(57)【要約】【課題】検査対象の座標精度を向上させる座標検出方法を提供する。【解決手段】座標検出方法は、検査ステージの載置面上に載置された検査対象中の第１位置と、前記第１位置から離間した前記検査対象中の第２位置と、を検出し、前記第１位置から前記第２位置に至る座標シフトが、前記載置面に沿った第１方向における第１シフト成分と、前記載置面に沿った第２方向であって、前記第１方向と交差する第２方向の第２シフト成分と、を含む時、前記第２位置の前記第１方向の座標を前記第１シフト成分と前記第２シフト成分とを変数とする第１関数により算出し、前記第２位置の前記第２方向の座標を前記第１シフト成分と前記第２シフト成分とを変数とする第２関数により算出する。【選択図】図１
2018160530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査ステージの載置面上に載置された検査対象中の第１位置と、前記第１位置から離間した前記検査対象中の第２位置と、を検出し、
前記第１位置から前記第２位置に至る座標シフトが、前記載置面に沿った第１方向における第１シフト成分と、前記載置面に沿った第２方向であって、前記第１方向と交差する第２方向の第２シフト成分と、を含む時、
前記第２位置の前記第１方向の座標を前記第１シフト成分と前記第２シフト成分とを変数とする第１関数により算出し、
前記第２位置の前記第２方向の座標を前記第１シフト成分と前記第２シフト成分とを変数とする第２関数により算出する座標検出方法。
【請求項２】
前記第１関数および前記第２関数は、前記第１シフト成分に乗じられる第１係数と、前記第２シフト成分に乗じられる第２係数と、をそれぞれ含み、
前記第１係数および前記第２係数は、前記検査対象中の複数の既知座標に基づいて決定される請求項１記載の座標検出方法。
【請求項３】
前記第１関数および前記第２関数は、前記第１シフト成分の２乗成分および前記第２シフト成分の２乗成分の少なくともいずれか一方を含む請求項２記載の座標検出方法。
【請求項４】
前記検査対象の画像を取得し、
前記第１位置は、前記画像中の第１画素の位置に対応し、前記第２位置は、前記画像中の第２画素に対応し、
前記第１シフト成分および前記第２シフト成分は、前記画像中の画素数である請求項１〜３のいずれか１つに記載の座標検出方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１つの座標検出方法を実施する座標出力装置。
【請求項６】
請求項１〜４のいずれか１つの座標検出方法を実施する欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
実施形態は、座標検出方法および座標出力装置、欠陥検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
位置精度測定装置や欠陥検査装置など、検査対象の座標を検出し出力する装置は多数存在する。例えば、半導体デバイスの回路パターンの微細化は、数ナノメートルのオーダーまで進展しようとしている。そして、これらの検査に用いられる座標出力装置の精度向上も急がれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００８−４１９４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
実施形態は、検査対象の座標精度を向上させる座標検出方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態に係る座標検出方法は、検査ステージの載置面上に載置された検査対象中の第１位置と、前記第１位置から離間した前記検査対象中の第２位置と、を検出し、前記第１位置から前記第２位置に至る座標シフトが、前記載置面に沿った第１方向における第１シフト成分と、前記載置面に沿った第２方向であって、前記第１方向と交差する第２方向の第２シフト成分と、を含む時、前記第２位置の前記第１方向の座標を前記第１シフト成分と前記第２シフト成分とを変数とする第１関数により算出し、前記第２位置の前記第２方向の座標を前記第１シフト成分と前記第２シフト成分とを変数とする第２関数により算出する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】実施形態に係る座標出力装置を示すブロック図である。
【図２】実施形態に係る検査方法を示す模式平面図である。
【図３】実施形態に係る座標検出方法を示す模式図である。
【図４】実施形態に係る検出データを示す模式図である。
【図５】実施形態に係る座標検出方法を示すフローチャートである。
【図６】実施形態に係る検査対象を示す模式平面図である。
【図７】実施形態に係る検査方法の精度を示すグラフである。
【図８】実施形態の変形例に係る検査方法を示す模式平面図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施の形態について図面を参照しながら説明する。図面中の同一部分には、同一番号を付してその詳しい説明は適宜省略し、異なる部分について説明する。なお、図面は模式的または概念的なものであり、各部分の厚みと幅との関係、部分間の大きさの比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。また、同じ部分を表す場合であっても、図面により互いの寸法や比率が異なって表される場合もある。
【０００８】
さらに、各図中に示すＸ軸、Ｙ軸およびＺ軸を用いて各部分の配置および構成を説明する。Ｘ軸、Ｙ軸、Ｚ軸は、相互に直交し、それぞれＸ方向、Ｙ方向、Ｚ方向を表す。また、Ｚ方向を上方、その反対方向を下方として説明する場合がある。
【０００９】
図１は、実施形態に係る座標出力装置１００を示すブロック図である。座標出力装置１００は、例えば、検査ステージ１０、制御部２０、光源３０、光学系４０、検出部５０、信号処理部６０、演算部７０、座標出力部８０を備える。
【００１０】
検査ステージ１０は、図示しない駆動部を備える。検査ステージ１０は、Ｘ方向、Ｙ方向およびＺ軸を中心とした回転方向に可動である。検査対象ＳＡは、検査ステージ１０の上面に載置される。座標出力装置１００は、検査対象ＳＡを透過する光を検出する検出部５０を、検査ステージ１０の下方に備える。検査ステージ１０は、検査対象ＳＡを載置する部分に光透過領域を有する。実施形態は、これに限定される訳ではなく、例えば、反射光を検出する構成、もしくは、電子線を検出する構成であっても良い。検査対象ＳＡは、例えば、静電チャックなどを用いて、検査ステージ上に固定される。また、検査ステージには、レーザー干渉計やリニアスケールなどの位置検出デバイス（図示しない）が配置される。
【００１１】
制御部２０は、例えば、ステージ制御部２１と、コントローラ２２と、を含む。ステージ制御部２１は、例えば、レーザー干渉計の出力に基づいて検査ステージ１０の位置制御を行う。コントローラ２２は、ステージ制御部２１を介して検査ステージ１０を所定の位置に移動させ、また、検査ステージ１０の位置を出力する。
【００１２】
光源３０は、検査光を放出する。光源３０は、例えば、フィラメントやＬａＢ６のような電子線を発するものであっても良い。検査光は、例えば、波長１３．５ナノメートル（ｎｍ）のActinic光や、波長１９３ｎｍや２６６ｎｍの紫外線からより長波長の赤外線であっても良い。また、検査光は、Ｘ線であっても良い。
【００１３】
光学系４０は、検査光を集光し、検査対象ＳＡに照射する。また、光学系４０は、検査対象を透過した検査光を検出部５０に集光するレンズを含む。光学系４０は、例えば、光学レンズもしくは静電レンズを含む。また、光学系４０は、制御部２０のコントローラ２２により制御される構成としても良い。
【００１４】
検出部５０は、例えば、ＣＣＤセンサやＴＤＩセンサなどである。また、走査型電子顕微鏡に用いられるＭＣＰであっても良い。
【００１５】
信号処理部６０は、例えば、センサ回路６１と、Ａ／Ｄ変換部６２と、画像処理部６３と、を含む。センサ回路６１は、検出部５０の出力を検出し、Ａ／Ｄ変換部６２に出力する。Ａ／Ｄ変換部６２は、センサ回路６１のアナログ出力をデジタル信号に変換し、画像処理部６３へ出力する。画像処理部６３は、Ａ／Ｄ変換部６２の出力を画像に変換し、検査対象ＳＡのパターンや欠陥を特定する。画像処理部６３は、Ａ／Ｄ変換部６２の出力を画像に変換した後、例えば、予め記憶されている設計パターンと比較し、検査対象ＳＡのパターンを特定する。また、設計パターンと、変換画像と、を比較し、検査対象ＳＡ中のパターン欠陥を検出する。また、画像処理部６３は、コントローラ２２から出力される検査ステージ１０の位置に基づいて、画像中の画素に対応するステージ座標を出力する。
【００１６】
演算部７０は、例えば、データベース７１と、座標演算部７２と、を備える。データベース７１は、画像処理部６３から出力される検査対象ＳＡの画像、ステージ座標などを記憶する。また、座標演算部７２は、データベース７１に記憶された画像およびステージ座標を基に、検査対象ＳＡのパターンに対応する座標を計算する。また、データベース７１は、座標演算部７２で算出された座標を記憶する。
【００１７】
座標出力部８０は、演算部７０において算出された座標を出力する。座標出力部８０は、例えば、検査対象ＳＡ内の位置を測定したいパターンや欠陥のｉｄ、座標ｘ、座標ｙなどを一覧にしてファイルにまとめて出力する。
【００１８】
図２は、実施形態に係る検査方法を例示する模式平面図である。図２は、検査対象ＳＡの検査領域ＩＡを検出部５０により撮像する場合のスキャン方式を示している。この例では、検出部５０の撮像領域をＹ方向に一定の速度で移動させ、検査領域ＩＡをスキャンさせる。例えば、検査ステージ１０を移動させ、検査領域ＩＡをＹ方向にスキャンする（第１スキャン操作）。続いて、検出部５０の撮像領域をＸ方向にシフトさせるように検査ステージ１０を移動させた後、−Ｙ方向にスキャンする（第２スキャン操作）。さらに、Ｘ方向へのシフト、Ｙ方向および−Ｙ方向のスキャンを繰り返すことにより、検査領域ＩＡの全体をカバーする画像を取得する。
【００１９】
図３（ａ）および（ｂ）は、実施形態に係る座標検出方法を示す模式図である。図３（ａ）は、第１スキャン操作を示す模式図であり、図３（ｂ）は、第２スキャン操作を示す模式図である。図３（ａ）および（ｂ）は、検査対象ＳＡの欠陥座標を検出する例を示している。
【００２０】
図３（ａ）中に示す欠陥１の座標は、例えば、一定の助走区間を通過した後の画像に基づいて検出される。すなわち、検査の過程では、助走区間を経て検査ステージ１０が一定の速度で移動する間に取得された画像を有効画像と見なし、欠陥座標の検出に用いる。助走区間は、ステージが一定の速度に達するまでの区間である。また、光源３０の光強度が安定する時間を助走区間に反映させても良い。
【００２１】
図３（ａ）に示す第１スキャン操作では、助走区間と有効画像との境界（有効画像始点）に基準画素１を設定し、その座標を基準座標（Ａstart_1、Ｂstart_1）とする。例えば、第１スキャン操作により取得された画像内の欠陥１は、基準画素１からＸ方向にＸpixel_1、Ｙ方向にＹpixel_1シフトした位置にある。
【００２２】
図３（ｂ）に示す第２スキャン操作では、助走区間と有効画像との境界（有効画像始点）に基準画素２を設定し、その座標を基準座標（Ａstart_2、Ｂstart_2）とする。例えば、第２スキャン操作により取得された画像内の欠陥２は、基準画素２からＸ方向にＸpixel_2、Ｙ方向にＹpixel_2シフトした位置にある。
【００２３】
このように、本実施形態に係る検査方法では、検査領域ＩＡにおいて、検出部５０の撮像領域をＹ方向および−Ｙ方向にスキャンし、それぞれのスキャン方向に連続した画像を取得する。そして、各々の画像中の目標物の座標を基準座標からのシフト量に該当する画素数により検出する。
【００２４】
図４は、実施形態に係る検査方法により取得されたデータを示す模式図である。図４に示すように、それぞれの対象座標について、基準座標（Ａstart_ｎ、Ｂstart_ｎ）、画素数（Ｘpixel_ｎ、Ｙpixel_ｎ）が検出される。ここで、ｎ（正の整数）は、スキャン操作の順番を表す符号である。
【００２５】
例えば、コントローラ２２は、助走区間終了のタイミングと、検査ステージの位置情報を画像処理部６３へ出力し、基準画素に対応するステージ座標と、画素数（Ｘpixel_ｎ、Ｙpixel_ｎ）と、を演算部７０へ出力させる。演算部７０は、基準画素に対応するステージ座標から、後述する補正により基準座標（Ａstart_ｎ、Ｂstart_ｎ）を算出し、画素数（Ｘpixel_ｎ、Ｙpixel_ｎ）と共にデータベース７１に記憶する。
【００２６】
次に、図５および図６を参照して、実施形態に係る座標検出方法を説明する。図５は、実施形態に係る座標検出方法を示すフローチャートである。図６は、検査対象ＳＡを示す模式平面図である。以下、図５に示すフローにしたがって説明する。
【００２７】
まず、検査対象ＳＡを検査ステージ１０に載置する(Ｓ０１)。その後、例えば、検査対象ＳＡの所定のパターンを撮像し、倍率、回転、直交度、オフセットなどのアライメントを行う(Ｓ０２)。例えば、検査対象ＳＡの既知パターンの座標と、それに対応する検査ステージ１０の座標と、を用いて、式(１)および(２)の係数ａ〜ｆを算出する。  
【数１】
2018160530.tif 000003
【数２】
2018160530.tif 000004
【００２８】
ここで、Ｘobject、Ｙobjectは、検査対象ＳＡにおける既知パターンの座標であり、Ｘstage、Ｙstageは、当該パターンのステージ座標である。ステージ座標（Ｘstage、Ｙstage）は、例えば、コントローラ２２から出力される検査ステージ１０の位置に基づいて、検査ステージ１０上の既知パターンの座標を特定したものである。
【００２９】
係数ａ〜ｆは、例えば、検査対象ＳＡの３つ以上の既知パターンのステージ座標に基づいて算出される。すなわち、３組以上の既知座標（Ｘobject、Ｙobject）とステージ座標（Ｘstage、Ｙstage）とを代入した式（１）、（２）からなる連立方程式を、例えば、回帰分析を用いて解くことにより、係数ａ~ｆを算出することができる。係数ａ、ｅは、それぞれＸ方向、Ｙ方向の倍率補正、係数ｂ、ｄは、回転・直交度の補正、係数ｃ、ｆは、それぞれＸ方向、Ｙ方向のオフセットを意味する。
【００３０】
また、倍率、回転、直行度、オフセットなどのアライメントは、このような方法に限らず、例えば、画像と、設計座標に基づいて幾何学的に補正しても良い。
【００３１】
図６（ａ）は、検査対象ＳＡの上面を示す模式平面図である。検査対象ＳＡは、例えば、石英基板５であり、その上面に設けられた複数のパターンを有する。検査対象ＳＡの上面には、検査領域ＩＡと、アライメントマークＡＭと、が設けられる。検査領域ＩＡには、検査対象のパターンが配置されている。図６（ａ）に示すように、複数のアライメントマークＡＭが、相互に離間して設けられる。アライメントマークＡＭは、例えば、方形の検査領域ＩＡの四隅に配置される。例えば、検査領域ＩＡにおいて検査を実行する前に、アライメントマークＡＭが撮像範囲に入るように検査ステージ１０を移動させる。続いて、アライメントマークＡＭを撮像し、画像マッチングなどの方法によりアライメントマークＡＭに対応するステージ座標(Ｘstage、Ｙstage)を得る。そして、検査対象ＳＡ上の既知座標であるアライメントマークＡＭの座標（Ｘobject、Ｙobject）と、ステージ座標（Ｘstage、Ｙstage）と、を式（１）、（２）に代入し、係数ａ〜ｆを変数とする連立方程式を得る。続いて、この連立方程式を解くことにより、係数a〜fを算出する。このようにして、検査対象ＳＡの既知座標と、検査ステージ１０のステージ座標と、の間の相関を得ることにより、ステージ座標（Ｘstage、Ｙstage）の補正式（３）、（４）を得ることができる。
【数３】
2018160530.tif 000005
【数４】
2018160530.tif 000006
【００３２】
次に、検査設定（Ｓ０３）を行う。例えば、外部コマンドにしたがって、検査対象ＳＡに応じた検査領域、予備検査領域および検査条件などを設定する。ここでは、座標を検出すべき「特定パターン」が指定される。また、「欠陥」として検出されるべきパターン欠損などの識別条件が設定される。
【００３３】
検査領域ＩＡ全体をスキャンする前に、座標補正係数算出のための予備検査を実施する。図６（ｂ）は、予備検査を行うためのアライメント領域ＡＬＡを含む検査対象ＳＡの上面を示す模式平面図である。アライメント領域ＡＬＡは、アライメントパターン７を含む。アライメントパターン７は、例えば、等間隔のグリッド上に配置されたドットパターンであり、既知座標上に位置する。ここで、「既知座標」とは、その座標、例えば、設計座標などが既知であるものを意味する。なお、予備検査に用いるアライメント領域ＡＬＡに配置するパターンはドットパターンに限らず、ホールパターンやパターン内に検査で検出可能であるようなパターンを意図的に配置しても良い。
【００３４】
また、アライメントパターン７は、検出部５０の撮像領域全体に位置することが好ましい。さらに、複数のアライメント領域ＡＬＡが相互に離間して設けられる。図６（ｂ）では、例えば、方形の検査領域ＩＡの四隅にアライメント領域ＡＬＡが設けられる。これにより、倍率、回転、直交度、オフセットなど、アライメントの精度を向上させることができる。
【００３５】
このような配置のパターンを用いて座標精度補正を行う予備検査のために、検出部５０の撮像領域が予備検査領域に位置するように検査ステージ１０を移動させる（Ｓ０４）
予備検査も上述した検査方法に準じて実施される（Ｓ０５）。予備検査では、例えば、既知のドットパターンを含む予備検査領域をスキャンし、基準座標(Ａ_start_ｎ、Ｂ_start_ｎ)から既知のドットパターンに至る画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）を取得する（Ｓ０６）。ここで、基準座標(Ａ_start_ｎ、Ｂ_start_ｎ)は、式（３）、（４）を用いて、基準画素のステージ座標を補正したものである。
【００３６】
次に、予備検査領域における複数のドットパターンに対応する基準座標(Ａ_start_ｎ、Ｂ_start_ｎ)および画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）を用いて、次式（５）、（６）の補正係数ｇ〜ｋおよびｍ〜ｒを求める（Ｓ０７）。
【数５】
2018160530.tif 000007
【数６】
2018160530.tif 000008
【００３７】
ここで、Ｘknown_idおよびＹknown_idは、それぞれ既知パターンのＸ座標およびＹ座標である。補正係数ｇ〜ｋおよびｍ〜ｒは、例えば、既知パターンに対応する基準座標(Ａ_start_ｎ、Ｂ_start_ｎ)および画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）を代入した式（５）（６）を用いた回帰分析を演算部７０において実施することにより算出される。
【００３８】
その後、検査領域ＩＡ全体をスキャンする（Ｓ０８）。その間、特定のパターンや、欠陥などが画像処理部６３により検出され、該当するスキャン操作における基準画素のステージ座標および画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）が演算部７０へ出力される。演算部７０では、該当するスキャン操作における基準座標(Ａ_start_ｎ、Ｂ_start_ｎ)を算出し、画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）と共にデータベース７１に記憶する。
【００３９】
座標出力装置１００は、特定パターンもしくは欠陥の座標を出力する場合、該当する基準座標(Ａ_start_ｎ、Ｂ_start_ｎ)および画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）をデータベース７１から読み出し、式（７）、（８）により算出した座標（Ｘoutput_cor、Ｙoutput_cor）を出力する（Ｓ０９）。
【数７】
2018160530.tif 000009
【数８】
2018160530.tif 000010
【００４０】
また、検査対象ＳＡを検査ステージ１０からアンロードし、検査を完了する（Ｓ１０）。
【００４１】
図７は、実施形態に係る検査方法の精度を示すグラフである。図７（ａ）は、比較例に係る座標出力装置２００（図示せず）の残差分布を示すグラフである。図７（ｂ）は、座標出力装置１００の残差分布を示すグラフである。ここで、「残差」とは、出力される座標と、検査対象ＳＡ上の絶対座標と、の差である。
【００４２】
図７（ａ）に示す座標出力装置２００の残差は、次式（９）、（１０）を用いて算出された座標（Ｘoutput、Ｙoutput）と絶対座標との差である。
【数９】
2018160530.tif 000011
【数１０】
2018160530.tif 000012
【００４３】
ここで、pixel size_xおよびpixel size_yは、検出部５０の画素サイズである。このように、座標出力装置２００では、画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）に画素サイズを乗じたシフト量を基準座標(Ａ_start_ｎ、Ｂ_start_ｎ)に加える線形処理を行う。
【００４４】
これに対し、座標出力装置１００から出力されるＸ座標（Ｘoutput_cor）は、基準座標のＹ成分（Ｂ_start_ｎ）および画素数のＹ成分（Ｙpixel_id）を含み、Ｙ座標（Ｙoutput_cor）は、基準座標のＸ成分（Ａ_start_ｎ）および画素数のＸ成分（Ｘpixel_id）を含む。これにより、検出部５０を介して取得された画像の倍率、回転、直交度成分を含む補正が施される。例えば、スキャンの曲がりなども補正される。結果として、図７（ｂ）に示すように、座標出力装置２００に比べて残差を大幅に縮小することができる。
【００４５】
なお、本実施形態は、上記の例に限定される訳ではない。例えば、Ｘ座標（Ｘoutput_cor）は、基準座標のＹ成分（Ｂ_start_ｎ）を含まず、画素数のＹ成分（Ｙpixel_id）を含み、Ｙ座標（Ｙoutput_cor）は、基準座標のＸ成分（Ａ_start_ｎ）を含まず、画素数のＸ成分（Ｘpixel_id）を含む補正式に基づいた座標を出力する態様でも良い。
【００４６】
図８は、実施形態の変形例に係る検査方法を示す模式平面図である。検査ステージ１０は、検出部５０の撮像領域をＹ方向、−Ｙ方向にステップスキャンし、検査領域ＩＡ全体を撮像できるように移動する。この場合、スキャンの各ステップにおいてその位置における撮像領域の画像が取得される。すなわち、取得される画像は、複数の領域に跨る連続画像ではない。
【００４７】
図８に示すように、例えば、検査領域ＩＡの隅の第１領域からスキャンを開始し、撮像領域をＹ方向に移動させながら順に画像を取得する。各ステップに対応する画像中にそれぞれ基準画素が設定され、基準座標（Ａstart_ｎ、Ｂstart_ｎ）が記録される。例えば、第３領域において欠陥３が検出された場合、基準座標（Ａstart_３、Ｂstart_３）から欠陥３に至るＸ方向、Ｙ方向への座標シフト量である画素数（Ｘpixel_D3、Ｙpixel_D3）をその位置として記録する。
【００４８】
なお、各ステップにおける撮像のタイミングは、例えば、光源３０の光強度が安定する時間を加味して、コントローラ２２から検出部５０に出力される。また、そのタイミングにおける画像を有効画像として処理しても良い。
【００４９】
この例でも、既知パターンを含んだ複数の領域を予備検査領域として指定し、予備検査により取得された既知パターンに対応する基準座標（Ａstart_ｎ、Ｂstart_ｎ）と画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）を取得する。そして、これらに基づいて、補正係数ｇ〜ｋおよびｍ〜ｒを算出し、補正式（９）、（１０）を導出することができる。この例では、各ステップの画像により座標を検出し、出力するために、図２に示す検査方法よりも処理時間が長くなるが、画像サイズが小さくなるために座標精度は向上する。
【００５０】
次に、実施形態の変形例に係る座標検出方法を説明する。この例では、式（５）、（６）に代えて、次式（１１）、（１２）を用いて補正係数ｉ〜ｋ、ｍ、ｎ、ｐ〜ｚを算出する。例えば、予備検査により既知パターンの基準座標（Ａstart_ｎ、Ｂstart_ｎ）と画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）を検出し、式（１１）、（１２）を用いた回帰分析を実行する。
【数１１】
2018160530.tif 000013
【数１２】
2018160530.tif 000014
【００５１】
この例では、Ｘpixel_ｎおよびＹpixel_ｎの２乗成分を含ませることにより、例えば、光学系の収差による残差成分も補正することができる。さらに、Ｘpixel_ｎおよびＹpixel_ｎの３乗、４乗等、高次成分を加えても良い。また、式（１１）および（１２）のいずれか一方に２乗以上の高次成分を加える形態でも良い。
【００５２】
また、式(１３),(１４)を用いて補正係数ｉ〜ｋ、ｍ、ｎ、ｐ〜ｚを算出しても良い。式（１３）、（１４）は、Ａstart_ｎおよびＢstart_ｎの２乗成分を含む。これにより、検査ステージ１０のステージ座標における高次の残差成分、例えば、レーザー干渉計の非線形誤差を補正することも可能となる。
【数１３】
2018160530.tif 000015
【数１４】
2018160530.tif 000016
【００５３】
さらに、Ｘpixel_ｎおよびＹpixel_ｎの高次成分、および、Ａstart_ｎおよびＢstart_ｎの高次成分の両方を加えることにより、例えば、光学系の収差および検査ステージの動作に起因する残差成分を補正しても良い。
【００５４】
次に、実施形態の別の変形例に係る座標検出方法を説明する。例えば、式（９）、（１０）を用いて算出されるＸ_outputおよびＹ_outputを基準座標（Ａstart_ｎ、Ｂstart_ｎ）に代えた座標補正を実行しても良い。
【００５５】
例えば、式（９）、（１０）を変形すると、次式（１５）、（１６）が得られる。
【数１５】
2018160530.tif 000017
【数１６】
2018160530.tif 000018
【００５６】
さらに、式（１５）、（１６）を式(５), 式(６)に代入して整理すると、式（１７）、（１８）が得られる。
【数１７】
2018160530.tif 000019
【数１８】
2018160530.tif 000020
【００５７】
例えば、予備検査により得られた既知パターンの座標（Ｘ_output、Ｙ_output）と画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）を式（１７）、（１８）に代入し、回帰分析を実行する。これにより、補正係数Ｐ〜Ｙを算出し、補正式（１９）、（２０）を得ることができる。
【数１９】
2018160530.tif 000021
【数２０】
2018160530.tif 000022
【００５８】
この例では、基準座標（Ａstart_ｎ、Ｂstart_ｎ）に代えて式（９）、（１０）にしたがった座標（Ｘ_output、Ｙ_output）を用いる。この方法は、例えば、データベース７１に画素の座標（Ｘ_output、Ｙ_output）が記憶されている場合に有用である。
【００５９】
この例では、式(５)、(６)に基づいて、補正式（１９）、（２０）を導出したが、実施形態は、これに限定される訳ではない。例えば、式(１１)〜(１４)に基づいた補正式を導出し、光学系の収差やステージ座標の誤差なども補正する形態であっても良い。
【００６０】
上記の実施形態では、定常的なスキャンを前提に説明したが、検査ステージ１０の動作や光学系４０などが時間的に変動する場合も考えられるため、検査開始時を起点とした時間成分を含む補正式を用いても良い。また、光源３０が複数ある場合には、検査対象ＳＡにそれぞれの光や電子線が照射される位置も考慮した補正式を用いても良い。さらに、それぞれの光や電子線に対して個別に補正式を適用しても良い。このようにさまざまな形態が考えられるが、例えば、算出された補正係数を含む式(７)、(８)は、それぞれのケースに対応した形で導出される。
【００６１】
また、上述した実施形態では、検出部５０から出力された信号を画像に変換し、その画像中の基準画素からのシフト量（画素数）に基づいて検査対象の特定パターンや欠陥の座標を出力したが、検出部５０の出力信号を画像に変換することなく、直接処理しても良い。例えば、電気信号から直接特定パターンや欠陥を検出する装置では、検査開始時を始点として、特定パターンや欠陥が検出される時間に１秒あたりの移動量を乗じて座標を出力する。このため、例えば、特定パターンや欠陥が検出される時間を(Ｘtime_id)、Ｙtime_id)として、上記式(５)〜(２０)における画素数（Ｘpixel_id、Ｙpixel_id）を置き換え、また、１秒あたりの移動量をsize_time_x, size_time_yとして、式(９)、(１０)におけるpixel size_x, pixel size_yを置き換えても良い。
【００６２】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６３】
１、２…基準画素、  ５…石英基板、  ７…アライメントパターン、  １０…検査ステージ、  ２０…制御部、  ２１…ステージ制御部、  ２２…コントローラ、  ３０…光源、  ４０…光学系、  ５０…検出部、  ６０…信号処理部、  ６１…センサ回路、  ６２…Ａ／Ｄ変換部、  ６３…画像処理部、  ７０…演算部、  ７１…データベース、  ７２…座標演算部、  ８０…座標出力部、  １００、２００…座標出力装置、  ＡＬＡ…アライメント領域、  ＩＡ…検査領域、  ＳＡ…検査対象
【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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