(57)【要約】【課題】  欠陥検査装置におけるリサイズ処理を高い精度で実現することができ、欠陥検出感度の向上をはかる。【解決手段】  被検査試料のパターン欠陥を検出するための欠陥検査装置において、試料１に光を照射する光源３と、試料１からの反射又は透過光を検出して測定パターンデータを取得する光電変換部１３と、設計データから複数の画素データを含む展開データを生成する展開回路１７と、展開データの各画素の近傍に存在する隣接図形間の距離に相当する量を求め、隣接図形間の距離に相当する量に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいて展開データにフィルタ処理を施すリサイズ回路１８と、フィルタ処理が施された展開データに基づいて基準パターンデータを生成する光学フィルタ回路１９と、測定パターンデータと基準パターンデータとを比較する比較回路７とを備えた。【選択図】図２
2006208340.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンを備えた被検査試料に光を照射する手段と、
前記試料からの反射光又は透過光を検出して前記パターンの測定パターンデータを取得する手段と、
前記試料の設計データから前記測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データを生成する手段と、
前記展開データの各画素の近傍に存在する隣接図形間の距離に相当する量を求める手段と、
前記求めた隣接図形間の距離に相当する量に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいて前記展開データにフィルタ処理を施す手段と、
前記フィルタ処理が施された展開データに基づいて基準パターンデータを生成する手段と、
前記測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して前記試料のパターン欠陥を検出する手段と、
を具備したことを特徴とする欠陥検査装置。
【請求項２】
前記隣接図形間の距離に相当する量を求める手段は、前記展開データの所定の領域に離散フーリエ変換を行い、変換後のデータを予め設定した判定式で比較するものであることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記隣接図形間の距離に相当する量を求める手段は、前記展開データの所定の領域に離散コサイン変換を行い、変換後のデータを予め設定した判定式で比較するものであることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
前記隣接図形間の距離に相当する量を求める手段は、前記展開データの所定の領域にアダマール変換を行い、変換後のデータを予め設定した判定式で比較するものであることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項５】
前記隣接図形間の距離に相当する量を求める手段は、前記展開データに微分フィルタ処理を行い、該微分フィルタ処理を行ったデータから図形のエッジを検出し、該エッジの数を算出するものであることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項６】
前記隣接図形間の距離に相当する量を求める手段は、前記展開データにラプラシアンフィルタ処理を行い、該微分フィルタ処理を行ったデータから図形のエッジを検出し、該エッジの数を算出するものであることを特徴とする請求項１記載の欠陥検査装置。
【請求項７】
前記基準パターンデータを生成する手段は、前記フィルタ処理を施した展開データに関し、第１の基準値以下の値を有する画素データを第１の画素データに置換し、第１の基準値よりも大きい第２の基準値以上の値を有する画素データを第１の画素データよりも値が大きい第２の画素データに置換し、第１の基準値よりも大きくかつ第２の基準値よりも小さい値を有する画素データに関しては、第１の画素データの値と第２の画素データの値との中間の値の画素データであって、かつ値が大きい画素データほど、より値が大きな画素データに置換するデータ再構築部と、前記再構築した展開データに光学系を模したぼかしフィルタ処理を施し、基準パターンデータを作成する基準データ作成部と、を有することを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の欠陥検査装置。
【請求項８】
第１の基準値よりも大きくかつ第２の基準値よりも小さい値を有する画素データに関し、置換前の画素データの値をＤ’、置換後の画素データの値をＤ''、ａ及びｂを正の定数とした場合、Ｄ''＝ａ×Ｄ’＋ｂの関係を満すことを特徴とする請求項７記載の欠陥検査装置。
【請求項９】
前記基準パターンデータを生成する手段は、前記フィルタ処理を施した展開データ中の画素データから複数のサブ画素を生成するサブ画素生成部であって、前記画素データに対応した画像を複数の画素に分割し、これらの複数の画素の各々を複数のサブ画素に分割し、かつ隣接した複数の画素に対応した複数の画素データを用いて補間した値を各サブ画素に与えるサブ画素生成部と、前記画素毎に、基準値を越える値を有するサブ画素の数を集計する集計部と、前記フィルタ処理を施した展開データを再構築する再構築部であって、前記画素データのそれぞれについて前記基準値を超える値を有するサブ画素の数に比例する値を前記画素データの値に代入する再構築部と、前記再構築した展開データに光学系を模したぼかしフィルタ処理を施し、基準パターンデータを作成する基準データ作成部と、を有することを特徴とする請求項１〜６の何れかに記載の欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体のパターン欠陥を検査するパターン検査技術に係わり、特に半導体素子や液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）を製作するときに使用されるリソグラフィ用転写マスク、或いは半導体基板や液晶基板などに形成された極小パターンの欠陥を検査する欠陥検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）や大面積ＬＣＤを製作するときに使用されるフォトマスクの欠陥を、短時間かつ高精度に検査するパターン欠陥検査装置の開発が急務となっている。この種の欠陥検査装置では、顕微鏡と同様な光学系を用いて転写用マスク等の被検査試料上に形成されているパターンを所定の倍率で撮像し、得られた測定パターンデータとこのパターンに対応する設計データとを比較することにより検査を行う。
【０００３】
被検査試料の設計データは基準データ生成部で画素データに変換され、リサイズ回路へ送られ、被検査試料上に形成されたパターンの仕上がり寸法と設計値のずれを補正するためにパターンのエッジ位置を移動さるリサイズ処理、パターンコーナー部分を丸めるコーナー丸め処理が施される。リサイズ・コーナー丸め処理されたデータは、適当なフィルタ処理を施されて光学像と同等の画像に変換され、基準パターンデータとして比較回路へ送られる。そして、基準パターンデータと測定パターンデータとが適切なアルゴリズムに従って比較され、一致しない場合には、パターン欠陥有りと判定される。
【０００４】
上述のリサイズ処理として図形特徴の抽出を行い、抽出された図形特徴に基づいて修正を行う方法が提案されている（特許文献１，２）。しかし、最先端マスクに適用されるＯＰＣパターンなどの微細パターンを含むマスクでは、パターンの最小図形特徴が１画素のサイズよりも小さくなる。そのため、従来の技術では、図形特徴の抽出が困難になり、或いは処理する図形の形状が極めて複雑になることによって、リサイズ処理に精度低下が発生する。
【０００５】
また、膨張フィルタと収縮フィルタの組み合わせによってリサイズ処理する方法が提案されている（特許文献３）。この方法では、フィルタ処理によってパターンエッジがぼけてしまうため、後段の光学フィルタに誤差をもたらす問題がある。
【特許文献１】特開平５−６０６９９号公報
【特許文献２】特開平５−１９８６４１号公報
【特許文献３】特開２００３−９８１１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
このように従来の欠陥検査装置においては、リサイズ処理の精度が不十分であることから、測定パターンデータと基準パターンデータとの一致度が低下し、欠陥のない領域を欠陥と判定してしまう擬似欠陥が生じる頻度が高くなる。このような理由によって生じた擬似欠陥数を低減させるためには、欠陥判定を甘く設定する必要があり、その結果、欠陥検出感度が低下することが問題となっている。
【０００７】
本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、その目的とするところは、リサイズ処理を高い精度で実現することができ、欠陥検出感度の向上をはかり得る欠陥検査装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために本発明は、次のような構成を採用している。
【０００９】
即ち、本発明の一態様に係わる欠陥検査装置は、パターンを備えた被検査試料に光を照射する手段と、前記試料からの反射光又は透過光を検出して前記パターンの測定パターンデータを取得する手段と、前記試料の設計データから前記測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データを生成する手段と、前記展開データの各画素の近傍に存在する隣接図形間の距離に相当する量を求める手段と、前記求めた隣接図形間の距離に相当する量に基づいて画素毎に係数を求め、該求めた係数に基づいて前記展開データにフィルタ処理を施す手段と、前記フィルタ処理が施された展開データに基づいて基準パターンデータを生成する手段と、前記測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して前記試料のパターン欠陥を検出する手段と、を具備したことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、設計データから生成される展開データに対し、隣接図形間の距離に相当する量に応じた係数を付加してフィルタ処理を施すことにより、リサイズ処理を高い精度で実現することができ、これにより欠陥検出感度の向上をはかることができる。
【００１１】
特に、先端マスクに適用されるＯＰＣパターンやアシストバーなどの微細パターンにおいても、展開データのリサイズ処理やコーナー丸め処理などを、精度を落とすことなく実行することができ、その結果、従来方法よりも測定データと基準データの一致度が高まり、欠陥検出感度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明者らは上述のリサイズ処理として、フィルタ処理によってリサイズ処理を行う方法を既に提案している（特願２００４−０６４０５４号）。この方法は、パターンマッチングを行う必要がなく、近接補正パターンなどの複雑な図形にも適用できる。一方、微細なライン・アンド・スペース図形やアシストバーなど、フィルタの適用範囲に隣接する異なる図形がある場合や、図形のサイズがフィルタのサイズより極端に小さくなる場合に、フィルタ処理に誤差が生じ、精度が劣化するおそれがある。
【００１３】
そこで本実施形態では、フィルタの適用範囲に隣接する異なる図形がある場合や、図形のサイズがフィルタのサイズより極端に小さくなる場合であっても、フィルタ処理に誤差が生じるのを防止し、リサイズ処理の精度を向上させることを特徴としている。
【００１４】
以下、本発明の詳細を図示の実施形態によって説明する。
【００１５】
（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係わる欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図である。
【００１６】
本実施形態の欠陥検査装置は、ホスト計算機１０と、パターンを備えた被検査試料のパターンに対応した測定パターンデータを生成する観測データ生成部１１と、検査基準となる基準パターンデータを生成する基準データ生成部９と、測定パターンデータと基準パターンデータとを比較する比較回路７と、設計データや画像データを保存するデータメモリ１２を備えている。
【００１７】
上記被検査試料は、例えば半導体素子やＬＣＤを製作するときに使用されるリソグラフィ用転写マスク（露光用マスク）、或いは極小パターンを備えた半導体基板や液晶基板である。
【００１８】
図２は、本実施形態の欠陥検査装置の具体的な構成を模式的に示すブロック図である。観測データ生成部１１は、光源３、被検査試料１を載置する試料ステージ２、被検査試料１に光を照射する集光光学系４、被検査試料１のパターンに対応した光学像を取得する拡大光学系５、光学像を電気信号に変換する光電変換回路１３、光電変換されたアナログ電気信号をデジタル電気信号からなる測定パターンデータに変換するセンサ回路１４、ステージの制御を行うステージ制御回路１６から構成されている。
【００１９】
基準データ生成部９は、データ展開回路１７とリサイズ回路１８、光学フィルタ回路１９で構成されている。
【００２０】
被検査試料１は、オートローダ機構により試料ステージ２上に自動的に供給され、検査終了後に自動的に排出される。試料ステージ２の上方には、光源３及び集光レンズからなる照明光学系４が配置されている。光源３からの光は集光レンズを介して被検査試料１を照射する。被検査試料１の下方には、拡大光学系５及び光電変換回路１３が配置されている。そして、被検査試料１としての露光用マスクを透過した透過光が、拡大光学系５を介して光電変換回路１３の受光面に結像照射される。拡大光学系５は圧電素子１９等のフォーカス調整装置で自動的に焦点調整がなされる。
【００２１】
試料ステージ２は、３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータ２０により、Ｘ方向及びＹ方向に移動でき、且つθ方向に回転できるようになっている。Ｘ方向にはＸモータで、Ｙ方向にはＹモータで、θ方向にはθモータで駆動制御される。ここでは、Ｘモータ、Ｙモータ、θモータはステップモータを用いている。３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータ２０は、ステージ制御回路１６により制御される。ステージ制御回路１６はホスト計算機１０から受けた指令に従って３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータ２０を制御する。
【００２２】
光電変換回路１３に用いるフォトダイオードアレイは複数の光センサを配設したラインセンサ若しくはエリアセンサである。ステージ２をＸ軸方向に連続的に移動させることにより、フォトダイオードアレイは被検査試料１の被検査パターンに対応した測定信号を検出する。
【００２３】
この測定信号はセンサ回路１４でデジタルデータに変換され、整列された後、測定パターンデータとして比較回路７に送られる。測定パターンデータは、例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさを表現している。この測定パターンデータはクロック周波数に同期して光電変換回路１３から読み出され、適当なデータ並び替えを経て、ラスター走査された２次元画像データとして取り扱われる。
【００２４】
基準データ生成部９では、データメモリ１２から読み出された設計データを展開回路１７へ送る。そして、展開回路１７では、複数の画素データを含む展開データを生成する。
【００２５】
次に、この画素データはリサイズ回路１８へと送られる。リサイズ回路１８は、隣接図形間距離を判定するための隣接図形判定回路１８ａと、フィルタ係数を選択し、フィルタ処理を施すＦＩＲフィルタ回路１８ｂと、画素データを再構成する再構成回路１８ｃとから構成されている。このリサイズ回路１８で行う処理のフローを、図３に示す。
【００２６】
隣接図形距離判定では、全ての画素に注目し、各注目画素を中心として画素データのＮ×Ｎの領域に、次に示すような２次元ＤＦＴ（離散フーリエ変換）を行う。
【数１】
2006208340.tif 000003
【００２７】
ＤＦＴによって得たＮ×Ｎの配列の絶対値は、図形の空間周波数に相当する値であり、この結果から注目画素周辺の隣接画素間の距離が推定できる。ここでは、例えば、Ｎ＝５としてする。図４に示す結果行列において、行列の左上ｄ［０］［０］が直流成分であり、空間周波数は０となる。図４では、右側の項に移るに連れてｘ方向の空間周波数が高い成分を示し、下側の項ではｙ方向の空間周波数が高くい成分を示している。従って、図形が混み合って来ると、右下の項の数値が大きくなる。
【００２８】
このようにして得られたＤＦＴ結果から、各注目画素を中心とした空間周波数を評価し、図形間の近接距離を推定できる。例えば、ＤＦＴ結果行列の各項を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。本実施形態では、フィルタ係数として、フィルタｆ［ｉ，ｊ］と閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を選択するが、フィルタ工程の処理内容に合わせて適宜変更できる。
【００２９】
フィルタ工程では、このように定められたフィルタｆ［ｉ，ｊ］を用いて、画素データＤ［ｉ，ｊ］に、次式に示すような有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ処理を施す。
【数２】
2006208340.tif 000004
【００３０】
次に、フィルタ処理された画素データに次式の演算を行い、画素データＤを再構成する。
【数３】
2006208340.tif 000005
【００３１】
本実施形態では、Ｔｈ１以上Ｔｈ２以下の範囲にある値を有する画素データをＤ’の一次関数でＤ”に変換したが、二次以上の関数で変換しても構わない。
【００３２】
図５に、本実施形態のパターンデータ処理の一例を示す。展開データ中の画素データ（図５（ｂ））に、図５（ａ）に示すような３×３フィルタを適用した結果が図５（ｃ）である。ここで、閾値Ｔｈ１＝６４、Ｔｈ２＝１９２とした場合、図５（ｃ）の中央画素（数値１１３）は、式（３）より、Ｄ”＝９８となり、この値で画素を置き換える。全画素に同様の処理を行った結果を図５（ｄ）に示す。図５（ｄ）からリサイズ・コーナー丸め処理が行われていることが確認される。
【００３３】
再構成された画素データＤ”は光学フィルタ回路１９へ送られる。光学フィルタ回路１９は、再構成された画素データＤ”に足して光学系のポイントスプレッドファンクション（ＰＳＦ）を模擬したフィルタ演算を行う。その結果、画素データＤ”から、光学系で取得される像と同質の画像データ（基準パターンデータ）が作成される。フィルタ演算は、例えば次式のようなＦＩＲフィルタである。
【数４】
2006208340.tif 000006
【００３４】
比較回路７では、基準データ生成部９で生成した基準パターンデータと、観測データ生成部１１で生成した同座標の測定パターンデータとを取り込み、位置合わせをした後に複数のアルゴリズムに従って比較し、所定の差が認められた場合に欠陥と判定する。
【００３５】
以上述べたように本実施形態によれば、微細なパターンに対しても精度を落とさずにリサイズ・コーナー丸め処理を行うことができるので、基準パターンデータの精度が上がり、欠陥検査装置の欠陥検出感度を向上することができる。これにより、露光用マスク、半導体素子、ＬＣＤ等の生産歩留りが向上するとともに、製品の手戻りが減少し、総生産コストを大幅に削減することができるようになる。しかも、隣接図形の距離に相当する量に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいてフィルタ処理を施すようにしているので、フィルタの適用範囲に隣接する異なる図形がある場合や、図形のサイズがフィルタのサイズより極端に小さくなる場合であっても、フィルタ処理に誤差が生じるのを防止し、リサイズ処理の精度を向上させることができる。
【００３６】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。
【００３７】
隣接図形間距離判定では、全ての画素に注目し、各注目画素を中心として画素データのＮ×Ｎの領域に、次に示すような２次元ＤＣＴ（離散コサイン変換）を行う。
【数５】
2006208340.tif 000007
【００３８】
ＤＣＴによって得たＮ×Ｎの配列の絶対値は、ＤＦＴ同様に図形の空間周波数に相当する値であり、この結果から注目画素周辺の隣接画素間の距離が推定できる。ここでは、例えば、Ｎ＝５としてする。前記図４に示す結果行列において、行列の左上ｄ［０］［０］が直流成分であり、空間周波数は０となる。図４では、右側の項に移るに連れてｘ方向の空間周波数が高い成分を示し、下側の項ではｙ方向の空間周波数が高くい成分を示している。従って、図形が混み合って来ると、右下の項の数値が大きくなる。
【００３９】
このようにして得られたＤＦＴ結果から、各注目画素を中心とした空間周波数を評価し、図形間の近接距離を推定できる。例えば、ＤＣＴ結果行列の各項を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。本実施形態では、フィルタ係数として、フィルタｆ［ｉ，ｊ］と閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を選択するが、フィルタ工程の処理内容に合わせて適宜変更できる。
【００４０】
なお、ＤＣＴは、各種の計算アルゴリズムを用いることができる。このような構成であっても先の第１の実施形態と同様の効果が得られる。
【００４１】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。
【００４２】
隣接図形間距離判定では、全ての画素に注目し、各注目画素を中心として画素データのＮ×Ｎの領域に、次に示すようなアダマール変換を行う。
【数６】
2006208340.tif 000008
【００４３】
アダマール変換によって得たＮ×Ｎの配列の絶対値は、ＤＦＴと同様に図形の空間周波数に相当する値であり、この結果から注目画素周辺の隣接画素間の距離が推定できる。ここでは、例えば、Ｎ＝５としてする。前記図４に示す結果行列において、行列の左上ｄ［０］［０］が直流成分であり、空間周波数は０となる。図４では、右側の項に移るに連れてｘ方向の空間周波数が高い成分を示し、下側の項ではｙ方向の空間周波数が高くい成分を示している。従って、図形が混み合って来ると、右下の項の数値が大きくなる。
【００４４】
このようにして得られたアダマール変換結果から、各注目画素を中心とした空間周波数を評価し、図形間の近接距離を推定できる。例えば、アダマール変換結果行列の各項を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。本実施形態では、フィルタ係数として、フィルタｆ［ｉ，ｊ］と閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を選択するが、フィルタ工程の処理内容に合わせて適宜変更できる。
【００４５】
なお、アダマール変換は、各種の計算アルゴリズムを用いることができる。アダマール変換行列は必ずしも直交行列である必要はない。このような構成であっても先の第１の実施形態と同様の効果が得られる。
【００４６】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。
【００４７】
隣接エッジ間距離判定では、画素データに対して、ｘ，ｙ方向それぞれに、例えば以下に示すような微分フィルタ処理を行う。
【数７】
2006208340.tif 000009
【００４８】
図６に、フィルタ処理前（ａ）とフィルタ処理後（ｂ）のパターンプロファイルを示す。ここで、横軸をｘ（ｙ）方向、縦軸を画素の数値とする。図６より、パターンエッジでは、微分処理後にピークが現れることが分かる。また、隣り合うピークの符号は互いに逆となる。従って、注目画素周辺のＮ×Ｎの領域で、符号が交互に現れるピークの数をカウントすることにより、その領域の空間周波数を推定できる。例えば、ｘ，ｙ方向のピークの数を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。
【００４９】
このような構成であっても先の第１の実施形態と同様の効果が得られる。
【００５０】
（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。
【００５１】
隣接エッジ間距離判定では、画素データに対して、ｘ，ｙ方向それぞれに、例えば以下に示すようなラプラシアンフィルタ処理を行う。
【数８】
2006208340.tif 000010
【００５２】
図７に、フィルタ処理前（ａ）とフィルタ処理後（ｂ）のパターンプロファイルを示す。ここで、横軸をｘ（ｙ）方向、縦軸を画素の数値とする。図７より、パターンエッジでは、ラプラシアン処理後に２つのピークが現れることが分かる。また、隣り合うピークの符号は互いに逆となる。従って、注目画素周辺のＮ×Ｎの領域で、符号が交互に現れるピーク対の数をカウントすることにより、その領域の空間周波数を推定できる。例えば、ｘ，ｙ方向のピーク対の数を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。
【００５３】
このような構成であっても先の第１の実施形態と同様の効果が得られる。
【００５４】
（第６の実施形態）
次に、本発明の第６の実施形態に係わる欠陥検査装置について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。また、ここでは隣接図形間の距離に相当する量に基づく係数の算出は説明していないが、これは第１〜第５の実施形態を適宜適用することができる。
【００５５】
前記図１及び図２における基準データ生成部９では、データメモリ１２内から読み出された設計データがデータ展開回路１７に送られ、データ展開回路１７は設計データを測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データに展開する。
【００５６】
次に、展開データはリサイズ回路１８へと送られる。リサイズ回路１８（サブ画素生成手段、集計手段、再構築手段）では、先ず画素データＤ［ｉ，ｊ］に対して、第１の実施形態と同様にＦＩＲフィルタ処理を施す。
【００５７】
次に、ＦＩＲフィルタ処理された画素データに対応する画像を、例えば５×５のサブ画素に分割する。サブ画素は細かいほど精度が高くなるため、回路の性能に合わせて細かくすることが望ましい。隣接３×３画素の数値を元に補間を行い、分割された各サブ画素に数値を入れる。
【００５８】
次に、各サブ画素と閾値（基準値）とを比較し、各画素の中で閾値を越えたサブ画素数Ｃをカウントする。
【００５９】
次に、そのカウント値Ｃに比例した値で画素の値（画素値）を置換し、画素データＤ’を再構成する。ここでは次の式とした。
【数９】
2006208340.tif 000011
【００６０】
図８（ａ）〜（ｅ）に、本実施形態のパターンデータ処理の一例を示す。展開データ（図８（ｂ））に、３×３フィルタ（図８（ａ））を適用した結果が、図８（ｃ）である。図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）を５×５のサブ画素に分割し、周囲の８画素を元に線形補間した結果が図８（ｄ）となる。線形補間の仕方は具体的には以下の［１］〜［４］方法に準じる。
【００６１】
［１］図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から二つ上の画素（数値８５）は、図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）とその一つ上の画素（数値５７）との和（１７０＝１１３＋５７）の１／２（＝８５）である。
【００６２】
［２）図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から一つ上の画素（数値９９）は、図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）と図８（ｄ）の中央画素から二つ上の画素（数値８５）との和（１９８＝１１３＋８５）の１／２（＝９９）である。
【００６３】
なお、図８（ｄ）の中央画素から二つ上の画素（数値８５）は、上記（１）方法により図８（ｃ）から得られるので、図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から一つ上の画素（数値９９）は、図８（ｃ）から得られることになる。即ち、周囲の８画素を元に線形補間したことになる。
【００６４】
［３］図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から二つ斜め右上の画素（数値６４）は、図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）と中央画素から一つ上の画素（数値５７）と中央画素から一つ右の画素（数値５７）と中央画素から一つ斜め右上の画素（数値２８）との和（２５５）の１／４（＝６４）である。
【００６５】
［４］図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から一つ斜め右上の画素（数値８７）は、図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）と図８（ｄ）の中央画素から二つ上の画素（数値８５）と図８（ｄ）の中央画素から二つ右の画素（数値８５）と図８（ｄ）の中央画素から二つ斜め右上の画素（数値６４）との和（３４７）の１／４（＝８７）である。
【００６６】
ここで、閾値を１２８とした場合、Ｃ＝８となる。式（11）より、Ｄ’＝８２となり、中央画素の数値１１３を８２で置き換える。全画素に同様の処理を行った結果を図８（ｅ）に示す。
【００６７】
再構成された画素データＤ”は光学フィルタ回路１９へ送られる。光学フィルタ回路１９は、再構成された画素データＤ”に対して光学系のＰＳＦを模擬したフィルタ演算を行う。その結果、画素データＤ”は、光学系で取得される像と同質の画像データ（基準パターンデータ）へ変換される。
【００６８】
比較回路７では、基準データ生成部９で生成した基準パターンデータと、観測データ生成部１１で生成した同座標の測定パターンデータとを取り込み、位置合わせをした後に複数の周知のアルゴリズムに従って基準パターンデータと測定パターンデータとを比較し、所定の差が認められた場合に欠陥と判定する。
【００６９】
（変形例）
なお、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではない。観測データ生成部の光電変換部に入射する光は透過光に限定されず、反射光でも構わない。さらに、透過及び反射の両方の光を同時に用いても構わない。また、光電変換部は単数に限らず、複数用いることができる。また、リサイズ回路で適用するフィルタ処理や、光学フィルタ回路で適用するフィルタ処理は、ＦＩＲフィルタに限らず、線形、非線形、任意のフィルタ処理を行うことができる。
【００７０】
第１の実施形態におけるフーリエ変換はＤＦＴであれば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などの各種計算手法を用いることができる。
【００７１】
また、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【００７２】
その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】第１の実施形態に係わる欠陥検査装置の概略を示すブロック図。
【図２】第１の実施形態の欠陥検査装置の具体的な構成を模式的に示すブロック図。
【図３】第１の実施形態の作用を説明するためのもので、リサイズ処理のフローを示す図。
【図４】第１の実施形態の作用を説明するためのもので、ＤＦＴ結果行列の例を示す図。
【図５】第１の実施形態における画像データ処理の一例を示す図。
【図６】第４の実施形態を説明するためのもので、画素データの微分フィルタ処理前後のプロファイルを示す図。
【図７】第５の実施形態を説明するためのもので、画素データのラプラシアンフィルタ処理前後のプロファイルを示す図。
【図８】第６の実施形態の欠陥検査装置によるパターンデータ処理の一例を示す図。
【符号の説明】
【００７４】
１…被検査試料
２…試料ステージ
３…光源
４…集光光学系
５…拡大光学系
７…比較回路
９…基準データ生成部
１０…ホスト計算機
１１…観測データ生成部
１２…データメモリ
１３…光電変換部
１４…センサ回路
１６…ステージ制御回路
１７…データ展開回路
１８…リサイズ回路
１９…光学フィルタ回路
２０…ＸＹθモータ
【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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