(57)【要約】【課題】微細パターン中の微小なオープン欠陥やショート欠陥を検出する手法を提供する。【解決手段】パターンが形成された基板に電子線を照射し、基板から発生する低エネルギーの二次電子および高エネルギーの反射電子を検出してそれぞれの電子から第１および第２のＳＥＭ像を生成する。第２のＳＥＭ像から輪郭を抽出してパターンの輪郭データを取得し、該輪郭データを第１のＳＥＭ像に適用して検査領域を決定し、該検査領域に対して二値化処理を行うことにより、パターンまたは基板の欠陥を検出する。【選択図】図２
2011174858.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンが形成された基板に荷電粒子線を照射して、前記基板から発生する、第１のエネルギーを有する第１の荷電粒子と、前記第１のエネルギーよりも高い第２のエネルギーを有する第２の荷電粒子とを検出し、
検出された第１および第２の荷電粒子から第１および第２の荷電粒子像をそれぞれ生成し、
前記第２の荷電粒子像から輪郭を抽出して前記パターンの輪郭データを取得し、
前記輪郭データを用いて前記第１の荷電粒子像における検査領域を決定し、
前記検査領域に対して二値化処理を行うことにより、前記パターンまたは前記基板の欠陥を検出することを特徴とする欠陥検出方法。
【請求項２】
前記パターンの参照データと前記輪郭データとの形状比較による前記パターンの合否の判定をさらに備え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】
前記第１および第２の荷電粒子は、電界を用いたフィルタリングにより互いに分別して検出されることを特徴とする請求項１または２に記載の欠陥検出方法。
【請求項４】
前記第２の荷電粒子像は、複数の荷電粒子像を加算処理して生成され、
前記複数の荷電粒子像は、平面視における異なる位置でそれぞれ検出された第２の荷電粒子から生成される、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の欠陥検出方法。
【請求項５】
前記第１のエネルギーは、略１００ｅＶ以下であり、
前記第２のエネルギーは、実質的に前記荷電粒子線の加速電圧に等しい、
ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の欠陥検出方法。
【請求項６】
検査対象のパターンがそれぞれ形成された基板の製造ロットから任意の基板を抜き取り、
抜き取られた前記基板について請求項１乃至５のいずれかに記載の検出方法を用いて欠陥の有無を検査し、
前記パターンが良品であると評価された場合に、前記抜き取られた基板が属する前記製造ロットの基板に半導体装置を製造する、半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は欠陥検出方法および半導体装置の製造方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスの微細化に伴い、リソグラフィーに求められるパターン転写精度の要求は年々厳しくなってきている。デバイスの微細化に対応するために、リソグラフィーにおいて光学近接効果補正（ＯＰＣ：  ｏｐｔｉｃａｌ  ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）技術は必須であり、ＯＰＣパターンの数は増大し続けている。
【０００３】
あらゆるパターンの解像を満足するように露光機のドーズ（照射）量、および、フォーカスのマージン（余裕度）を大きく確保すれば、露光機のプロセスパラメータが多少ふらついてもパターンの転写性はロバストであるため、半導体デバイスの歩留を高くすることにつながる。そのため、ＯＰＣが正しく機能しているのかどうかを確認することは非常に重要である。
【０００４】
ＯＰＣ機能を確認する方法として、ＯＰＣの確認が必要と思われるパターンを抽出し、そのパターンのＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）画像と、そのパターンに対応するＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ａｉｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ）データとを比較することによりパターンの良否を判定することが一般的に行われている。検出すべき欠陥は、パターンの寸法の太り、細りやパターンの変形、並びにオープン、ショートの欠陥である。
【０００５】
ＳＥＭ画像とＣＡＤデータとの比較に際して、例えばＳＥＭ画像からパターンの輪郭データを抽出し、位置を調整した後に、差分計算を行う方法が提案されている。良好なパターン仕上がりの場合には、算出された差分値が小さくなることは言うまでもない。なお、パターンの輪郭抽出は、光顕画像からでも可能ではあるが、その精度の高さから、ＳＥＭ画像の二次電子プロファイルを用いて輪郭を決定することが一般的である。
【０００６】
しかし、二次電子プロファイルは、パターンラフネスやパターン形状の違いに依存してエッジ効果が異なり、エッジ効果の大小に応じて輝度が大きく変化する。また、デバイスが形成される基板上の領域に応じてパターンの粗密が異なる場合、パターンが粗である領域への電子線の照射により基板が帯電してしまうことがある。エネルギーの低い二次電子はこのような帯電の影響を受けやすいため、その場合はパターンの輪郭抽出が困難になる。このような問題に対しては、例えば特許文献１に開示されるように、反射電子像を用いることで、二次電子に比べ容易に輪郭を決定する方法が提案されている。
【０００７】
しかしながら、反射電子は収率が悪いため、微小なショートのような欠陥に対しては十分なＳ／Ｎが得られないという新たな問題が発生している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開第２００９−４４０７０号広報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明の目的は、微細パターン中の微小なオープン欠陥やショート欠陥を検出する手法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１の態様によれば、
パターンが形成された基板に荷電粒子線を照射して、前記基板から発生する、第１のエネルギーを有する第１の荷電粒子と、前記第１のエネルギーよりも高い第２のエネルギーを有する第２の荷電粒子とを検出し、検出された第１および第２の荷電粒子から第１および第２の荷電粒子像をそれぞれ生成し、前記第２の荷電粒子像から輪郭を抽出して前記パターンの輪郭データを取得し、前記輪郭データを用いて前記第１の荷電粒子像における検査領域を決定し、前記検査領域に対して二値化処理を行うことにより、前記パターンまたは前記基板の欠陥を検出することを特徴とする欠陥検出方法が提供される。
【００１１】
また、本発明の第２の態様によれば、
検査対象のパターンがそれぞれ形成された基板の製造ロットから任意の基板を抜き取り、抜き取られた前記基板について上述の本発明の第１の態様による検出方法を用いて欠陥の有無を検査し、前記パターンが良品であると評価された場合に、前記抜き取られた基板が属する前記製造ロットの基板に半導体装置を製造する、半導体装置の製造方法が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、微細パターン中の微小なオープン欠陥やショート欠陥を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の第１の実施の形態による欠陥検出方法に用いられるレビューＳＥＭの一例を示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施の形態による欠陥検出方法の概略手順を示すフローチャート。
【図３】反射電子用の検出器の配置例を示す図。
【図４】図２に示す欠陥検出方法を具体的に説明する図。
【図５Ａ】二値化方法の第１例の説明図。
【図５Ｂ】二値化方法の第１例の説明図。
【図６】二値化方法の第２例の説明図。
【図７】比較例の説明図。
【図８】比較例の説明図。
【図９】比較例の説明図。
【図１０】エネルギーフィルタの説明図。
【図１１】本発明の第２の実施の形態による欠陥検出方法の概略手順を示すフローチャート。
【図１２】参照データとの比較による形状検査の具体的手順を示すフローチャート。
【図１３】マスキングの説明図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施の形態のいくつかについて、図面を参照しながら詳細に説明する。図面において、同一の部分には同一の番号を付し、重複説明は必要な場合に限り行う。
【００１５】
（１）第１の実施の形態
本発明の第１の実施の形態による欠陥検出方法について図１乃至図１１を参照しながら説明する。本実施形態の特徴は、図２のステップＳ３乃至Ｓ５に示されるように、反射電子によるＳＥＭ像から輪郭データを取得し、該輪郭データを二次電子によるＳＥＭ像に適用して検査領域を画定し、該検査領域に対して二値化処理を行う点にある。以下、順を追って説明する。
【００１６】
図１は、本発明の第１および第２の実施の形態による欠陥検出方法に適用されるレビューＳＥＭの一例を示すブロック図である。図１に示すレビューＳＥＭは、電子光学系１０と、各種制御部１９〜２１、ＥＷＳ（Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ  Ｗｏｒｋ  Ｓｔａｔｉｏｎ）２５とを備える。処理制御部２１は、画像処理部２２と演算部２３とメモリ２４とを含み、ＥＷＳ２５、走査制御部２０、ステージ制御部１９の他、外部メモリ２６，２７に接続される。外部メモリ２６には、後述する本実施形態の欠陥検出方法の具体的処理手順を記述したレシピファイルが格納される。処理制御部２１は、外部メモリ２６からレシピファイルを読み込み、そのファイルに記述された処理手順に従ってレビューＳＥＭの各構成要素を制御することにより、欠陥を検出する。外部メモリ２７は、後述する第２の実施の形態で参照データとして使用される設計値のデータ（ＣＡＤデータ）を格納する。
【００１７】
電子光学系１０は、高真空の状態に保持された鏡筒内に設けられ、電子銃１２と、コンデンサレンズ１１と、走査偏向器１３と、対物レンズ１４と、ステージ１８と、検出器１５ａ，１５ｂ，１６とを含む。ステージ１８は、検査対象であるパターンが表面に形成された試料である基板Ｓを載置するとともに、ステージ制御部１９を介して処理制御部２１から送られる制御信号に従って所望の検査箇所が視野内に入るように基板Ｓを移動させる。電子銃１２は、電子ビームＥＢを生成して基板Ｓに向けて照射する。本実施形態において電子ビームＥＢは、例えば荷電粒子線に対応する。コンデンサレンズ１１は、図示しないコンデンサレンズ制御部を介して処理制御部２１から送られる制御信号に従って磁界又は電界を生成し、適切なビーム径となるように電子ビームＥＢを集束させる。対物レンズ１４は、図示しない対物レンズ制御部を介して処理制御部２１から送られる制御信号に従って磁界又は電界を生成し、電子ビームＥＢが基板Ｓ上にジャストフィーカスで照射するように電子ビームＥＢを再度集束させる。走査偏向器１３は、走査制御部２０を介して処理制御部２１から送られる制御信号に従い、電子ビームＥＢを偏向するための電界または磁界を生成し、これにより、基板Ｓを電子ビームＥＢで二次元的に走査する。
【００１８】
検出器１５ａ，１５ｂは、基板Ｓから同様の高さで電子ビームＥＢの光軸を間に挟んで検出面が互いに対向するように配置される（図３参照）。検出器１５ａ，１５ｂは、電子ビームＥＢの照射により基板Ｓの表面から発生する電子のうち、相対的にエネルギーが高い反射電子を検出する。反射電子は、電子ビームＥＢの照射で基板Ｓへ入射した電子の一部が基板Ｓの内部で弾性散乱により反射されて再び真空中へ放出された電子であり、後方散乱電子と呼ばれる場合もある。反射電子は、本実施形態において、例えば第２の荷電粒子に対応する。検出器１５ａ，１５ｂはさらに、反射電子が発生する位置から検出面までのそれぞれの距離がほぼ等しくなるように、電子ビームＥＢの光軸を中心に回転対称に配置されることが望ましい。検出器１５ａ，１５ｂの出力信号は画像生成部２２に送られ、画像生成部２２は、反射電子によるＳＥＭ像を生成し、メモリ２４に格納する。
【００１９】
検出器１６は、基板Ｓから見て検出器１５ａ，１５ｂよりも高い位置に配置され、電子ビームＥＢの照射により基板Ｓの表面から発生する電子のうち、相対的にエネルギーが低い二次電子を検出する。二次電子は、電子ビームＥＢの照射で基板Ｓへ入射した電子が基板Ｓ内の電子を真空中へ叩き出すことにより発生する電子である。二次電子は、本実施形態において、例えば第１の荷電粒子に対応する。検出器１６の出力信号も画像生成部２２に送られ、画像生成部２２は、二次電子によるＳＥＭ像を生成し、メモリ２４に格納する。
【００２０】
ＥＷＳ２５は、図示しない入力部を介してユーザの指令を受けて処理制御部２１に供給するほか、処理制御部２１から送られる各種ＳＥＭ像に対して画像処理を行い、欠陥検出またはその結果を踏まえた総合判定を行う。なお、各種ＳＥＭ像および画像処理結果はＥＷＳ２５のモニタ画面で視認可能である。
【００２１】
次に、図１のレビューＳＥＭを用いた欠陥検出の具体的方法について図面を参照しながら説明する。図２は、本発明の第１の実施の形態による欠陥検出方法の概略手順を示すフローチャートである。
【００２２】
先ず、検査対象のパターンについてトップ（Ｔｏｐ）、レフト（Ｌｅｆｔ）およびライト（Ｒｉｇｈｔ）の各ＳＥＭ像を取得する（ステップＳ１）。次に、レフトＳＥＭ像とライトＳＥＭ像との合成像を生成し（ステップＳ２）、得られた合成像から輪郭を抽出して輪郭データを取得する（ステップＳ３）。続いて、輪郭データをトップＳＥＭ像に適用してトップＳＥＭ像を領域分割し、検査対象領域を画定する（ステップＳ４）。次に、検査領域毎に二値化処理を行う（ステップＳ５）ことにより、微小なオープン欠陥やショート欠陥を検出する（ステップＳ６）。
【００２３】
各ＳＥＭ像の具体的な取得方法を説明する。まず、検査対象のパターンの位置が電子ビームＥＢの光軸と交わるようにステージ１８により基板Ｓを移動し、電子銃１２から電子ビームＥＢを検査対象パターンへ照射する。基板Ｓからは二次電子および反射電子が発生する。これらの基板Ｓからの電子のうち、相対的にエネルギーが低い二次電子を検出器１６で検出することにより、検査対象パターンを真上から撮像した像に対応するトップＳＥＭ像が得られる。一例として図４にトップＳＥＭ像ＩＭＴ１を示す。また、基板Ｓからの電子のうち、相対的にエネルギーが高い反射電子を検出器１５ａで検出することにより、検査対象パターンを左上から撮像した像に対応するレフトＳＥＭ像が得られる。一例として図４にレフトＳＥＭ像ＩＭＬ１を示す。同様に、基板Ｓからの反射電子を検出器１５ｂで検出することにより、図４の画像ＩＭＲ１のように、検査対象パターンを右上から撮像した像に対応するライトＳＥＭ像が得られる。本実施形態において、トップＳＥＭ像ＩＭＴ１は例えば第１の荷電粒子像に対応し、レフトＳＥＭ像ＩＭＬ１およびライトＳＥＭ像ＩＭＲ１は、例えば第２の荷電粒子像に対応する。
【００２４】
良好なレフトＳＥＭ像およびライトＳＥＭ像を取得するためには、例えば図３に示すように、検査対象パターンがラインパターンである場合は、検出器１５ａ，１５ｂの検出面を結ぶ線ｌ１５を引いたとき、線ｌ１５がラインパターンの長手方向と斜めに交わるように検出器１５ａ，１５ｂを配置することが望ましい。また、同時に、電子ビームＥＢのスキャン方向も線ｌ１５と平行に走査する必要がある。その理由は、エッジに対して垂直に電子ビームＥＢをスキャンした方がパターンエッジの信号はシャープになるため、ラインパターンの全ての辺がスキャン方向に対して平行にならないように検出器１５ａ，１５ｂの配置および電子ビームＥＢのスキャン方向を上述した通りに設定する必要があるためである。このように空間的に異なる位置に配置された検出器１５ａ，１５ｂで反射電子を検出することにより、パターンに対して影の付き方が対照的な複数画像を得ることができる。
【００２５】
本実施形態において、二次電子のエネルギーは、略１００ｅＶ以下であり、反射電子のエネルギーは、実質的に電子ビームＥＢの加速電圧に等しい。ここで、「略」および「実質的」とは、レビューＳＥＭの規格上のばらつきや試料の材質に起因する微小な差異をも含むという趣旨である。
【００２６】
図４において、レフトＳＥＭ像ＩＭＬ１とライトＳＥＭ像ＩＭＲ１とを合成した像が合成像ＩＭＣ１である。本実施形態においては、演算部２３がメモリ２４から対象のＳＥＭ像を読み出して画像合成を行う。具体的な合成手法としては、両者を単純に加算することが最も簡便であるが、検出器１５ａ，１５ｂの間の検出感度の相違を考慮し、重み付け等を用いて配分加算することが望ましい。
【００２７】
合成像ＩＭＣ１は演算部２３からＥＷＳ２５に供給され、ＥＷＳ２５により、その後の処理が行われる。
【００２８】
ＥＷＳ２５は、まず、合成像ＩＭＣ１から輪郭を抽出し、図４に示すように、輪郭データ５４を取得する。輪郭の抽出は、二値化処理、閾値法やプロファイルのマッチングなど、どのような方法を用いてもよい。本実施形態では、パターンに対して影の付き方が対照的なレフトＳＥＭ像ＩＭＬ１およびライトＳＥＭ像ＩＭＲ１の合成画像から輪郭を抽出するので、単一の画像を用いた場合と比べてより正確な輪郭データを取得することができる。
【００２９】
次に、ＥＷＳ２５は、輪郭データ５４を利用してパターン毎に領域を分割して領域データを生成する。本実施形態では、図４に示すように、パターンの頂面に対応する領域ＡＲｐと基板Ｓの下地に対応する領域ＡＲｂを含む領域データ５５が得られ、これにより、検査領域が画定する。
【００３０】
続いて、ＥＷＳ２５は、メモリ２４からトップＳＥＭ像ＩＭＴ１を読み出し、領域データ５５とトップＳＥＭ像ＩＭＴ１との位置合せを行うことにより、領域データ５５とトップＳＥＭ像ＩＭＴ１との重ね合わせデータ５７を取得する。
【００３１】
さらに、ＥＷＳ２５は、重ね合わせデータ５７の各領域（ＡＲｐ，ＡＲｂ）に対して適切な二値化処理を行うことにより、図４に示すように、欠陥ＤＦ５１を検出する。
【００３２】
ここで、二値化処理の具体的方法について、２例を取り上げて説明する。
【００３３】
図５Ａおよび図５Ｂは、二値化処理の第１の方法を説明する図である。欠陥が無い場合は、検査領域中の画素は、図５Ａのグラフ左側の曲線ＳＤ１に示すように、中間の階調値を下回る暗い領域にのみ集中して分布する。これに対して、例えばショート欠陥があった場合、その部分の画素は、図５Ａの右側の曲線ＳＤ２に示すように、中間の階調値を上回る明るい領域に分布する。このような明るい領域で孤立したような分布が現れた場合、その部分の画素に対応する箇所が欠陥部分であると判定することができる。
【００３４】
従って、判定基準となる閾値としての階調値Ｇｔｈを予め設定しておき、各検査領域について画素分布を調べ、閾値以上の階調値を有する画素が、ノイズと思われる数量を超えて存在しなければ、欠陥が無いものと判断できる。図５Ｂに示す例では、重ね合わせデータ５７の領域ＡＲｐについて閾値以上の画素が無かったので、先ず、領域ＡＲｐ内の画素の階調値を全て０にする処理を行う。これにより、図５Ｂに示すように、領域ＡＲｐが黒く塗りつぶされた二値化画像データ５９が得られる。次に、データ５９の領域ＡＲｂについて画素分布を調べた結果、閾値Ｇｔｈ以上の階調値を有する画素が無視できない数量で発見されたので、その部分の画素を最高の階調値、例えば２５５に変換し、残余の部分の画素を全て０に変換する。これにより、黒地の画像中で欠陥箇所だけが白く浮き上がった二値化画像データ７１が得られる。このように、正常な領域と欠陥領域とを異なる２つの輝度で表すことにより、欠陥を抽出することができる。画像処理部２２によるＳＥＭ像生成の際には画素毎に座標情報が与えられるため、高輝度に変換された部分の画素から欠陥の位置を特定することができる。
【００３５】
図６は、二値化処理の第２の方法を説明する図である。本例では、第１の方法で取り挙げた二値化画像データ５９に加えて、隣接するチップ内で重ね合わせデータ５７と同一のパターンが形成された場所について、上述した手順により二値化画像データ６１を取得し、これを二値化処理用の参照データとして用いる。次いで、画像処理により、二値化画像データ５９と参照データ６１との差分を取って差分データ６３とし、その後は、前述の第１の方法と同様にして予め設定した閾値を用いた二値化により、正常な領域と欠陥領域とを異なる２つの輝度で表すことにより、欠陥を抽出する。
【００３６】
二値化処理の第１の方法は、重ね合わせデータ５７の検査領域で領域の輝度分布と欠陥の輝度に有意な差がある場合に有効で、重ね合わせデータ５７だけで欠陥検出が可能であるというメリットがある。二値化処理の第２の方法は、重ね合わせデータ５７の検査領域内にパターンが存在し、領域の輝度分布と欠陥の輝度に有意な差がない場合に使用する。なお、第２の方法に関しては、二値化画像データ５９の他に参照データ６１を容易する必要があり、その分処理時間が掛かるというデメリットがある。
【００３７】
本実施形態の参考例について、図７乃至図９を参照しながら説明する。従前より、検査対象パターンから発生する反射電子を検出してレフトＳＥＭ像とライトＳＥＭ像とを取得し、これらの合成像を利用した自動欠陥検出は行われていた。反射電子によるＳＥＭ像はコントラストに優れているため輪郭線を抽出しやすいという利点がある。しかし、微細化の進展により、ライン・アンド・スペースパターンのスペース幅が極めて狭くなっているため、例えばこのスペースの中にショート欠陥が発生した場合、その微小な欠陥部分から反射して出て来る電子が少なくなり、この結果、欠陥を見落としてしまうことになる。図７に従来のレビューＳＥＭによるレフトＳＥＭ像ＩＭＬ１００とライトＳＥＭ像ＩＭＲ１００を示す。これらのＳＥＭ像を自動的に合成したものが図８のＳＥＭ像ＩＭＣ１００である。図８中には欠陥らしきものが見当たらない。しかしながら、同一箇所で二次電子によるトップＳＥＭ像を取ってみると、図９のトップＳＥＭ像ＩＭＴ１００に示すように、図８の楕円Ｃで囲んだ領域内に微小な欠陥ＤＦＳ１００が存在することがオペレータの目視により発見された。
【００３８】
上記参考例とは対照的に、本実施形態の欠陥検出方法によれば、従来オペレータの熟練度に依存していた欠陥検出を、高精度の検査感度で自動化することが可能になった。
【００３９】
上記説明では、各検出器の空間配置に依存して、異なるエネルギーの電子を分別していたが、これに限ることなく、例えば電界によるエネルギーフィルタを用いて分別することも可能である。図１０は、対物レンズ１４と基板Ｓとの間に正の電圧を印加して電子ビームＥＢと逆方向の電界を設けたものである。これにより、低エネルギーの二次電子は上方に引き上げられて検出器１６にて検出される。この一方、高エネルギーの反射電子は、対物レンズ１４から上方に引き上げられることなく検出器１５ａ，１５ｂにより検出される。
【００４０】
（２）第２の実施の形態
図１１は、本発明の第２の実施の形態による欠陥検出方法の概略手順を示すフローチャートである。図２との対比により明らかなように、本実施形態の第１の特徴は、欠陥検出のみならず、パターンの形状検査（ステップＳ２０）をも併せて実行し、パターンの合否の総合判定（ステップＳ２１）を行う点にある。パターンの形状検査は、合成像ＩＭＣ１から輪郭を抽出して輪郭データ５４を取得した後に行われ、輪郭データ取得（ステップＳ１３）から欠陥検出（ステップＳ１６）までの手順に並行して行われる。
【００４１】
また、本実施形態の第２の特徴は、検査領域の決定方法として領域データを用いたマスキングを行い（ステップＳＳ１４）、マスキング後の画像で二値化処理を行う（ステップＳ１５）点にある。以下、順を追って説明する。
【００４２】
図１２は、パターンの形状検査（図１１、ステップＳ２０）の具体的な手順を示すフローチャートである。
【００４３】
先ず、ＥＷＳ２５は、処理制御部２１を介して外部メモリ２７から参照データとしてのＣＡＤデータを読み取る。
【００４４】
次に、ＥＷＳ２５は、輪郭データ５４とＣＡＤデータとの間で位置合せを行う（ステップＳ２０１）。位置合せは、例えば輪郭データ５４とＣＡＤデータとの位置をずらしながら、エッジ間の距離が最短となる位置を割り出すことにより可能である。次に、ＥＷＳ２５は、輪郭データ５４とＣＡＤデータとの距離の差分を計測する（ステップＳ２０２）。これにより、検査対象パターンの細りや太り、変形等を定量化することができる。次いで、ＥＷＳ２５は、得られた差分値を、予め設定した閾値と比較することにより、パターンの形状について合否を決定する（ステップＳ２０３）。このような形状検査の具体的方法としては、例えば特開２００７−１２１１８１号公報に開示された方法がある。
【００４５】
次に、マスキングを利用して検査領域を決定する方法について図１３を参照して説明する。本実施形態においては、パターン形状について別個の判定手順を備えているので、トップ画像ＩＭＴ１の各領域のうち、パターンの頂面に対応する領域ＡＲｐについては二値化処理による欠陥検出を省略してもよい。そこで、図１３に示すように、重ね合わせデータ５７（図３参照）中の領域ＡＲｐに対して、マスキングを行う（図１１、ステップＳ１４）。これにより、本実施形態においては、重ね合わせデータ５７中の領域ＡＲｐが欠陥有無の検出について被検査領域となり、重ね合わせデータ５７中の、基板Ｓの下地に対応する領域ＡＲｂのみが検査領域となる。そして、検査領域として選択した領域ＡＲｂについて、前述した方法で二値化処理を実行する（ステップＳ１５）ことにより、微小なオープン欠陥やショート欠陥を検出する（ステップＳ１６）。
【００４６】
その後は、図１１に戻り、ステップＳ２０で得られた形状検査の結果を併せてパターン合否の総合判定を行う（ステップＳ２１）。
【００４７】
本実施形態によれば、検査対象パターンの形状検査を行う一方で、欠陥検出に際してはマスキングにより検査領域を絞り込むので、高精度の欠陥検査を複数の視点から短時間で行うことが可能になる。
【００４８】
なお、上述した説明ではパターン形状を検査するための参照データとしてのＣＡＤデータを用いたが、これに限ることなく、例えば良品パターンのＳＥＭ像から抽出した輪郭データを用いてもよい。
【００４９】
（３）半導体装置の製造方法
上述した欠陥検出を半導体装置の製造工程中で用いることにより、高い精度で基板を検査することができるので、より高いスループットおよび歩留まりで半導体装置を製造することができる。
【００５０】
より具体的には、製造ロット単位で基板を抜き出し、抜き出された基板に形成されたパターンを上述した欠陥検出方法により検査する。検査の結果、良品と判定された場合、検査された基板が属する製造ロット全体について、引き続き残余の製造プロセスを実行する。この一方、検査の結果不良品と判定された場合でリワーク処理が可能な場合には、不良品と判定された基板が属する製造ロットに対してリワーク処理を実行する。リワーク処理が終了すると、その製造ロットから基板を抜き取って再度検査する。抜き取られた基板が再検査により良品と判定されると、リワーク処理を終えたその製造ロットに対し残余の製造プロセスを実行する。また、リワーク処理が不可能な場合には、不良品と判定された基板が属する製造ロットは廃棄し、不良発生原因を解析して設計担当や上流のプロセス担当等へフィードバックする。
【００５１】
（４）その他
以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記形態に限るものではなく、その技術的範囲内で種々変形して適用できることは勿論である。例えば、上記説明では、検査領域の決定方法として第１の実施の形態においては重ね合わせデータの全体に対する二値化処理を使用し、第２の実施の形態において一部の領域データに対するマスキングを使用したが、これらの方法は、検査目的等に応じていずれの実施形態においても代替的に使用可能である。また、上述した実施の形態において、輪郭データは、レフトＳＥＭ像ＩＭＬ１とライトＳＥＭ像ＩＭＲ１との合成像ＩＭＣ１から輪郭を抽出することにより、取得したが、これに限ることなく、トップ像ＩＭＴ１をさらに加算した更なる合成像から輪郭を抽出することとしてもよい。なお、基板Ｓとして、半導体基板の他、セラミック基板やガラス基板も含まれる。
【符号の説明】
【００５２】
１０：電子光学系
１２：電子銃
１４：対物レンズ
１５ａ，１５ｂ，１６：検出器
２１：処理制御部
２２：画像生成部
２３：演算部
２５：計算機
２７：外部メモリ
５４：輪郭データ
ＡＲｐ：凸パターン領域
ＡＲｂ：下地領域
ＥＢ：電子ビーム
ＩＭＬ１，：レフトＳＥＭ像
ＩＭＲ１，：ライトＳＥＭ像
ＩＭＴ１，：トップＳＥＭ像
ＲＥ：反射電子
Ｓ：基板
ＳＥ：二次電子
【図１】
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【図２】
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【図５Ａ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ｂ】
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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１３】
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