(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料を照明する照明光を発生する照明光源と
光軸方向に異なる焦点位置での前記試料の画像を複数撮像する撮像部と、
複数の前記画像に基づいて、光軸方向における任意の焦点位置での画像を生成する処理装置と、を備え、
前記処理装置が、
複数の前記画像のそれぞれに対して、前記画像を周方向位置に応じて分割して、径方向位置と輝度データとが対応付けられたプロファイルデータを生成するプロファイルデータ生成部と、
前記試料からの光を前記撮像部に伝搬する光学系の波面収差に基づいて求められた１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行うことで、前記プロファイルデータに基づいて逆畳み込み演算データを生成する逆畳み込み演算部と、
前記逆畳み込み演算データを用いて、光軸方向における任意の焦点位置での逆畳み込み演算データの推定データを推定する推定部と、
前記推定部が径方向位置毎に推定した前記推定データを合成して、前記任意の焦点位置における画像を生成する合成部と、を備えた検査装置。
【請求項２】
前記処理装置が、前記逆畳み込み演算データ又は前記プロファイルデータのピーク位置のシフト量を算出し、
前記推定部が、前記シフト量に基づいて、前記逆畳み込み演算データを径方向にシフトすることで、前記推定データを推定する請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記逆畳み込み演算部が、前記異なる焦点位置での前記プロファイルデータに対して逆畳み込み演算をそれぞれ行うことで、複数の前記逆畳み込み演算データを生成し、
複数の前記逆畳み込み演算データのピーク位置をそれぞれ算出し、
複数の前記逆畳み込み演算データの前記ピーク位置のシフト量に基づいて、前記逆畳み込み演算データを径方向にシフトすることで、前記推定データを算出する請求項２に記載の検査装置。
【請求項４】
焦点位置が異なる２つの前記プロファイルデータを用いた畳み込み演算を行って、畳み込み演算データを生成し、
前記畳み込み演算データに基づいて、２つの前記プロファイルデータのピーク位置のシフト量を求め、
前記シフト量に基づいて、２つの前記プロファイルデータの一方を径方向にシフトし、
他方の前記プロファイルデータと径方向にシフトした前記プロファイルデータとの積の平方根に対して前記逆畳み込み演算部が前記逆畳み込み演算を行うことで、前記逆畳み込み演算データを生成する請求項２に記載の検査装置。
【請求項５】
前記試料からの散乱光を前記撮像部に伝搬する光学系には１つ以上の曲面鏡が設けられ、前記曲面鏡によって、前記試料を前記撮像部に拡大して投影している請求項１〜４のいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項６】
前記照明光がＥＵＶ光であることを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の検査装置。
【請求項７】
光軸方向に異なる焦点位置で撮像された複数の画像に基づいて、処理装置が光軸方向における任意の焦点位置での画像を生成する波面収差補正方法であって、
前記画像を生成するステップでは、
複数の前記画像のそれぞれに対して、前記画像を周方向位置に応じて分割して、径方向位置と輝度データとが対応付けられたプロファイルデータを生成し、
試料からの光を撮像部に伝搬する光学系の波面収差に基づいて求められた１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行うことで、前記プロファイルデータに基づいて逆畳み込み演算データを生成し
前記逆畳み込み演算データを用いて、光軸方向における任意の焦点位置での逆畳み込み演算データの推定データを推定し、
径方向位置毎に推定した前記推定データを合成して、前記任意の焦点位置における画像を生成する、波面収差補正方法。
【請求項８】
前記逆畳み込み演算データ又は前記プロファイルデータのピーク位置のシフト量を算出し、
前記ピーク位置に基づいて、前記逆畳み込み演算データを径方向にシフトすることで、前記推定データを推定する請求項７に記載の波面収差補正方法。
【請求項９】
前記異なる焦点位置での前記プロファイルデータに対して逆畳み込み演算をそれぞれ行うことで、複数の前記逆畳み込み演算データを生成し、
複数の前記逆畳み込み演算データのピーク位置をそれぞれ算出し、
複数の前記逆畳み込み演算データの前記ピーク位置のシフト量に基づいて、前記逆畳み込み演算データを径方向にシフトすることで、前記推定データを算出する請求項８に記載の波面収差補正方法。
【請求項１０】
焦点位置が異なる２つの前記プロファイルデータを用いた畳み込み演算を行って、畳み込み演算データを生成し、
前記畳み込み演算データに基づいて、２つの前記プロファイルデータのピーク位置のシフト量を求め、
前記シフト量に基づいて、２つの前記プロファイルデータの一方を径方向にシフトし、
他方の前記プロファイルデータと径方向にシフトした前記プロファイルデータとの積の平方根に対して前記逆畳み込み演算部が前記逆畳み込み演算を行うことで、前記逆畳み込み演算データを生成する請求項８に記載の波面収差補正方法。
【請求項１１】
試料からの散乱光を前記撮像部に伝搬する光学系には１つ以上の曲面鏡が設けられ、前記曲面鏡によって、前記試料を前記撮像部に拡大して投影している請求項７〜１０のいずれか１項に記載の波面収差補正方法。
【請求項１２】
試料を照明する照明光がＥＵＶ光であることを特徴とする請求項７〜１１のいずれか１項に記載の波面収差補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査装置、及び波面収差補正方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、走査プローブ顕微鏡で取得した撮像データに対して逆畳み込み演算（デコンボリューション）を行う方法が開示されている。逆畳み込み演算では、点像分布関数（Ｐｏｉｎｔ  Ｓｐｒｅａｄ  Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）が用いられている。点像分布関数を用いることで、レンズの回折、レンズの収差等の影響を像から除去することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２００２−５３６６９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、近年、半導体パターンの微細化を実現するため、波長１３．５ｎｍのＥＵＶＬ（Extremely Ultraviolet Lithography）が開発されている。したがって、照明光として１３．５ｎｍのＥＵＶ光を用いたアクチニック検査装置が開発されている。ＥＵＶ光の光学系では、反射面に多層膜を形成した多層膜反射光学系が用いられている。例えば、集光光学系には、レンズの代わりに凹面鏡が用いられている。
【０００５】
ＥＵＶ光を用いた検査装置において、微細パターン等を検査するために、高倍率、高ＮＡでの観察が望まれる。しかしながら、多層膜を形成したミラーの製作誤差やミラーの配置誤差の発生による収差が発生する。収差に起因して、観察像にボケが発生してしまう。このような収差を低減するためには、高精度のミラー研磨が必要となってしまい、製造コストアップの要因となってしまう。ＥＵＶ多層膜反射鏡を用いた拡大観察において、１００ｎｍ以下の解像度を確保するためには、波面収差を抑え、反射面を非常に高い精度で研磨する必要がある。
【０００６】
また、様々な光学部品の配置を可能にするワークディスタンス約２０ｍｍ以上で、ＮＡが０．２を超すような多層反射光学系を用いる場合、ミラー径を大型化のために、製作難易度が高い。すなわち、大型の曲面鏡では、高い精度での加工が困難になる。したがって、波面収差によって光学像がぼけてしまうという問題がある。
【０００７】
本発明は、このような事情を背景としてなされたものであり、波面収差による光学像のボケを抑制することができる検査装置、及び波面収差補正方法を提供することを目的とするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本実施形態の第１の態様にかかる検査装置は、試料を照明する照明光を発生する照明光源と、光軸方向に異なる焦点位置での前記試料の画像を複数撮像する撮像部と、前記複数の画像に基づいて、光軸方向における任意の焦点位置での画像を生成する処理装置と、を備え、前記処理装置が、複数の前記画像のそれぞれに対して、前記画像を周方向位置に応じて分割して、径方向位置と輝度データとが対応付けられたプロファイルデータを生成するプロファイルデータ生成部と、１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行うことで、前記プロファイルデータに基づいて逆畳み込み演算データを生成する逆畳み込み演算部と、前記逆畳み込み演算データに用いて、光軸方向における任意の焦点位置での逆畳み込み演算データの推定データを推定する推定部と、前記推定部が径方向位置毎に推定した前記推定データを合成して、前記任意の焦点位置における画像を生成する合成部と、を備えたものである。
【０００９】
上記の検査装置において、前記処理装置が、前記逆畳み込み演算データ又は前記プロファイルデータのピーク位置のシフト量を算出し、前記推定部が、前記シフト量に基づいて、前記逆畳み込み演算データを径方向にシフトすることで、前記推定データを推定するようにしてもよい。
【００１０】
上記の検査装置において、前記逆畳み込み演算部が、前記異なる焦点位置での前記プロファイルデータに対して逆畳み込み演算をそれぞれ行うことで、複数の前記逆畳み込み演算データを生成し、複数の前記逆畳み込み演算データのピーク位置をそれぞれ算出し、複数の前記逆畳み込み演算データの前記ピーク位置のシフト量に基づいて、前記逆畳み込み演算データを径方向にシフトすることで、前記推定データを算出するようにしてもよい。
【００１１】
上記の検査装置において、焦点位置が異なる２つの前記プロファイルデータを用いた畳み込み演算を行って、畳み込み演算データを生成し、前記畳み込み演算データに基づいて、２つの前記プロファイルデータのピーク位置のシフト量を求め、前記シフト量に基づいて、２つの前記プロファイルデータの一方を径方向にシフトし、他方の前記プロファイルデータと径方向にシフトした前記プロファイルデータとの積の平方根に対して前記逆畳み込み演算部が前記逆畳み込み演算を行うことで、前記逆畳み込み演算データを生成するようにしてもよい。
【００１２】
上記の検査装置において、前記試料からの散乱光を前記撮像部に伝搬する光学系には１つ以上の曲面鏡が設けられ、前記曲面鏡によって、前記試料を前記撮像部に拡大して投影するようにしてもよい。
【００１３】
上記の検査装置において、前記照明光がＥＵＶ光であることが好ましい。
【００１４】
本実施形態の第１の態様にかかる波面収差補正方法は、光軸方向に異なる焦点位置で撮像された複数の画像に基づいて、処理装置が光軸方向における任意の焦点位置での画像を生成する波面収差補正方法であって、前記画像を生成するステップでは、複数の前記画像のそれぞれに対して、前記画像を周方向位置に応じて分割して、径方向位置と輝度データとが対応付けられたプロファイルデータを生成し、１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行うことで、前記プロファイルデータに基づいて逆畳み込み演算データを生成し、前記逆畳み込み演算データに用いて、光軸方向における任意の焦点位置での逆畳み込み演算データの推定データを推定し、前記推定部が径方向位置毎に推定した前記推定データを合成して、前記任意の焦点位置における画像を生成する、ものである。
【００１５】
上記の波面収差補正方法において、前記逆畳み込み演算データ又は前記プロファイルデータのピーク位置のシフト量を算出し、前記ピーク位置に基づいて、前記逆畳み込み演算データを径方向にシフトすることで、前記推定データを推定するようにしてもよい。
【００１６】
上記の波面収差補正方法において、前記異なる焦点位置での前記プロファイルデータに対して逆畳み込み演算をそれぞれ行うことで、複数の前記逆畳み込み演算データを生成し、複数の前記逆畳み込み演算データのピーク位置をそれぞれ算出し、複数の前記逆畳み込み演算データの前記ピーク位置のシフト量に基づいて、前記逆畳み込み演算データを径方向にシフトすることで、前記推定データを算出するようにしてもよい。
【００１７】
上記の波面収差補正方法において、焦点位置が異なる２つの前記プロファイルデータを用いた畳み込み演算を行って、畳み込み演算データを生成し、前記畳み込み演算データに基づいて、２つの前記プロファイルデータのピーク位置のシフト量を求め、前記シフト量に基づいて、２つの前記プロファイルデータの一方を径方向にシフトし、他方の前記プロファイルデータと径方向にシフトした前記プロファイルデータとの積の平方根に対して前記逆畳み込み演算部が前記逆畳み込み演算を行うことで、前記逆畳み込み演算データを生成するようにしてもよい。
【００１８】
上記の波面収差補正方法において、試料からの散乱光を撮像部に伝搬する光学系には少なくとも曲面鏡が設けられ、前記曲面鏡によって、前記試料を前記撮像部に拡大して投影するようにしてもよい。
【００１９】
上記の波面収差補正方法において、試料を照明する照明光がＥＵＶ光であることが好ましい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、波面収差による光学像のボケを抑制することができる検査装置、及び波面収差補正方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本実施形態にかかる検査装置の構成を示す図である。
【図２】検査装置に用いられる処理装置の構成を示すブロック図である。
【図３】検査装置で取得された複数の画像を模式的に示す図である。
【図４】画像の座標変換処理を説明するための図である。
【図５】ｒ方向のプロファイルデータと逆畳み込み演算データとを示す図である。
【図６】逆畳み込み演算データを用いて合焦位置での逆畳み込み演算データを推定する処理を説明するための図である。
【図７】合焦位置における逆畳み込み画像を示す図である。
【図８】プロファイルデータを説明するための図である
【図９】逆畳み込み演算データを用いて合焦位置での逆畳み込みデータを推定する処理を説明するための図である。
【図１０】逆畳み込み演算データを用いて求められた合焦位置での推定データを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
以下、本実施の形態の具体的構成について図面を参照して説明する。以下の説明は、本発明の好適な実施の形態を示すものであって、本発明の範囲が以下の実施の形態に限定されるものではない。以下の説明において、同一の符号が付されたものは実質的に同様の内容を示している。
【００２３】
実施の形態１．
本実施の形態にかかる検査装置の構成について、図１を用いて説明する。図１は、試料の欠陥を検出する検査装置１００の構成を示す図である。なお、検査対象は、ＥＵＶリソグラフィー用のパターン付きマスク、マスクブランク、マスクサブスレートなどであり、以下、マスク１４と称する。さらには、検査装置１００は、マスク以外の検査対象、例えば半導体装置を検査することも可能である。検査装置１００は、１３．５ｎｍのＥＵＶ光を用いて、アクチニック（Ａｃｔｉｎｉｃ）検査を行う。すなわち、リソグラフィー工程での露光波長（１３．５ｎｍ）と同じ照明波長を用いて、検査装置１００は、マスク１４を検査する。また、ＥＵＶ光を用いることで、高い解像度での観察が可能になる。例えば、検査装置１００は、１２００倍の拡大観察で、１００ｎｍ以下の解像度で撮像することができる。
【００２４】
検査装置１００は、照明装置１１と、多層膜平面鏡１２と、シュバルツシルト拡大光学系１５と、処理装置１６と、ＴＤＩカメラ１９と、を備えている。シュバルツシルト拡大光学系１５は穴付き凹面鏡１５ａと凸面鏡１５ｂで構成される。なお、図１では、説明の明確化のため、マスク１４の面と垂直な方向をＺ方向として、マスク１４の面と平行な面において、紙面と平行な方向をＹ方向として示している。Ｚ方向は、シュバルツシルト拡大光学系１５の光軸と平行になっている。また、後述するように、マスク１４の面と平行な面のうち、Ｙ方向と垂直な方向と平行な方向をＸ方向とする。
【００２５】
照明装置１１は、例えば、露光波長と同じ１３．５ｎｍのＥＵＶ光ＥＵＶ１１を発生する。照明装置１１から発生したＥＵＶ光ＥＵＶ１１は、絞られながら進んでいる。ＥＵＶ光ＥＵＶ１１は、多層膜平面鏡１２に当たって下方に反射する。多層膜平面鏡１２で反射したＥＵＶ光ＥＵＶ１２は、マスク１４に入射する。多層膜平面鏡１２は、マスク１４の真上に配置され、ＥＵＶ光ＥＵＶ１２をマスク１４に向けて反射する落とし込みミラーである。
【００２６】
ＥＵＶ光ＥＵＶ１２は、ステージ１３上に載せられているマスク１４における微小な検査領域を照明する。この検査領域は約０．５ｍｍ角である。この微小領域内に欠陥が存在すると、散乱光が発生する。例えば、ある微小な欠陥から発生する散乱光Ｓ１１ａ、Ｓ１２ａは、穴付き凹面鏡１５ａ、及び凸面鏡１５ｂで反射し、それぞれ散乱光Ｓ１１ｂ、Ｓ１２ｂのように進み、ＴＤＩカメラ１９に到達する。
【００２７】
具体的には、マスク１４からの散乱光Ｓ１１ａ、Ｓ１２ａは、穴付き凹面鏡１５ａに入射する。穴付き凹面鏡１５ａで反射された散乱光は、凸面鏡１５ｂに入射する。凸面鏡１５ｂで反射された散乱光Ｓ１１ｂ、１２ｂは、穴付き凹面鏡１５ａの中心に設けられた穴を通過して、ＴＤＩカメラ１９に入射する。ＴＤＩカメラ１９は、マスク１４の拡大像を撮像する。これによって、マスク１４の表面に存在する欠陥が検出される。もちろん、ＴＤＩカメラ１９ではなく、通常のＣＣＤカメラや光検出器で拡大像を撮像しても良い。
【００２８】
このように、ＥＵＶ光が伝搬するシュバルツシルト拡大光学系１５には、穴付き凹面鏡１５ａ、凸面鏡１５ｂが設けられている。穴付き凹面鏡１５ａ、凸面鏡１５ｂは、表面に多層膜が形成された多層膜曲面鏡である。シュバルツシルト拡大光学系１５は、穴付き凹面鏡１５ａ、凸面鏡１５ｂ等の曲面鏡によってマスク１４をＴＤＩカメラ１９に拡大して投影している。よって、ＴＤＩカメラ１９は、マスク１４の光学像を撮像する。
【００２９】
ＴＤＩカメラ１９からの出力信号は、処理装置１６に入力される。処理装置１６は、ＴＤＩカメラ１９からの出力信号に応じて、マスク１４の欠陥検査を行う。処理装置１６は、欠陥を検出するための検査回路が設けられている。例えば、処理装置１６は、ＴＤＩカメラ１９が検出した検出値を閾値と比較して、比較結果に基づいて欠陥を検出する。さらに、処理装置１６は、ＴＤＩカメラ１９が撮像した画像に対して逆畳み込み演算（Ｄｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎ）を行うことで、波面収差による光学像のボケを抑制する。この逆畳み込み演算については、後述する。
【００３０】
照明用の多層膜平面鏡１２は、穴付き凹面鏡１５ａとマスク１４の間に配置されている。また、散乱光Ｓ１１ａと散乱光Ｓ１２ａは、穴付き凹面鏡１５ａの穴を挟んで反対側に入射する散乱光として、示されている。具体的には、穴付き凹面鏡１５ａに設けられた穴の右側において、穴付き凹面鏡１５ａに入射する散乱光を散乱光Ｓ１２ａとし、穴付き凹面鏡１５ａに設けられた穴の左側において、穴付き凹面鏡１５ａに入射する散乱光を散乱光Ｓ１１ａとしている。
【００３１】
ステージ１３は、ＸＹＺステージであり、ＸＹＺ方向に移動することができる。例えば、ステージ１３がＸＹ方向に移動することで、マスク１４の任意の位置を撮像することができる。さらに、ステージ１３がＺ方向に移動することで、任意の高さにおいて、マスク１４を撮像することができる。例えば、ステージ１３を移動することで、光軸方向における焦点位置を変化させることができる。なお、ステージ１３だけではなく、ＴＤＩカメラ１９、穴付き凹面鏡１５ａ、及び凸面鏡１５ｂのいずれか一つ以上を光軸方向に沿って移動させることで、焦点位置を変えるようにすることも可能である。
【００３２】
なお、図１では、マスク１４で散乱した散乱光を穴付き凹面鏡１５ａ、凸面鏡１５ｂからなるシュバルツシルト拡大光学系１５を介して検出したが、検査装置１００には、シュバルツシルト拡大光学系１５に加えて凹面鏡や平面鏡がさらに設けられていてもよい。
【００３３】
検査装置１００は、シュバルツシルト拡大光学系１５を用いて暗視野照明観察を行っている。多層膜平面鏡１２で反射したＥＵＶ光ＥＵＶ１２がマスク１４を照明するとともに、多層膜平面鏡１２の外側を通過したマスク１４からの散乱光ＥＵＶ光Ｓ１１、Ｓ１２がシュバルツシルト拡大光学系１５を介してＴＤＩカメラ１９で検出される。このような暗視野照明光学系を用いた場合、観察対象によって散乱光強度の角度分布が異なる。すなわち、散乱方向が非対称になり、散乱角方向毎に散乱光強度が異なる。例えば、マスク１４に欠陥が存在する場合、欠陥形状等に応じて、散乱光Ｓ１１ａと散乱光Ｓ１２ａの強度が異なってしまう。
【００３４】
このような場合、２次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算では、画像を精度よく再生することが困難になる。そこで、本実施の形態の形態では、処理装置１６が１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行っている。そして、非合焦位置にて取得した複数の画像から、処理装置１６が合焦位置での画像を算出している。処理装置１６は、パーソナルコンピュータ等の演算処理装置であり、メモリやＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等を備えている。例えば、プロセッサが、メモリ等に格納されたプログラムを読み出して、実行することで、所定の処理が実行される。これにより、波面収差が抑制された逆畳み込み画像が生成される。
【００３５】
以下、処理装置１６による波面収差の補正処理について図２〜図７を用いて説明する。図２は、処理装置１６の構成を示すブロック図である。図３〜図７は、処理装置１６での各処理を説明するための図である。
【００３６】
処理装置１６は、第１記憶部６１、第２記憶部６２、プロファイルデータ生成部６４、逆畳み込み演算部６５、推定部６６、合成部６７を備えている。
【００３７】
第１記憶部６１と第２記憶部６２は、ＴＤＩカメラ１９で撮像されたマスク１４の画像を記憶する。第１記憶部６１と第２記憶部６２は、マスク１４におけるＸＹ位置と輝度データＦとが対応付けて格納している。すなわち、第１記憶部６１、第２記憶部６２はＦ（ｘ，ｙ）を格納している。なお、ｘはＸ方向における位置（Ｘ座標）、ｙはＹ方向における位置（Ｙ座標）を示している。
【００３８】
さらに、第１記憶部６１と第２記憶部６２とは、異なるＺ位置での画像を格納している。ここで、図３に示すように、第１記憶部６１が記憶している画像を、Ｚ＝Ｚ１における第１画像とし、第２記憶部６２が記憶している画像をＺ＝Ｚ２における第２画像として説明する。
【００３９】
シュバルツシルト拡大光学系１５のＺ１、Ｚ２は焦点位置が合っていないＺ位置、すなわち非合焦位置である。例えば、第１画像は、合焦位置からＺ１だけずれているとき画像であり、第２画像は合焦位置からＺ２だけずれているときの画像である。Ｚ２はＺ１より大きくなっている。また、シュバルツシルト拡大光学系１５の焦点位置が合っているＺ位置、すなわち合焦位置をＺ＝Ｚ０とする。なお、図３では、合焦位置での画像が示されているが、ＴＤＩカメラ１９は合焦位置での画像を取得しなくてもよい。すなわち、ＴＤＩカメラ１９は、非合焦位置での画像を２枚以上撮像すればよい。本実施の形態では、処理装置１６が、Ｚ＝Ｚ１、Ｚ２の画像に基づいて、Ｚ＝Ｚ０での逆畳み込み画像を求めている。
【００４０】
図３では、Ｚ＝Ｚ０において、画像の中央に欠陥２０が存在している。合焦位置から焦点位置をずらしていくことで、欠陥２０がぼやけていく。Ｚ１はＺ２よりも合焦位置（Ｚ＝Ｚ０）に近くなっている。したがって、Ｚ＝Ｚ２の第２画像の方が、Ｚ＝Ｚ１の第１画像よりも、欠陥２０が大きくぼけている。本実施形態では、処理装置１６は、中央に欠陥２０が存在する画像に対して、以下の処理を行っている。
【００４１】
上記のように、第１画像、及び第２画像では、ＸＹ位置（ＸＹ座標）と輝度データとが対応付けられている。プロファイルデータ生成部６４は、第１及び第２画像の径方向の１次元プロファイルデータを生成する。そのため、まず、プロファイルデータ生成部６４は、第１画像、及び第２画像に対して座標変換を行う。プロファイルデータ生成部６４は、画像データの座標系をＸＹ直交座標系から極座標系に変換する。ここで、径方向位置をｒとし、周方向位置をθとする。プロファイルデータ生成部６４は、Ｆ（ｘ，ｙ）をＦ（ｒ，θ）に変換する。散乱角度によって散乱光の強度が変わるため、極座標に変換している。径方向（ｒ方向）と周方向（θ方向）は直交する方向である。
【００４２】
プロファイルデータ生成部６４は、Ｆ（ｒ，θ）に基づいて、ｒ方向におけるプロファイルデータＦｎ（ｒ）を生成する。例えば、プロファイルデータ生成部６４は、Ｆｎ（ｒ，θ）を特定の角度成分毎に積分する。図４に示すように、プロファイルデータ生成部６４は、放射状に画像を分割する。そして、プロファイルデータ生成部６４は、角度成分毎に輝度データを積分して、ｒ方向のプロファイルデータＦｎ（ｒ）を生成する。プロファイルデータ生成部６４は、全方位に対してプロファイルデータを生成する。プロファイルデータ生成部６４は、θｎ＜θ＜θｎ＋１毎に（ｎは２以上の整数）、画像を分割して、輝度データをｒのみの関数にする。プロファイルデータＦｎ（ｒ）は、例えば、以下の式（１）に基づいて求められる。
【００４３】
【数１】
0005843179.tif 000002
【００４４】
θｎ＜θ＜θｎ＋１の時のプロファイルデータＦｎ（ｒ）｜θ＝ｎを図５に示す。なお、極座標変換を行っているため、ｒは０以上の値となっている。Ｚ＝Ｚ０，Ｚ１，Ｚ２において、プロファイルデータＦｎ（ｒ）｜θ＝ｎのピークのｒ座標がずれている。合焦位置から離れるにしたがって、画像のボケが大きくなる。よって、合焦位置から離れるにつれて、ピーク位置が外側に移動していく。合焦位置では、欠陥が画像の中心にあるため、ｒ＝０に近傍にピークがある。そして、合焦位置からのＺ方向のずれが大きくなるにつれて、ピークのｒ座標が大きくなっていく。
【００４５】
上記のように、プロファイルデータ生成部６４は、周方向位置に応じて画像を分割して、プロファイルデータＦｎ（ｒ）を算出する。プロファイルデータ生成部６４は、ｎ＝１、２、・・・・ｎとして、第１画像に基づいて、複数のプロファイルデータを算出する。同様に、プロファイルデータ生成部６４は、第２画像に基づいて、複数のプロファイルデータを算出する。このように、プロファイルデータ生成部６４は分割された周方向位置毎にｒ方向のプロファイルデータを生成する。
【００４６】
プロファイルデータ生成部６４は、第１画像、及び第２画像に対して同じ処理を行って、プロファイルデータＦｎ（ｒ）を生成する。したがって、プロファイルデータ生成部６４は、第１画像に対するプロファイルデータＦｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１と、第２画像に対するプロファイルデータＦｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ２を同じ数だけ生成する。プロファイルデータでは、径方向位置（ｒ座標）と輝度データが対応付けられている。なお、Ｚ＝Ｚ１、Ｚ＝Ｚ２は、Ｚ方向位置が非合焦位置であるため、非合焦プロファイルデータとなる。
【００４７】
逆畳み込み演算部６５は、１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行うことで、プロファイルデータに基づいて逆畳み込み演算データを生成する。ここで、逆畳み込み演算部６５には、図５のような１次元の点像分布関数ＰＳＦｎ（ｒ）が設定されている。点像分布関数ＰＳＦｎ（ｒ）では、径方向位置（ｒ）と強度とが対応付けられている。
【００４８】
点像分布関数ＰＳＦｎ（ｒ）は、周方向位置毎に異なる。すなわち、点像分布関数ＰＳＦｎ（ｒ）はｎ毎に異なる。また、第１画像、及び第２画像に対して、点像分布関数ＰＳＦｎ（ｒ）は共通になっている。すなわち、逆畳み込み演算部６５は、全画像に対して、同じ点像分布関数ＰＳＦｎ（ｒ）を用いて、逆畳み込み演算を行う。
【００４９】
このように、逆畳み込み演算部６５は、Ｆｎ（ｒ）に対して逆畳み込み演算を行う。こうすることで、逆畳み込み演算部６５は、図５に示すような逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）を生成する。このように、逆畳み込み演算部６５は、プロファイルデータＦｎ（ｒ）に１次元の逆畳み込み演算を行うことで、逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）を生成する。逆畳み込み演算データは、プロファイルデータと同様に、径方向位置と輝度データが対応付けられたデータである。なお、合焦位置のプロファイルデータＦｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０には、逆畳み込み演算は実施されていない。
【００５０】
逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）は、第１画像、及び第２画像のそれぞれに対して算出される。すなわち、逆畳み込み演算部６５は、Ｚ＝Ｚ１での逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１と、Ｚ＝Ｚ２での逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ２とを算出する。さらに、逆畳み込み演算部６５はθ毎に逆畳み込み演算データを算出する。すなわち、逆畳み込み演算部６５は各周方向位置でのプロファイルデータに対して、それぞれ逆畳み込み演算を行う。
【００５１】
推定部６６は、逆畳み込み演算部６５での演算結果に基づいて、合焦位置での逆畳み込み画像を推測する。推定部６６は、Ｚ＝Ｚ１、Ｚ２での逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）を用いて、合焦位置での逆畳み込み画像を推定する。そのため、推定部６６は合焦位置での逆畳み込み演算データの推定データを推定する。なお、推定データは、径方向位置と輝度データが対応付けられたデータである。
【００５２】
本実施の形態では、推定部６６が線形補間によって推定データを推定する。具体的には、図６に示すように、推定部６６は、逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１のピーク位置ｒ１を算出する。同様に、推定部６６は、逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ２のピーク位置ｒ２を算出する。例えば、推定部６６は逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）の極大値又は最大値をピーク位置として算出する。
【００５３】
そして、推定部６６は、ピーク位置ｒ１とピーク位置ｒ２とから、合焦位置（Ｚ＝Ｚ０）における逆畳み込み演算データのピーク位置ｒ０を線形補間により算出する。推定部６６は、Ｚ座標が異なっても、Ｇｎ（ｒ）の形状が変化しないと仮定して、ｒをオフセットさせる。こうすることで、推定部６６は、Ｚ＝Ｚ０の逆畳み込み演算データの推定データを算出する。すなわち、推定部６６は、ピーク位置ｒ１とピーク位置ｒ２のシフト量に応じて、Ｇｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１をｒ方向にシフトさせる。具体的には、推定部６６は、逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１を（ｒ２−ｒ１）×Ｚ１／（Ｚ２−Ｚ１）だけｒ方向にシフトすることで、推定データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０を算出している。具体的には、以下の式（２）に基づいて、推定部６６が逆畳み込み演算データの推定データを求める。
【００５４】
【数２】
0005843179.tif 000003
【００５５】
このように、推定部６６は、非合焦位置（Ｚ＝Ｚ１）における逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１をシフトすることで、合焦位置（Ｚ＝Ｚ０）における逆畳み込み演算データの推定データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０を算出する。もちろん、推定部６６は、逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ２をシフトすることで、推定データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０を算出してもよい。なお、図６に示すように、Ｚ＝Ｚ０の逆畳み込み演算データの推定データは、ｒが負の領域にも拡張しておく。図６に示すように、Ｇｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０のピーク位置ｒ０はｒ＝０に近い位置にある。
【００５６】
推定部６６は、周方向位置毎に推定データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０を推定する。そして、合成部６７は、周方向位置毎に推定した推定データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０を合成することで、合焦位置（Ｚ＝Ｚ０）における逆畳み込み画像を生成する。すなわち、処理装置１６は全θ成分について、推定データを算出している。そして、合成部６７が角度成分毎に求めた全θ成分の和を取って逆畳み込み画像を再生する。逆畳み込み画像Ｇ（ｒ，θ）は、以下の式（３）に基づいて算出することができる。
【００５７】
【数３】
0005843179.tif 000004
【００５８】
そして、処理装置１６は、逆畳み込み画像Ｇｎ（ｒ，θ）をＸＹ直交座標系に変換して、モニタ等に表示する。上記の処理によって算出した合焦位置での逆畳み込み画像を図７に示す。このように、処理装置１６は、光軸方向において、異なる焦点位置での逆畳み込み演算データの特徴を抽出する。そして、処理装置１６は、光軸方向における任意の焦点位置での逆畳み込み演算データの推定データを線形補間等によって推定する。合焦位置となるＺ＝Ｚ０を求めておけば、処理装置１６は、合焦位置での推定データを求めることができる。そして、処理装置１６は、角度成分毎に求めた推定データを足し合わせることで、逆畳み込み像を算出する。
【００５９】
１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行うことで、波面収差による画像のボケを低減することができる。例えば、穴付き凹面鏡１５ａが大型の場合、反射面を高い精度で研磨することが困難となる。この場合、波面収差によって、同じ観察点から散乱した散乱光が、ＴＤＩカメラ１９の受光面において同じ位置に結像しなくなる。例えば、ある特定の散乱角に散乱した散乱光が、他の散乱角に散乱した散乱光と異なる位置に入射する。したがって、散乱角毎に散乱光強度分布が異なる場合、光学像がぼけてしまう。
【００６０】
このように、観察対象によって散乱角毎の強度分布が異なる場合でも、上記の処理を行うことで、正確に実像を再生することができる。また、本実施形態では、ｒ方向のプロファイルデータに対して１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行っている。これにより、散乱角毎に散乱光強度分布が異なる場合でも、実像を正確に求めることができる。これに対して、２次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算処理では、散乱角方向毎に散乱角強度が異なる場合、収差による画像のボケを補正することが困難である。また、１次元の逆畳み込み演算を用いているため、処理を簡略化することができる。
【００６１】
さらに、本実施の形態では、非合焦位置での画像を用いて、合焦位置での逆畳み込み画像を算出している。こうすることで、適切な逆畳み込み画像を算出することができる。
【００６２】
上記の実施の形態では説明の簡略化のため２つの画像に基づいて、合焦画像を合成したが、３以上の画像に基づいて、合焦画像を合成してもよい。すなわち、合焦位置における逆畳み込み演算データの推定データを推定するために、３つ以上のプロファイルデータ、を用いてもよい。例えば、３つ以上のプロファイルデータを用いた場合、処理装置１６がそれぞれにプロファイルデータに対応するピーク位置ｒ１〜ｒ３を算出する。そして、ピーク位置ｒ１〜ｒ３を用いた最小二乗法に応じて、合焦位置のピーク位置ｒ０を求めることが可能である。そして、この場合、より正確に、合焦位置における逆畳み込み演算データのピーク位置を推定することができる。
【００６３】
なお、点像分布関数ＰＳＦｎ（ｒ）は、実際の点像を撮像した場合の撮像画像から求めることが可能である。あるいは、穴付き凹面鏡１５ａ、凸面鏡１５ｂの反射面の形状の実測値に応じたシミュレーション等によって、点像分布関数ＰＳＦｎ（ｒ）を求めることも可能である。
【００６４】
実施の形態２．
本実施の形態では、実施の形態１のプロファイルデータ生成部６４、逆畳み込み演算部６５、及び推定部６６における処理が異なっている。なお、プロファイルデータ生成部６４、逆畳み込み演算部６５、及び推定部６６における処理以外については、実施の形態１と同様であるため、説明を省略する。例えば、検査装置１００の構成、並びに、第１記憶部６１、第２記憶部６２、及び合成部６７の処理等については、実施の形態１と同様である。
【００６５】
プロファイルデータＦｎ（ｒ）では、散乱光の散乱方向が正か負かによって、Ｚ座標の増加に伴うｒの発展方向が異なる場合がある。例えば、図８に示すように、合焦位置の場合に、ｒ＝０付近にピークとなるプロファイルが存在しているとする。散乱光には、Ｚの増加に伴い、ｒに正方向にシフトする成分と、ｒの負方向にシフトする成分があるとする。この場合、図８に示すように、Ｚ位置を変えていくことで、２つのピークが分離して現れる。Ｚの増加に伴い、ｒの正方向に発展する成分によるピークをＰ＋とし、ｒの負方向に発展する成分によるピークをＰ−とする。
【００６６】
ＺをＺ１からＺ２に増加させると、図８に示すように、ピークＰ＋は正方向にシフトし、ピークＰ―は負方向にシフトする。したがって、Ｚ位置が増加するにつれて、像が分裂していく。このように、正と負の発展成分がある場合、実施の形態１の方法によってピークのシフト量を求めようとすると、推定精度が劣化してしまう恐れがある。そこで、本実施の形態では、主要な成分に基づいて、ピークのシフト量を求めている。ここでは、正のピークＰ＋が負のピークＰ＋に比べて大きくなっているため、正のピークＰ＋を主要成分とみなしている。そして、処理装置１６が正のピークＰ＋のピーク位置に基づいて、シフト量を求めている。
【００６７】
処理装置１６が、プロファイルデータＦｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１とプロファイルデータＦｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ２との２つの波形の特徴を抽出し、主要成分のｒ方向のシフト量を求める。そのため、プロファイルデータ生成部６４が、Ｆｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ２のｒ方向にオフセット変数ａを導入する。そして、プロファイルデータ生成部６４が、Ｆｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１とＦｎ（ｒ−ａ）｜Ｚ＝Ｚ２の畳み込みのｒ方向積分を行う。畳み込みのｒ方向積分によって算出されるデータをＨｎ（ａ）とすると、プロファイルデータ生成部６４は、以下の式による畳み込み積分を行うことでＨｎ（ａ）を求める。
【数４】
0005843179.tif 000005
【００６８】
このように、プロファイルデータ生成部６４が、Ｚ位置が異なる２つのプロファイルデータに対して畳み込み演算を行って、畳み込み演算データＨｎ（ａ）を生成する。そして、プロファイルデータ生成部６４が、Ｈｎ（ａ）が最大となる値をオフセット値ａとして求める。オフセット値ａは、主要成分である正のピークＰ＋のピーク位置のシフト量を示す値となる。すなわち、Ｚ＝Ｚ１でのピークＰ＋のピーク位置とＺ＝Ｚ２でのピークＰ＋のピーク位置との差がオフセット値ａとなる。
【００６９】
プロファイルデータ生成部６４は、図９に示すように、オフセット値ａを求めた後、Ｆｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１とＦｎ（ｒ−ａ）｜Ｚ＝Ｚ２との積の平方根を求める。そして、式（５）のように、プロファイルデータ生成部６４がこの積の平方根をプロファイルデータＦ’ｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１に置き換える。ただし、Ｆ’ｎ（ｒ）は正の値である。
【００７０】
【数５】
0005843179.tif 000006
【００７１】
プロファイルデータ生成部６４は、Ｆｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１とＦｎ（ｒ−ａ）｜Ｚ＝Ｚ２の積の１／２乗を求めて、プロファイルデータＦ’ｎ（ｒ）としている。こうすることで、散乱成分のｒ方向の符号が異なる成分をキャンセルすることができる。すなわち、Ｚ＝Ｚ１、Ｚ２の負のピークＰ−のシフト量は正のピークＰ＋のシフト量と異なっているため、Ｆ’ｎ（ｒ）では、負のピークＰ−が小さくなる。このように、Ｆｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１とＦｎ（ｒ−ａ）｜Ｚ＝Ｚ２の積の１／２乗を用いることで、主要成分以外のピークを小さくすることができる。
【００７２】
そして、逆畳み込み演算部６５がプロファイルデータＦ’ｎ（ｒ）に対して、１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を実行する。これにより、逆畳み込み演算データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１を求めることができる。そして、推定部６６がピーク位置のシフト量だけＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ１をｒ方向にシフトさせることで、推定データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０を算出することができる。推定データＧｎ（ｒ）｜Ｚ＝Ｚ０の算出は、例えば、以下の式（６）を用いて行うことができる。
【００７３】
【数６】
0005843179.tif 000007
【００７４】
式（６）によって求めた逆畳み込みデータを図１０に示す。上記の処理を施すことによって、逆畳み込み画像の精度を向上することができる。光の散乱成分が正方向と負方向とで異なる場合でもあっても、主要な成分のみを取り出すことができる。したがって、精度を向上することができ、波面収差によるボケが抑制された光学像を生成することができる。本実施の形態においても、逆畳み込み演算部６５は、１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行うことで、プロファイルデータに基づいて逆畳み込み演算データを生成している。よって、実施の形態１と同様に波面収差によるボケを抑制することができる。
【００７５】
上記の説明では、第１画像及び第２画像の２つの画像を用いたが、３つ以上の画像を用いてもよい。さらに、ピーク位置、又はピーク位置のシフト量を算出する方法は、上記の処理に限られるものではなく、種々の方法を用いることできる。
【００７６】
また、実施の形態１、２では非合焦位置におけるプロファイルデータに基づいて、合焦位置における推定データを算出したが、合焦位置に限らず、非合焦位置における推定データを算出することができる。すなわち、光軸方向に異なる焦点位置で撮像された複数の画像に基づいて、処理装置１６が光軸方向における任意の焦点位置での推定データを推定してもよい。そして処理装置１６が任意の焦点位置での推定データに基づいて、その任意の焦点位置での画像を合成してもよい。このように、任意のＺ位置以外で画像を複数撮像して、任意のＺ位置において逆畳み込み画像を求めることができる。
【００７７】
以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明はその目的と利点を損なうことのない適宜の変形を含み、更に、上記の実施形態よる限定は受けない。
【符号の説明】
【００７８】
１００  検査装置
１１  照明装置
１２  多層膜平面鏡
１３  ステージ
１４  マスク
１５  シュバルツシルト拡大光学系
１５ａ  穴付き凹面鏡
１５ｂ  凸面鏡
１６  処理装置
１９  ＴＤＩカメラ
６１  第１記憶部
６２  第２記憶部
６４  プロファイルデータ生成部
６５  逆畳み込み演算部
６６  推定部
６７  合成部
【要約】
【課題】波面収差による光学像のボケを低減することができる検査装置、及び波面収差補正方法を提供する。
【解決手段】本発明の一態様にかかる検査装置は、処理装置１６が、複数の画像のそれぞれに対して、画像を周方向位置に応じて分割して、径方向位置と輝度データとが対応付けられたプロファイルデータを生成するプロファイルデータ生成部６４と、１次元の点像分布関数を用いた逆畳み込み演算を行うことで、プロファイルデータに基づいて逆畳み込み演算データを生成する逆畳み込み演算部６５と、逆畳み込み演算データに用いて、光軸方向における任意の焦点位置での逆畳み込み演算データの推定データを推定する推定部６６と、推定部６６が径方向位置毎に推定した推定データを合成して、任意の焦点位置における画像を生成する合成部６７と、を備えたものである。
【選択図】図６【図１】
0005843179.tif 000008
【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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