(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、エッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合を定量化することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項２】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項３】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報と前記検出された画像信号とを比較して被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項４】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報と前記検出された画像信号とを比較して被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補の特徴量を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項５】
前記統計情報が、統計画像信号であることを特徴とする請求項１または２または３または４記載の被検査パターンの検査方法。
【請求項６】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、前記検出された繰り返される被検査パターンの画像信号同士を比較して得られる差画像に対して前記生成された統計情報に基づいて得られる判定基準に基づいて判定処理をして被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項７】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計画像信号を生成し、この統計画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信号と位置合わせして比較することによって被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項８】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計画像信号を生成し、この生成された統計画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信号と位置合わせして比較することによって被検査パターンの欠陥または欠陥候補の特徴量を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項９】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、前記検出された繰返される被検査パターンの画像信号同士を位置合わせして比較して得られる差画像に対して前記生成された統計情報に基づいて得られる判定基準に基づいて判定処理をして被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項１０】
前記位置合せを少なくとも画素単位で行うことを特徴とする請求項７または８または９記載の被検査パターンの検査方法。
【請求項１１】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、エッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合を定量化し、この定量化された被検査パターンのでき具合に基づいて被検査パターンを製造するための製造プロセスの適否について診断することを特徴とする製造プロセス診断方法。
【請求項１２】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出し、この抽出された欠陥または欠陥候補の情報に基づいて被検査パターンを製造するための製造プロセスの適否について診断することを特徴とする製造プロセス診断方法。
【請求項１３】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、エッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合を定量化し、この定量化された被検査パターンのでき具合に基づいて被検査パターンの製造プロセス条件の適否について診断して半導体基板を製造することを特徴とする半導体基板の製造方法。
【請求項１４】
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの対応位置での、明るさ（濃淡）のばらつき若しくは最大値と最小値との差又はエッジ位置のばらつき若しくは最大値と最小値との差の統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出し、この抽出された欠陥または欠陥候補の情報に基づいて被検査パターンの製造プロセス条件の適否について診断して半導体基板を製造することを特徴とする半導体基板の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検査パターンの欠陥を検出する外観検査に係り、特に半導体ウェーハや液晶ディスプレイなどにおける被検査パターンの検査方法に関するものである。特に、これらを利用することにより、製造プロセスを評価するのに最適な製造プロセス診断方法並びに半導体ウェーハ等の半導体基板の製造方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、この種の検査装置は、特開昭５５−７４４０９号公報記載の技術の如く、被検査パターンを移動させつつ、ラインセンサ等の撮像素子により被検査パターンの画像を検出し、前記検出した画像信号と所定時間だけ遅延させた画像信号の濃淡を比較することにより、その不一致を欠陥として認識するものであった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、半導体ウェーハなどの被検査パターンでは、パターンが種々の材料で形成されており、しかも多層に積層されている。このような多層パターンでは、例えばある層の表面が正常でありながら、その面が荒れている場合がある。上記従来の検査方法では、このような正常であるが面荒れの生じたパターンにより検査性能が律束されてしまい、面荒れのないパターンは感度を高く検査可能であるはずが、面荒れの生じたパターンに合わせて感度を低くして検査せざるを得ないということがあり、上記誤検出が起こりやすいという課題があった。
また、前記の如く面荒れにより感度の低下が生じるが、パターンにグレインが生じた場合も感度を低下させる要因となる。しかも、面荒れのある層およびグレインのある層が常時表面に現れるものでなく、表面層になったり、下層になったりして一定しないので、複雑な見え方をすることとなる。このようなことについて上記従来の技術では考慮されていないという課題であった。
【０００４】
また、通常の光を用いた場合のみならず電子線等を用いた場合には、特に画像の歪みも大きく、その位置合わせ誤差もおおきくなるため、微細な欠陥が検出できないという課題があった。また、２次電子等は不安定なため、検出された画像も明るさが不安定になる傾向があった。このように、正常なパターンでも画像間に違いがあるため、誤検出が発生しやすいという課題があった。
さらに、従来の検査方法は、単に欠陥の有無のみの判定であり、ここに大きな課題があった。即ち、ステッパなどの解像度やエッチングの良否などに関し欠陥とまではいえないが、正常部としてはやや問題であるようなパターンのでき具合を直接的に定量評価するには不向きであるという課題があった。即ち、欠陥として致命的なものやわかりやすいもの、或いは表面に顔を出した表皮的な欠陥のみを検出する方式が従来的手法であり、これだけでは潜在的な欠陥の摘出やプロセスの状態を客観的に、かつ定量的に判断することができないという課題があった。
さらに、従来の検査方法は、上記の如く直接的に定量的評価ができないので、例えば半導体ウェーハ等を製造するための製造プロセスの評価には不適当であるという課題があった。
【０００５】
本発明の目的は、上記課題を解決すべく、面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターンの表面の状態に影響されることなく被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査できるようにした被検査パターンの検査方法を提供することにある。
また本発明の他の目的は、半導体メモリを構成するマット部における繰返し被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査できるようにした被検査パターンの検査方法を提供することにある。
また本発明の他の目的は、繰返される被検査パターンに生じる欠陥等について詳細解析ができるようにして真の欠陥について高信頼度で検査できるようにした被検査パターンの検査方法を提供することにある。
【０００６】
また本発明の他の目的は、繰返される被検査パターンについて出来具合を定量的に把握することができるようにした被検査パターンの検査方法を提供することにある。
また本発明の他の目的は、繰返される被検査パターンについて出来具合を定量的に把握して被検査パターンを製造する製造プロセスを診断できるようにした製造プロセス診断方法を提供することにある。
また本発明の他の目的は、半導体基板において、面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターンの表面の状態に影響されることなく被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査して高信頼性を有する半導体基板を製造できるようにした半導体基板の製造方法を提供することにある。
【０００７】
また本発明の他の目的は、１または複数の画像に対して高精度に位置合わせができるようにした画像の位置合わせ方法を提供することにある。
また本発明の他の目的は、電子線ビームを用いて繰返される被検査パターンについて歪みや明るさの違いなどの各種の誤差に影響されることなく、高感度で、且つ高信頼度で検査できるようにした被検査パターンの検査方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合を定量化することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報と前記検出された画像信号とを比較して被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
【０００９】
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報と前記検出された画像信号とを比較して被検査パターンの特徴量を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。また本発明は、前記抽出された特徴量に基づいて詳細解析して真の欠陥や被検査パターンの出来具合を把握することを特徴とする。
また本発明は、前記被検査パターンの検査方法において、前記統計情報は、統計画像信号であることを特徴とする。また本発明は、前記被検査パターンの検査方法において、前記検出された画像信号として被検査パターンの濃淡画像信号であり、前記統計情報として繰返される被検査パターンの統計濃淡画像信号であることを特徴とする。また本発明は、前記被検査パターンの検査方法において、前記検出された画像信号として被検査パターンのエッジ位置を示す画像信号であり、前記統計情報として繰返される被検査パターンの統計されたエッジ位置を示す統計画像信号であることを特徴とする。
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの平均値若しくはメディアン値で示される統計画像信号を生成し、この生成された統計画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信号と比較することによって被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補（特徴量で示される場合も含む。）を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
【００１０】
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの平均値若しくはメディアン値で示される統計画像信号を生成し、この生成された統計画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信号と比較することによって被検査パターンの特徴量を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。また本発明は、前記抽出された特徴量に基づいて詳細解析して真の欠陥や被検査パターンの出来具合を把握することを特徴とする。
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、前記検出された繰返される被検査パターンの画像信号同士を比較して得られる差画像に対して前記生成された統計情報に基づいて得られる判定基準に基づいて判定処理をして被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、マット部と周辺回路部とを有するチップを複数配置した被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号からマット部における繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成されたマット部における統計情報を用いてマット部における被検査パターンのでき具合を定量化し、製造プロセスの条件や状態等を把握もしくは診断できるようにしたことを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
【００１１】
また本発明は、マット部と周辺回路部とを有するチップを複数配置した被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号からマット部における繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報と周辺回路部における繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報とを生成し、この生成されたマット部における統計情報を用いてマット部における被検査パターンのでき具合を定量化し、前記生成された周辺回路部における統計情報を用いて周辺回路部における被検査パターンのでき具合を定量化し、製造プロセスの条件や状態等を把握もしくは診断できるようにしたことを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、マット部と周辺回路部とを有するチップを複数配置した被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号からマット部における繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成されたマット部における統計情報を用いてマット部における被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補（特徴量で示される場合も含む。）を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
【００１２】
また本発明は、マット部と周辺回路部とを有するチップを複数配置した被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号からマット部における繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報と周辺回路部における繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報とを生成し、この生成されたマット部における統計情報を用いてマット部における被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出し、前記生成された周辺回路部における統計情報を用いて周辺回路部における被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補（特徴量で示される場合も含む。）を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、前記被検査パターンの検査方法を、同一となるように形成されたチップを複数個配置した被検査パターンに対して適用することを特徴とする。また本発明は、前記被検査パターンの検査方法において、マット部と周辺回路部との各々について統計画像を生成することを特徴とする。また本発明は、前記被検査パターンの検査方法において、前記統計画像と前記検出画像との比較は、その不一致（差）に基づく特徴量（不一致量もしくは不一致項目）を抽出することを特徴とする。また本発明は、前記被検査パターンの検査方法において、前記統計画像と前記検出画像との比較は、パターンのエッジ位置の相違（不一致）に基づく特徴量（不一致量もしくは不一致項目）を検出することを特徴とする。
【００１３】
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合を定量化し、この定量化された被検査パターンのでき具合に基づいて被検査パターンを製造するための製造プロセスの適否について診断することを特徴とする製造プロセス診断方法である。
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補の情報を抽出し、この抽出された欠陥または欠陥候補の情報に基づいて被検査パターンを製造するための製造プロセスの適否について診断することを特徴とする製造プロセス診断方法である。
また本発明は、前記製造プロセス診断方法において、製造プロセスの診断項目は、パターンの解像度とその膜厚とそのエッジの明確度のうち、少なくとも一つであることを特徴とする。
【００１４】
また本発明は、繰返される被検査パターンを形成した半導体基板から画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合を定量化し、この定量化された被検査パターンのでき具合に基づいて被検査パターンの製造プロセス条件の適否について診断して半導体基板を製造することを特徴とする半導体基板の製造方法である。
また本発明は、繰返される被検査パターンを形成した半導体基板から画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補の情報を抽出し、この抽出された欠陥または欠陥候補の情報に基づいて被検査パターンの製造プロセス条件の適否について診断して半導体基板を製造することを特徴とする半導体基板の製造方法である。
また本発明は、位置合わせする各画像を線形補間若しくは前記各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間画像間のそれぞれの不一致量若しくは該不一致量の線形結合が最小になるように該補間画像のずれ量を画素未満単位の分解能で求め、この求められた位置ずれ量に基づき前記各画像を線形補間若しくは２次補間若しくは高次の畳み込み補間をすることにより前記画像の位置合わせを行うことを特徴とする画像の位置合わせ方法である。
【００１５】
また本発明は、位置合わせする各画像を線形補間若しくは前記各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間画像間のそれぞれの不一致量若しくは該不一致量の線形結合が最小になるように該画像を用いたずれ量算出用データを布線論理で求め、この求められたずれ量算出用データから算出すべきずれ量を画素未満単位の分解能でプログラム論理により求め、この求められた位置ずれ量に基づき前記各画像について線形補間若しくは２次補間若しくは高次の畳み込み補間をすることを布線論理により行って前記画像の位置合わせを行うことを特徴とする画像の位置合わせ方法である。
また本発明は、位置合わせする各画像を線形補間若しくは前記各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間画像間のそれぞれの不一致量若しくは該不一致量の線形結合が最小になるように該画像を用いたずれ量算出用データを布線論理で求め、この求められたずれ量算出用データから算出すべきずれ量を画素未満単位の分解能でプログラム論理により求め、この求められた位置ずれ量に基づき前記各画像について畳み込み演算による布線論理により行って前記画像の位置合わせを行うことを特徴とする画像の位置合わせ方法である。
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計画像信号を生成し、この生成された統計画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信号と位置合わせして比較することによって被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補（特徴量で示される場合も含む。）を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
【００１６】
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計画像信号を生成し、この生成された統計画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信号と位置合わせして比較することによって被検査パターンの特徴量を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。また本発明は、前記抽出された特徴量に基づいて詳細解析して真の欠陥や被検査パターンの出来具合を把握することを特徴とする。
また本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、前記検出された繰返される被検査パターンの画像信号同士を位置合わせして比較して得られる差画像に対して前記生成された統計情報に基づいて得られる判定基準に基づいて判定処理をして被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、被検査パターンを有する試料に電子ビームを走査照射して得られる電子線画像を用いて被検査パターンを検査する検査方法であって、前記電子ビームの走査により前記試料から発生する反射電子と２次電子とを分離して反射電子を選択的に検出し、該検出した反射電子に基づいて電子線画像を作成し、この作成した反射電子による電子線画像を用いて被検査パターンを検査することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
【００１７】
また本発明は、被検査パターンを有する試料に電子ビームを走査照射して得られる電子線画像を用いて被検査パターンを検査する検査方法であって、反射電子と２次電子を分離検出し、反射電子により検出した画像を用いて複数画像の位置合わせを行うことを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、繰返し被検査パターンを形成した試料に電子ビームを走査照射して得られる電子線画像を用いて被検査パターンを検査する検査方法であって、前記電子ビームのスキャンの方向に形成された繰返しパターンから得られる電子線画像を用いて被検査パターンを検査することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、試料上に形成した被検査パターンを検査する方法であって、前記被検査パターンから検出される光学像に基づいて被検査パターンの検査を行う第１の検査工程と、前記被検査パターンに電子ビームを走査照射して前記検査された部分を含む周辺の電子線画像を得、この電子線画像に基づいて前記検査された部分における詳細情報を得る第２の検査工程とを有することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
【００１８】
また本発明は、繰返し被検査パターンについて画像信号を連続的に検出し、この連続的に検出された画像信号に基づいて被検査パターンを検査する方法であって、複数画像の位置合わせを着目画像のみならず過去の画像の位置ずれ情報を用いて、画像の連続性を判断し、これに基づき不連続画像の境界部の検査感度を制御することを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
また本発明は、繰返し被検査パターンについて画像信号を連続的に検出し、この連続的に検出された画像信号に基づいて被検査パターンを検査する方法であって、複数画像の位置合わせを着目画像のみならず過去の画像の位置ずれ情報を用いて、画像の連続性を判断し、これに基づき不連続画像の境界部を非検査領域とすることを特徴とする被検査パターンの検査方法である。
【００１９】
以上説明したように、前記構成によれば、面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターンの表面の状態に影響されることなく被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査することができる。
また前記構成によれば、半導体メモリを構成するマット部における繰返し被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査することができる。
また前記構成によれば、繰返される被検査パターンに生じる欠陥等について詳細解析ができるようにして真の欠陥について高信頼度で検査することができる。
【００２０】
また前記構成によれば、繰返される被検査パターンについて出来具合を定量的に把握することができる。
また前記構成によれば、繰返される被検査パターンについて出来具合を定量的に把握して被検査パターンを製造する製造プロセスを診断することができる。
【００２１】
また前記構成によれば、半導体ウェーハ等の半導体基板において、面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターンの表面の状態に影響されることなく被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査して高信頼性を有する半導体基板を製造することができる。
また前記構成によれば、１または複数の画像に対して高精度に位置合わせができる。その結果繰返される被検査パターンにおける欠陥等の特徴量を忠実に抽出することができる。
また前記構成によれば、電子線ビームを用いて繰返される被検査パターンについて歪みや明るさの違いなどの各種の誤差に影響されることなく、高感度で、且つ高信頼度で検査することができる。
【００２２】
また本発明によって得られる効果について機能面から詳しく説明する。
例えばメモリマット部と周辺回路部とを有するチップを複数配列した被検査パターンにおいて、各パターンの仕上り具合を定量的に表現し、かつこれを用いて欠陥または欠陥候補の特徴量を抽出するため、これら多層のパターンの仕上り具合の悪い層、すなわちパターンの面荒れやグレインなどのある層によって、チップ全体の検査感度が律束されることなく、発生した欠陥または欠陥候補を高感度に検査することができる。
また、パターンの仕上り具合を定量的に表現された統計情報を用いれば、ステッパなどの解像度やエッチングの良否などに関し、欠陥にはならないが正常部としては限界にあるような各パターンのでき具合を、正確かつ直接的に定量評価することができる。またいうまでもなく、この統計情報を用い、多層パターンにおいてもでき具合を詳細、かつ直接的に定量的に把握することができる。
また、統計画像の採用やこれを用いた検査方法により製造プロセスそのものを定量的に把握することができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
本発明に係る各実施の形態を図面を用いて説明する。
まず、本発明に係る被検査パターンの一実施の形態について説明する。
図１２は、被検査パターンの一実施の形態として、半導体ウェーハに形成された半導体メモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部とを略示説明するための図である、図１３は、図１２に示す半導体メモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部における明るさ（濃淡）のヒストグラムを示す図である。図１４は、図１２のメモリマット部にグレインがあるの被検査パターンの略示図である。
図１２に示す如く、半導体ウェーハ４上にはメモリチップ２０が多数配設されて形成されている。前記メモリのチップ２０は、メモリマット部２１と周辺回路部２２に大別することができる。前記メモリマット部２１は小さな繰返しパターンの集合であり、前記周辺回路部２２は図３に示すように一軸方向に繰返されるパターン等の集合である。そして、前記メモリマット部２１および周辺回路部２２共にパターンが種々の材料で形成され、しかも多層に積層されている。
【００２４】
図１３には、図１２のメモリマット部２１および周辺回路部２２における明るさの分布、すなわち、１０ビット構成で最大１０２４ビットのメモリチップの濃淡に対する頻度をヒストグラムで示したものであるが、前記メモリマット部２１はパターン密度が高く一般的に暗い。一方、前記周辺回路部２２はパターン密度が低く一般的に明るい。
したがって、このメモリマット部２１では微小欠陥が検出しづらく、この周辺回路部２２では正常部を微小欠陥として誤検出するという傾向がある。
さらに、図１５に示す如く、メモリマット部２１内のパターンの特定層は、当該パターンの表面にグレインと呼ばれる微小な突起が多数生じており、これが明るさの違いを生じさせている。前記グレインを生じるパターンは、表層になったり、下層になったりして位置が一定せず、そのパターンから撮像して得られる画像信号の濃淡（明るさ）は不均一である。またパターンの表面の面荒れについても、同様にパターンから撮像して得られる画像信号の濃淡（明るさ）は不均一となる。
【００２５】
次に、本発明に係わる被検査パターンの検査方法及び製造プロセス診断方法並びに半導体基板の製造方法についての実施の形態について説明する。
【００２６】
［実施の形態  １］
本発明に係わる被検査パターンの検査方法及び製造プロセス診断方法並びに半導体基板の製造方法についての実施の形態１について説明する。図１は、本発明に係わる被検査パターンの検査装置の第１の実施の形態を示す構成図である。図２は被検査パターンのメモリマット部において第１の実施の形態で生成される濃淡（明るさ）統計情報の内の濃淡統計画像の略示説明図、図３は被検査パターンの周辺回路部において第１の実施の形態で生成される濃淡（明るさ）統計情報の内の濃淡統計画像の略示説明図である。図４は第２の実施の形態で生成されるパターンエッジに関する統計情報の内のパターンエッジの統計画像について説明するための被検査パターンのパータンエッジの略示説明図である。図５はパターンエッジの統計画像を用いてパターンの線幅やだれの度合いを定量的に把握する（検査する）ための局所領域マッチングの略示説明図である。図６は、本発明に係わる被検査パターンの検査装置の第２の実施の形態を示す構成図である。
【００２７】
本第１の実施の形態においては、半導体ウェーハを被検査パターン例として説明する。図１において、１はイメージセンサであり、被検査パターンである半導体ウェーハ４からの反射光の明るさ、すなわち濃淡に応じた濃淡画像信号を出力するものである。２はイメージセンサ１から得られる濃淡画像信号をディジタル画像信号９に変換するＡ／Ｄ変換器、３ａはデジタル画像信号（デジタル濃淡画像信号）９を遅延させる第１の遅延メモリ、３ｂはデジタル画像信号（デジタル濃淡画像信号）９を遅延させる第２の遅延メモリである。即ち、第１の遅延メモリ３ａは、第１の統計情報生成回路１７ａにおいて５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンにより統計情報を生成できるまでデジタル画像信号（デジタル濃淡画像信号）９を遅延させるものである。また第２の遅延メモリ３ｂは、第２の統計情報生成回路１７ｂにおいて５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンまたは数個のチップ単位に亘って統計情報を生成できるまでデジタル画像信号（デジタル濃淡画像信号）９を遅延させるものである。４は被検査パターンのある半導体ウェーハ、５は被検査パターンの半導体ウェーハ４を載置するＸ方向とＹ方向とＺ方向とθ方向（回転）の移動するステージ、６は半導体ウェーハ４に対する対物レンズ、７は被検査パターンの半導体ウェーハ４を照明する照明光源、８は照明光の反射して対物レンズ６を通して半導体ウェーハ４に照射すると共に、半導体ウェーハ４からの反射光を透過するハーフミラーである。９は濃淡画像信号がＡ／Ｄ変換器で変換されたディジタル画像信号である。このようにして、照明光源７からの照明光を反射させて対物レンズ６を通して半導体ウェーハ４に対して、例えば明視野照明を施すように構成している。２８はＡ／Ｄ変換器２から得られる濃淡に応じたディジタル画像信号（図５（ｂ）に示す。）に対して例えば微分処理し、この微分処理した微分信号（図５（ｃ）に一次微分した微分信号波形４２ａを示す。）４２ａをそのまま出力するかまたはこの微分信号に対して所定の閾値で２値化処理し（図５（ｄ）または図５（ｅ）に示す。図５（ｄ）は微分信号波形４２ａに対して所定の正の閾値で２値化した２値化信号波形を示す。図５（ｅ）は微分信号波形４２ａに対して所定の正および負の閾値で２値化した極性を有する２値化信号波形を示す。）、この２値化信号４２ｂを出力することによってパターンのエッジ位置を示す信号４２（４２ａまたは４２ｂ）を抽出するエッジ抽出回路である。即ち、図５（ａ）に示すパターンからは例えば明視野照明することによってＡ／Ｄ変換器２から図５（ｂ）に示すディジタル画像信号９が出力される。エッジ抽出回路２８は、このディジタル画像信号９に対して微分処理することによってディジタル画像信号９において最も急峻に変化するパターンのエッジ位置情報を顕著に示す微分信号４２ａ（図５（ｃ）に示す。）が得られる。またエッジ抽出回路２８は、この微分信号４２ａを更に所定の閾値で２値化処理することによって、パターンのエッジ位置情報を示す２値化信号４２ｂ（図５（ｄ）または図５（ｅ）に示す。）が得られる。４１は電子スイッチ回路であり、Ａ／Ｄ変換器２から得られる濃淡に応じたディジタル画像信号９とエ���ジ抽出回路２８から得られるパターンのエッジ位置を示す信号４２とを切り替えて第１および第２の統計情報生成回路１７ａ、１７ｂ並びに遅延メモリ３ａ、３ｂに印加するするものである。即ち、欠陥検査において、取り扱う信号が濃淡に応じたディジタル画像信号９のみの場合には、エッジ抽出回路２８および電子スイッチ回路４１が不要となる。また欠陥検査において、取り扱う信号がパターンのエッジ位置を示す信号４２のみの場合には、電子スイッチ回路４１が不要となる。逆に電子スイッチ回路４１に選択信号を入力することによって、欠陥検査において、取り扱う信号として濃淡に応じたディジタル画像信号９とパターンのエッジ位置を示す信号４２との何方かを選択することができる。
【００２８】
第１の統計情報生成回路１７ａは、Ａ／Ｄ変換器２から出力される濃淡に応じたディジタル画像信号９に対して２次元にパターン（メモリセル）が繰返されるメモリマット部２１における繰返されるパターンの濃淡（明るさ）統計画像若しくは濃淡（明るさ）統計データからなる濃淡統計情報またはエッジ抽出回路２８から出力されるパターンのエッジ位置を示す信号４２に対して２次元にパターン（メモリセル）が繰返されるメモリマット部２１における繰返されるパターンのエッジ位置を示す統計画像若しくはパターンのエッジ位置を示す統計データからなるエッジ位置統計情報を生成するものである。この第１の統計情報生成回路１７ａは、５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンから検出される検出画像信号（検出濃淡画像信号または検出エッジ位置画像信号）を順次記憶するラインメモリ４３ａと、該ラインメモリ４３ａから対応する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）の検出画像信号ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)を読み出して平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，ｊ）（次に示す（数１）式で示される。）、標準偏差σ（ｉ，ｊ）（次に示す（数２）式で示される。）、最大値ｍａｘ（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ（ｉ，ｊ）を算出するＣＰＵ４４ａと、該ＣＰＵ４４ａで算出された平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，ｊ）、標準偏差σ（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）等からなる統計情報を記憶するメモリ４５ａとから構成される。これら平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，ｊ）、標準偏差σ（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）等を、濃淡の統計画像の各項目（パラメータ）と称する。すなわち、前記第１の統計情報生成回路１７ａは、２次元にパターン（メモリセル）が繰返されるメモリマット部２１において５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンから、対応する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）の明るさ（濃淡）またはエッジ位置ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)の平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，ｊ）、明るさ（濃淡）またはエッジ位置の標準偏差σ（ｉ，ｊ）、明るさ（濃淡）またはエッジ位置の最大値ｍａｘ（ｉ，ｊ）、明るさ（濃淡）またはエッジ位置の最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、または明るさ（濃淡）またはエッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ（ｉ，ｊ）を検出するものである。（ｉ，ｊ）は繰返しパターン上の座標を示す。Ｐxはメモリマット部２１における繰返しパターンのＸ方向のピッチ、Ｐyはメモリマット部２１における繰返しパターンのＹ方向のピッチを示す。これらのピッチＰx，Ｐyは、ウェーハの品種によって変化するので、ＣＰＵ４４ａに対してウェーハの品種に応じたピッチＰx，Ｐyを登録しておき、ウェーハの品種の情報を入力手段１２で入力することによって登録されたピッチＰx，Ｐyの情報から入力されたウェーハの品種に適合するものを選択することができる。即ち、第１の統計情報生成回路１７ａはメモリマット部２１における繰返しパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像を生成するものであるため��ＣＰＵ４４ａは、キーボード、ディスク、ＣＡＤシステムにつながった通信ネットワーク等から構成された入力手段１２で入力された設計情報に基づいて得られるウェーハ４上におけるチップ内の配列データ等の座標に基づいて、メモリマット部２１の領域であると判定すると共に、この判定されたメモリマット部２１に対して上記入力手段１２で入力された設計情報に基づいて得られるメモリマット部２１における繰返しパターンのＸ方向およびＹ方向のピッチＰx，Ｐyに基づいて、繰返しパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像を生成することができる。またＣＰＵ４４ａは、ラインメモリ４３ａから対応する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）の検出画像信号ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)を読み出して統計処理を施すので、この際ラインメモリ４３ａから対応する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）の検出画像信号ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)を読み出し、これら対応する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）の検出画像信号ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)を不一致量を算出し、この算出された不一致量が大きく外れない限り、一致と見做す処理をする（非常に粗い一致性の判定処理をする）ことによって２次元への繰返し性を見てメモリマット部２１の領域である否かを判定することができる。従って、ＣＰＵ４４ａにおいて、一致性の判定処理を追加することによってメモリマット部２１の領域であると判定することができる。そしてメモリマット部２１に対して上記入力手段１２で入力された繰返しパターンのＸ方向およびＹ方向のピッチＰx，Ｐyを設定することができる。
【００２９】
以上説明したように、第１の統計情報生成回路１７ａによってメモリマット部２１における繰返しパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像（平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，ｊ）、明るさ（濃淡）またはエッジ位置の標準偏差σ（ｉ，ｊ）、または明るさ（濃淡）またはエッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）等）を生成し、この生成された濃淡またはエッジ位置の統計画像をメモリ４５ａに記憶させることによって得ることができる。そして第１の統計画像生成回路１７ａからは、上記各統計量に対応して、例えば複数の８ビットディジタル信号で出力するように構成する。
0003660763.tif 000002
なお、前記第１の統計情報生成回路１７ａは、Ｘ軸およびＹ軸方向についての繰返しパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像をＣＰＵにおいて算出することについて説明したが、Ｘ軸またはＹ軸方向のみの繰返しパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像をＣＰＵにおいて算出してもよいことは明らかである。それはパターンが繰返される方向の違いによって濃淡またはエッジ位置の統計画像に変化が見られないからである。
【００３０】
図２には、多層に積層されたメモリマット部２１における２次元に繰返される一つのパターン（メモリセル）の濃淡統計画像を示す。
図２（ａ）には、濃淡の標準偏差σ（ｉ，ｊ）×ｋの統計画像を示す。６１は表面層のパターンであるため、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響を大きく受けて、濃淡の標準偏差（明るさのばらつき）が大きくなって明かるい画像信号となる。６２は下層のパターンであり、表面層のパターン６１と重なる部分については表面層のパターンで消され、それ以外の領域については下層であるため、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響が減衰されて濃淡の標準偏差（明るさのばらつき）が小さくなって暗い画像信号となる。従って、この濃淡の標準偏差σ（ｉ，ｊ）×ｋの濃淡統計画像信号に応じて比較回路１８ａにおけるセル比較差画像に対して欠陥を判定する際または欠陥候補を抽出する際の感度を変えることができる。即ち、表面層のパターン２１は明かるさ（濃淡）のばらつきが大きいことからして感度を低下させ、下層のパターン２２は明かるさ（濃淡）のばらつきが小さいことからして感度を高めて欠陥判定または欠陥候補を抽出すればよい。
図２（ｂ）には、濃淡の平均値ｇ(ｉ,ｊ)の統計画像を示す。６１は表面層のパターンであって、平均的には比較的暗い画像信号として検出される。６２は下層のパターンであり、表面層のパターン６１に比べて平均的に明るい画像信号として検出される。濃淡の平均値ｇ(ｉ,ｊ)の画像は、５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンに亘って検出される検出画像信号の平均値を示すもので、欠陥を検査するために検出画像信号ｆ（ｉ，ｊ）と比較するのに適した基準の画像信号を被検査対象のウェーハから得ることができる。従って、メモリマット部２１において隣接したセル（繰返しパターン）から検出される検出画像信号同士を比較するのに比べて、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響を軽減して欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。
【００３１】
図２（ｃ）には、濃淡の最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）の統計画像を示す。６１は表面層のパターンであって、図２（ｂ）に示すように平均的には比較的暗い画像信号に対して図２（ａ）に示すように標準偏差（明るさのばらつき）が大きいことからして、最小値の画像は非常に暗く検出される。６２は下層のパターンであり、図２（ｂ）に示すように表面層のパターン６１に比べて平均的に明るい画像信号に対して図２（ａ）に示すように標準偏差（明るさのばらつき）が小さいことからして、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）の画像は図２（ｂ）に示す画像信号に比べて僅か暗く検出される。濃淡の最大値ｍａｘ（ｉ，ｊ）の統計画像は、図２（ｂ）に示すように平均的には比較的暗い画像信号に対して図２（ｃ）に示す画像と対称なる関係となる。従って、濃淡（明るさ）の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ（ｉ，ｊ）の統計画像は、５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンから検出される検出画像信号のばらつく（変動する）範囲を示すことになる。また濃淡の最大値と最小値とのメディアン値の統計画像は、ほぼ濃淡の平均値ｇ(ｉ,ｊ)の統計画像と同じことになる。また濃淡の標準偏差の統計画像の代わりに、濃淡（明るさ）の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）の統計画像を用いることができる。
また第１の統計情報生成回路１７ａによって生成される多層に積層されたメモリマット部２１における２次元に繰返されるパターン（メモリセル）のエッジ位置の統計画像には、エッジ位置（微分画像信号若しくは２値化画像信号の何方でも良い。）の平均値またはメディアン値ｇ(ｉ,ｊ)に関する画像とエッジ位置のばらつきを示すエッジ位置の標準偏差σ（ｉ，ｊ）に関する画像とエッジ位置のとりうる範囲を示すエッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ（ｉ，ｊ）の画像とがある。これら平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，ｊ）、標準偏差σ（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）等を、エッジ位置の統計画像の各項目（パラメータ）と称する。エッジ位置の最大値と最小値とのメディアン値の統計画像は、ほぼエッジ位置の平均値ｇ(ｉ,ｊ)の統計画像と同じことになる。またエッジ位置の標準偏差の統計画像の代わりに、エッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）の統計画像を用いることができる。
【００３２】
レジストの塗布むら、ステッパによる露光の解像度、スパッタやＣＶＤによる成膜の膜厚のばらつき、エッチング条件のばらつき等のプロセス条件の変動（例えばウェーハ上の中央部と周辺部との間における変動やロット単位による変動やウェーハの品種に基づく変動等様々の変動要因がある。）に基づいて、図４に示すようにパターンのエッジの出来具合が変化することになる。即ち、図４（ａ）、（ｂ）に示す如く、パターンのエッジがエッチング等のプロセス条件によって明確度（だれ具合）や図４（ｃ）に示すように子細にみると微小な凹凸も含め線幅がウェーハ内で部分的にばらつき現象が生じる。繰返しパターン毎に、図４（ａ）に示すエッジのだれ具合が、図４（ｂ）に示すエッジのだれ具合より小であるように、繰返しパターン毎にだれ具合が大きく異なり、だれ具合を示す微分画像の標準偏差であるパラメータは大きくなる。また繰返しパターン毎に、図４（ｃ）に示すように子細にみると微小な凹凸も含め線幅がばらつき、その結果パターンのエッジ位置を示す微分画像または２値化画像の標準偏差であるパラメータが大きくなる。この他ロット単位や品種に応じてもパターンのエッジのばらつき現象が生じる。
【００３３】
エッジ位置の平均値ｇ(ｉ,ｊ)の画像は、５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンに亘って検出される検出画像信号の平均値を示すもので、欠陥を検査するために検出画像信号ｆ（ｉ，ｊ）と比較するのに適した基準の画像信号を被検査対象のウェーハから得ることができる。従って、メモリマット部２１において隣接したセル（繰返しパターン）から検出される検出画像信号同士を比較するのに比べて、プロセス条件の変動によってランダムに発生するパターンのエッジの出来具合の影響を軽減して欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。
またエッジ位置の標準偏差σ（ｉ，ｊ）の統計画像信号に応じて比較回路１８ａにおけるセル比較差画像に対して欠陥を判定する際または欠陥候補を抽出する際の感度を変えることによって、プロセス条件の変動によってパターンのエッジの出来具合が変化したとしても欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。
【００３４】
第２の統計画像生成回路１７ｂは、Ａ／Ｄ変換器２から出力される濃淡に応じたディジタル画像信号９に対して図３（ａ）に示すように１次元に（例えばＹ軸方向に）パターンが繰返される周辺回路部２２における繰返されるパターンの濃淡（明るさ）統計画像若しくは濃淡（明るさ）統計データからなる濃淡統計情報またはエッジ抽出回路２８から出力されるパターンのエッジ位置を示す信号４２に対して１次元にパターンが繰返される周辺回路部２２における繰返されるパターンのエッジ位置を示す統計画像若しくはパターンのエッジ位置を示す統計データからなるエッジ位置統計情報を生成するものである。この第１の統計情報生成回路１７ｂは、５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンに亘って検出される検出画像信号（検出濃淡画像信号または検出エッジ位置画像信号）を順次記憶するラインメモリ４３ｂと、該ラインメモリ４３ｂから対応する位置（ｉ,ｊ＋lＰy'）の検出画像信号ｆ'(ｉ,ｊ＋lＰy')を読み出して平均値もしくはメディアン値ｇ'（ｉ，ｊ）（次に示す（数３）式で示される。）、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）（次に示す（数４）式で示される。）、最大値ｍａｘ'（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）を算出するＣＰＵ４４ｂと、該ＣＰＵ４４ｂで算出された平均値もしくはメディアン値ｇ'（ｉ，ｊ）、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ'（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）等からなる統計情報を記憶するメモリ４５ｂとから構成される。すなわち、前記第２の統計情報生成回路１７ｂは、１次元にパターンが繰返される周辺回路２２において５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンから、対応する位置（ｉ,ｊ＋lＰy'）の明るさｆ’(ｉ,ｊ＋lＰy')の平均値もしくはメディアン値ｇ'（ｉ，ｊ）、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ'（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）を検出するものである。（ｉ，ｊ）は繰返しパターン上の座標を示す。Ｐy'は、図３（ａ）に示すように１次元の繰返しパターンの一軸方向である例えばＹ方向のピッチを示す。このピッチＰy'は、ウェーハの品種によって変化するので、ＣＰＵ４４ｂに対してウェーハの品種に応じたピッチＰy'を登録しておき、ウェーハの品種の情報を入力することによって登録されたピッチＰy'の情報から入力されたウェーハの品種に適合するものを選択することができる。即ち、第２の統計情報生成回路１７ｂは周辺回路部２２におけるパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像を生成するものであるため、ＣＰＵ４４ｂは、ＣＡＤシステムにつながった通信ネットワーク、キーボード、ディスク等から構成された入力手段１２で入力された設計情報に基づいて得られるウェーハ４上におけるチップ内の配列データ等の座標に基づいて、周辺回路部２２の領域であると判定すると共に、この判定された周辺回路部２２に対して上記入力手段１２で入力された設計情報に基づいて得られる周辺回路部２２における繰返しパターンのＹ方向のピッチＰy'またはチップ単位のピッチに基づいて、繰返しパターン���統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像を生成することができる。またＣＰＵ４４ａは、メモリマット部２１の領域である否かを判定することができるので、周辺回路部２２の領域であることも判定することができる。従って、ＣＰＵ４４ｂは、上記ＣＰＵ４４ａから周辺回路部２２の領域である信号５６を受けることによって周辺回路部２２の領域であることを判定すると共に、周辺回路部２２に対して上記入力手段１２で入力された繰返しパターンのＹ方向のピッチＰy'またはチップ単位のピッチを設定することができる。
【００３５】
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また、周辺回路部２２についてはチップ単位で繰返されることになるので、第２の統計画像生成回路１７ｂは、Ａ／Ｄ変換器２から出力される濃淡に応じたディジタル画像信号９に対してチップ単位で繰返される周辺回路部２２におけるパターンのチップ単位の濃淡（明るさ）統計画像若しくは濃淡（明るさ）統計データからなる濃淡統計情報またはエッジ抽出回路２８から出力されるパターンのエッジ位置を示す信号４２に対してチップ単位で繰返される周辺回路部２２におけるパターンのチップ単位のエッジ位置を示す統計画像若しくはパターンのエッジ位置を示す統計データからなるエッジ位置統計情報を生成するものであっても良い。この場合、ラインメモリ４３ｂには、チップ単位の画像を数個程度に亘って記憶する必要がある。それはＣＰＵ４４ｂがチップ単位で対応する位置（ｉ,ｊ＋lＰy'）の検出画像信号ｆ'(ｉ,ｊ＋lＰy')を読み出して平均値もしくはメディアン値ｇ'（ｉ，ｊ）、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ'（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）を算出する必要があるからである。
【００３６】
以上説明したように、第２の統計情報生成回路１７ｂによって周辺回路部２２におけるパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像（平均値もしくはメディアン値ｇ'（ｉ，ｊ）、明るさ（濃淡）またはエッジ位置の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）、または明るさ（濃淡）またはエッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）等）を生成し、この生成された濃淡またはエッジ位置の統計画像をメモリ４５ｂに記憶させることによって得ることができる。そして第２の統計画像生成回路１７ｂからは、上記各統計量に対応して、例えば複数の８ビットディジタル信号で出力するように構成する。
【００３７】
図３（ｂ）（ｃ）には、多層に積層された周辺回路部２２におけるパターンの一部の濃淡統計画像を示す。
図３（ｂ）には、濃淡の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）×ｋの統計画像を示す。６３は表面層のパターンであるため、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響を大きく受けて、濃淡の標準偏差（明るさのばらつき）が大きくなって明かるい画像信号となる。６５、６６、６７のパターンは濃淡の標準偏差（明るさのばらつき）が中程度で中程度の明るさを有する画像信号となる。６４および６８は下層のパターンであり、表面層のパターン６３と重なる部分については表面層のパターンで消され、それ以外の領域については下層であるため、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響が減衰されて濃淡の標準偏差（明るさのばらつき）が小さくなって暗い画像信号となる。従って、この濃淡の標準偏差σ（ｉ，ｊ）×ｋの濃淡統計画像信号に応じて比較回路１８ｂにおける繰返しパターン比較またはチップ比較差画像に対して欠陥を判定する際または欠陥候補を抽出する際の感度を変えることができる。即ち、表面層のパターン２３は明かるさ（濃淡）のばらつきが大きいことからして感度を低下させ、下層のパターン６４および６８は明かるさ（濃淡）のばらつきが小さいことからして感度を高めて欠陥判定または欠陥候補を抽出すればよい。
【００３８】
図３（ｃ）には、濃淡の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)の統計画像を示す。６３、６４および６８のパターンは、平均的に明るい画像信号として検出される。６６および６７のパターンは、平均的に中程度の明るい画像信号として検出される。６５のパターンは、平均的に暗い画像信号として検出される。濃淡の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)の画像は、５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンまたは数チップ単位に亘って検出される検出画像信号の平均値を示すもので、欠陥を検査するために検出画像信号ｆ'（ｉ，ｊ）と比較するのに適した基準の画像信号を被検査対象のウェーハから得ることができる。従って、周辺回路部２２においても隣接した繰返しパターンから検出される検出画像信号同士を比較するのに比べて、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響を軽減して欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。
周辺回路部２２においても、メモリマット部２１と同様に、濃淡（明るさ）の最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）の統計画像は、５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンまたは数チップ単位に亘って検出される検出画像信号のばらつく（変動する）範囲を示すことになる。従って濃淡の最大値と最小値とのメディアン値の統計画像は、ほぼ濃淡の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)の統計画像と同じことになる。また濃淡の標準偏差の統計画像の代わりに、濃淡（明るさ）の最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）の統計画像を用いることができる。
【００３９】
また第２の統計情報生成回路１７ｂによって生成される多層に積層された周辺回路部２２における１次元に繰返されるパターン（メモリセル）のエッジ位置の統計画像には、エッジ位置（微分画像信号若しくは２値化画像信号の何方でも良い。）の平均値またはメディアン値ｇ'(ｉ,ｊ)に関する画像とエッジ位置のばらつきを示すエッジ位置の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）に関する画像とエッジ位置のとりうる範囲を示すエッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）の画像とがある。エッジ位置の最大値と最小値とのメディアン値の統計画像は、ほぼエッジ位置の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)の統計画像と同じことになる。またエッジ位置の標準偏差の統計画像の代わりに、エッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）の統計画像を用いることができる。
【００４０】
レジストの塗布むら、ステッパによる露光の解像度、スパッタやＣＶＤによる成膜の膜厚のばらつき、エッチング条件のばらつき等のプロセス条件の変動（例えばウェーハ上の中央部と周辺部との間における変動やロット単位による変動やウェーハの品種に基づく変動等様々の変動要因がある。）に基づいて、図４に示すようにパターンのエッジの出来具合が変化することになる。即ち、図４（ａ）、（ｂ）に示す如く、パターンのエッジがエッチング等のプロセス条件によって明確度（だれ具合）や図４（ｃ）に示すように子細にみると微小な凹凸も含め線幅がウェーハ内で部分的にばらつき現象が生じる。繰返しパターン毎に、図４（ａ）に示すエッジのだれ具合が、図４（ｂ）に示すエッジのだれ具合より小であるように、繰返しパターン毎にだれ具合が大きく異なり、だれ具合を示す微分画像の標準偏差であるパラメータは大きくなる。また繰返しパターン毎に、図４（ｃ）に示すように子細にみると微小な凹凸も含め線幅がばらつき、その結果パターンのエッジ位置を示す微分画像または２値化画像の標準偏差であるパラメータが大きくなる。この他ロット単位や品種に応じてもパターンのエッジのばらつき現象が生じる。
エッジ位置の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)の画像は、５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンに亘って検出される検出画像信号の平均値を示すもので、欠陥を検査するために検出画像信号ｆ'（ｉ，ｊ）と比較するのに適した基準の画像信号を被検査対象のウェーハから得ることができる。従って、周辺回路部２２において隣接したセル（繰返しパターン）またはチップ単位から検出される検出画像信号同士を比較するのに比べて、プロセス条件の変動によってランダムに発生するパターンのエッジの出来具合の影響を軽減して欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。
またエッジ位置の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）の統計画像信号に応じて比較回路１８ｂにおけるセル比較またはチップ比較の差画像に対して欠陥を判定する際または欠陥候補を抽出する際の感度を変えることによって、プロセス条件の変動によってパターンのエッジの出来具合が変化したとしても欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。
【００４１】
次にパターンの欠陥検査およびパターンの出来具合について定量化することについて説明する。
第１の比較回路１８ａは、例えば図８に示す第１の統計情報である第１の統計画像信号（ｇi,j）１０ａと第１の遅延メモリ３ａから得られる第１の検出画像信号（ｆi,j）１１ａとの間の位置ずれを検出して位置合わせを行う位置合わせ回路４６ａと、欠陥を判定するための比較パラメータが設定された比較パラメータ設定手段４７ａと、上記位置合わせ回路４６ａで位置合わせされた第１の統計画像信号（ｇ'ｉ+Δx,j+Δy）４９ａと第１の遅延メモリ３ａから得られる第１の検出画像信号（ｆ'i,j）５０ａとを比較パラメータ設定手段４７ａで設定された比較パラメータに基づいて比較して特徴量を抽出して欠陥候補または欠陥を抽出処理するＣＰＵ４８ａとから構成される。比較パラメータ設定手段４７ａは、第１の統計情報生成回路１７ａにより生成されたメモリマット部２１における濃淡若しくはエッジ位置の標準偏差σ（ｉ，ｊ）または濃淡若しくはエッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）に基づいて、ＣＰＵ４８ａにおいて特徴量を抽出して欠陥候補または欠陥を抽出処理するための比較パラメータを設定することができる。また比較パラメータ設定手段４７ａは、プロセス装置（例えばステッパ等の露光装置、エッチング装置、ＣＶＤまたはスパッタ等の成膜装置、レジスト塗布装置等）につながった通信ネットワーク、キーボード、ディスク、ウェーハの品種やロットを読み取る読取装置等から構成された入力手段１２で入力されたプロセス条件（露光条件、エッチング条件、成膜条件、レジスト塗布条件等）やウェーハの品種やロットに応じて設定することもできる。要するに、欠陥候補や欠陥の判定基準をウェーハの品種やロットに応じて変えてやる必要があるからである。またプロセス条件に応じて欠陥候補や欠陥の判定基準を変えることもできるようにした。
【００４２】
以上説明したように、第１の比較回路１８ａにおいて、まず位置合わせ回路４６ａは、例えば図８に示す第１の統計情報である第１の統計画像信号（ｇi,j）１０ａと第１の遅延メモリ３ａから得られる第１の検出画像信号（ｆi,j）１１ａとの間の位置ずれを検出して位置合わせを行う。次にＣＰＵ４８ａは、上記位置合わせ回路４６ａで位置合わせされた第１の統計画像信号（ｇ'ｉ+Δx,j+Δy）４９ａと第１の遅延メモリ３ａから得られる第１の検出画像信号（ｆ'i,j）５０ａとを比較パラメータ設定手段４７ａで設定された比較パラメータに基づいて比較して特徴量（濃淡（明るさ）の不一致量、および２値化画像の不一致の面積や最大長さや不一致の重心座標（位置座標）等）を抽出して発生位置を示す重心座標（位置座標）を含めて欠陥候補または欠陥の信号５１ａを抽出処理する。即ち、第１の統計画像信号（ｇi,j）１０ａは、メモリマット部２１についてのセル比較における平均化された基準画像信号となり、ＣＰＵ４８ａにおいて、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響を軽減し、またはプロセス条件の変動によってランダムに発生するパターンのエッジの出来具合の影響を軽減し、欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。また、メモリマット部２１において、標準偏差σ（ｉ，ｊ）の統計画像信号に応じて比較パラメータを設定することによって、比較回路１８ａにおけるセル比較の差画像に対して欠陥を判定する際または欠陥候補を抽出する際感度を変えることが可能となり、パターンから得られる明かるさ（濃淡）のばらつきに合わせて感度を設定して欠陥判定または欠陥候補を抽出することができ、またパターンのエッジの出来具合に合わせて感度を設定し、欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。
【００４３】
また第２の比較回路１８ｂにおいて、まず位置合わせ回路４６ｂは、例えば図８に示す第２の統計情報である第２の統計画像信号（ｇi,j）１０ｂと第２の遅延メモリ３ｂから得られる第１の検出画像信号（ｆi,j）１１ｂとの間の位置ずれを検出して位置合わせを行う。次にＣＰＵ４８ｂは、上記位置合わせ回路４６ｂで位置合わせされた第２の統計画像信号（ｇ'ｉ+Δx,j+Δy）４９ｂと第２の遅延メモリ３ｂから得られる第２の検出画像信号（ｆ'i,j）５０ｂとを比較パラメータ設定手段４７ｂで設定された比較パラメータに基づいて比較して特徴量（濃淡（明るさ）の不一致量、および２値化画像の不一致の面積や最大長さや不一致の重心座標（位置座標）等）を抽出して発生位置を示す重心座標（位置座標）を含めて欠陥候補または欠陥の信号５１ｂを抽出処理する。即ち、第２の統計画像信号（ｇi,j）１０ｂは、周辺回路部２２についてのセル比較またはチップ比較における平均化された基準画像信号となり、ＣＰＵ４８ｂにおいて、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響を軽減し、またはプロセス条件の変動によってランダムに発生するパターンのエッジの出来具合の影響を軽減し、欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。また、周辺回路部２２において、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）の統計画像信号に応じて比較パラメータを設定することによって、比較回路１８ｂにおけるセル比較またはチップ比較の差画像に対して欠陥を判定する際または欠陥候補を抽出する際感度を変えることが可能となり、パターンから得られる明かるさ（濃淡）のばらつきに合わせて感度を設定して欠陥判定または欠陥候補（特徴量で示される場合も含む）を抽出することができ、またパターンのエッジの出来具合に合わせて感度を設定し、欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。
【００４４】
なお、第１の比較回路１８ａおよび第２の比較回路１８ｂは、本発明者らが開発した方式、特開昭６１−２１２７０８号公報記載の技術に示したもの等で差し支えなく、例えば画像の位置合わせ回路４６ａおよび４６ｂや、図１８に示すように、位置合わせされた画像の差画像検出部１３６と該差画像検出部１３６で検出される差画像を閾値Ｖthにより２値化して２次元の不一致を検出する不一致検出部１３７と該不一致検出部１３７で検出された２値化不一致画像からノイズ成分を、図１５に示す位置合わせ、境界部感度制御回路３５より得られるフィルタ選択信号１４０によって選択されたフィルタによって除去するフィルタ部１３８と該フィルタ回路１３８によってノイズ成分が除去された２値化不一致画像から不一致部分（欠陥部または欠陥候補部）の面積や長さ（投影長）、座標などの特徴量を算出する特徴量抽出部１３９とを備えたＣＰＵ４８ａおよび４８ｂで構成してもよい。またＣＰＵ４８ａおよび４８ｂは、差画像検出部１３６、不一致検出部１３７、フィルタ部１３８および特徴量抽出部１３９の各々を回路構成で実現しても良い。そして、第１の比較回路１８ａおよび第２の比較回路１８ｂにおいて、統計画像と検出画像とを比較する場合、検出画像の着目画素の明るさ（濃淡値）が、統計画像の対応画素における平均値の明るさに対して標準偏差のｋ倍（例えばｋ＝３）のレンジ内にあれば正常と判定し、そのレンジ外にあれば欠陥または欠陥候補として判定して出力することができる。
【００４５】
上記の場合は、第１の比較回路１８ａおよび第２の比較回路１８ｂにおいて、欠陥または欠陥候補の有無について判定したが、図６（ｂ）に誇張して示すように、プロセス条件に応じたパターンの出来具合の情報になるレンジからのずれ量ΔＧや平均値からのずれ量ΔＧ’を不一致量（斜線で示す。）として出力してもよい。この場合、検出画像に欠陥が含まれれば欠陥候補の情報となり、検出画像に欠陥が含まれていない場合にはパターンの出来具合を示す情報となる。いずれにしても、欠陥候補の情報であったとしても、ＣＰＵ１９における処理の仕方でパターンの出来具合を示す情報として取り扱うことができる。
また、第１の比較回路１８ａおよび第２の比較回路１８ｂにおいて、上記比較パラメータを種々変えて複数回検査し、これら複数回の検査結果の論理和をとって、最終結果としてもよいことは、後述する照明条件の場合と同様である。
また、第１の比較回路１８ａおよび第２の比較回路１８ｂにおいて、パターンの仕上り具合に応じて、欠陥または欠陥候補を抽出できることは明らかである。
【００４６】
ＣＰＵ１９は、第１の比較器１８ａから比較パラメータの設定で感度が最適化されて得られるメモリマット部２１における発生位置を示す重心座標（位置座標）を含めて欠陥候補（特徴量を示すデータで提供される場合も含む）または欠陥の信号５１ａと、第２の比較器１８ｂから比較パラメータの設定で感度が最適化されて得られる周辺回路部２２における発生位置を示す重心座標（位置座標）を含めて欠陥候補（特徴量を示すデータで提供される場合も含む）または欠陥の信号５１ｂと、第１の統計情報生成回路１７ａから得られるメモリマット部２１における統計情報１０ａと、第２の統計情報生成回路１７ｂから得られる周辺回路部２２における統計情報１０ｂと、プロセス装置（例えばステッパ等の露光装置、エッチング装置、ＣＶＤまたはスパッタ等の成膜装置、レジスト塗布装置等）および上位のＣＡＤシステムにつながった通信ネットワーク、キーボード、ディスク、ウェーハの品種やロットを読み取る読取装置等から構成された入力手段１２で入力されたプロセス条件やウェーハの品種やロットの情報および設計情報に基づいて得られるウェーハ４上におけるチップ内も含む配列データ等の座標情報等とに基づいて欠陥候補については詳細解析すると共にパターンの出来具合を解析するものである。
【００４７】
即ち、ＣＰＵ１９は、第１の比較器１８ａから得られる比較パラメータの設定で感度が最適化されて得られるメモリマット部２１における発生位置を示す重心座標（位置座標）を含めて欠陥候補（特徴量を示すデータで提供される場合も含む）５１ａに対して詳細解析をすることによって、真の欠陥として判定することができる。例えば、第１の比較器１８ａから繰返されるパターンに合わせて規則的に欠陥候補の信号５１ａが発生した場合には、この欠陥候補の信号５１ａをウェーハ４上におけるチップ内も含む配列データ等の座標情報等を用いて消去して真の欠陥を検出することもできる。また第１の比較器１８ａから得られる特徴量（濃淡（明るさ）の不一致量、および２値化画像（エッジ位置を示す画像も含む）の不一致の面積や最大長さや不一致の重心座標（位置座標）等）で示される欠陥候補の信号５１ａに対して、真の欠陥であると判定する判定基準を、プロセス条件やウェーハの品種やロットの情報およびウェーハ４上における配列データ等に応じて変えて最適条件で真の欠陥を検出することができる。欠陥の種類も、図４（ｃ）に示すように欠け欠陥７１と突出欠陥７２と孤立欠陥７３等が存在し、これら欠陥の種類に応じて判定基準を変える必要がある。例えば、不一致の面積によって真の欠陥として判定する場合には、判定基準として面積を欠陥の種類に応じて変える必要がある。
【００４８】
またＣＰＵ１９は、メモリマット部２１と同様に、周辺回路部２２に対しても第２の比較器１８ｂから得られる比較パラメータの設定で感度が最適化されて得られる周辺回路部２２における発生位置を示す重心座標（位置座標）を含めて欠陥候補（特徴量を示すデータで提供される場合も含む）または欠陥の信号５１ｂに対して詳細解析することによって最適条件で真の欠陥を検出することができる。そしてＣＰＵ１９は検査された欠陥情報５７ａを、発生位置を示す重心座標（位置座標）を含めて出力できるように例えば記憶装置１３に記憶することができる。
またＣＰＵ１９は、第１の比較器１８ａおよび第２の比較器１８ｂから得られる特徴量で示される欠陥候補の信号５１ａおよび５１ｂをディスプレイ等の表示手段５２に表示してモニターすることができる。この際、入力手段１２で入力されたプロセス条件やウェーハの品種やロットの情報およびウェーハ４上における配列データ等も併記して表示手段５２に表示することができ、欠陥検査の面でパターンの製造プロセス状態を監視することができる。
なお、第１の比較回路１８ａからはメモリマット部２１の比較結果が得られ、第２の比較回路１８ｂからは周辺回路部２２の比較結果が得られるが、ＣＰＵ１９は、例えば入力手段１２で入力されたウェーハ上の座標情報に基づいてメモリマット部２１であるか、周辺回路部２２であるかを識別して第１の比較回路１８ａからの比較結果と第２の比較回路１８ｂからの比較結果とを選択して最終判定をしても良い。また、ＣＰＵ１９は、上記第１の比較器１８ａによるメモリマット部２１におけるセル比較と上記第２の比較器１８ｂによる周辺回路部２１におけるセル比較またはチップ比較との選択を次のように行ってもよい。すなわち、ＣＰＵ１９は、上記第１の比較器１８ａから得られるセル比較による不一致情報、例えば不一致画素数を定めた範囲の画像ごとに算出し、これがしきい値より大きい場合にはメモリマット部２１の領域ではないと判定できることにより、上記第２の比較器１８ｂから得られる周辺回路部２２についての結果を選択し、不一致画素数がしきい値より小さい場合にはメモリマット部２１の領域であると判定できることにより、上記第１の比較器１８ａから得られる結果を選択することができる。この方法によれば、ＣＰＵ１９において、チップ内の配列情報がなくてもチップ比較とセル比較の選択が可能となる。
【００４９】
またＣＰＵ１９は、遅延メモリ２３ａおよび２３ｃに記憶された第１および第２の統計画像１０ａおよび１０ｂ並びに遅延メモリ２３ａおよび２３ｃに記憶された検出画像信号１１ａおよび１１ｂを、例えば欠陥信号または欠陥候補の信号５１ａおよび５１ｂに基づいて得られる切出し信号２４により切出し回路２５を介して切出して詳細解析を行っても良いことは明らかである。
またＣＰＵ１９において、メモリマット部２１および周辺回路部２２に対してパターンの出来具合を定量化して解析する場合には、第１の統計情報生成回路１７ａから得られるメモリマット部２１における統計情報１０ａと、第２の統計情報生成回路１７ｂから得られる周辺回路部２２における統計情報１０ｂとを用いて行う。そしてＣＰＵ１９はパターンの出来具合を定量化したデータ５７ｂとして出力できるように例えば記憶装置１３に記憶することができる。
即ち、多層パターンにおいて表面にグレインや面荒れを有するパターンが表面層に存在するか下層に存在するかに応じて、このパターンから得られる濃淡画像９において大きくばらつき、その結果例えば図２（ａ）に示すように第１の統計情報生成回路１７ａから得られるメモリマット部２１における濃淡の統計情報１０ａである濃淡の標準偏差σ（ｉ，ｊ）および最小値と最大値との差Ｒ（ｉ，ｊ）のパラメータは大きくなり、また図３（ｂ）に示すように第２の統計情報生成回路１７ｂから得られる周辺回路部２２における濃淡の統計情報１０ｂである濃淡の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）および最小値と最大値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）のパラメータは大きくなる。
【００５０】
またＣＰＵ１９は、エッジ抽出回路２８から得られるパターンのエッジ位置を示す画像信号４２に基づいて第１の統計情報生成回路１７ａから得られるメモリマット部２１におけるエッジ位置の統計情報１０ａである平均値ｇ（ｉ，ｊ）およびエッジ位置の標準偏差σ（ｉ，ｊ）および最小値と最大値との差Ｒ（ｉ，ｊ）のパラメータにもとづいてメモリマット部のパターンの出来具合を定量化することができ、第２の統計情報生成回路１７ｂから得られる周辺回路部２２におけるエッジ位置の統計情報１０ｂである平均値ｇ'（ｉ，ｊ）（図３（ａ）に示す。）およびエッジ位置の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）および最小値と最大値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）のパラメータにもとづいて周辺回路部のパターンの出来具合を定量化することができる。即ち、ＣＰＵ１９は、一枚のウェーハ４において、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，１７ｂから得られる中央部におけるエッジ位置の統計情報と周辺部におけるエッジ位置の統計情報とを比較することによって、一枚のウェーハ４内の中央部と周辺部との違いを把握することができる。統計情報が平均値の場合、ウェーハ４内の中央部と周辺部とのパターン幅およびパターンのエッジの傾き（エッチングによるパターンの切れ具合）等の平均的な違いを定量的に把握することができる。
【００５１】
またＣＰＵ１９は、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，１７ｂからウェーハ４のロット単位に得られるエッジ位置の統計情報を比較することによって、ロット単位における違いを把握することができる。統計情報が平均値の場合、ロット単位におけるパターン幅およびパターンのエッジの傾き（エッチングによるパターンの切れ具合）等の平均的な違いを定量的に把握することができる。
またＣＰＵ１９は、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，１７ｂからウェーハ４の品種に応じて得られるエッジ位置の統計情報を比較することによって、ウェーハの品種に応じた違いを把握することができる。統計情報が平均値の場合、ウェーハの品種に応じたパターン幅およびパターンのエッジの傾き（エッチングによるパターンの切れ具合）等の平均的な違いを定量的に把握することができる。
またＣＰＵ１９は、図６（ａ）に示すように、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，１７ｂから得られるエッジ位置の統計情報の内のエッジ位置を示す平均値統計画像（図６（ａ）の右側に示す。）と、入力手段１２を用いて入力されたＣＡＤ情報に基づく理想的な基準画像（設計仕様に基づく基準画像）（図６（ａ）の左側に示す。）とを矢印で示すように局所領域ごとのマッチングをとることによって局所領域ごとのずれ量を求め、このずれ量の総和をパターンが存在する領域に亘ってとることによって、設計値に対するパターンの違い（線幅を変動やエッジのだれ具合の変化等）を定量的に把握することができる。即ち、大きな面積領域でパターンのエッジがだれている場合でも、パターンの変形度合いを定量化して出力することができる。
【００５２】
ところで、実際に製造されるパターンの形状は、設計値と微妙に異なる場合が多い。そこで、ＣＰＵ１９は、ＣＡＤ情報に基づく理想的な基準画像と比較するのではなく、実際に撮像してＡ／Ｄ変換器２から検出され、遅延メモリ２３ｂおよび２３ｄに記憶された検出画像信号から標準の検出画像信号５３を、切出し指定信号２４により切出回路２５において切り出して選びだすことができる。
【００５３】
そして、ＣＰＵ１９は、図６（ｂ）に誇張して示すように、選び出された標準の検出画像信号５３に対して、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，１７ｂから得られるエッジ位置を示す平均値統計画像ｇ（ｉ，ｊ）に対して標準偏差σ（ｉ，ｊ）等を用いて設定された許容値±ΔＥより外れた不一致量（斜線で示す。）を算出することによって、パターンの出来具合（線幅、エッチングによる切れ具合等による変形の度合い）を定量化して把握することができる。なお、上記許容値±ΔＥについては、入力手段１２を用いて任意に設定してもよい。また上記平均値統計画像ｇ（ｉ，ｊ）と標準の検出画像信号５３とは、微分画像信号同士であってもよい。その場合、不一致量として微分画像信号の差信号の積分値となる。
【００５４】
なお、上記の実施の形態では、標準の検出画像信号５３を遅延メモリ２３ｂおよび２３ｄから切出して選び、この選び出された標準の検出画像信号５３に対して、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，１７ｂから得られるエッジ位置を示す平均値統計画像ｇ（ｉ，ｊ）に対して標準偏差σ（ｉ，ｊ）等を用いて設定された許容値±ΔＥより外れた不一致量（斜線で示す。）を算出することによって、パターンの出来具合を定量化して把握するようにしたが、第１および第２の比較器１８ａおよび１８ｂから得られるエッジ位置の不一致量（エッジ位置の統計画像である平均値ｇ（ｉ，ｊ）に対する標準偏差σ（ｉ，ｊ）に基づくレンジからの検出画像ｆ（ｉ，ｊ）におけるエッジ位置のずれ量やエッジ位置の統計画像である平均値ｇ（ｉ，ｊ）からの検出画像ｆ（ｉ，ｊ）におけるエッジ位置のずれ量）を、ＣＰＵ１９において所定のパターンの領域（例えばセル単位）について総計、またはチップ単位で総計、またはウェーハ単位で総計することによって、所定のパターンの領域（例えばセル単位）またはチップ単位またはウェーハ単位でパターンの出来具合を定量化して把握することができ、その結果この定量化されたパターンの出来具合の情報を、露光やエッチングや成膜やレジスト塗布等のプロセス条件の尺度として用いることができる。
【００５５】
また上記した如く、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，１７ｂから得られるエッジ位置の統計情報（平均値および標準偏差）は、直接露光やエッチングや成膜やレジスト塗布等のプロセス条件の尺度として用いることができる。
【００５６】
当然ＣＰＵ１９において得られるパターンの出来具合を定量化したデータ５７ｂに対して、入力手段１２で入力されたプロセス条件やウェーハの品種やロットの情報および設計情報に基づいて得られるウェーハ４上におけるチップ内も含む配列データ等の座標情報等を付与して出力できるように例えば記憶装置１３に記憶することもできることは明らかである。
【００５７】
次に、図１に示す実施の形態と異なる実施の形態を図７を用いて説明する。この実施の形態においては、第１の比較器１８ａにおいて第１の遅延メモリ３ａから得られる検出画像信号１１ａと遅延メモリ５４ａで繰返しパターンのピッチＰx，Ｐyの整数倍遅延させた検出画像信号１１ｂとをセル比較し、位置合わせ回路４６ａで位置合わせされた検出画像信号５０ａと検出画像信号５０ｃとに対して比較パラメータ設定手段４７ａで設定された比較パラメータに基づいて特徴量を抽出して欠陥候補または欠陥を抽出処理し、第２の比較器１８ｂにおいて第２の遅延メモリ３ｂから得られる検出画像信号１１ｂと遅延メモリ５４ｂで繰返しパターンのピッチＰy'の整数倍またはチップのピッチ遅延させた検出画像信号１１ｄとをセル比較またはチップ比較し、位置合わせ回路４６ｂで位置合わせされた検出画像信号５０ｂと検出画像信号５０ｄとに対して比較パラメータ設定手段４７ｂで設定された比較パラメータに基づいて特徴量を抽出して欠陥候補または欠陥を抽出処理することにある。そして、第１の統計情報生成回路１７ａから得られる第１の統計情報１０ａを第１の比較器１８ａの比較パラメータ設定手段４７ａに入力し、第２の統計情報生成回路１７ｂから得られる第２の統計情報１０ｂを第２の比較器１８ｂの比較パラメータ設定手段４７ｂに入力したことにある。この実施の形態の場合、第１および第２の比較器１８ａおよび１８ｂにおいて検出画像信号同士を比較して差画像を抽出し、この抽出された差画像に対して欠陥候補または欠陥を抽出処理する際の判定基準（比較パラメータ）に各々第１の統計情報生成回路１７ａから得られる第１の統計情報１０ａおよび第２の統計情報生成回路１７ｂから得られる第２の統計情報１０ｂを用いることにある。
【００５８】
ところで、第１の比較器１８ａにおいて判定基準（比較パラメータ）として、第１の統計情報生成回路１７ａから得られる第１の統計情報１０ａである例えばばらつきを示す標準偏差σ（ｉ，ｊ）や最大値と最小値の差Ｒ（ｉ，ｊ）が用いられ、第２の比較器１８ｂにおいて判定基準（比較パラメータ）として、第２の統計情報生成回路１７ｂから得られる第２の統計情報１０ｂである例えばばらつきを示す標準偏差σ'（ｉ，ｊ）や最大値と最小値の差Ｒ'（ｉ，ｊ）が用いられ、多層パターンにおいて表面にグレインや面荒れを有するパターンが表面層に存在するか下層に存在するかに応じて、このパターンから得られる濃淡検出画像９において大きくばらついたとしても、またプロセス条件の変動によってパターンの出来具合に変化が生じたとしても、第１および第２の比較器１８ａおよび１８ｂにおいて欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができる。なお、ＣＰＵ１９における演算処理は、図１に示す実施の形態と同様とする。
【００５９】
また上記比較パラメータを種々変えて複数回検査し、これら複数回の検査結果の論理和をとって、最終結果としてもよいことは、次に説明する照明条件の場合と同様である。
【００６０】
以上説明したように、統計情報生成回路１７ａ、１７ｂで生成された統計情報は様々な形態で使用することができる。
統計情報または統計画像は、例えば基準または標準の検出画像、比較パラメータの設定、詳細解析するためのパラメータ、パターンの出来具合を定量化するためのパラメータ、ウェーハ内、ロット単位およびウェーハの品種に応じた変化の指標として用いることができる。
なお、上記説明した実施の形態では、照明として、明視野照明を採用したが、これに限るものでなく、暗視野照明、輪帯照明などの顕微鏡照明として使用できるものならば、差し支えない。また、電子線による照明でも適用できることは言うまでもない。
ただし、例えば、パターンエッジは明視野照明では暗く観察されるが、暗視野照明では明るく観察されるなど、見え方の違いは存在するため、統計画像において、その認識が異なってくる。従って、主に何を比較するかがその照明によって異なるものとなる。
これらの照明条件を種々変えて、複数回検査し、これら複数回の検査結果の論理和を取って最終結果としても差し支えない。或いは、論理積をとって確実に欠陥として識別し、例えばこの欠陥分布や個数によってプロセス診断してもよい。この場合、不一致部の目視確認を行うレビューは不要として作業の簡素化、簡易化を図ることもできる。
【００６１】
次に上記構成の検査装置の動作について説明をする。即ち、図１において、対物レンズ６で収束させた照明光で、ステージ５を走査して被検査パターンの半導体ウエハ４の対象領域について等速度で移動させつつ、イメージセンサ１により前記半導体ウエハ４上に形成された被検査パターン、すなわちチップ２０内のメモリマット部２１および周辺回路部２２の明るさ情報（濃淡画像信号）を検出する。そして、前記対象領域と前記対象領域の間は高速に移動させる。
すなわち、等速移動と高速移動の繰り返しに検査を行うものである。もちろん、ステップ＆リピート型の検査でも差し支えない。そして、Ａ／Ｄ変換器２は、イメージセンサ１の出力（濃淡画像信号）をディジタル画像信号９に変換する。このディジタル画像信号９は１０ビット構成である。
次いで、ディジタル画像信号９またはパターンのエッジを示す信号４１に対して、第１の統計画像生成回路１７ａによりメモリマット部２１における統計画像等の統計情報を生成する。第１の比較器１８ａはメモリマット部２１における特徴量で示される欠陥または欠陥候補の信号（データ）を抽出する。またディジタル画像信号９またはパターンのエッジを示す信号４１に対して、第２の統計画像生成回路１７ｂにより周辺回路部２２における統計画像等の統計情報を生成する。第２の比較器１８ｂは周辺回路部２２における特徴量で示される欠陥または欠陥候補の信号（データ）を抽出する。ＣＰＵ１９は、第１および第２の比較器１８ａ、１８ｂで抽出された欠陥または欠陥候補の信号（データ）に基づいて詳細解析して真の欠陥の情報を算出し、また第１および第２の統計画像生成回路１７ａ、１７ｂから得られる統計画像等の統計情報に基づいてパターンの出来具合を定量化して把握する。その結果、ＣＰＵ１９からは、真の欠陥の情報とパターンの出来具合を定量化した情報とを得ることが出来る。
【００６２】
またＣＰＵ１９から、統計画像そのものを出力し、これをプロセスと対応づけること、またはこれと素子の電気特性データの相関をとり、プロセスの改善に役立たせることもできる。
ここで、電気特性データとは、メモリ素子のアクセス時間等をさすものであり、統計画像と電気特性の結果の良否データと相関をとって、プロセス改善に役立たせることもできる。ここで、例えばパターンのエッジの位置の標準偏差は、パターンのエッジのばらつきを表すので、露光装置やエッチング装置の状態モニターとして活用できる。設計データを利用して、どの層がパターンエッジばらつきが大きいかを調べれば、その特定層と関係するプロセス装置まで特定することができる。
【００６３】
また、本発明に係るパターンの検査装置は、図１、図７および図１７に示すように、遅延メモリ（画像格納メモリ）２３ａ〜２３ｄを有し、ＣＰＵ１９において切り出し回路２５を切り出し信号２４により駆動することにより、特徴量で示される欠陥または欠陥候補の抽出に用いられた２枚の画像のいずれかまたは両方を欠陥または欠陥候補の抽出と同時に１部を切り出して入力して記憶し、この記憶した画像を用いて欠陥または欠陥候補の有無以外の特徴量で示される欠陥寸法や欠陥の明るさなどの詳細情報を得ることも可能である。具体的には、検査中または検査後に、格納された画像データをＣＰＵ１９により読み出し、ＣＰＵ１９上で画像解析を行う。ＣＰＵ１９における画像解析は、第１および第２の比較回路１８ａ、１８ｂから得られる正常部を示す統計画像と欠陥部を有する検出画像の差画像（不一致）に基づく特徴量（濃淡差画像に基づく明るさの不一致量、差画像に対して２値化処理された不一致の２次元の面積、その形状（例えば円形度、長さ）、正常部に対する欠陥部の明るさの大小、不一致内部の明るさのばらつき等）の抽出に対して多岐にわたって詳細解析をすることができる。さらに、ＣＰＵ１９は、不一致（特徴量で示される欠陥または欠陥候補）に対応する正常部のパターンの状態評価、即ちパターンの形状、見え方を評価し、欠陥部のパターンの見え方と対応をとることにより、欠陥がパターンに与えた影響を把握することができる。例えば、切出し回路２５によって切り出された欠陥部を有する検出画像において、切出し回路２５によって切り出された正常部である統計画像と同様にパターンのエッジが見えれば、膜厚が変化したような欠陥（ウオータマークなど）と判断できる。例えば切出し回路２５によって切り出された欠陥部を有する検出画像において、パターンエッジが無くなっていれば、パターン自体の損傷など、形状的な欠陥（エッチング不良など）と判断できる。従って、ＣＰＵ１９は、欠陥の分類が可能になる。勿論、ニューラルネットワーク等の技術を用いて、パターンの特徴や欠陥の特徴により分類しても良い。更には、欠陥が生じた位置なども、パターンの形状から判断できる。例えば、セルの位置座標情報がなくても、パターンの繰返し性を評価すれば、欠陥がマット内に生じたのかそれ以外かの区別ができる。ここでは、特に欠陥画像とこれに対応する正常画像の両方を検査中同時にメモリに格納できるので、解析がより有効に行える。
【００６４】
さらに、第１および第２の比較回路１８ａ、１８ｂにおける比較パラメータの設定並びにＣＰＵ１９において解析する際の解析パラメータの決定などの条件出しにも活用できる。即ち第１および第２の比較回路１８ａ、１８ｂにおいて統計画像における濃淡平均値画像１０ａ、１０ｂと濃淡検出画像１１ａ、１１ｂとの比較によって差画像（絶対値）を得、この得られた差画像に対して統計画像の濃淡標準偏差または濃淡最大値と濃淡最小値との差に応じて設定された欠陥または欠陥候補の抽出マージン（比較パラメータ）に基づいて欠陥または欠陥候補を抽出し、ＣＰＵ１９はこの抽出された結果に基づいて上記欠陥または欠陥候補の抽出マージン（比較パラメータ）が適正であるか否かを判定し、適正でない場合には入力手段１２等を用いて上記欠陥または欠陥候補の抽出マージン（比較パラメータ）を修正することによってウェーハに対する適正な欠陥または欠陥候補の抽出マージン（比較パラメータ）を得る。
この手法は、特に光学系の条件設定にもこれは有効である。光学系の照明条件であるσ値や拡散の度合い、照明波長、倍率などを変更し、これらの変更に応じて得られる第１及び第２の統計情報生成回路１７ａ、１７ｂから得られる統計画像の変化または第１及び第２の比較回路１８ａ、１８ｂから統計画像と検出画像との比較により得られる差画像に対して設定されたマージン（比較パラメータ）に基づいて得られる欠陥または欠陥候補の抽出結果を、ＣＰＵ１９において評価解析することにより、最適な光学系条件を設定することができる。
【００６５】
ウェーハ４上のパターンの光学画像を検出する光学系の具体的な一実施の形態を図２１（平面図）、図２２（正面図）、図２３に示す。これらの図において、対物レンズ２０９（６）として無限遠補正系のものを用い、長焦点距離（例えばｆ＝２００ｍｍ）の第２対物レンズ（チューブレンズともいう）３０３を合わせて用いる。イメージセンサ１に対応する輪帯状の照明（明視野照明）用ニリアイメージセンサ２１２ａ及び暗視野照明用リニアイメージセンサ３０８は、ＴＤＩ（Time Delay Integration）時間遅延積分型イメージセンサで構成する。本構成において、対物レンズ２０９と第２対物レンズ３０３との間に、偏光ビームスプリッタＰＢＳ（Polarization Beam Spritter）２０８ａとλ／４板（１／４波長板）２５１とを設置してある。対物レンズ２０９と第２対物レンズ３０３の間は平行光であるため、これらの素子の挿入は収差の劣化を招かない。偏光ビームスプリッタＰＢＳ２０８ａとλ／４板（１／４波長板）２５１の効用は、図２３に示す通りであり、円偏光または楕円偏光３３４が、対物レンズ２０９を介してウエーハ４に照射される。ウエーハ４からの反射光は、λ／４板に達し、Ｐ偏光３３３になり、ＰＢＳ２０８ａをそのまま透過し、イメージセンサ２１２ａに達する。図２１において、輪帯状照明用フィルタ２０５は、照明の輪帯の度合いを設定するものである。またＮＤフィルタ２１４により照明光の強度を設定し、色フィルタ、或いは拡散板３１６により照明波長や拡散性を設定している。またこの構成例では照明波長の切り替えのために、ランプ自体を２種類変更できる。ズームレンズ２１３は、光学倍率を設定する。このような構成において、光学系の照明条件であるσ値や拡散の度合い、照明波長、倍率などを上記した画像記憶と解析により、最適な条件を設定できる。
後述する電子線を用いた装置の場合は、電子線のビーム径や加速電圧などを最適化できる。
【００６６】
またこれらと別に、図１９に示すように画像ファイリングシステムとしても活用できる。特に、ＣＰＵ１９は、検査中に第１およ第２の比較回路１７ａ、１７ｂの特徴量抽出部１３９から欠陥メモリ１４１に所望の欠陥画像が得られるので、記憶装置１４７（１３）への欠陥画像のファイリングも実時間で実施できる。即ち、ＣＰＵ１９は、例えば切出し回路２５で切り出された欠陥部の検出画像（ｆ（ｉ，ｊ）、ｆ'（ｉ，ｊ））１１ａ、１１ｂや統計画像（ｇ（ｉ，ｊ）、ｇ'（ｉ，ｊ））１０ａ、１０ｂなど種々の画像を一次格納するメモリ１２３を介して記憶装置１４７（１３）のデータベース上にファイリングできるため、ＬＳＩの電気的不良が発生したときに、当該画像データを検索、確認し、不良事象との対応をとることにより、不良要因の解析、分析などの不良解析や歩留まり向上支援システムとして有用である。電気的不良との対応がとれた画像データの分類を行い、これと新たに発生した外観不良との照合により、外観不良が電気的な不良の要因となるかどうかが即座にわかる。従って、欠陥発生と同時に不良対策を実施でき、歩留まり向上に効果がある。画像データには、欠陥の寸法や座標などの情報も付加しておくと、検索に便利である。また欠陥検出後に個々の欠陥をレビューし、欠陥の形態や発生原因をオペレータが入力し、この入力されたカテゴリーデータを画像データに付加しても良い。
【００６７】
またＣＰＵ１９において、切り出し回路２５を切出し信号（欠陥または欠陥候補の信号）２４により駆動することによって、図２０に示すように切出し信号（欠陥または欠陥候補の信号）２４として指定した寸法範囲内の欠陥や指定した位置範囲内の欠陥としてユーザが指示することにより、所望の欠陥の画像を格納することができる。具体的には欠陥または欠陥候補の抽出に用いた２枚の画像のいずれかまたは両方を欠陥または欠陥候補の抽出と同時に一部をメモリ１２３に記憶する際、第１およ第２の比較回路１８ａ、１８ｂの特徴量抽出部１３９から得られる欠陥または欠陥候補の有無信号１４３、或いは欠陥または欠陥候補の特徴量の一つである座標信号１４４、或いは欠陥または欠陥候補の特徴量の一つである寸法信号１４５、或いは欠陥または欠陥候補の特徴量の一つである面積１４６など、或いはいずれかの組合せを欠陥信号の判定ロジック１４２において論理的な組み合わせを行い、必要な信号に基づき画像を記憶することを制御する。これらの信号は、検出画像信号と同期していることは言うまでもない。
【００６８】
以上説明した画像ファイリングシステムは、外部へデータを送信する機能をもっており、外部データベースへのデータ転送も可能とすれば、より大きなライン全体の全体解析システムのデータベースへのデータ格納も可能となる。
次に、第１およ第２の比較回路１８ａ、１８ｂの位置合わせ回路４６ａ、４６ｂにおいて行う高精度な位置ずれ量の算出と位置合わせについて図８および図９を参照して説明する。図８は本発明の一実施形態に係る被検査パターンの画像位置合わせ方法の略示説明図、図９は図８の画像位置合わせ方法の二つの画像のサンプリング位置関係略示説明図である。前記位置ずれ量の検出は下記のものが考えられる。
（ａ）線形補間方式（濃淡の差を最小にする方式）
（ｂ）二次関数補間方式（微分値の差を最小にする方式）
（ｃ）正則化補間方式（微分値の差を小さくなる拘束条件付きの濃淡の差最小方式）
方式（ａ）は、対象である二枚の画像の濃淡の二乗誤差を最小にして一致させるものである。方式（ｂ）は、微分画像に対して線形補間の適用を狙ったものである。また、方式（ｃ）は、方式（ｂ）を拘束条件として方式（ａ）を満たすもので、微分値の差の二乗和に対し、正則化パラメータγを重みとして与えている。前記パラメータγ＝０のときは、方式（ａ）と同じ結果を与える。いずれの方式も、繰返し演算などが不要であり、一回で実現可能なものである。
【００６９】
上記（ａ）線形補間方式を説明する。
画像のアライアメントは、図８に示すようにピクセルアライアメント及びサブピクセルアライメントにより、統計画像と基準画像とを用いて行なわれる。
前記ピクセルアライアメントは、比較する二枚の画像（例えば検出画像ｆi,jと統計画像ｇi,j）の一方を画素の単位でずらしながら濃淡差（基準画像の各画素の値と統計画像の対応画素の値の差）を演算し、濃淡差が最小となる位置ずれ量を求めるものである。画像の位置ずれ検出の範囲は、例えば最大±３画素とし、またパターンの設計ルールに応じて可変とする。得られた位置ずれ量だけ片方の画像位置をずらせることにより、二枚の画像の位置合わせを行なうものである。
【００７０】
まず、ピクセルアライアメントを説明する。
図８の（Ａ）枠内に記載されている下記（数５）式を用いて説明する。
【００７１】
【数５】
0003660763.tif 000004
【００７２】
ピクセルアライメント用位置ずれ検出８１は、上記（数５）式のＳ（Δｘ、Δｙ）をｍｉｎとするΔｘ、Δｙを検出するものである。
ただし、最小となる位置は画素単位でしか求められないため、真の位置が求めたΔｘ、Δｙのどちらの近くにあるかにより、オフセットとして加える。
【００７３】
下記の式に基づき、Δｘ、Δｙに１を加えたりもしくは、そのままにする。
すなわち、
Ｓ（１、０）＋Ｓ（１、−１）＋Ｓ（０、−１）が最小ならば、Δｘ＋＋、
Ｓ（−１、０）＋Ｓ（−１、−１）＋Ｓ（０、−１）が最小ならばそのまま、
Ｓ（−１、０）＋Ｓ（−１、１）＋Ｓ（０、１）が最小ならば、Δｙ＋＋、
Ｓ（１、０）＋Ｓ（１、１）＋Ｓ（０、１）が最小ならば、Δｘ＋＋、Δｙ＋＋、
なお、Δｘ＋＋は、Δｘ＝Δｘ＋１の意である。
このように遅延メモリ８２および８３の各々で遅延された二つの画像に対して位置合わせ、ピクセルアライメント８４により、検出画像ｆをつねに得られた位置ずれ量だけ片方の画像の位置をずらせることにより、二枚の画像の位置合わせが行なわれる。すなわち、検出画像ｆを常に右上移動して、新たな画像ｆ′を求めることになり、移動方向を４種類(右下移動、左上移動、左下移動、右上移動）から１種類に特定することができる。これはハードウエアの簡単化につながるものである。
【００７４】
前記サブピクセルアライメントは、画素より小さい単位の位置ずれ量を求め、二枚の画像を高精度に位置合わせするものである。前記画素単位アライアメント８４及び当該サブピクセルアライメント８８は、いずれも例えば２５６ライン毎に一括して行なわれている。
サブピクセルアライメントは、位置ずれ検出部８５と遅延メモリ８６および８７と位置合わせ部８８とから構成される。
【００７５】
まず、前記位置ずれ検出部８５を図８の（Ｂ）枠を用いて説明する。
前記位置ずれ検出部８５は、線形補間に基づき画像ｆ′、ｇ′を求める。ただし、位置ずれ量α、βはｆ′、ｇ′との差の二乗誤差が最も小さくなるものを位置ずれ量として検出している。すなわち、位置ずれ検出の規範は、二つの補間画像の濃淡を一致させることである。
つぎに、位置合わせ部８８では、図８の（Ｃ）枠を用いて説明する。この位置ずれ量α、βに基づくＳと、統計画像ｆ、基準画像ｇとのとのコンボリューション（畳み込み和）により、画像を補間して新たな画像ｆ′、ｇ′を得ている。図示〇内に×が有る記号はコンボリューションを表すものである。
このようにして元の画像ｆと新たな画像ｆ′とのサンプリング位置との関係が図９に示されている。サンプリング位置の違いが位置ずれ量α、βに相当している。
【００７６】
上記方式の特徴は、位置合わせすべき二枚の画像の濃淡が、二乗の誤差最小の意味でよく一致するように位置ずれ量α、βを求めるのであって、必ずしも画像の位置ずれ量の真値を求めているのではない。しかし、位置合わせ後の比較において、正常部の濃淡の違いを小さくでき、比較検査においては都合のよい方式であると考えられる。
また、位置ずれ量α、βの算出は、繰返し演算することなく解析的に行うことができ、ハードウエア化するのに適しているという特長がある。
【００７７】
次に、方式（ｂ）の二次関数補間方式について説明する。
本方式は、微分画像に対して線形補間の適用を目的とするものである。
まず、下記（数６）式、（数７）式の微分型の補間式を仮定する。
【００７８】
【数６】
0003660763.tif 000005
【００７９】
【数７】
0003660763.tif 000006
【００８０】
上記（数６）式、（数７）式で示される微分型の補間式のとる値が、（数８）式で示されるＳが最小となるように、位置ずれ量α、βを求める。
【００８１】
【数８】
0003660763.tif 000007
【００８２】
上式において、下記（数９）式、（数１０）式、（数１１）式に示すＣ1、Ｃ2、Ｃ3を定める。
【００８３】
【数９】
0003660763.tif 000008
【００８４】
【数１０】
0003660763.tif 000009
【００８５】
【数１１】
0003660763.tif 000010
【００８６】
上記（数９）式、（数１０）式、（数１１）式のＣ1、Ｃ2、Ｃ3を用いると、（数１２）式、（数１３）式で示される位置ずれ量α、βがえられる。
【００８７】
【数１２】
0003660763.tif 000011
【００８８】
【数１３】
0003660763.tif 000012
【００８９】
次に、方式（Ｃ）の正則化補間方式について説明する。
下記（数１４）式で示されるＳ、すなわち微分値の差が最小となるという拘束条件付きで、濃淡の差を最小にする位置ずれ量α、βを求める。
【００９０】
【数１４】
0003660763.tif 000013
【００９１】
下記（数１５）式、（数１６）式、（数１７）式、（数１８）式、（数１９）式、（数２０）式で示されるＣ1、Ｃ2、Ｃ3、Ｃ4、Ｃ5、Ｃ6を定める。
【００９２】
【数１５】
0003660763.tif 000014
【００９３】
【数１６】
0003660763.tif 000015
【００９４】
【数１７】
0003660763.tif 000016
【００９５】
【数１８】
0003660763.tif 000017
【００９６】
【数１９】
0003660763.tif 000018
【００９７】
【数２０】
0003660763.tif 000019
【００９８】
このＣ1、Ｃ2、Ｃ3、Ｃ4、Ｃ5、Ｃ6を用い、正則化パラメータをγとすると、上記（数１４）式は下記（数２１）式で表される。
【００９９】
【数２１】
0003660763.tif 000020
【０１００】
この（数２１）式より下記（数２２）式、（数２３）式で示されるα、βが得られる。
【０１０１】
【数２２】
0003660763.tif 000021
【０１０２】
【数２３】
0003660763.tif 000022
【０１０３】
なお、上式において、正則化パラメータγを０とすると、従来の線形補間と一致する。
【０１０４】
また、サブピクセルアライメントの位置合わせの方式には、下記の方式が考えられる。
（ａ）′線形補間方式（濃淡の差を最小にする方式）
（ｂ）′共一次内挿方式
（ｃ）′二次関数補間方式
（ｄ）′三次たたみ込み方式（スプライン補間）方式
（ａ）′線形補間方式による（数２４Ａ）式で表される新たな画像ｆ′ijは、位置ずれ量α、βに基ずく下記の（数２４Ｂ）式で表されるＳijと元の画像ｆijとのコンボリューションにより得ることができる。
【０１０５】
【数２４】
0003660763.tif 000023
【０１０６】
同様にして、（数２５Ａ）式で表される新たな画像ｇ′i+△x、j+△yは、位置ずれ量α、βに基ずく下記の（数２５Ｂ）式で表されるＳ′ijと元の画像ｇi+△x、j+△yとのコンボリューションにより得ることができる。
【０１０７】
【数２５】
0003660763.tif 000024
【０１０８】
また、（ｂ）′共一次内挿方式による（数２６Ａ）式で表される新たな画像ｆ′ijは、位置ずれ量α、βに基ずく下記の（数２６Ｂ）式で表されるＳijと元の画像ｆijとのコンボリューションにより得ることができる。
【０１０９】
【数２６】
0003660763.tif 000025
【０１１０】
同様にして、（数２７Ａ）式で表される新たな画像ｇ′i+△x、j+△yは、位置ずれ量α、βに基ずく下記の（数２７Ｂ）式で表されるＳ′ijと元の画像ｇi+△x、j+△yとのコンボリューションにより得ることができる。
【０１１１】
【数２７】
0003660763.tif 000026
【０１１２】
（ｃ）′二次関数補間方式は下記の（数２８）式、（数２９）式の補間式を微分して得られる。
【０１１３】
【数２８】
0003660763.tif 000027
【０１１４】
【数２９】
0003660763.tif 000028
【０１１５】
上式を４×４のコンボルーションで表現すると、下記の（数３０）式、（数３１）式で表される。
【０１１６】
【数３０】
0003660763.tif 000029
【０１１７】
【数３１】
0003660763.tif 000030
【０１１８】
（ｄ）′三次たたみ込み方式（スプライン補間）方式は、新たな画像ｆ′ijは下記の（数３２Ａ）式で表され、位置ずれ量α、βに（数３２Ｂ）式で表されるＳijと元の画像ｆijとのコンボリューションにより得られる。
【０１１９】
【数３２】
0003660763.tif 000031
【０１２０】
（数３２Ｂ）式において、ｈ（ｔ）＝ｓｉｎ（πｔ）／πｔとおき、近似式で展開すると、ｈ（ｔ）は下記の（数３３）式で表される。
【０１２１】
【数３３】
0003660763.tif 000032
【０１２２】
また、（数３２Ｂ）式において、ｘ1＝１＋α、ｘ2＝α、ｘ3＝１−α、ｘ4＝２−α、ｙ1＝１＋β、ｙ2＝β、ｙ3＝１−β、ｙ4＝２−βである。
同様にして、（数３４Ａ）式で表される新たな画像ｇ′i+△x、j+△yは、位置ずれ量α、βに基ずく下記の（数３４Ｂ）式で表されるＳ′ijと元の画像ｇi+△x、j+△yとのコンボリューションにより得ることができる。
【０１２３】
【数３４】
0003660763.tif 000033
【０１２４】
上式において、ｘ1＝１＋（１−α）、ｘ2＝（1−α）、ｘ3＝１−（1−α）、ｘ4＝２−（1−α）、ｙ1＝１＋（１−β）、ｙ2＝１−β、ｙ3＝１−（１−β）、ｙ4＝２−（１−β）である。
これらの方式の中で、（ｄ）′三次たたみ込み方式（スプライン補間）方式は、平滑効果か最も小さく、方向性がないと考えられるものである。ここでは、いずれの方式も併用できるように、４×４画素の畳み込み（コンボルーション）により実現する。（数３５）式、（数３６）式においてコンボルーションのウエイトの例を示すものである。
【０１２５】
【数３５】
0003660763.tif 000034
【０１２６】
【数３６】
0003660763.tif 000035
【０１２７】
ただし、これらの位置合わせは、チップ比較において特に必要となるもので、セル比較においては固定量のずれ補正でも構わない。
【０１２８】
いずれにせよ、画像の位置合わせにおいて、位置ずれ検出は、画像を線形補間、あるいは微分画像を線形補間し、この補間画像間のそれぞれの不一致量、あるいは不一致量の線形結合が最小になるように、画像のずれ量を画素未満の分解能で求め、位置合わせはこの検出した位置ずれ量に基づき、画像を線形補間、あるいは畳み込み補間することにより、得ることができる。これにより、きわめて高精度に画像を位置合わせすることができ、本発明で意図した目的がより高感度に実現できることになる。
また、上記実施の形態は、画像の位置ずれ検出と位置合わせとからなる１或いは複数の画像の位置合わせ方法において、位置ずれ検出を、各画像を線形補間もしくは各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間画像間のそれぞれの不一致量もしくは当該不一致量の線形結合が最小になるように当該画像を用いたずれ量算出用データを布線論理で求め、ずれ量算出用データから算出すべきずれ量を画素未満単位の分解能でプログラム論理により求め、前記位置合わせを、当該位置ずれ量に基づき前記各画像を線形補間もしくは２次補間もしくは畳み込み補間することを布線論理により行なうこともできる。これは、例えば（数８）式において、ΣＣ２Ｃ３なる統計量をハードウェア、即ち布線論理で求める。こののち、α等をプログラム論理により求める。このとき、α等を求める際、エラー処理などを柔軟に行うことができる。
【０１２９】
また、位置ずれ検出を、各画像を線形補間もしくは各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間画像間のそれぞれの不一致量もしくは当該不一致量の線形結合が最小になるように当該画像を用いたずれ量算出用データを布線論理で求め、ずれ量算出用データから算出すべきずれ量を画素未満単位の分解能でプログラム論理により求め、前記位置合わせを、当該位置ずれ量に基づき、実施例のように畳み込み演算により布線論理により行なうこともできる。上記した実施例では、画像の位置合わせは（数２４Ａ）式、（数２６Ａ）式、（数３２Ａ）式に例を示すように、すべて畳み込み演算により実現できている。
また、これらを応用して、画像ごとの歪みを表示することにより、ステージの走行状態や電子線を走査する場合には、その走査状態などの装置状態をモニターすることもできる。
上記実施の形態においては、第１の統計画像生成回路１７ａ及び第２の統計画像生成回路１７ｂから８ビット構成で出力する場合について説明したが、１０ビット構成で出力しても差し支えない。
【０１３０】
また、画像を連続的に検出し、比較する方式において、一方の画像は連続したものが得られるが、もう一方の画像は細分化した領域毎（例えば２５６×２５６画素）に行うピクセルアライメント時に不連続になることがある。図１６にその原因の一例を示す。パターンの密度が小さく、パターン情報不足のため、位置ずれ量の検出が不正確になる場合や、光学系の振動、或いはステージ系の振動、電子線の場合は帯電など、種々の原因で画像歪みが生じて、画像が不連続になる。不連続になると、これに続くサブピクセルアライメント、画素補間及び微分等の画像処理により、細分化した領域の画像の境界が不定値になる。このため、比較において不一致が生じ、誤検出が発生する。画像が連続ならば、微分等を施しても不一致は生じない。また、ピクセルアライメント後に従来の画素単位の比較のみを行うのならば、不一致は生じない。
また、細分化した領域より大きな範囲で、画素補間や微分などを実施し、細分化した領域内では正常な値同士を比較する手法も考えられるが、これは回路規模の増大を招く。
【０１３１】
これを解決するため、
１）画像が不連続かどうか検出する
２）不連続ならば、境界の前後（境界部）で感度を落とす
３）或いは不連続ならば、境界の前後は非検査領域とする
４）或いは常時、境界の前後で感度を落とす
５）或いは常時、境界の前後は非検査領域とする
６）感度低下は２枚の画像の差を２値化した２値画像の縮小（シュリンク）処理を行う
７）或いは感度低下は濃淡差の２値化しきい値を大きくすることにより行う
などを採用する。
【０１３２】
上記１）は、ピクセルアライメント用位置ずれ検出量のΔｘ，Δｙ（（数５）式のＳ（Δｘ，Δｙ）をｍｉｎとするΔｘ，Δｙ）が各画素間で同一値になるかどうかをチェックするものである。更に、下記オフセットが同一値かどうかチェックするものである。
下記の式に基づき、Δｘ、Δｙに１を加えたりもしくは、そのままにする。
すなわち、
Ｓ（１、０）＋Ｓ（１、−１）＋Ｓ（０、−１）が最小ならば、Δｘ＋＋、
Ｓ（−１、０）＋Ｓ（−１、−１）＋Ｓ（０、−１）が最小ならばそのまま、
Ｓ（−１、０）＋Ｓ（−１、１）＋Ｓ（０、１）が最小ならば、Δｙ＋＋、
Ｓ（１、０）＋Ｓ（１、１）＋Ｓ（０、１）が最小ならば、Δｘ＋＋、Δｙ＋＋、
なお、Δｘ＋＋は、Δｘ＝Δｘ＋１の意である。
実際には、Δｘ，Δｙそれぞれにｘ，ｙのオフセットを加えた後の値が、画像間で同一かどうかチェックする。
【０１３３】
次に、位置合わせされた画像に対し、画素より小さい単位の位置ずれ量を求め、二枚の画像を高精度に位置合わせする前述したサブピクセルアライメントが実施される。画像が不連続の場合、画像の境界の画素の値が不確定になり、その後の処理に悪い影響を与える。例えば、サブピクセルアライメント後に微分を行い、微分値を比較する場合、微分値は境界の画素で異常な値を有することになる。サブピクセルアライメント後に境界１画素が不確定だったものが、１次微分後は境界２画素で不確定になるほど、欠陥検出に悪影響がある。Ｓｏｂｅｌなど各種フィルタでは、いずれも境界が不確定になる。そのため、後に続く処理に応じて異常な境界部を決め、この境界部で発生する誤検出を防止する。これには、上記２）〜７）を実施する。
勿論、微分処理などは位置合わせの前に実施し、欠陥判定も対応画素の比較のみならば、画像が不連続であっても、境界での誤検出はない。しかし、通常は位置合わせ後に各種の処理を実行することが回路規模の点で多く、境界の処理が必要である。
上記より、画像の境界は必要最小限にすることが必要である。これは、１枚の画像のもつ歪みを許容できる範囲で画像を大きくとることにより、また位置合わせ時にデータ量が膨大にならないように決められる。
【０１３４】
また、電子ビームを用いて検出した画像について、複数画像の位置合わせを着目画像のみならず過去の複数画像も直接、或いはこれらの位置ずれ情報を用いて行うことが可能である。これを図１５に示す。図１５において、２７は遅延メモリ、２８は微分回路によって構成されるエッジ位置抽出回路、２９は２値化回路、３０は不一致検出回路、３１は遅延回路、３２は位置合わせ回路、３３は欠陥判定回路、３４は状態記憶回路、３５は位置合わせ、感度制御回路をそれぞれ示す。状態検出回路は着目画像より時間的に前の画像の位置合わせの状態、即ち画像間の不一致画素数や位置ずれ量などの状態を記憶するもので、着目画像の位置あわせの時に、これらの情報を加味して位置合わせするものである。これにより、着目画像にパターン情報がなく、位置合わせ精度が不足すると考えられるときに位置合わせ精度を確保することができる。この実施の形態では、エッジ位置抽出回路２８と２値化回路２９とを用いてパターンのエッジ位置を２値化画像信号で示す場合であるが、鎖線で示すようにＡ／Ｄ変換器２から直接得られるデジタル濃淡画像信号をそのまま使用してもよいことは言うまでもない。
【０１３５】
図１７に、境界処理の一実施の形態を示す。同図において、（ａ）は画像（ここでは連続した２枚の差画像）、（ｂ）は境界信号（境界の前後３画素）、（ｃ）および（ｄ）は縮小フィルタの種類（２種類）と適用のタイミングを示している。縮小フィルタＡは、境界部以外の領域を対象に差画像の２値化画像に対して、このサイズ以上の不一致を出力するものである。具体的には、２値化画像に対しこれら２×２画素のＡＮＤを求めるものである。同様に縮小フィルタＢは、境界部の領域を対象に差画像の２値化画像に対して、このサイズ以上の不一致を出力するものである。ここでは、縮小フィルタＢを縮小フィルタＡよりサイズを大きくすることで、境界部の感度を低下させている。勿論、画像が不連続でない場合は、縮小フィルタＢは、縮小フィルタＡと同じものでよいし、何れもなくすことも可能である。図１７に示した処理は、欠陥判定回路３３（ＣＰＵ４８）の内部で行われる。
【０１３６】
図１８に欠陥判定回路３３の一実施の形態を示す。同図において、位置合わせされた画像の差を検出し、２値化後、フィルタを通し、最後に不一致の特徴（座標、寸法、面積など）を算出する。１３６は差検出回路、１３７は２値化回路、１３８はフィルタＡ及びフィルタＢの何れかが実行可能であるフィルタ回路、１３９は特徴量抽出（不一致座標、寸法、面積など）回路である。更に特徴量抽出回路１３９で抽出された特徴量に対して判定基準である比較パラメータに基づいて判定する欠陥または欠陥候補の判定回路を有することになる。
ここで、２値化の閾値Ｖｔｈは、設定した値でもよいが、位置合わせ、境界部感度制御回路３５により制御しても良い。即ち上記したように、感度低下を濃淡差の２値化閾値を境界信号に同期して境界部で大きくすることにより行っても良い。１３８に入力されている位置合わせ、境界部感度制御回路３５からの信号は、フィルタの選択信号である。
【０１３７】
さらには、本構成によれば、境界信号に同期して、境界部において閾値を例えば２５５とし（８ビット階調の場合の最大値）、不一致が完全に出力されるようにして、境界部を非検査領域とすることもできる。
なお、ここでは、イメージセンサの両端にあたる画像の両端でも、画像の値が不確定になるが、これは従来通り画像の両端をマスク、或いは使用しないことにより、誤検出を防止することができる。
【０１３８】
［実施の形態  ２］
また、上記図１に示す［発明の実施の形態  １］においては、被検査パターンの欠陥検査画像処理装置を、すなわち、Ａ／Ｄ変換器２からＣＰＵ１９までの各機器を、ステージ５、対物レンズ６、照明光源７、ハーフミラー８、イメージセンサ１からなる光学顕微鏡系から構成される装置に適用した場合について説明したが、走査型電子顕微鏡系に適用することもできることはいうまでもない。
ただし、本発明に係る被検査パターンの欠陥検査画像処理装置、すなわち、図１に示すＡ／Ｄ変換器２からＣＰＵ１９までを、走査型電子顕微鏡系に適用した場合、イメージセンサ１の代わりに、シンチレータ等のディテクタで構成されることになる。
【０１３９】
図１０を参照して走査型電子顕微鏡に適用した場合を説明する。図１０は、本発明の他の一実施形態に係る被検査パターンの欠陥検査装置の略示説明図である。図１０は、被検査パターンの欠陥検査画像処理装置に走査型電子顕微鏡を用いた場合の電子光学系の略示説明図である。
図１０において、１０１は電子線を発射する電子源、１０２は電子源から放出された電子線、１０３、１０４は電子線を集束する対物レンズを構成する電極、１０５は電子線を偏向させる偏向器、１０６は被検査パターンを有するウェーハ、１０８はウェーハからでる二次電子、１０９は二次電子検出器、１１０は装置構成各機器を制御する表示・制御機器である。
図１０に示す如く、電子源１０１から放出された電子線１０２は、２つの電極１０３、１０４からなる対物レンズによって試料であるウェーハ１０６上に集束される。この対物レンズを構成する２つの電極１０３、１０４のうち、電子源１０１側に位置する第１の電極１０３の電圧をウェーハ１０６側に位置するアース電位にある第２の電極１０４に対して正側の電圧とし、この電圧を調整して、第１の電極１０３と第２の電極１０４との間の電界を調節することで、対物レンズのレンズ作用が調節される。これにより、対物レンズのレンズ主面が第２の電極１０４の下側に形成される。
【０１４０】
さらに、前記電子線１０２は、第１の電極１０３に囲繞されることによって、第１の電極１０３と同電位に保たれている空間内において、静電型または磁界型の偏向器１０５により偏向され、ウェーハ１０６上で２次元的に走査される。
【０１４１】
前記電子線１０２の照射によってウェーハ１０６から発生した２次電子または反射電子は、電子線１０２の対称の位置で、チルト軸に垂直な面内に配置された２組の２次電子検出器または反射電子検出器１０８によって検出され、この検出信号を映像信号として表示制御装置１１０内の表示部においてウェーハ１０６の画像が得られる。
上記構成は、本発明者らによる特開平４−５１４４１号公報記載の荷電粒子線観察装置と同一の構成である。
ここで、静電型の対物レンズとした場合には、磁界型レンズの場合のように励磁コイルを巻く必要がないため、レンズ自体を小型化できる。たとえば、従来の磁界型レンズの大きさが直径１００〜１５０ｍｍであるのに対し、静電型対物レンズでは直径１０ｍｍ以下にすることもできる。
しかし、このように走査型電子顕微鏡に本発明へ適用した場合は、画像検出過程において画像歪みなどが生じやすいという問題に対応する必要がある。
従って、メモリマット部２１のような小さな繰返しパターンの集合を対象にした場合でも、画像の位置合わせを確実に行うことが重要である。
【０１４２】
そこで、図１０に示すように、新たに反射電子検出器１１１、ここではアニュラー型のものを備え、反射電子と２次電子を分離検出し、反射電子により検出した画像を用いて複数画像の位置合わせを行うことができる。ここで反射電子による画像では、１次電子によるパターンのチャージアップなどの影響を受けがたく、あたかも光と同じように扱って得た画像といえる。反射電子検出器は、アニュラー型のものが対称性がよく、各種パターンの検査には適している訳であるが、勿論どのような形状のものでも差し支えない。
また、電子ビームを用いて画像を連続的に検出する際、マット部の複数の繰返しパターンについては電子ビームのスキャン方向の繰返しパターンの画像を用いることにすれば、より画像歪みは低減できるものである。
また、図１に示す実施の形態と図１０に示す電子線検出器を組み合わせて、光を用いて検出した画像により欠陥検出、ここでは欠陥座標の算出を行い、電子ビームを用いて検出した画像より欠陥部を含む周辺の画像を用いて、欠陥の有無以外の欠陥の特徴量（例えば欠陥の寸法や欠陥の背景に対する明るさなど）に基づく欠陥の詳細情報を得ることも可能であり、これは高精度検査に有益である。
【０１４３】
なお、上記発明の実施の形態では、統計画像を求める際に、画像ヒストグラムの変換等による階調変換を行っていないが、ヒストグラムイコライゼイション等を前処理として実施しても差し支えない。これは、電子ビームによるチャージアップ等の対策に有効である。
【０１４４】
上記発明の実施の形態によれば、場所によるパターンの明るさの違いに影響されることなく、欠陥を高感度に検出することができる。したがって、メモリマット部２１など暗い領域も高感度に検査をすることができ、さらにその内部の明るさがばらつきの大きいパターンにおいても高感度に検査できる。
また、周辺回路部２２なども最適な検査をすることができる。しかも、画像の濃淡差を検出するだけでなく、画像のもつ各種情報をきわめて的確な形で比較でき、有効である。従って、従来に比べ、信頼性の高い検査を実現することができる。
また、画像に歪みがあっても高精度に画像の位置合わせができるし、パターン密度が低いときにも同様の効果が期待できる。
以上、本発明に係る実施の形態について、主に光学顕微鏡や走査型電子顕微鏡を用いた画像検出に基づく画像の統計画像の生成、比較検査方法について述べたが、他の赤外線やＸ線により得られた画像検出に用いた場合にも、同様に有効であることはいうまでもない。
【０１４５】
［実施の形態  ３］
次に、図１１を参照して、本発明の半導体の製造プロセスにおける欠陥発生原因を解析への応用を説明する。図１１は、本発明に係る画像処理装置の半導体製造プロセスへ適用図である。
本実施の形態は、第１の比較回路１８ａと第２の比較回路１８ｂからの比較結果およびＣＰＵ１９から出力される特徴量情報５１や欠陥（異物も含まれる）の情報５７ａや統計情報に基づくパターンの出来具合の情報５７ｂを入力して、半導体の製造プロセスにおける欠陥発生原因を解析し、この解析された欠陥発生原因を取り除くことによって、良品の半導体チップを高歩留まりで生産することについて説明する。
図１１において、３８０は半導体の製造ライン、３８１は半導体ウェーハ４ａの搬送経路、３８２は半導体製造工程の内、絶縁膜を形成するＣＶＤ成膜工程を実行するＣＶＤ装置、３８３は半導体製造工程の内、配線膜を形成するスパッタリング工程を実行するスパッタリング装置、３８４は半導体製造工程の内、レジスト塗布、露光、現像等を行う露光工程を実行する露光装置、３８５は半導体製造工程の内、パターニングをするエッチング工程を実行するエッチング装置であり、このように半導体ウェーハは様々な製造工程を経て製造される。
【０１４６】
また、３９１は比較回路１８およびＣＰＵ１９から得られる特徴量情報５１や欠陥の情報５７ａや統計情報に基づくパターンの出来具合の情報５７ｂを入力するインターフェース、３９２は解析等の処理を実行するＣＰＵ、３９３は解析等のプログラムを格納したメモリ、３９４、３９５、３９６、３９７は制御回路、３９８は欠陥発生原因等の解析結果を出力する印刷装置等の出力装置、３９９は各種データを表示する表示装置、４００はデータを各装置間に移送するバスライン、４０１はキーボード、ディスク等からなる入力装置、４０２は、図示しないが検査画像処理装置からは得られない欠陥を発生させた欠陥発生原因又は欠陥発生要因との因果関係の履歴データまたはデータベースを記憶させる外部記憶装置、４０３は、情報４１０を製造ラインへ提供するインターフェース、４１０は解析された欠陥発生原因または欠陥発生要因に関する情報および製造プロセス条件を制御するための情報である。
また、３９０は、比較器１８ａ、１８ｂおよびＣＰＵ１９（図１を参照）に示される装置から出力される特徴量情報５１や欠陥（異物も含まれる）の情報５７ａや統計情報に基づくパターンの出来具合の情報５７ｂを入力して、製造ライン３８０における欠陥発生原因または欠陥発生要因および製造プロセス条件を制御するための制御情報を解析する解析用コンピュータである。
前記製造ライン３８０は、半導体を製造する各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５とからなっている。
【０１４７】
解析用コンピュータ３９０は、図示しない比較器１８ａ、１８ｂおよびＣＰＵ１９から出力される特徴量情報５１や欠陥の情報５７ａや統計情報に基づくパターンの出来具合の情報５７ｂを入力するインターフェース３９１と、解析等の処理を実行するＣＰＵ３９２と、解析プログラム等を格納したメモリ３９３と、制御回路３９４、３９５、３９６、３９７と、欠陥発生原因等の解析結果および製造プロセス条件を制御するために解析された制御情報を出力する印刷装置等の出力装置３９８と、各種データを表示する表示装置３９９と、製造ライン３８０に関するデータおよび前記製造ライン３８０に流される半導体ウェーハ４ａに関するデータ等を入力する入力装置４０１と、前記半導体ウェーハ４ａ上に発生した欠陥と欠陥発生原因または欠陥発生要因との因果関係の履歴データまたはデータベースおよびパターンの出来具合と製造プロセス条件との対応関係の履歴データまたはデータベースを記憶した外部記憶装置４０２と、前記ＣＰＵ３９２によって解析された欠陥発生原因または欠陥発生要因に関する情報および製造プロセス条件を制御するための情報４１０を前記製造ライン３８０へ提供するインターフェース４０３とおよびこれらを接続するバスライン４００で構成されている。
【０１４８】
したがって、解析用コンピュータ３９０におけるＣＰＵ３９２は、入力された特徴量情報５１や欠陥の情報５７ａや統計情報に基づくパターンの出来具合の情報５７ｂと、外部記憶装置４０２に記憶された半導体ウェーハ４ａ上に発生した欠陥と、各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５からなる製造ライン３８０において欠陥を発生させた欠陥発生原因または欠陥発生要因との因果関係の履歴データまたはデータベースおよびパターンの出来具合と各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５の製造プロセス条件との対応関係の履歴データまたはデータベースに基づいて、各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５からなる製造ライン３８０における欠陥を発生させた欠陥発生原因または欠陥発生要因および製造プロセス条件を制御するための制御情報を解析し、この解析された欠陥発生原因または欠陥発生要因に関する情報および製造プロセス条件を制御するための情報４１０を各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５へ提供する。
【０１４９】
この欠陥発生原因または欠陥発生要因に関する情報および製造プロセス条件を制御するための情報４１０が提供された各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５は、洗浄も含めて各種プロセス条件を制御して欠陥発生原因または欠陥発生要因を取り除くことによって良品の半導体ウェーハ４ａを、次の工場へ送り出すことができる。その結果、半導体を高歩留まりで製造することができる。なお、欠陥検査が行われる半導体ウェーハ４ａは、上記製造ライン３８０において、欠陥を発生しやすい個所の前後工程から、半導体ウェーハ４ａ単位、またはロット単位でサンプリングされる。
また、解析用コンピュータ３９０におけるＣＰＵ３９２は、図示しない例えば専用の異物検査装置（図１及び図７で示す被検査パターン検査装置でも異物についても欠陥として検出することも可能である。）で検出された異物信号に基づいてＣＰＵ１９から得られて入力された異物情報と、外部記憶装置４０２に記憶された半導体ウェーハ１ａ上に発生した異物と各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５からなる製造ライン３８０において異物を発生させた異物発生原因または異物発生要因との因果関係の履歴データまたはデータベースとに基づいて、前記各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５からなる製造ライン３８０における異物を発生させた異物発生原因または異物発生要因を解析する。
【０１５０】
前記解析された異物発生原因または異物発生要因に関する情報４１０を前記製造ライン３８０の各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５へ提供する。この異物発生原因または異物発生要因に関する情報４１０が提供された各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５は、洗浄も含めて各種プロセス条件を制御して異物発生原因または異物発生要因を取り除くことによって欠陥のない良品の半導体ウェーハ４ａを次工程へ送り出すことができ、その結果半導体を高歩留まりで製造することができる。
【０１５１】
【発明の効果】
本発明によれば、面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターンの表面の状態に影響されることなく被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査することができる効果を奏する。
また本発明によれば、半導体メモリを構成するマット部における繰返し被検査パターンを、チップ全体の感度に律束されることなく、高感度で、且つ高信頼度で検査することができる効果を奏する。
また本発明によれば、繰返される被検査パターンに生じる欠陥等について詳細解析ができるようにして真の欠陥について高信頼度で検査することができる。
【０１５２】
また本発明によれば、繰返される被検査パターンについて出来具合を定量的に把握することができる効果を奏する。
【０１５３】
また本発明によれば、繰返される被検査パターンについて出来具合を定量的に把握して被検査パターンを製造する製造プロセス（ステッパの解像度やエッチングの良否など）を診断し、その結果を製造プロセスにフィードバックすることができる効果を奏する。
また本発明によれば、半導体ウェーハ等の半導体基板において、面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターンの表面の状態に影響されることなく被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査して高信頼性を有する半導体基板を製造することができる効果を奏する。
また本発明によれば、１または複数の画像に対して高精度に位置合わせができ、その結果繰返される被検査パターンにおける欠陥等の特徴量を忠実に抽出することができる効果を奏する。
また本発明によれば、電子線ビームを用いて繰返される被検査パターンについて歪みや明るさの違いなどの各種の誤差に影響されることなく、高感度で、且つ高信頼度で検査することができる効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る被検査パターンの検査装置の一実施の形態を示す構成図である。
【図２】図１に示す第１の統計情報生成回路で得られるメモリマット部における濃淡統計画像の略示説明図である。
【図３】図１に示す第２の統計情報生成回路で得られる周辺回路部における濃淡統計画像の略示説明図である。
【図４】図１に示す第１および第２の統計情報生成回路で得られるパターンのエッジ位置の統計画像がパターンの出来具合を示すことを説明するための図である。
【図５】図１に示すエッジ位置抽出回路でパターンのエッジ位置を抽出するための信号波形の関係を説明するための図である。
【図６】統計画像と基準画像または検出画像との比較に基づくマッチングについての略示説明図である。
【図７】本発明に係る被検査パターンの検査装置の他の一実施の形態を示す構成図である。
【図８】本発明に係る画像の位置合わせ方法の略示説明図である。
【図９】図８に示す画像の位置合わせ方法における二つの画像のサンプリング位置関係略示説明図である。
【図１０】本発明に係る被検査パターンの検査装置の更に他の一実施の形態を示す構成図である。
【図１１】本発明に係る製造プロセス解析システムの一実施の形態を示す構成図である。
【図１２】本発明に係る被検査パターンのメモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部の略示説明図である。
【図１３】図１２に示すメモリチップにおけるメモリマット部と周辺回路部における明るさのヒストグラムである。
【図１４】図１２に示すメモリマット部にグレインがある場合の被検査パターンの略示説明図である。
【図１５】画像の位置合わせ回路の別の一実施の形態を示す図である。
【図１６】画像が不連続になる要因の説明図である。
【図１７】画像の境界処理の一実施の形態を説明するための図である。
【図１８】図１および図７に示す比較回路におけるＣＰＵおよび図１５に示す欠陥判定回路の具体的構成の一実施の形態を示す図である。
【図１９】図１および図７に示す詳細解析を行うＣＰＵと異なる他の一実施の形態の概略構成を示す図である。
【図２０】欠陥または欠陥候補の信号として指定した寸法範囲内の欠陥または欠陥候補や指定した位置範囲内の欠陥または欠陥候補としてユーザが指示することにより、所望の欠陥または欠陥候補の画像を格納するための一実施の形態を示す構成図である。
【図２１】被検査パターンの光学画像を検出する光学系の一実施の形態の平面図である。
【図２２】図２２の正面図である。
【図２３】図２１および図２２に示す光学系における偏光の関係を説明するための図である。
【符号の説明】
１…イメージセンサ、  ２…Ａ／Ｄ変換器、  ３ａ…第１の遅延メモリ、  ３ｂ…第１の遅延メモリ、  ４、４ａ…半導体ウェーハ、  ５…Ｘ、Ｙ、Ｚ、θステージ、  ６…対物レンズ、  ７…照明光源、  ８…ハーフミラ、  ９…デジタル画像信号、  １０ａ、１０ｂ…統計情報（統計画像信号）、  １１ａ、１１ｂ…検出画像信号、  １２…入力手段、  １３…記憶装置、  １７ａ…第１の統計情報生成回路、  １７ｂ…第２の統計情報生成回路、  １８ａ…第１の比較回路、  １８ｂ…第２の比較回路、  １９…ＣＰＵ、  ２０…チップ、  ２１…メモリマット部、  ２２…周辺回路部、  ２３ａ〜２３ｄ…遅延メモリ、  ２５…切出し回路、  ２８…エッジ位置抽出回路、  ２９…２値化回路、  ３０…不一致検出回路、  ３１…遅延回路、  ３２…位置合わせ回路、  ３３…欠陥判定回路、  ３４…状態記憶回路、  ３５…位置合わせ、感度制御回路、  ４３ａ、４３ｂ…画像メモリ、  ４４ａ、４４ｂ…ＣＰＵ、  ４５ａ、４５ｂ…メモリ、  ４６ａ、４６ｂ…位置合わせ回路、  ４７ａ、４７ｂ…比較パラメータ設定手段、４８ａ、４８ｂ…ＣＰＵ、  ５１ａ、５１ｂ…欠陥または欠陥候補の信号、  ５２…表示手段、  ５７ａ…欠陥の情報、  ５７ｂ…パターンのでき具合の情報、
１０１…電子源、  １０２…電子線、  １０３…第１の電極、  １０４…第２の電極、  １０５…偏向器、  １０６…半導体ウェーハ、１０８…二次電子、  １０９…二次電子検出器、  １１０…表示・制御装置、  １１１…反射電子検出器、
１２３…メモリ、  １３６…差検出回路、  １３７…２値化回路、  １３８…フィルタ回路、  １３９…特徴量抽出回路、  １４１…欠陥メモリ、  １４７…記憶装置、
３８０…半導体の製造ライン、  ３８１…半導体ウェーハ１ａの搬送経路、  ３８２…絶縁膜を形成する実行するＣＶＤ装置、  ３８３…配線膜を形成するスパッタリング装置、  ３８４…露光工程を実行する露光装置、  ３８５…エッチング工程を実行するエッチング装置、  ３９１…インターフェース、  ３９２…解析等の処理を実行するＣＰＵ、  ３９３…解析等のプログラムを格納したメモリ、  ３９４、３９５、３９６、３９７…制御回路、  ３９８…印刷装置等の出力装置、  ３９９…各種データを表示する表示装置、  ４００…データを各装置間に移送するバスライン、  ４０１…キーボード、ディスク等からなる入力装置、  ４０２…データベースを記憶させる外部記憶装置、  ４０３…インターフェース、  ４１０…欠陥発生に関する情報、
【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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【図２２】
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【図２３】
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