良の発生頻度が変化することとなる。このような状況の有無は、電子顕微鏡画像を用いて判定することができる。
【００２４】
電子ビームにより試料表面を走査すると、その表面の帯電状態に応じて２次電子が放出される。試料表面の帯電状態は、試料表面に形成されたパターンの電気的な特性により決まるため、この２次電子の信号量を評価することによって、形成されたパターンの良否を判断することができる。以後、電子顕微鏡画像を用いた例について説明するが、ＦＩＢのＳＩＭ像など、他の荷電粒子線画像の応用によっても同じ効果が得られることは明らかである。
【００２５】
図６および図７を用いて、図５に示したようなコンタクトホールの導通不良を検出する方法について説明する。図６にウェハ６０のノッチ側に向かって徐々にエッチング不足が生じて、導通不良が発生している場合の例を示す。図６ａ）に示すように、ウェハ上の所定のチップ６１内で２次電子像６２を取得すると、穴のパターンは正常部６３では明るく、不良部６４では暗く観察される。従来の発明では、この明るさの違いから、画像内の各穴パターンの良否を判定する方法が提案されている。特に、図７に示すように、電子顕微鏡によりコンタクトホール部分のパターンから検出される２次電子の信号量とホール部分と基板の接続抵抗あるいは残膜の厚さとの関係がわかっている場合には、正常な場合の抵抗値から、パターンの良否を判定する閾値６８を容易に決めることができる。
【００２６】
本発明では、これらの画像を用いて、画像を取得した穴以外のパターンにおける不良の発生状況を推定することができる。図６ｂ）に示すように、各チップにおいて取得した画像内の穴パターンの明るさを測定する。ここで、パターンの明るさとは、例えば穴部分のパターン領域内の平均明るさや、最大明るさなど、パターンから放出されるの２次電子量の違いを表す代表値である。これらの穴パターン明るさの平均値および分散を求めれば、図６ｃ）に示すように正規分布を仮定した確率分布関数６５、６６、６７を求めることができる。この結果と予め設定したパターンの良否を判定する閾値  の関係を用いれば、各チップの代表画像から、そのチップにおいて不良となるパターンの割合を推定することができる。例えば、図６のチップＢでは、検出画像中の穴は全て正常であるが、同じチップ内には２割程度の不良パターンが存在する可能性があると判断できる。このような判定結果を図６ａ）のようにウェハマップ上に表示すれば、欠陥の発生状況を容易に確認することができる。
【００２７】
従来の技術では、この不良を検出するために、チップ全体の電子線画像を取得し、着目しているパターンと周辺のパターンの違いから欠陥判定を行わなければならず、非常に多くの時間を有していた。これに対し、本発明の検査方法では、各チップ１箇所から数箇所程度の少ない画像から、不良発生の有無を推定することが可能となる。このため、非常に短時間で検査を行うことができ、抜き取り検査の頻度を上げることができる。
【００２８】
図６の例ではチップＣからＤにかけて実際に不良パターンが検出されているが、実際にはチップＢの画像からも欠陥の発生を推測することができる。例えば、図８に示すようにウェハの着工順（ａ）ｂ）ｃ））に徐々に欠陥が増加するような場合には、抜き取り頻度を高くしておくことで、不良の影響が小さいうち（図８ｂ）あるいはそれ以前の状態）にプロセスの異常を感知・対策することが可能となる。
【００２９】
また、従来の発明のように周囲のパターンとのコントラスト差を検出する方式では、図６のチップＤのように、全てのパターンが不良となった場合には正しく欠陥を検出することができないが、本発明では、穴パターンの明るさの絶対値を評価するため、このような場合も正しく検査することができる。
【００３０】
図６では、簡単のために１列のチップのみの検査方法を示したが、全部のチップについて検査を行ってもよいし、上下左右および中央の５箇所など必要に応じて検査箇所を減らしてもよい。もちろん、チップ内の検査箇所を増やしてもよい。
ばらつきを評価するため、１枚の画像中の評価パターン（図６の場合穴パターン）は数十個から数百個程度あることが望ましい。１枚の画像で十分な数のパターンが得られない場合には、近傍の他の領域の画像を何枚か使用して同様の処理を行えばよい。
【００３１】
なお、図７で示した、明るさと基板との接続抵抗の関係は、電子ビームの加速電圧やビーム電流などの照射条件によって変化するため、検査を行う装置によって求める必要がある。管理値の決め方の詳細については後述する。
【００３２】
図５および６ではエッチング不足による不良の例を示したが、この他にも図９および図１０に示すような下層パターンとのオフセットや、露光時の回転、倍率等の合わせずれなども同様に検出することができる。図９は１層目のコンタクトホール８０と２層目のコンタクトホール８２がずれることにより、穴パターンと基板との接続抵抗が高くなる例であり、図１０は下層配線とショートしてしまう例である。合わせずれを検査する場合には、図８で示したウェハ内の分布に加え、図１１のようにショット８７内の４角と中央の５箇所８８の検査を加えると、ショット内の合わせずれの状況が確認できてよい。また、これらの穴パターンのほかに、穴を埋め込んだ後のパターンや、レジストパターン、基板に形成するウエルパターンの特性検査など、同様のパターンが繰り返されるものであれば、同様に対応可能である。
【００３３】
次に、このようなパターンの画像から、各穴の明るさ代表値を測定する方法の例を図１２、１３を用いて説明する。予め正常部の画像から、下地９０およびパターン部分９１の平均的な明るさを求めておく。例えば、図１２ｂ）に示すように画像のパターン波形９４のピークで求めてもよいし、図１２ｃ）のようにヒストグラム９５などを用いてもよい。この明るさ測定値から、画像処理用の閾値ThH、 ThLを決める。これは、パターンの良否を判定する管理値とは別に設けるもので、パターン位置の特定や明るさ代表値の計算に用いるものである。
【００３４】
まず図１３に示すように、はじめに検査対象部分の画像６２内を左上から順にスキャンしていき、閾値ThH１００以上の点を探索し、パターン位置を確定する。図１３の場合はパターンＢがはじめに検出される。図１３ｂ）に示すように、このパターンＢの位置１０２を基点として、セルパターンの繰り返しピッチｐだけ離れたところのパターンを探索し、パターンＡおよびＣの位置を求める。次にパターンＣの位置からパターンＤの位置を求めるというように、ＸおよびＹ方向に画像内の全ての画素を探索して、画像内のパターン位置を確定する。ここで、位置の算出は、図１３ｃ）に示すように、閾値ThL以上の領域の重心位置として決定すればよい。はじめに、閾値ThHを用いて位置を確定したのは、十分に明るい点の画像を用いて、信頼性の高い位置情報を得るためであり、十分な明るさの点がなければ、代わりに画像内で最も明るい点の画像を用いればよい。図１３ｂ）のパターンＤのように、パターンが暗く、パターン探索位置周辺の最大明るさ明るさが閾値ThL１０１以下の場合には、このパターンは不良であると判断し、次のパターンを探索すればよい。全てのパターン位置を確定した後、各パターンの明るさ代表値を算出する。これは、図１３ｃ）に示すように、閾値ThL１０１以上の点の明るさの平均値、すなわちこれらの明るさの総和を求め、画素数１０３で除したものを用いればよい。
【００３５】
なお、位置算出に用いるパターンの繰り返しピッチｐは、予めオペレータが指示するか、あるいは設計データなどから自動的に算出するといった方法がある。
【００３６】
以上からわかるように、画像処理用閾値ThH１００は、確実にパターンである点を検出するための閾値であり、例えばパターン振幅１０４の７割程度の明るさに下地明るさ９２を加えたものといったように決めればよい。これに対して、画像処理用閾値ThL１０１は、パターンの有無を判定するためのものであり、例えばパターン振幅１０４の１、２割程度の明るさに下地明るさを加えたものを設定すればよい。図１３では下地よりパターンの方が明るい場合について説明しているが、わかりやすいように下地は白色で表示した。電子光学系の条件によっては、パターンが反転することもあるが、その場合にも図１２および図１３の方法を応用すれば、同様にパターン明るさの評価が可能となる。
【００３７】
また、明るさ代表値だけではなく、例えば図１３ｃ）に示すように明るさがある閾値を超える範囲の画素数をパターンの寸法を示すパラメータとして、明るさ代表値の代わりに用いて評価しても、明るさ代表値を用いた場合と同様の効果が期待できる。
【００３８】
また、図１４ｂ）に示すように、パターンの密度が高く下地に比べて面積が広い場合には、一つ一つのパターンの明るさ代表値を測定する必要はなく、画像全体の明るさ平均値やばらつきを評価して同様の効果を得ることができる。この場合は、前記の例に比べ画像処理の計算量が少ないため、より高速な検査が可能となる。
【００３９】
また、電子光学系の分解能が高い場合には、いわゆるエッジ効果により図１５の例のようにパターンエッジ１０５が光って観察されるが、このような場合にも図１３と同様に明るさ代表値を算出することが可能である。また、図１３の例と同様にパターン位置算出後、パターン中央部１０６周辺の画像を用いたり、画像のエッジ検出処理によりエッジ部分を避けて処理することにより、パターン内部のみの明るさを用いた評価も可能である。エッジ部分が非常に明るい場合には、このような処理を行うことによってバックグラウンドノイズを低減することができ、パターン内部の微妙な明るさの変化を求めることができる。
【００４０】
このように、画像処理により繰り返しパターンの明るさ代表値を算出することができるが、製品上のパターンでは、半導体基板中の不純物分布や基板中のＰＮ接合の有無、配線のほかの領域との接続方法などの違いにより、電子線を照射した場合の表面電位が異なり、選られる２次電子像の信号量も異なるものとなる。例えば、図１に示したデバイスの途中工程で図３に示すコンタクトホール形成の場合、配線との接続のために単位セル内に形成されるコンタクトホールの基板との接続状態は図１６ａ）に示したグループＡ、Ｂ、Ｃの間で異なる。このため、これらのパターンの明るさの違いをふまえた画像処理が必要となる。
【００４１】
そこで、図１６ａ）に一点鎖線で示すように、単位セル領域１１０を設定し、その単位セル領域内におけるパターンの位置を予め登録しておく。例えば図１６ｂ）のように、単位セルの左上座標を原点１１１として、各パターンの座標１１２を登録すればよい。この登録は、オペレータが画像を見ながらマウス操作などによって行ってもよいし、設計情報から自動作成してもよい。これらの座標登録されたパターンの全てあるいは一部を用いて、パターンの種類別に図６と同様な評価を行えばよい。
【００４２】
パターン位置の確定には、一般に用いられるテンプレートマッチングなどの処理を行えばよい。例えば、図１６ｃ）に示すように、正常部で取得した単位セル領域１１０のパターンをテンプレート画像１１３として保存しておき、セルの繰り返しパターンピッチの範囲内で対応するパターン１１４を検出し、後はパターンピッチｐｐだけ離れた座標の周辺で同様のパターンを探してゆけばよい。このとき、取得した画像とテンプレートのパターンとの相関値が低い場合には、画像内の明るさを評価して、パターンの有無を判断する。例えば、下地部分と同じ程度の明るさしか存在していない場合は、その周辺は不良と判断すればよい。単位セルの位置が確定できれば、セル内のパターン位置は予め登録された座標から容易に求められる。
【００４３】
パターン位置の特定や明るさ代表値測定の方法には、他にも様々な方法が考えられ、必要に応じて適切な画像処理手法を応用すればよい。
【００４４】
次に、本発明の荷電粒子線画像の明るさを用いた検査において、良否判定を行う閾値６８を決定する方法について説明する。予め測定した明るさと抵抗値の関係を用いる方法（図７）の他の実施例として、製造条件出し時に検査の閾値を決定する方法がある。
【００４５】
通常、新しい製品がラインに投入される際には、製造条件出しを行う。例えば露光装置の場合は、露光時間、フォーカスオフセット、下層パターンとの合わせや回転量などの条件を振って、実際にパターンを露光してみて、その出来具合から最良の条件を設定する。また、エッチングの場合は、使用するガスやエッチング時間などを変更して、加工条件を設定する。
【００４６】
このときの確認は、測長ＳＥＭを用いたり、必要に応じて断面観察なども組み合わせて詳細に行う。この条件出しの際に、形成したパターンの画像を評価しておき、評価値を決める方法について説明する。例えば、エッチング時間を変更して作成した条件出し用サンプルの画像を取得・評価して、その良否判定の結果を合わせてプロットすると、図１７のようになる。このように、良否判定の結果と明るさ代表値の関係を得ることができれば、明るさ代表値に対する管理値６８を決めることができる。図１７の例では、不良と判定されたパターンは三角印１１５で、良好と判定されたパターンは丸印１１６で示している。この良否判定結果と明るさ代表値測定の結果から、正常パターンの明るさ許容値６９を決定することができ、図６で用いた管理値を決めることができる。
【００４７】
図１７では、エッチング時間条件出しの例を示したが、他のプロセス条件出しにおいても正常部と不良部の画像特徴量がわかれば、同様に管理値を決定することができる。
【００４８】
次に、管理値設定方法の別の例を図１８を用いて説明する。半導体の製造プロセスでは、出荷前に製造されたデバイスの動作確認を行うが、この時の良否判定の結果を用いて検査の管理値を決めることもできる。例えば、ある工程で検査画像を取得しておき、その結果製造されたデバイスのフェイルビット解析の結果を突き合せる。図１８に示すように、正常であったビットの明るさ代表値の分布１１７を求めて、その値から管理値を決めればよい。図１８において、正常部と同じ明るさ代表値を持つビットにおいても不良が発生しているが、これは、検査した工程と異なる工程においても不良が発生するためである。
【００４９】
図６で使用する明るさ管理値６８は、電子ビームの加速電圧やビーム電流などの照射条件によって変化するため、検査を行う装置毎に個別に求める必要がある。また、図１６に示したように複数種類のパターンが混在する場合には、単位セル内の各パターンあるいは形状および特性が同じパターングループ毎に複数の管理値を設けるか、単位セル内の特定のパターンあるいは形状および特性が同じパターングループについてのみ評価を行えばよい。
【００５０】
次に、これらの検査を実施する検査システム１３２の実現方法について説明する。図１９は、本発明の検査システムの一例である。検査装置本体１２０はＳＥＭ画像を形成するための電子光学系１２１と、２次電子画像を検出する検出器１２２、試料を保持し、所望の位置の観察を可能とするＸ−Ｙステージ１２３から成っている。カラムコントローラ１２４によって、照射ビームの加速電圧や電流、フォーカス位置などの条件を調節して、良好な検査画像を取得することができる。また、ステージコントローラ１２５により所望の位置にステージ１２３を移動させ、検出器１２２により検出された画像を画像処理部１２６にて検査画像処理を行うことができる。
【００５１】
これらは全体制御部１２７により制御され、図６で示したような検査処理を実行することができる。オペレータ１２８は、検査領域の指定や結果の表示などを、ＧＵＩ画面１２９にて容易に行うことができる。また、検査対象ウェハの着工来歴（製造に使用した装置や着工時刻などの情報）１３０を工程管理システム１３１から受け取り、これらの結果を解析する機能を有している。また、不良解析システム１３３とも接続されており、検査ウェハのテスト結果やフェイルビット解析結果などを受け取ることもできる。
【００５２】
検査レシピの作成手順の１例を以下に示す。まず、検査対象の製品および工程を決め、ウェハ内、ショット内あるいはチップ内における検査箇所を決める。この場合、製造装置によって不具合を発生しやすい箇所がわかっている場合には、必ず検査領域として指定する。次に、良品部分の電子線画像を実際に取得し、正常部パターン明るさおよび下地部明るさを求める。このとき、セルパターンの繰り返しピッチの設定や、図１６のような複合パターンの設定を行えばよい。最後に、前述のような方法により管理値を決めてやればよい。
【００５３】
また、一般のＳＥＭやＦＩＢのように、ウェハ内の所望の位置の画像を取得する機能を有する荷電粒子線装置１３４であれば、図２０に示すように、画像取得の指示や取得画像の転送を行う外部インターフェース１３５を付加して、画像処理および結果表示が可能なユニット１３６を用いることにより、様々な荷電粒子線装置による応用が可能となる。
【００５４】
次に、本発明による検査結果から製造プロセスへフィードバックする方法について説明する。図４に示した各工程の終了時に検査を実施していれば、どの工程で不良が発生したかを容易に確定することができるが、実際には全ての工程で検査を実施するのは困難である。
【００５５】
例えば、工程ｎおよび工程ｎ＋１でレジスト除去後のみに検査を行うものとすると、工程ｎ＋１のレジスト除去後に検出される不良は、工程ｎの洗浄から工程ｎ＋１のレジスト除去工程までの、どの工程において発生したものであるのか判断することができない。このときに、工程ｎの洗浄から工程ｎ＋１のレジスト除去工程までの全ての工程毎に、使用した装置別に検査結果を表示する機能があれば、不良発生の原因となった装置を同定するために有益な情報を得られる可能性が高い。
【００５６】
例えば、図２１ｂ）、ｃ）に示すように、検査時の明るさ代表値と着工日時の関係をそれぞれの工程において着工装置別に表示すればよい。（図２１では、装置Ａで処理したものをｂ）に、装置Ｂで処理したものをＣ）にプロットしている。）この図２１ｂ）とｃ）とのデータを比較することにより、単に検査した順番に並べた図２１ａ）からでは読み取ることができないが、装置Ｂが徐々に悪くなっていったことが明らかになり、不良の原因となった装置を特定することが容易になる。
【００５７】
なお、図２１では簡単のために、１ロットにつき明るさ代表値１つで表示したが、この代表明るさは、１点である必要はないし、横軸はウェハ単位であってもよい。ウェハ内で複数点の検査を実施する場合は、その平均値や、最小値、あるいは全ての検査結果を同時に表示してもよい。電子顕微鏡を用いた通常の検査装置に比べ、ウェハ１枚あたり数分程度で検査が可能なため、抜き取り頻度を増やせば、装置の状態をより反映した結果が得られる。また、図２１ｂ）ｃ）のような検査結果の時系列データを自動で蓄積し、ある一定値以下になった場合や、急激な変動があった場合にアラームを発するようにしておけば、プロセス変動の管理を容易に行うこともできる。
【００５８】
また、図２１ｃ）のようにウェハ面内の欠陥分布表示や、同様にショット内部における欠陥分布表示を行えば、その分布から装置の推定がさらに容易になる。一般的に、製造装置や着工時刻の情報は製造ラインにて管理されており、必要に応じてデータを入手することは可能である。図２１ｃ）の例のように、パターンの明るさ代表値が徐々に低下していることが確認できていれば、予め装置部品のメンテナンスなどを実施することにより、不良の発生を防ぐことができる。図２１の例では、グラフの縦軸をパターンの代表明るさとしたが、図６の方法で推定した不良パターンの発生確率あるいは正常パターンの発生確率で表示してもよい。
【００５９】
【発明の効果】
本発明によれば、少ない検査面積で、対象とするウェーハ全体の欠陥発生状況を把握することができるため、高速な検査が実現でき、インラインでの使用も可能となる。また、プロセスの変動を管理することにより、製造装置の不具合による不良の大量発生を未然に防ぐことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】半導体デバイスの平面図である。
【図２】半導体デバイスの平面図である。
【図３】露光時に使用するマスクの平面図である。
【図４】半導体デバイスの製造工程を示すプロセスフローチャートである。
【図５】コンタクトホールパターンの断面図である。
【図６】（ａ）ウェハおよびチップの平面図、（ｂ）穴パターンの明るさの分布を示す図、  （ｃ）明るさの代表値とその発生確率の関係を示す図である。
【図７】接続抵抗と信号量との関係を示す図である。
【図８】着工順に変化する欠陥の発生の状態を示すウェハの平面図である。
【図９】下層パターンとのオフセットの状態を示すウェハの断面図である。
【図１０】下層パターンとのオフセットの状態を示すウェハの断面図である。
【図１１】ショット内の検査点を示すウェハの平面図である。
【図１２】（ａ）穴パターンを示す半導体チップの平面図、（ｂ）像内座標と明るさとの関係を示す図、（ｃ）明るさと頻度の関係を示す図である。
【図１３】（ａ）穴パターンを示す半導体チップの平面図、（ｂ）像内座標と明るさとの関係を示す図、（ｃ）明るさと頻度の関係を示す図である。
【図１４】（ａ）（ｂ）ともに、穴パターンを示す半導体チップの平面図である。
【図１５】（ａ）穴パターンを示す半導体チップの平面図、（ｂ）像内座標と明るさとの関係を示す図である。
【図１６】（ａ）コンタクトホールの配置を示す半導体チップの平面図、（ｂ）コンタクトホールの中心位置座標を示す半導体チップの平面図、（ｃ）半導体チップ上での電子線の走査の状態を示す半導体チップの平面図である。
【図１７】エッチング時間とパターン明るさとの関係を示す図である。
【図１８】明るさと頻度の関係を示す図である。
【図１９】本発明の一実施例を示す検査システムの略正面図である。
【図２０】本発明の他の一実施例を示す検査システムの略正面図である。
【図２１】（ａ）（ｂ）（ｃ）ともに、検査時の明るさ代表値と着工日時との関係を示す図である。
【符号の説明】
２０…ＮＡＮＤ素子の基本セル    ２１…ｐ型ウエル領域    ２２…ｎ型ウエル領域        ２３…コンタクトホール    ２４…各種配線パターン
２６…ゲートパターン    ２８…コンタクトホール露光用マスク    ２９…配線パターン露光用マスク    ５０…コンタクトホール    ５１…酸化膜（絶縁膜）
５２…穴底径    ５３…基板    ５４…酸化膜残り    ６０…ウェハ
６１…チップ    ６２…２次電子像    ６３…正常部穴パターン画像
６４…不良部穴パターン画像    ６５…確率分布関数（正常部におけるパターン明るさ分布）６６…確率分布関数（欠陥を含む場合のパターン明るさ分布）      ６７…確率分布関数（全面が不良の場合のパターン明るさ分布）
７０…ウェハ（不良なし）    ７１…ウェハ（外周部のみ不良発生）    ７２…ウェハ（不良多発）    ８０…１層目コンタクトパターン    ８１…２層目コンタクトパターン（合わせずれなし）    ８２…２層目コンタクトパターン（合わせずれ有り）    ８３…配線パターン    ８４…コンタクトパターン（合わせずれなし）          ８５…コンタクトパターン（合わせずれ有り）    ８７…ショット    ９０…下地    ９１…パターン    １０５…パターンエッジ部（エッジ効果あり）        １０６…パターン中央部    １１０…単位セル領域    １１１…セル領域原点座標    １１２…セル領域内コンタクトホール座標      １１３…テンプレート画像    １１４…テンプレートと対応する画像    １２０…検査装置本体        １２１…電子光学系    １２２…２次電子検出器    １２３…Ｘ−Ｙステージ        １２４…カラムコントローラ    １２５…ステージコントローラ    １２６…画像処理部    １２７…全体制御部    １２８…オペレータ    １２９…ＧＵＩ画面    １３１…工程管理システム    １３２…検査システム    １３３…不良解析システム    １３４…荷電粒子線装置１３５…外部インターフェースユニット    １３６…画像処理システム
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【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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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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