(57)【要約】      （修正有）【課題】  統計的推論関数を用いた基板パターンの検査方法を提供する。【解決手段】  複数の基準用基板上に形成された各基準パターンに対応する光信号データと各基準パターンに関するパターン特性データをそれぞれ保存して光信号群及びパターン特性群を生成し、光信号群とパターン特性群との統計的推論関数を生成する。検査対象パターンが形成された検査用基板上に検査光を照射して、検査対象パターンから反射される検査用光信号データを生成する。検査用光信号データと統計的推論関数を用いて検査対象パターンに関するパターン特性値を推論し、推論されたパターン特性値が許容誤差の範囲に含まれるか否か検査する。誤差範囲から外れるパターンに関する光信号データ及び実測パターン特性データは光信号群及びパターン特性群として保存され、統計的推論関数を更新する。  【効果】  低費用で迅速にパターンを検査する。【選択図】            図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の基準用基板上に形成された各基準パターンに対応する複数の基準用光信号データと複数のパターン特性データとの統計的推論関数を生成する段階と、
前記検査対象パターンから反射される検査用反射光を検出して検査用光信号データを生成する段階と、
前記統計的推論関数を用いて前記検査用光信号データから前記検査対象パターンに関するパターン特性値を推論する段階と、
前記推論されたパターン特性値が許容誤差の範囲に含まれるか否かを検査する段階と、を含むことを特徴とする基板のパターン検査方法。
【請求項２】
前記推論関数を生成する段階は、
前記基準用基板上に形成された各基準パターンに対応する複数の基準用光信号データを具備し、前記基準用基板に供給される基準光の波長別に区別される複数の光信号群と前記各基準パターンに関する特性データを具備するパターン特性群を生成する段階と、
前記各光信号群に含まれた前記複数の基準用光信号データと前記基準用パターン特性データとの間に相関性分析を反復的に行って、前記光信号群ごとに前記基準用光信号データと前記パターン特性データとの相関係数を求める段階と、
許容可能な相関係数を有する前記光信号群及びこれに対応する基準光の波長をそれぞれ信頼信号群及び信頼波長に設定し、前記信頼信号群に含まれる複数の基準用光信号データと前記複数のパターン特性データとの間に回帰線を推定する段階とを含み、前記検査光は前記信頼波長を有することを特徴とする請求項１記載の基板のパターン検査方法。
【請求項３】
前記基準光及び検査光は、紫外線光または極紫外線光を含み、前記基準用または検査用光信号データは前記基準用または検査用基板から反射される反射光の強度を含むことを特徴とする請求項２記載の基板のパターン検査方法。
【請求項４】
前記基準光及び検査光は、前記基準パターン及び検査対象パターンに対して傾くように入射される偏光を含み、前記基準用及び検査用光信号データは、前記偏光の垂直と水平成分との強度比のタンジェント値または位相差に関するコサイン値を含むことを特徴とする請求項２記載の基板のパターン検査方法。
【請求項５】
前記相関係数は、ピアソン相関係数であることを特徴とする請求項２記載の基板のパターン検査方法。
【請求項６】
前記ピアソン相関係数の絶対値は、０．９以上であることを特徴とする請求項５記載の基板のパターン検査方法。
【請求項７】
前記パターン特性データは、電子走査顕微鏡で測定されることを特徴とする請求項２記載の基板のパターン検査方法。
【請求項８】
前記パターン特性データは前記基準パターンの幅または厚さであり、前記回帰線は前記幅または厚さを予測変数にし、前記検査用光信号を基準変数にする単純回帰線であることを特徴とする請求項１記載の基板のパターン検査方法。
【請求項９】
前記単純回帰線の決定係数は、前記検査対象のパターンを形成する工程の特性によって決定され、０．６以上の範囲を有することを特徴とする請求項８記載の基板のパターン検査方法。
【請求項１０】
前記基準用パターン特性データは、前記パターンの幅及び厚さであり、前記回帰線は、前記幅及び厚さを予測変数にし、前記検査用光信号を基準変数にする重回帰線であることを特徴とする請求項２記載の基板のパターン検査方法。
【請求項１１】
前記重回帰線の重決定係数は、前記検査対象のパターンを形成する工程の特性によって決定され、０．８以上の範囲を有することを特徴とする請求項１０記載の基板のパターン検査方法。
【請求項１２】
前記検査対象のパターンと基準パターンは、フォトレジストパターンを含むことを特徴とする請求項１記載の基板のパターン検査方法。
【請求項１３】
前記検査対象のパターンに対する推論パターン特性値が許容誤差の範囲に含まれないと、前記検査対象のパターンに対するパターン特性を直接測定して実測パターン特性値を求める段階を更に含むことを特徴とする請求項１記載の基板のパターン検査方法。
【請求項１４】
前記検査対象のパターンに関する直接測定は、電子走査顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて行われることを特徴とする請求項１３記載の基板のパターン検査方法。
【請求項１５】
前記検査用光信号及び前記実測パターン特性値を前記光信号群及びパターン特性群にそれぞれ追加して変更された光信号群及び変更されたパターンの特性群を形成する段階と、
前記変更された光信号群と変更されたパターン特性群との間に統計的推論関数を再生成する段階と、を更に含むことを特徴とする請求項１３記載の基板のパターン検査方法。
【請求項１６】
前記検査対象のパターンに対するパターン特性を直接測定して実測パターン特性値を求める段階と、
前記検査用光信号データ及び前記実測パターン特性値を前記光信号群及びパターン特性群にそれぞれ追加して、変更された光信号群及び変更されたパターン特性群を形成する段階と、
前記変更された光信号群と変更されたパターン特性群との間に統計的推論関数を再生成する段階と、を含むことを特徴とする請求項１記載の基板のパターン検査方法。
【請求項１７】
検査対象パターンを具備する検査用基板を支持するステージと、
前記検査用基板の表面に検査光を照射する照光部と、
前記検査用基板の表面から反射した反射光を検出して前記検査対象パターンに関する光信号データを生成する光検出部と、
基準用光信号データとパターン特性データとの統計的推論関数を生成し、前記統計的推論関数を用いて前記検査用光信号データから検査対象パターンに対するパターン特性値を推論して不良可否を判断する中央処理部と、を含むことを特徴とする基板パターン検査装置。
【請求項１８】
前記基準用光信号データ及びパターン特性データは、複数の基準用基板に形成された各基準パターンから生成されることを特徴とする請求項１７記載の基板パターン検査装置。
【請求項１９】
前記ステージは、前記検査対象基板を支持する支持ユニット、前記支持ユニットを駆動させるための駆動ユニット、及び前記駆動ユニットを制御するための駆動コントローラを含むことを特徴とする請求項１８記載の基板パターン検査装置。
【請求項２０】
前記照光部は、光を生成する光源、及び前記光源から発生した光をスリット光として形成するためのスプリッターを含み、前記光検出部は、前記基板の表面から反射する反射光を検出するための検出レンズ、及び前記検出レンズを経た反射光から前記検査用光信号データを生成するための検出ユニットを含むことを特徴とする請求項１８記載の基板パターン検査装置。
【請求項２１】
前記光源は、フッ化クリプトンエキシマレーザー光源、フッ化アルゴンエキシマレーザー光源、フッ素エキシマレーザー光源、またはアルゴンレーザー光源のうち、いずれか一つであることを特徴とする請求項２０記載の基板パターン検査装置。
【請求項２２】
前記光は紫外線または極紫外線であり、前記検出ユニットは前記反射光の強度を測定するためのＣＣＤセンサーであり、前記検査用光信号データは前記反射光の強度であることを特徴とする請求項２１記載の基板パターン検査装置。
【請求項２３】
前記照光部は、光を生成する光源、及び前記光源から発生した光を偏光に形成するための偏光器を含み、前記光検出部は、前記検査用基板の表面から反射する反射光を検出するための検出レンズ、前記検出レンズを経由した光を水平及び垂直偏光成分に分解する成分分解ユニット及び前記水平及び垂直偏光成分から前記検査用光信号データを生成する検出ユニットを含むことを特徴とする請求項１８記載の基板パターン検査装置。
【請求項２４】
前記検出ユニットは、前記反射された偏光の水平及び垂直成分の強度割合を計算して前記強度割合のタンジェント値を前記検査用光信号データとして生成することを特徴とする請求項２３記載の基板パターン検査装置。
【請求項２５】
前記検出ユニットは、前記反射された偏光の水平及び水直成分の位相差を計算して前記位相差のコサイン値を前記検査用光信号データとして生成することを特徴とする請求項２３記載の基板パターン検査装置。
【請求項２６】
前記中央処理部は、前記光検出部から生成された検査用光信号データを保存するためのバッファー、前記複数の基準用光信号データと前記複数のパターン特性データとの統計的推論関数を生成するための関数生成ユニット、前記統計的推論関数を用いて前記検査用光信号データから前記検査対象パターンに関するパターン特性値を推論する推論ユニット及び前記推論されたパターン特性値が許容誤差の範囲に含まれるか否かを判断する判断ユニットを含むことを特徴とする請求項１８記載の基板パターン検査装置。
【請求項２７】
前記複数の基準用光信号データを前記各基準用基板に供給された基準光の波長によって分けた複数の光信号群を保存する第１保存ユニット、及び前記各基準パターンのパターン特性を測定して求めた複数の基準用パターン特性データを具備するパターン特性群を保存する第２保存ユニットを具備する保存部を更に含むことを特徴とする請求項２６記載の基板パターン検査装置。
【請求項２８】
前記関数生成ユニットは、前記第１保存ユニットから伝送された複数の基準用光信号データと前記第２保存ユニットから伝送された複数の基準用パターン特性データとの回帰分析を行うことができる回帰分析器を更に含むことを特徴とする請求項２７記載の基板パターン検査装置。
【請求項２９】
前記関数生成ユニットは、前記光信号群から選択されたいずれか一つの光信号群に含まれた複数の基準用光信号データと前記選択された光信号群に対応する基準光の波長との相関性分析をして前記各信号群別に複数の相関係数を生成する相関性分析器を更に含み、前記回帰分析は許容可能な相関係数を有する光信号群に含まれた複数の基準用光信号データと前記パターン特性群に含まれたパターン特性データとの間に行われることを特徴とする請求項２８記載の基板パターン検査装置。
【請求項３０】
前記許容誤差半の範囲から外れる推論パターン特性値を有する不良パターンに関する検査用光信号データを前記第１保存ユニットに伝送し、前記不良パターンを測定した測定パターン特性データを前記第２保存ユニットに伝送するための制御部を更に含むことを特徴とする請求項２８記載の基板パターン検査装置。
【請求項３１】
前記パターン特性データは、基板上に形成されたパターンの幅または厚さを含み、前記統計的推論関数は、前記基準パターンの幅または厚さを予測変数にし、前記検査用光信号データを基準変数にする単純回帰線を含むことを特徴とする請求項１８記載の基板パターン検査装置。
【請求項３２】
前記パターン特性データは、基板上に形成されたパターンの幅及び厚さを含み、前記統計的推論関数は、前記基準パターンの幅及び厚さを予測変数にし、前記検査用光信号データを基準変数にする重回帰線を含むことを特徴とする請求項１８記載の基板パターン検査装置。
【請求項３３】
前記判断ユニットの結果を視覚的に示すための表示部を更に含むことを特徴とする請求項１８記載の基板パターン検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基板に形成されたパターンの検査方法、及びこれを行うための装置に係わり、より詳細には、パターン特性と前記パターン特性を示す光信号との統計的推論関数に基づいて検査パターンのパターン特性を検査する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、半導体集積回路の集積度が向上することによって、半導体素子の線幅、接触領域、または臨界値などは持続減少しつつあり、これによって検出される不良の大きさも次第に小さくなり、検出しにくくなっている。前記臨界値の減少によって悪化する致命的な不良として、ウエハー上に膜質を形成した後、蒸着される層間絶縁膜でのヴォイドの配線や積層型キャパシタンスのためのコンタクトのブリッジ不良を挙げることができる。
【０００３】
このような不良の大部分は、パターンの形成過程にて発生したパターン不良に起因するので、半導体装置の製造のための単位工程ごとに蒸着される膜の厚さや露光またはエッチングによって形成されるパターンの厚さや幅などを計測してパターンの不良可否を検査する段階を具備する。即ち、計測された量が許容される工程範囲に含まれるか否かを判断して工程上の許容される誤差範囲から外れると、工程条件を変更して前記パターン不良を遮断することで、パターン不良に起因する致命的不良を予め防止している。
【０００４】
工程が完了したパターンの不良可否を検査するために、走査電子顕微鏡を用いたＳＥＭ測定方法やパターンから反射する光を分析する光学測定方法が広く用いられている。
【０００５】
前記ＳＥＭ測定方法によると、まずパターンが形成された基板を精巧に切断し、切断された面に電子ビームを走査して二次電子を発生させる。前記二次電子を検出してパターンに関する２次元イメージで生成し、前記２次元イメージから直接パターンの幅や高さなどを測定する。したがって、測定対象パターンの幅や高さが許容誤差の範囲に含まれるか否かを直接確認する。しかし、前記のようなＳＥＭ測定方法は正確な結果を提供するものの、真空状態で測定しなければならないという点と、分析結果を得るまで長い時間がかかるという限界がある。したがって、前記ＳＥＭ測定方法は、検査対象基板が多い場合には工程効率を阻害する重要な要因となる。
【０００６】
また、前記光学測定方式によると、反復的で周期的なパターンを有した基板に光を照射して前記パターンから反射される光学的な信号を取得する。複雑なマトリクス関数と電磁気関数とを用いて前記光学的信号を解釈して前記パターンの線幅や厚さなどに関する情報を取り、前記情報が許容誤差の範囲に含まれるか否かを判断してパターンの不良可否を検査する。しかし、前記光学測定方式は主に２次元的なマトリクスパターンに対して高い精密度を有し、一般的な半導体工程にて製造される全てのパターンに対して適用できないという短所がある。また、下部膜質が複雑であったり、或いは検査パターンが単純でない場合には、検出した光学的な信号に関する解釈が不可能であるという点と、相当費用が所要されるサーバーを必要とするという短所がある。
【０００７】
しかし、基板に形成されたパターンの不良可否を確認するために、パターンの物理的な特性に関する正確な測定が必ずしも必要であることはなく、パターンが微細化することによって正確な測定そのものが困難であるという問題点もある。これによって、パターンの不良可否を検査する多様な方法が研究されている。
【０００８】
例えば、特許文献１は、工程条件の変動とパターンの表面から反射された反射光のレベル変化量との分散を求めて希望する膜の厚さやパターン幅を形成することができる最適の工程条件を維持する方法を開示している。また、特許文献２によると、基板に供給された光の出力パルスに対する前記基板から反射された光の検出パルスの割合に基づいて、前記基板の面積に対して前記パターンの面積が占める割合であるパターン面積の割合を算出してパターン不良を検査する。
【０００９】
しかし、前記特許文献１には、前記反射光とパターンの物理的特性に対する統計的分析は、全く行われていないので、最適反射光と最適パターンとの関係を一義的に確定できないという問題点がある。また、前記特許文献２は、パターンの面積割合を出力パルスに対する検出パルスの割合として求めるためには、検査対象パターンが基板の表面で周期的に反復しなければならない。したがって、基板全体にかけて周期的に反復しないパターンに対しては適用不可能な問題点がある。
【００１０】
したがって、検査対象パターンの物理的特性に対する正確な測定を伴わず、かつ、迅速にパターン不良の確認が可能な方法が要求されている。
【特許文献１】特開２００２−２６１１３９号公報
【特許文献２】特開２００１−３３０４２１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
したがって、本発明の目的は、検査対象基板に形成されたパターンの不良可否を低費用で迅速に行うことができる基板パターンの検査方法を提供することにある。
【００１２】
また、本発明の他の目的は、前記基板パターンの検査方法を行うための基板パターンの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】
【００１３】
前記の目的を達成するために、本発明の一実施例による基板パターンの検査方法によると、まず複数の基準用基板上に形成された各基準パターンに対応する複数の基準用光信号データを具備し、前記基準用基板に供給される基準光の波長別に区別される複数の光信号群、及び前記各基準パターンに関するパターン特性データを具備するパターン特性群を生成する。前記複数の光信号群から選択された光信号群に含まれる複数の基準用光信号データと前記パターン特性群に含まれる複数のパターン特性データとの統計的推論関数を生成する。検査対象パターンが形成された検査用基板上に検査光を照射した後、前記検査対象パターンから反射される検査用反射光を検出して検査用光信号データを生成する。前記統計的推論関数を用いて前記検査用光信号から前記検査対象パターンに対するパターン特性値を推論する。前記推論されたパターン特性値が許容誤差の範囲に含まれるか否かを検査して前記検査パターンの不良可否を検査する。前記検査光は、後述する信頼波長を有するよう設定して回帰分析の対象になる変量の相関度を増加させる。
【００１４】
ここで、前記推論関数を生成するために、まず前記各光信号群に含まれた前記複数の基準用光信号データと前記基準用パターン特性データとの間に相関性分析を反復的に行って、前記光信号群ごとに前記基準用光信号データと前記パターン特性データとの相関性を求める。許容可能な相関性を有する前記光信号群及びこれに対応する基準光の波長をそれぞれ信頼信号群及び信頼波長に設定し、前記信頼信号群に含まれる複数の基準用光信号データと前記複数のパターン特性データとの間に回帰線を推定する。
【００１５】
前記検査対象パターンに対する推論パターン特性値が許容誤差の範囲に含まれないと、前記検査対象パターンに対するパターン特性を直接測定して実測パターン特性値を求めてパターンの不良可否を判断する。ここで、前記検査用光信号及び前記実測パターン特性値を前記光信号群及びパターン特性群にそれぞれ追加して変更された光信号群及び変更されたパターン特性郡を形成し、前記変更された光信号群と変更されたパターン特性群との間に統計的推論関数を再生性する段階を更に含む。したがって、回帰分析のための散布データに実測工程データを追加することで、前記統計的推論関数の信頼度を増加させることができる。選択的に、前記許容誤差の範囲に含まれる検査対象のパターンに対しても検査用光信号データと実測パターン特性値を前記光信号群及びパターン特性群にそれぞれ追加することができる。
【００１６】
前記の目的を達成するための本発明の一実施例による基板パターン検査装置は、検査対象基板を具備する検査用基板を固定し、支持する支持ユニット及び前記支持ユニットを駆動させ、前記検査用基板の位置を調整するための駆動ユニットを具備するステージを含む。前記支持ユニットに固定された前記検査用基板の表面に検査光を照射する照光部と、前記検査用基板の表面から反射した反射光を検出して前記検査対象パターンに関する検査用光信号データを生成する光検出部を具備する。諸複数の光信号群を保存する第１保存ユニット及びパターン特性群を保存するための第２保存ユニットを含む保存部が具備される。前記第１保存ユニットには複数の基準用基板に形成された各基準パターンに対応する複数の基準用光信号データを前記各基準用基板に供給された基準光の波長によって分けた複数の光信号群が保存され、前記第２保存ユニットには前記各基準パターンを実際測定して求めた複数の基準用パターン特性データを具備するパターン特性群が保存される。前記検査対象パターンに対する不良可否を判定するための中央処理部が具備される。前記中央処理部では、前記保存部に保存されたデータを統計的に加工して前記光信号データと前記パターン特性データとの統計的推論関数を生成し、前記統計的推論関数と前記検査用光信号データを用いて検査対象パターンに対するパターン特性値を推論して不良可否を判断する。ここで、前記許容誤差の範囲から外れる推論パターン特性値を有する不良パターンに関する検査用光信号データを前記第１保存ユニットに伝送し、前記不良パターンを測定した測定パターン特性データを前記第２保存ユニットに伝送するための制御部を含む。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によると、統計的推論関数と検査対象パターンに関する光信号データを用いて前記検査対象パターンのパターン特性を推論し、前記推論されたパターン特性と誤差範囲を比較してパターンの不良可否を判定する。したがって、安い費用で迅速にパターン検査の工程を行うことができるという長所がある。また、既に形成された光信号群及びパターン特性群の基準用光信号データ及び基準用パターン特性データに各検査工程にて測定された検査用光信号データ及び実測パターン特性値を追加して前記光信号群及びパターン特性群を改善することができる。したがって、検査工程が進行されるほど前記統計的推論関数の変量数が増加して検査の信頼度が増加する。これによって、検査対象パターンのパターン特性に対する正確な測定を行わなくてもパターン不良が正確に判断可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、添付した図面を参照して、本発明の望ましい実施例を詳細に説明する。
【００１９】
図１は、本発明の一実施例による基板パターン検査装置の概略的構成を示す概念図である。
【００２０】
図１を参照すると、本発明の一実施例による基板パターン検査装置９００は、検査用基板（Ｗ）を支持するためのステージ１００、前記検査用基板（Ｗ）に検査光を照射する照光部２００、前記検査対象パターンに関する検査用光信号データを生成する光検出部３００、基準用光信号データ及び基準用パターン特性データを保存する保存部４００、前記検査対象パターンの不良可否を判断する中央処理部５００、前記ステージ１００、及び制御部６００を含む。
【００２１】
一実施例で、前記ステージ１００は、検査対象パターンを具備する検査用基板（Ｗ）を固定して支持する支持ユニット１１０、及び前記支持ユニット１１０を駆動させ、前記検査用基板（Ｗ）の位置を調整するための駆動ユニット１２０を具備する。一実施例として、前記検査用基板（Ｗ）は、半導体素子を製造するための半導体基板であり、前記検査対象パターンは、所定の露光工程を経たフォトレジストパターンまたはエッチング工程のマスクパターンであることができる。前記支持ユニット１１０は、上部面が平坦な平板に形成され、所定の工程を経て形成された不良可否を検査するための検査用基板（Ｗ）を固定しかつ、支持する。前記駆動ユニット１２０は、前記支持ユニット１１０の下部面に連結され、前記支持ユニット１１０の位置を移動させることによって、前記支持ユニット１１０の上部面に固定された前記検査用基板（Ｗ）の位置を調整する。一実施例として、前記駆動ユニット１２０は、３次元的に移動可能な移送器具を含み、前記駆動ユニット１２０と電気的に連結された駆動ドライバ１３０によってその動作が制御される。前記駆動ドライバ１３０は、前記制御部６００によってその動作が調節される。したがって、前記制御部６００によって前記検査用基板（Ｗ）の位置を調節する。
【００２２】
前記照光部２００は、前記支持ユニット１１０に固定された検査用基板（Ｗ）の表面に検査光を照射し、前記光検出部３００は、前記検査用基板（Ｗ）の表面から反射した反射光を検出して前記検査対象パターンに対する検査用光信号データを生成する。
【００２３】
一実施例として、前記照光部２００は、光を生成する光源２１０及び前記光源２１０から発生した光をスリット光に形成するためのビームスプリッター２２０を含み、前記光検出部３００は、前記検査用基板（Ｗ）の表面から反射する反射光を検出するための検出レンズ３１０及び前記検出レンズ３１０を経た反射光から前記検査用光信号データを生成する検出ユニット３２０を含む。
【００２４】
一実施例として、前記光源２１０は、フッ化クリプトンエキシマレーザー光源、フッ化アルゴンエキシマレーザー光源、フッ素エキシマレーザー光源、またはアルゴンレーザー光源などのようなレーザー光源であり、前記光は、前記光源から発生した紫外線または極紫外線を含む。また、一実施例として、前記ビームスプリッター２２０は、凹レンズ２２２と凸レンズ２２４との対で構成されたレンズ組み合わせ体で形成し、前記検査対象パターンのパターン特性に対する測定速度を増加させる。
【００２５】
前記検出レンズ３１０は、前記反射光を集光するために、所定の開口率を有する対物レンズで形成され、前記検出ユニット３２０は、前記検出レンズ３２０から検出された反射光を加工して前記検査用光信号データを生成する。一実施例として、前記検出レンズ３２０は、電荷結合素子センサー（ＣＣＤ  ｓｅｎｓｏｒ）を含む。前記ＣＣＤセンサー３２０は、検出される光量による自由電荷量の変化を電気的信号に変化して、前記反射光を検出して電気的信号に変換する。前記反射光の強度や周波数などのような光学的特性は、前記検査対象パターンが前記検査用基板（Ｗ）上に形成された物理的特性によって変化する。即ち、前記パターンの線幅や厚さなどによって前記反射光の光学的特性は変化する。前記ＣＣＤセンサー３２０によって出力される電気的信号は、前記反射光の光量に比例するので、前記ＣＣＤセンサー３２０は、前記反射光の強度を一義的に示す。したがって、前記検査用光信号データは、前記ＣＣＤセンサー３２０によって測定可能な反射光の強度であることができる。
【００２６】
前記照光部２００及び光検出部３００は、前述したような構造を有する一般的なパターン構造分析用光学装置だけでなく、非破壊方式でパターンの厚さを測定することができる分光エリプソメーター（ＳＥ）を用いることもできる。即ち、前記検査用基板の表面から反射された偏光を水平及び垂直成分に分解し、両成分間の強度差または位相差を検査用光信号データとして用いる。
【００２７】
図２は、前記ＳＥを用いた照光部及び光検出部の概略的な構成を示す概念図である。
【００２８】
図２を参照すると、前記照射部２００は、光を生成する光源２１０及び前記光源から発生した光を偏光として形成するための偏光器２４０含み、前記光検出部３００は、前記検査用基板（Ｗ）の表面から反射する反射光を検出するための検出レンズ３１０、前記検出レンズ３１０を経た光を水平及び垂直偏光成分に分解する成分分解ユニット３３０及び前記水平及び垂直偏光成分の強度割合または位相差を計算するための検出ユニット３２０を含む。前記偏光器２４０は、前記光源から発生した光のうち、特定方向に振動する光波のみ通過させることで、前記検査用基板（Ｗ）の表面に偏光を供給する。一実施例として、前記成分分解ユニット３３０はプリズムを用い、前記プリズムを通過した反射光は垂直偏光成分と水平偏光成分に分解される。前記検出ユニット３２０では、従来の分光エリプソメトリー（Ｓｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｉｃ  Ｅｌｌｉｐｓｏｍｅｔｒｙ）理論によって前記垂直及び水平偏光成分の強度割合（Ψ）、及び位相差（Δ）を計算する。ここで、前記検査用光信号データは、前記強度割合（Ψ）のタンジェント値（ｔａｎΨ）または前記位相差のコサイン値（ｃｏｓΔ）のうち、いずれか一つを用いる。
【００２９】
前記保存部４００は、基準用光信号データ及び基準用パターン特性データを保存する。前記保存部４００に保存されたデータは、統計的に処理され、基板に形成されたパターンのパターン特性と光信号データとの統計的推論関数が生成される。前記統計的推論関数は、後述する検査用光信号データを用いて検査対象パターンに対するス論パターン特性を提供し、前記推論パターン特性に基づいてパターンの不良可否を判断する。したがって、前記データは本発明によるパターンの検査方法を行うための基準データとしての役割を果たし、検査用基板に対する検査工程とは別途の工程によって測定される。
【００３０】
前記基準用データを形成するために、検査対象パターンを形成する工程が完了した複数の基準用基板を準備する。即ち、まず検査対象パターンを形成する工程を選択し、選択された工程を経た基板を複数準備する。ここで、前記基準用基板は、可能な限り工程変更の範囲を全て含むことができるよう準備する。
【００３１】
以下、一実施例として前記検査対象パターンがフォトレジストパターンであり、選択された工程が露光工程である場合に、前記フォトレジストパターンの線幅を検査する工程を説明する。しかし、このような技術が前記フォトレジストパターンの線幅の検査方法及び検査装置に限定されない。
【００３２】
露光工程によるフォトレジストパターンの線幅は、基板の表面に照射される露光量と焦点距離によって最も大きい影響を受ける。したがって、前記露光量と焦点距離を、最適線幅を具現する最適露光量及び最適焦点から所定の量だけ変化させると、前記フォトレジストパターンの線幅も最適線幅から外れるようになる。前記基準用基板は、工程変化による全ての線幅の変化を含むように準備する。表１は、前記のような工程条件の変化と線幅変化を概念的に示した表である。
【００３３】
【表１】
2006058294.tif 000003
【００３４】
表１において、Ｂは露光工程における最適露光量を示し、Ａは最適焦点距離を示す。したがって、表１の「正常条件」においてフォトレジストパターンは最適線幅を有し、「管理限界」領域は線幅に対する前記露光量及び焦点距離の工程誤差の範囲を示す。「不良」領域は、工程上許容不可能な線幅を有するパターン形成工程を示す。前記基準用基板は、前記「正常条件」及び「管理限界」領域に対応する基板だけでなく、前記「不良」領域に対応する基板も含むように準備する。
【００３５】
前述した場合のように、準備された複数の基準用基板に対して前述したような照光及び光検出システムを用いて、前記基準用基板上に形成された基準パターン（フォトレジストパターン）に対する基準用光信号データを生成する。また、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）のような線幅測定装置を用いて前記各基準パターンに対する線幅を直接測定する。一実施例として、露光工程の全ての工程変化を示すことができる２４枚の基板を選択し、各基板に形成された基準用パターンの線幅及び基準用光信号データを測定した。表２は、各基準用基板に対して測定された基準用線幅及び基準用光信号データの一部を示す表である。
【００３６】
【表２】
2006058294.tif 000004
【００３７】
表２で、Ｓ０１乃至Ｓ２４は、基準用基板を示し、波長は前記各基準用基板に照射された基準光の波長（ｎｍ）を示す。線幅はＳＥＭ装備で測定した前記基準パターンの線幅（μｍ）を示す。基準用光信号データは各波長を有する偏光を前記基準用基板に走査した後、反射された偏光の垂直及び水平成分間の光強度割合のタンジェント値（ｔａｎΨ）を示す。
【００３８】
前記基準用光信号データは、各波長別に一つの光信号群を形成する。即ち、特定波長に対応する光信号群は、各基準用基板にその特定波長を照射した後に生成される複数の基準用光信号データを含む。したがって、表２に示したように、前記基準光の波長によって複数の光信号群を生成する。前記複数の光信号群は、前記保存部４００の第１保存ユニット４１０に保存される。前記基準用基板に形成された各基準パターンに関する測定線幅は線幅群を形成し、前記保存部４００の第２保存ユニット４２０に保存される。
【００３９】
前記中央処理部５００は、前記保存部に保存された基準用光信号データ及び線幅測定データを統計的に加工して、前記光信号データと前記線幅データとの統計的推論関数を生成し、前記統計的推論関数と前記検査用光信号データを用いて検査対象パターンに対するパターン特性値を推論して不良可否を判断する。
【００４０】
具体的に、前記中央処理部５００は、前記保存部４００に保存された複数の光信号群に保存された基準用光信号データと前記線幅データとの統計的推論関数を生成するための関数生成ユニット５２０を具備する。一実施例で、前記関数生成ユニット５２０は、回帰分析器を含む。望ましくは、前記関数生成ユニット５２０は、互いに独立的で連続な変量である前記光信号群の波長と前記線幅データとの相関性を確認するための相関性分析器５２２を更に含む。
【００４１】
相関性分析は、独立的で連続な変量間の相互関連性を確認するための統計的分析であり、相関係数によって相関程度を定量化して示す。二つの変量間の相関関係を分析する単純相関分析は、一般にピアソン相関係数によって示される。前記ピアソン相関係数（ｒ）は−１と＋１との間の実数値で示され、絶対値の大きさが１に近いと比例関係があることを意味し、０に近いと比例関係がないことを意味する。したがって、−１である場合は反比例関係であり、＋１である場合には正比例関係を意味する。
【００４２】
前記ピアソン係数は、下記のような式（１）で示される。
【００４３】
【数１】
2006058294.tif 000005
【００４４】
ここで、ｎは対比される標本の個数であって、本実施例の場合は２４であり、Ｘ及びＹは対比される二つの変量であって、本実施例の場合には基準用光信号データと線幅を示す。また、ＳＸ及びＳＹはＸ及びＹ変量の標準偏差である。
【００４５】
前記複数の基準用光信号データは、前記第１保存ユニット４１０から前記相関性分析器５２２に伝送され、前記複数のパターン特性データは前記第２保存ユニット４２０から前記相関性分析器５２２に伝送される。前記相関性分析器５２２は伝送された複数の基準用光信号データ及び複数のパターン特性データを前記式（１）によって計算して相関係数を生成する。前記相関性分析器５２２は前述したような過程を各光信号群ごとに反復的に行って各光信号群別に相関係数を生成する。表２の下段には、式（１）によって計算された前記基準用光信号データと前記線幅との相関係数が前記光信号群別に計算されている。即ち、前記相関係数は前記基準光の波長別に生成される。
【００４６】
前記関数生成ユニット５２０は、前記光信号群別に計算された複数の相関係数のうち、許容可能な相関係数を有する光信号群を信頼信号群に設定し、前記信頼信号群に含まれた複数の光信号データと前記パターン特性群に含まれた複数のパターン特性データとの間に回帰分析を行って統計的推論関数を生成する。以下、前記信頼信号群に対応する前記基準光の波長を信頼波長と称する。
【００４７】
一実施例として、前記許容可能な相関係数の範囲を０．９以上に設定すると、表１に与えられた複数の光信号群のうち、前記基準光の波長が約４３５ｎｍ〜４３６ｎｍの範囲に対応する光信号群が前記信頼信号群に選択される。残余光信号群と比べて、前記信頼信号は、相対的に高い正の相関関係を有するので、前記信頼信号群に含まれる複数の基準用光信号データと前記線幅は相対的に強い正比例関係を形成する。即ち、約４３５ｎｍ〜４３６ｎｍの波長を有する基準光を照射する場合、前記基準光の光信号データが増加すると、前記線幅も増加する可能性が相対的に高い。
【００４８】
図３は、表２に離散的に与えられた基準用光信号データと線幅測定値の関係を連続的に示すグラフであり、図４は、基準光の波長と相関係数との関係を示すグラフである。図３及び図４を参照すると、前記基準用光信号データと基準パターンの線幅は基準光の波長が４２０ｎｍ〜４４０ｎｍである場合に最も高い正の相関係数を有することがわかる。特に、前記基準光が４３６ｎｍの波長を有する場合に最も高い相関係数を有することがわかる。
【００４９】
したがって、検査対象パターンの工程の特性とパターンの特性及び検査工程の環境を考慮して適切な範囲の許容可能な相関係数を選択し、前記許容可能な相関係数に対応する信頼信号群に含まれる複数の基準用光信号データのみ回帰分析に用いることによって推論される回帰線の信頼度を増加させることができる。また、前記検査用基板に走査する検査光を前記信頼波長を有する光に形成して前記回帰線を用いて推論する検査対象パターンに関するパターン特性値の信頼度を向上する。前記露光工程によるフォトレジストパターンの線幅を検査する工程の場合、前記相関係数の許容範囲は０．８以上であれば、充足するほどの検査結果を提供する。しかし、前記相関係数の許容範囲は、検査対象パターンを形成する工程の特性、検査工程で要求される検査正確度及び検査工程の遂行環境などによって異なる。
【００５０】
前記関数生成ユニット５２０は、前記信頼信号群に含まれた複数の基準用光信号データと前記パターン特性群に含まれた複数の基準用パターン特性データ（本実施例の場合、線幅測定値）を二つの変数に設定して回帰分析を行う。
【００５１】
以下、表２に示した測定データを参照して前記基準光が４３５ｎｍの波長を有する場合、基準用光信号データと線幅測定値との間の線形回帰分析を行う。しかし、前記４３５ｎｍの波長に対応する光信号群は任意で選択されたものであり、前記信頼信号群は、全て線形回帰分析を行って統計的推論関数を形成することができることは自明である。
【００５２】
前記相関性分析は、互いに独立的な前記基準用光信号データと前記線幅測定値との相関性を分析することであるものの、前記回帰分析は、変量間の関数的な関連性を推定するために数学的模型を仮定し、観測資料からこの模型を推定する統計分析である。したがって、回帰分析は従属変数と独立変数との間の推定された関数関係を提供する。
【００５３】
図５は、基準光が４３５ｎｍである場合、基準用光信号データと線幅測定値との間の線形回帰線を示すグラフである。グラフにおいて、横軸は線幅を示し、縦軸は基準用光信号データを示し、最小二乗法を用いて線形回帰分析を行った結果である。
【００５４】
最小二乗法とは、前記数学的模型を１次関数と仮定し、統計的方法を用いて誤差の二乗和が最小になるよう仮定された前記１次関数の傾きと切片を推定する方法である。
【００５５】
【数２】
2006058294.tif 000006
【００５６】
【数３】
2006058294.tif 000007
【００５７】
表２に示した測定データと前記式（２）及び式（３）を用いて線形回帰線を推定すると、図５に示したような１次関数を得ることができ、ここで、回帰線の信頼度を決定する決定係数は０．９１７を示している。前記決定係数は離散的に分布する各データが前記線形回帰線から離れる程度を示す数値であって、前記ピアソン相関係数の二乗と同じである。したがって、前記決定係数はいつも０と１との間の実数値で示され、前記決定係数の値が大きいほど回帰線の信頼度が高くなる。
【００５８】
検査対象パターンを形成する工程を考慮して適当な決定係数を有するよう前述したように回帰線を推定すると、検査目的に符合する回帰線を得ることができる。一実施例として、前記決定係数は０．６以上の範囲で検査対象工程の特性を考慮して決定する。以下、許容できる決定係数を有するよう前記回帰分析によって推論された回帰式を統計的推論関数と称する。
【００５９】
したがって、前記関数生成ユニット５２０では、許容相関係数を有する光信号データとパターン特性データに対して回帰分析を行って許容可能な決定係数を有する統計的推論関数を求める。
【００６０】
前記中央処理部５００は、前記検査用光信号データと前記統計的推論関数を用いて前記検査対象パターンに関するパターン特性値を推論ユニット５３０で推論し、前記推論されたパターン特性値が許容誤差の範囲に含まれるか否かを前記判断ユニット５４０で判断する。前記推定線幅が工程誤差の範囲から外れると不良パターンに決定する。
【００６１】
本実施例では、前記基準用光信号データと関連して前記フォトレジストパターンの線幅のみを対比して相関性分析及び回帰分析を行ったが、前記フォトレジストパターンの厚さも考慮して相関性分析及び回帰分析を行うことができるのは、確かである。即ち、前記基準用光信号データと前記フォトレジストの線幅と厚さとの相関関係を分析して前記統計的推論関数を生成することができる。前記相関性分析は前記基準用光信号データと前記線幅と厚さとの関係を示す相関係数ベクトルによって定量化することができ、前記回帰線は前記基準パターンの幅及び厚さを予測変数にし、前記検査用光信号データを基準変数にする重回帰線に推定される。一実施例として、前記重回帰線の決定係数は、０．８以上で設定する。しかし、これは、検査対象パターンを形成する工程の特性と検査性角度によって異なることができる。
【００６２】
前記ステージ１００、前記照光部２００、光検出部３００、保存部４００、及び中央処理部５００は、前記制御部６００によって互いに有機的に機能することによって、基板パターンの検査装置を構成する。望ましくは、前記判断ユニット５４０の結果を視覚的に示すための表示部７００を更に含むことができる。一実施例として、前記表示部はコンピューター用モニターを含む。
【００６３】
前記判断ユニット５４０の結果は、前記制御部６００によって制御され、前記表示部７００に表示される。したがって、作業者が検査対象パターンの不良可否を確認しやすくする。もし、前記判断ユニット５４０によって前記検査対象パターンが不良パターンと判断されると、前記制御部６００は前記中央処理部５００のバッファー５１０に保存された前記検査用光信号データを前記保存部４００の第１保存部４１０に伝送する。また、前記ステージ１００の支持ユニット１１０に固定された前記検査用基板（Ｗ）の位置を移動して線幅を実測する。前記制御部６００から信号の伝送を受けた前記ステージ１００の駆動ドライバ１３０は、前記駆動ユニット１２０を３次元的に移動させた後、所定の移送手段（図示せず）を駆動して前記検査用基板（Ｗ）を線幅実測ルーム（図示せず）に移送する。前記検査用基板（Ｗ）に対する実測線幅は、前記制御部７００によって前記保存部４００の第２保存部４２０に保存される。
【００６４】
したがって、検査工程が進行されるほど前記光信号群及びパターン特性群のデータが蓄積され、前記光信号群及びパターン特性群に基づいて生成された統計的推論関数の信頼性を増加させる。正常パターンに判断された検査対象パターンに対しても同様に実測線幅及び検査用光信号データを前記保存部４００に保存することができる。しかし、これは信頼性のある統計的推論関数を生成するためのものであり、十分な大きさを有する母集団が形成されたら、正常パターンに対する実測線幅及び検査用光信号データは保存部４００に必ずしも保存されることはない。
【００６５】
以下、前記基板パターン検査装置を用いたパターンの検査方法について説明する。
【００６６】
図６及び図７は、本発明の一実施例による基板パターンの検査方法を示す流れ図である。
【００６７】
図６及び図７を参照すると、本発明の一実施例によって検査対象パターンを検査するために、まず複数の基準用基板上に形成された基準パターンを対象として統計的推論関数を生成する（段階Ｓ１０）。
【００６８】
図７に示したように、前記統計的推論関数を生成するためにまず基準光信号データで構成される複数の光信号群を形成する（Ｓ１０１）。前記光信号群を形成するために検査対象パターンを形成する工程が完了した複数の基準用基板を準備する。前記基準用基板は可能な工程変更の範囲を全て含むように準備する。
【００６９】
その後、準備された複数の基準用基板に対して反射度測定装置または分光器などのような照明及び光検出システムを用いて前記基準用基板上に形成された基準パターンに対する複数の基準用光信号データを生成する。また、走査電子顕微鏡のような測定装置を用いて線幅や厚さなどのような基準パターンのパターン特性を直接測定して複数の基準用パターン特性データを生成する。
【００７０】
前記複数の基準用光信号データは、前記基準光の波長によって複数の光信号群に分類して前記保存部４００の第１保存部４１０に保存される。一実施例として、スペクトロスコピックエリプソメーターを用いて前記基準用基板の表面に偏光を供給した後、前記基準パターンから反射される反射光を検出して垂直及び水平成分に分解する。その後、前記垂直及び水平成分の強度割合に関するタンジェント値を前記基準用光信号データに保存する。他の実施例として、レーザー光を照射した後、反射される反射光の強度を検出して前記基準用光信号のデータとして保存することもできる。前記基準用光信号データは、パターンの厚さを測定可能な従来の光学的方法を用いて生成することができる。前記光信号群は同一波長を有する基準光を前記複数の基準用基板にそれぞれ走査して生成した複数の基準用光信号データを含む。したがって、前記光信号群は、前記基準光の波長と一対一に対応するように形成される。
【００７１】
同様に、前記各基準用パターン特性データを具備する一つのパターン特性群を生成して前記保存部４００の第２保存部４２０に保存する（段階Ｓ１０２）。
【００７２】
その後、前記各信号群に含まれた基準用光信号データと前記基準用パターン特性との間に前記相関性分析器４２１にて相関性分析を行う（段階Ｓ１０３）。前記相関性分析は、前記基準用光信号データと前記基準用パターン特性データとの相互関連性を相関係数によって定量的に示す。一実施例として、前記相関係数としてピアソン相関係数を用いる。前記相関係数は、−１と１との間の値を有し、絶対値が１に近くなるほど二つの変数間の比例関係が成立し、０に近いほど比例関係が成立しない。負数であれば反比例関係であり、正数であれば正比例関係を有する。
【００７３】
許容可能な相関係数を有する光信号群を信頼信号群として選択し、前記信頼信号群に含まれた複数の基準用光信号データと前記基準用パターン特性データを用いて前記関数生成ユニット４２０で回帰分析を行う（段階Ｓ１０４）。一実施例として、最小二乗法を用いた線形回帰分析を行って、１次関数で示される回帰式を推定する。ここで、検査対象パターンを形成する工程の特性、検査対象パターンの特性、検査工程の精密度、その他検査工程の環境を考慮して適切な範囲の決定係数を選択する。一実施例として、前記露光工程のフォトレジストパターンに対する検査工程は決定係数が０．６以上であれば、信頼可能な検査結果を提供する。
【００７４】
したがって、前記関数生成ユニット５２０は、前記信頼群に含まれる複数の光信号データのみ回帰分析に用いることで、信頼性のある統計的推論関数を生成する。
【００７５】
本実施例では、前記基準用光信号データと関連して基準パターンの１種のパターン特性のみを対比して相関性分析及び回帰分析を行ったが、二つ以上のパターン特性を考慮して相関性分析及び回帰分析を行うことができる。即ち、前記基準用光信号データと前記基準パターンの線幅と厚さとの相関関係を分析して前記統計的推論関数を生成することもできる。前記相関性分析は、前記基準用光信号データと前記線幅と厚さとの関係を示す相関係数ベクトルによって定量化することができ、前記回帰線は、前記基準パターンの幅及び厚さを予測変数にし、前記検査用光信号データを基準変数にする重回帰線に推定される。一実施例として、前記重回帰線の決定係数は０．８以上に設定する。しかし、これは検査対象パターンを形成する工程の特性と検査正確度によって異なることができる。
【００７６】
検査対象パターンが形成された検査用基板（Ｗ）を前記ステージ１００の支持ユニット１１０に固定させた後、前記基板の表面に検査光を照射し（段階Ｓ２０）、前記検査対象パターンから反射される検査用光信号データを生成する（Ｓ３０）。
【００７７】
前記検査用光信号データは、前記基準用光信号データと対応して決定する。一実施例として、分光エリプソメーターを用いて前記検査用基板の表面に前記信頼波長を有する偏光を前記検査用基板の表面に走査した後、前記検査対象パターンから反射される反射光を検出して垂直及び水平成分に分解する。その後、前記垂直及び垂直成分の強度割合に関するタンジェント値を前記検査用光信号データとして前記中央処理部５００のバッファー５１０に保存する。前記垂直及び水平成分の位相差に関するコサイン値を前記検査用光信号データとして保存することができる。他の実施例として、前記信頼波長を有する紫外線または極紫外線を前記検査用基板の表面に走査した後、前記検査対象パターンから反射される反射光の強度を検出して前記中央処理部５００のバッファー５１０に保存する。
【００７８】
その後、前記関数生成ユニット５２０で生成された統計的推論関数と前記バッファー５１０に保存された前記検査用光信号データは、前記中央処理部５００の推論ユニット５３０に伝送され、前記推論ユニット５３０は、前記統計的推論関数を用いて前記検査用光信号データから前記検査対象パターンに対するパターン特性値を推論する（段階Ｓ４０）。一実施例として、前記統計的推論関数がパターンの線幅と光信号データの１次関数として与えられたら、前記１次関数に前記検査用光信号データを挿入して検査対象パターンに対する線幅を推定する。その後、前記推定されたパターンの特性が所定の工程誤差の範囲に含まれるか否か前記判断ユニット５４０で判断する（段階Ｓ５０）。前記推定パターン特性が工程誤差範囲から外れると（段階Ｓ５０：いいえ）、前記検査対象パターンに関するパターン特性をＳＥＭ装備のような測定手段を用いて実際に測定する（段階Ｓ７０）。実測されたパターン特性値が許容誤差の範囲に含まれるか否かが判断される（段階Ｓ８０）。実測されたパターン特性値が許容誤差の範囲に含まれと（段階Ｓ８０：はい）、前記検査対象パターンは良好なパターンとして表示部７００に示し（段階Ｓ１０００）、許容誤差の範囲から外れると（段階Ｓ８０：いいえ）、不良パターンとして表部７００に示す（段階Ｓ１１００）。
【００７９】
ここで（段階Ｓ８０：いいえ）、前記制御部６００は、前記検査用光信号データ及び実測されたパターン特性値を前記保存部４００の第１保存部４１０及び第２保存部４２０に保存して、前記光信号群及びパターン特性群のデータの大きさを変更する（段階Ｓ９１）。その後、変更された光信号群に含まれた光信号データ及び変更されたパターン特性群に含まれたパターン特性データを用いて前述したような方法で新しい統計的推論関数を再生性する。その後の検査工程では、前記再生性された統計的推論関数を用いることで推論の信頼性を増加させることができる。
【００８０】
前記推定パターンの特性が許容誤差の範囲に含まれると（段階Ｓ５０：はい）、検査対象パターンは不良を含んでいないことであるので、良好なパターンで表示部７００に表示し（段階Ｓ１０００）、パターン検査工程を終了する。選択的に、前記制御部６００は、前記中央処理部５００のバッファー５１０に保存された前記検査用光信号データを前記第１保存部４１０に保存し、前記検査対象パターンの特性を実測して前記第２保存部４２０に保存して、前記光信号群及びパターン特性群を変更することもできる（段階Ｓ９０）。もし、前記光信号群及びパターン特性群が変更されたら、変更された光信号群に含まれた光信号データ及び変更されたパターン特性群に含まれたパターン特性データを用いて前述したような方法で新しい統計的推論関数を生成する。その後の検査工程では、前記更新された統計的推論関数を用いることで推論の信頼性を増加させることができる。
【００８１】
したがって、基板に形成されたパターン不良を検査するために、既存の統計的データを用いるので、各パターンごとに正確な測定を行った従来の検査方法と比較して検査速度を顕著に向上することができる。また、各パターンに対する物理的測定を要求しないので、多様なパターンを検査することができる。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
本発明によると、統計的推論関数と検査対象パターンに関する光信号データを用いて前記検査対象パターンのパターン特性を推論し、前記推論されたパターン特性と誤差範囲とを比較してパターンの不良可否を判断する。したがって、低費用で、迅速にパターン検査の工程を行うことができるという長所がある。また、既に形成された光信号群及びパターン特性群の基準用光信号データ及び基準用パターン特性データに各検査工程で測定された検査用光信号データ及び実測パターン特性値を追加して前記光信号群及びパターン特性群を改善することができる。したがって、検査工程が進行されるほど、前記統計的推論関数の変量数が増加して検査の信頼度が増加する。これによって、検査対象パターンのパターン特性に対する正確性の測定を行わなくても、パターン不良を正確に判断することができる。尚、前記光信号群及びパターン特性群を実験的に累積して使用するので、光信号のモデリングのための別の高費用サーバーが必要でなく、統計的処理法を用いるので、高速測定が可能であるという長所がある。したがって、従来のパターンの検査工程が有する致命的欠陥である処理量の限界を極服することができる。
【００８３】
以上、本発明の実施例によって詳細に説明したが、本発明はこれに限定されず、本発明が属する技術分野において通常の知識を有するものであれば本発明の思想と精神を離脱することなく、本発明を修正または変更できる。
【図面の簡単な説明】
【００８４】
【図１】本発明の一実施例による基板パターン検査装置の概略的な構成を示す概念図である。
【図２】スペクトロスコピックエリプソメーターを用いた照光部及び光検出部の概略的な構成を示す概念図である。
【図３】表２に与えられた基準用光信号データと線幅測定値との関係を示すグラフである。
【図４】基準光の波長と相関係数との関係を示すグラフである。
【図５】基準用光信号データと線幅測定値との間の線形回帰線の位置例を示すグラフである。
【図６】本発明の一実施例による基板パターンの検査方法を示す流れ図である。
【図７】本発明の一実施例による基板パターンの検査方法を示す流れ図である。
【符号の説明】
【００８５】
１００…ステージ、
２００…照光部、
３００…光検出部、
４００…保存部、
４１０…第１保存ユニット、
４２０…第２保存ユニット、
５００…中央処理部、
５１０…バッファー、
５２０…関数生成ユニット、
５２２…相関性分析器、
５３０…推論ユニット、
５４０…判断ユニット、
６００…制御部、
７００…表示部、
９００…基板パターン検査装置。
【図１】
2006058294.tif 000008
【図２】
2006058294.tif 000009
【図３】
2006058294.tif 000010
【図４】
2006058294.tif 000011
【図５】
2006058294.tif 000012
【図６】
2006058294.tif 000013
【図７】
2006058294.tif 000014