(57)【要約】【課題】  露光マスクなどのパターン欠陥の検査において、光学系の変動による影響を抑え、高感度の欠陥検査方法を実現する。【解決手段】  検査対象画素における光学画像と参照画像の間の変動を基準として、その他の画素における光学画像と参照画像間の変動の類似性を算出する変動類似性算出ステップと、変動類似性に基づいて比較相手としての優先順位を算出する優先順位決定ステップと、光学画像中に存在する設計上同一のパターン同士を相互比較することにより欠陥を検出する相互比較ステップとを備えることを特徴とする欠陥検出方法である。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象であるレチクルのパターンを撮像して形成した光学画像と、該パターンの設計データに基づいて形成した参照画像を比較検査するパターン検査方法であって、
任意の検査対象画素領域と該検査対象画素領域に対応する該参照画像の画素領域間の変動、及び該検査対象画素領域以外の画素領域における該光学画像とこれに対応する参照画像間の変動の非類似性を算出する変動非類似性算出ステップと、
前記変動非類似性算出ステップで求めた変動非類似性のデータを元に、該検査対象画素領域と比較する該光学画像内の他の画素領域に、比較対象画素領域として優先順位を設定する優先順位設定ステップと、
該検査対象画素領域と設計上同一のパターンを有する画素領域を、該光学画像の該比較対象画素領域から選定し、該検査対象画素領域の光学画像と、この選定された比較対照画素領域の光学画像を、前記ステップで決定された優先順位に従って相互比較することにより、欠陥を検出する比較検査ステップとを備えたことを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項２】
前記変動非類似性を算出するステップが、光学画像、及び参照画像に対して２次元線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する連立方程式を生成する連立方程式生成ステップと、
前記入出力関係を記述した連立方程式を最小二乗法で推定して前記連立方程式のパラメータを求める連立方程式解法ステップとからなることを特徴とする請求項１に記載の欠陥検出方法。
【請求項３】
前記優先順位設定ステップにおいて、任意の他の比較対象領域の変動非類似性が所定のレベルを超えた場合には、当該領域を比較対象外の画像と設定することを特徴とする請求項１または請求項２に記載の欠陥検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レチクルに形成されたパターンの検査方法であって、パターンの欠陥を検出するパターン検査方法である。
【背景技術】
【０００２】
レチクルは、半導体集積回路装置の製造工程において、半導体ウェハの表面に所要のパターンをフォトリソグラフィ法によって形成する工程で用いられる。一般に、ＬＳＩの製造には多大なコストがかかるため、歩留まりの向上が欠かせない。
半導体デバイスの製造工程において、歩留まりを低下させる要因の一つとして、半導体ウェハ上に微細パターンをリソグラフィ技術で露光・転写する際に使用されるレチクルのパターン欠陥があげられる。すなわち、このレチクル自身に欠陥があると、多数の半導体デバイスに欠陥を転写することになり、歩留まりを大きく低下させることになる。
近年、ＬＳＩパターン寸法の微細化に伴って、検出しなければならない欠陥の最小寸法も微細化している。そのため、レチクルの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要になっている。
【０００３】
従来、このようなレチクルの欠陥を検査する方法として、光ビームを検査基板に照射し、基板を透過する光あるいは反射する光を集光してセンサ表面に結像させ、形成した光学画像と、このレチクルを設計したＣＡＤデータからパターンの基準となる参照画像を生成し、この光学画像と参照画像を比較することによってパターンの欠陥を検出することが知られている（特許文献１）。
【０００４】
ところで、最近の半導体デバイスの高集積化によるレチクル上のパターンの微細化に伴い、比較対象画像同士の画素位置ズレや画像の伸縮・うねり、センシングノイズに埋もれるほどの欠陥を検出する必要が生じている。
しかしながら、前記特許文献１記載の発明は、最近のこのような高度な要求に充分応えられるものではなかった。
【０００５】
また、従来のパターン欠陥の有無を検査する方法には、大きく分けて、ダイとダイとの比較（Die to Die比較）と、ダイとデータベースとの比較（Die to Database比較）がある。Die to Die比較（ＤＤ比較）は、レチクル上の２つのダイを比較して欠陥を検出する方法であり、Die to Database比較（ＤＢ比較）は、ダイとＬＳＩ設計用ＣＡＤデータから発生させたデータベースを比較して欠陥を検出する方法である。
【０００６】
ところで、一般的に、ダイとデータベースとの比較よりダイとダイとの比較の方が高い欠陥検出感度を有していた。これは、データベースから作成された参照画像は、画像自体に欠陥を有していないのに対して、光学画像は、光学系に起因する像のゆがみなどが存在しており、欠陥のないパターンを撮像した光学画像とこれに対応する参照画像であっても、不一致となってしまう可能性があり、光学画像と参照画像について厳密な比較を行うことができなかったためである。
【０００７】
これに対して、ダイとダイの比較では、光学系に起因する問題点は、同じ光学系を用いていることでキャンセルされており、ダイとダイの比較において上記問題点が発生する可能性は低い。しかしながら、検査対象試料が、同一のダイを備えているとは限らず、ダイとダイの比較を欠陥検査に用いるには制約があった。
【特許文献１】特開平８−７６３５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
検査対象資料が、同一のダイを備えていない場合でも適応できる方法として、１つのダイの光学画像の中から、参照画像を利用して設計上同一な部分パターンを探し出し、それらに対応する光学画像上の部分パターン同士を相互に比較することにより、欠陥を検出する方法が考えられる。
【０００９】
しかし、従来手法には次の問題点がある。すなわち、光学系は様々な変動を受けるから、設計上同一の部分パターンであっても光学画像上では差異が生じることがある。これはノイズ成分であるから相互に比較する際S/N比を悪化させる原因となる。
【００１０】
そこで本発明は、上記欠陥検出技術における上記問題を解決するために成されたもので、光学系の変動による影響を抑え、高感度の欠陥検査方法を実現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】
【００１１】
本発明は、検査対象であるレチクルのパターンを撮像して形成した光学画像と、該パターンの設計データに基づいて形成した参照画像を利用して比較検査するパターン検査方法であって、
任意の検査対象画素領域と該検査対象画素領域に対応する該参照画像の画素領域間の変動、及び該検査対象画素領域以外の画素領域における該光学画像とこれに対応する参照画像間の変動の非類似性を算出する変動非類似性算出ステップと、
前記変動非類似性算出ステップで求めた変動非類似性のデータを元に、該検査対象画素領域と比較する該光学画像内の他の画素領域に、比較対象画素領域として優先順位を設定する優先順位設定ステップと、
該検査対象画素領域と設計上同一のパターンを有する画素領域を、該光学画像の該比較対象画素領域から選定し、該検査対象画素領域の光学画像と、この選定された比較対照画素領域の光学画像を、前記ステップで決定された優先順位に従って相互比較することにより、欠陥を検出する比較検査ステップとを備えたことを特徴とする欠陥検出方法。
【００１２】
上記本発明において、前記変動非類似性を算出するステップが、光学画像、及び参照画像に対して２次元線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する連立方程式を生成する連立方程式生成ステップと、
前記入出力関係を記述した連立方程式を最小二乗法で推定して前記連立方程式のパラメータを求める連立方程式解法ステップとからものとすることができる。
【００１３】
上記本発明において、前記優先順位設定ステップにおいて、任意の他の比較対象領域の変動非類似性が所定のレベルを超えた場合には、当該領域を比較対象外の画像と設定することができる。
【発明の効果】
【００１４】
単に設計上同一なだけのパターン同士を相互比較するのではなく、設計上同一でかつ注目したパターンと類似した変動を受けたパターンとを相互比較するので、光学画像の変動成分が相殺され、相互比較におけるS/N比を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について説明する。本実施の形態の欠陥検出方法は、図１に示すプロセスブロック図に示すように、試料となるパターンが形成されたマスクのような試料の光学画像、このパターンを設計したＣＡＤデータのようなデータベースから形成した参照画像、及び検査すべき特定の画素の情報から、画素同士の変動非類似性を算出するステップ（Ｓ１）、前記ステップで算出した変動非類似性を考慮して複数の画素について、比較の優先順位を決定する優先順位設定ステップ（Ｓ２）、及び、このＳ２で決定された優先度の高い画素から順次所定の数の画像を比較する比較検査ステップ（Ｓ３）からなっている。
【００１６】
［検査装置］
以下、この実施の形態において用いることのできる検査装置について、説明する。
以下図２に基づいて本実施の形態において用いることのできるマスク欠陥検査装置について説明する。
本マスク欠陥検査装置は、ホスト計算機を中心とした演算制御部２００と、試料となるマスクのパターン画像を撮像する観測データ生成部２１０とからなっている。
【００１７】
演算制御部２００は、ホスト計算機２０１と、これに接続しているアドレスバス、及びデータバス等の信号伝送路２０２と、この信号伝送路２０２に接続されているステージ制御部２０３、データメモリ２０４、データ展開回路２０５、参照回路２０６、及び比較回路２０７とを備えている。
【００１８】
また、観測データ生成部２１０は、光源２１１、光源２１１から照射される光を集光して試料に照射する照明光学系２１２、試料２１３、該試料２１３を載置するステージ２１４、試料２１３のパターンに対応した光学像を撮像する拡大光学系２１５及びセンサ回路２１６からなっている。そして該ステージ２１４には、該ステージ２１４を駆動する駆動系２０８が接続されており、この駆動系２０８は、前記ステージ制御部２０３によって制御される。
【００１９】
以下、本実施の形態のマスク欠陥検査装置の動作について説明する。
マスクなどの試料２１３は、図示しないオートローダ機構によりステージ２１４上に自動的に搬送され、検査終了後に自動的に排出される。
ステージ２１４の上方に配置されている光源２１１から照射される光束は、照明光学系２１２を介して試料２１３を照射する。試料２１３の下方には、拡大光学系２１５及びセンサ回路２１６が配置されており、露光用マスクなどの試料２１３を透過した透過光は拡大光学系２１５を介してセンサ回路２１６のセンサ面に結像される。拡大光学系２１５は図示しない自動焦点機構により自動的に焦点調整がなされていてもよい。
【００２０】
ステージ２１４は、ホスト計算機２０１の指令を受けたステージ制御部２０３により制御され、Ｘ方向、Ｙ方向、θ方向に駆動する３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータの様な駆動系２１６によって移動可能となっている。これらの、Ｘモータ、Ｙモータ、θモータはステップモータを用いることができる。
センサ回路２１６には、ＴＤＩセンサのようなセンサが設置されている。ステージ２１４をＸ軸方向に連続的に移動させることにより、ＴＤＩセンサは試料２１３のパターンを撮像する。この撮像データは、被検査パターン画像データとして比較回路２０７に送られる。この被検査パターン画像データは例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさの階調を表現している。
【００２１】
一方、データメモリ２０４に蓄積されているマスク設計データ等のデータベースから、マスクパターン画像をデータ展開回路２０５および参照回路２０６で生成し、この情報を、比較回路２０７に伝送する。
比較回路２０７では、試料２１３から得られる透過画像に対して、データ展開回路２０５と参照回路２０６で生成した検査基準パターン画像と、センサ回路２１６で生成された被検査パターン画像を取り込み、検査基準パターン画像を補正した後に所定のアルゴリズムに従って比較し、欠陥の有無を判定する。
【００２２】
尚、前記演算制御部を構成するステージ制御部２０３、データ展開回路２０５、参照回路２０６、及び比較回路２０７は、電気的回路で構成されていても良いし、ホスト計算機２０１によって処理することのできるソフトウエアとして実現してもよい。また電気的回路とソフトウエアの組み合わせで実現しても良い。
また、上記装置では、試料から得られる画像として透過画像を取得する例を示したが、試料から反射されるパターンを撮像したいわゆる反射画像とすることもできる。このような装置は、図２において、照明光学系２１２と試料２１３との間に、ビームスプリッタを配置し、ビームスプリッタから導出される光を拡大光学系で集光してセンサ回路によって画像に変換することによって実現することができる。
【００２３】
以下に示す実施例では、光学画像上の指定された画素領域（＝検査対象画素領域）に欠陥があるかどうかを判定する例について説明する。
【００２４】
（１）変動類似性算出ステップ
最初に、処理の便宜のため画像を適当に領域分割する。例えば図３のように格子状の領域に８ｘ８分割する。また、検査対象画素は図３の領域（６，４）に存在するものとする。ここで各領域毎に光学画像と参照画像との間の変動量をパラメータとして求める。
【００２５】
以下、この変動量の算出方法の一例について、具体的に説明する。
【００２６】
（連立方程式生成ステップ）
このステップでは、最初に、光学画像を２次元入力データ、参照画像を２次元出力データと見なして２次元入出力線形予測モデルを設定するプロセスである。この方法について説明する。ここでは、５×５画素の領域を用いた５×５次の２次元線形予測モデルを例にとって説明する。
【００２７】
【表１】
2006284617.tif 000003
【００２８】
２次元入力データと２次元出力データをそれぞれｕ(i,j)、ｙ(i,j)とする。着目する画素のサフィックスをi,jとし、この画素を取り囲む２行前後および２列前後の合計２５個の画素のサフィックスを表１のように設定する。
【００２９】
ある１組の５×５領域の画素データについて、２次元出力データであるｙ及び２次元入力データであるｕについて、以下の関係式（１）を設定する。
【数１】
2006284617.tif 000004
式（１）におけるb00〜b44は、同定すべきモデルパラメータであり、ε(i,j)はノイズである。
【００３０】
式（１）の意味するところは、光学画像のパターンのある１画素のデータyk = y(i,j)は、対応する参照画像のパターンの１画素を取り囲む５×５画素のデータの線形結合で表すことができるということである。
【００３１】
（連立方程式解法ステップ）  
次のステップは、前記ステップで設定した連立方程式を解することによってパラメータｂを求めるステップである（モデルパラメータの同定）。
すなわち、式（１）をベクトルで表すと、
【数２】
2006284617.tif 000005
となるように、まとめられる。従って、参照画像と光学画像の座標i, jを走査して２５組のデータを連立させればモデルパラメータbを同定できることになる。
実際には統計的観点から、式（３）のようにｎ（＞２５）組のデータを用意して、次のような最小２乗法に基づいて２５次元の連立方程式を解き、αを同定する。
【００３２】
【数３】
2006284617.tif 000006
ここで、Ａ＝[x1,x2,…xn]T  、ｙ＝[y1,y2,…yn]T  、xkT α= yk  （k=1,2,…n）である。
例えば、参照画像と光学画像がそれぞれ５１２×５１２画素であれば、５×５次のモデルの走査によって画像の周囲を２画素ずつ減らされるので、
【数４】
2006284617.tif 000007
のデータが得られることになり、統計的に見て充分な個数を確保することができる。
【００３３】
このような方法により、各領域毎に変動量を５×５＝２５次元のベクトル（以下、変動ベクトルと呼ぶ）として得る。ここで領域（ｘ，ｙ）における変動ベクトルをP(x,y)と表記する。この変動ベクトルを用いて、（６，４）と領域（ｘ，ｙ）の間の変動類似性Q(x,y)を次のように定義する。
【００３４】
【数５】
2006284617.tif 000008
ここで、変動量を評価する基準は、上記方法以外の方法を用いることが可能である。
例えば、参照画像と光学画像の差画像を求め、差画像の各画素値を１次元に並べて変動ベクトルP(x,y)とする等の方法が挙げられる。
また、変動類似性Ｑの定義として、前記式（５）以外の手法、すなわち、P(6,4)とP(x,y)の間のマハラノビス距離等の手法を用いることも可能である。
【００３５】
（２）優先順位決定ステップ
前記ステップで求められるＱ(ｘ，ｙ)を小さい順に並べ、小さい順に優先順位を各領域に割り当てる。ただし、Ｑ(ｘ，ｙ)が、あらかじめ用意されたしきい値よりも大きい領域は比較不適として優先順位を割り当てない（図４参照）。これによって、処理時間の短縮を図ることができる。ここで、ｘ、ｙは、前記図３で示した格子状の領域（図３においては、８×８の領域）の行方向及び列方向の数であり、図３においてはｘ、ｙ＝８である。
【００３６】
（３）比較検査ステップ
まず、検査対象画素近傍と同じ図形パターンを、最大ｋ個探し出す。このステップは、検査対象画素のパターンデータと同一のパターンデータを有する画素を、ＣＡＤ等の設計データから求め、この領域に対応する比較対象領域について、前述の優先順位決定ステップで決定された順番に、各領域を検索する。ここで、領域（ｘ，ｙ）から検査対象画素近傍と同じ図形パターンを検索するには、例えば次のような方法がある。領域（ｘ，ｙ）に属する点を１／８画素単位で全て列挙する。この点列を注目点列{Cn}とする。Ci(i=0,..,n)を中心として１５×１５画素の矩形領域を参照画像から抜き出し、検査対象画素を中心として参照画像から抜き出された１５×１５画素の矩形領域との間で、両矩形に属する画素間の累積２乗差異を算出し、累積２乗差異が予め定められたしきい値以下であれば同じパターンとみなし、点列{Dm}に加える。点列{Dm}の中にシティブロック距離でDiとDjが７画素以下であるような点Di,Dj(i<j)が存在すればDjを点列{Dm}から削除する。このようにして最終的に得られた点列を｛Em｝とする。この{Em}に含まれる点が領域（ｘ，ｙ）から検索された、検査対象画素近傍と同じ図形パターンの中心座標である。さらに、{Em}の先頭からk+1番目以降の要素を削除する。このようにして得られた図形パターンの中心点列を｛Fl｝(l≦k)とする。
【００３７】
Fi(i=0,..,l)を中心とする１５×１５画素の矩形領域を光学画像から抜き出し、検査対象画素を中心として光学画像から抜き出された１５×１５画素の矩形領域との間で両矩形に属する画素間の累積２乗差異を算出し、Ｇｉとする。ここで、H=(G0+G1+…+Gl)/lを欠陥判定値とする。ただし、ｌが０のときはＨ＝０とする。
そして、Ｈが予め定められたしきい値以上であれば欠陥、そうでなければ非欠陥と判定する。このしきい値は、どの程度の欠陥まで検出したいかによって、ユーザーが必要に応じて決定することができる。
【００３８】
以上に説明した方法は、例えばコンタクトホール１個のパターンの良否を高感度で検査するような小領域の検査方法に適用するのに適している。多数のコンタクトホールなどのパターンを有するマスク全体を検査するには、かなりの検査時間を要する。そのため、予め、ダイとデータベースの比較検査等、簡易な検査を行って、欠陥画像である可能性のある領域を抽出しておき、限られた領域の高感度検査に変換して行うことが実用的である。
また、上記方法において、検査対象の光学画像としては、透過画像であっても良いし、反射画像であっても良い。また、上記画素領域は、パターンのピッチ相当の領域であっても良いし、センサの１フレーム領域であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本実施の形態における工程を示すブロック図。
【図２】本実施の形態において用いることのできる検査装置の概略構成図。
【図３】本実施の形態における画素領域を説明するための図。
【図４】本実施の優先順位設定ステップを説明するための図。
【図５】本発明の効果を説明するための図。
【符号の説明】
【００４０】
２０１…演算処理装置
２０２…信号伝送路
２０３…ステージ制御回路
２０４…データメモリ
２０５…データ展開回路
２０６…参照回路
２０７…比較回路
２１０…駆動装置
２１１…光源
２１２…照明光学系
２１３…試料
２１４…ステージ
２１５…拡大光学系
２１６…センサ回路
【図１】
2006284617.tif 000009
【図２】
2006284617.tif 000010
【図３】
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【図４】
2006284617.tif 000012
【図５】
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