(57)【要約】【課題】本発明は、フォトマスクの特性を検出することができるフォトマスクの特性検出装置およびフォトマスクの特性検出方法を提供する。【解決手段】被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する検出データ作成部と、前記パターンに関する参照データを作成する参照データ作成部と、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を前記参照データから抽出する抽出部と、前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記検出データから前記特性の検出対象となるパターンを抽出する第１の領域設定部と、前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を受光面上に結像された光学像を光電変換することで検出する検出部と、前記検出された特性を集計する集計部と、を備えたことを特徴とするフォトマスクの特性検出装置が提供される。【選択図】図１
2011058931.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する検出データ作成部と、
前記パターンに関する参照データを作成する参照データ作成部と、
特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を前記参照データから抽出する抽出部と、
前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記検出データから前記特性の検出対象となるパターンを抽出する第１の領域設定部と、
前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を受光面上に結像された光学像を光電変換することで検出する検出部と、
前記検出された特性を集計する集計部と、
を備えたことを特徴とするフォトマスクの特性検出装置。
【請求項２】
被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する検出データ作成部と、
前記パターンに関する参照データを作成する参照データ作成部と、
特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出する抽出部と、
逆変換処理を行うことで前記検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める逆変換部と、
前記フォトマスクに形成されたパターンから転写パターンを求める転写パターン演算部と、
前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記転写パターンから前記特性の検出対象となるパターンを抽出する第２の領域設定部と、
前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出する検出部と、
前記検出された特性を集計する集計部と、
を備えたことを特徴とするフォトマスクの特性検出装置。
【請求項３】
前記検出データ作成部は、
検出光を出射する光源と、
前記光源から出射した検出光を被検出体に導く照明光学系と、
前記被検出体からの検出光を検出部の受光面上に結像させる結像光学系と、
前記受光面上に結像された光学像の光を光電変換する検出部と、
を備え、
逆変換処理は、前記結像光学系の光学結像特性と、前記検出部の個々の画素の感度分布を示す像形成関数と、を用いて行われることを特徴とする請求項２記載のフォトマスクの特性検出装置。
【請求項４】
前記抽出部には、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートが設けられていること、を特徴とする請求項１〜３のいずれか１つに記載のフォトマスクの特性検出装置。
【請求項５】
前記集計部は、前記検出された特性と、前記位置情報と、に基づいて特性分布に関する情報を作成すること、を特徴とする請求項１〜４のいずれか１つに記載のフォトマスクの特性検出装置。
【請求項６】
前記特性は、透過率、線幅、危険点、危険点近傍の領域における透過率からなる群より選ばれた少なくとも１種であること、を特徴とする請求項１〜５のいずれか１つに記載のフォトマスクの特性検出装置。
【請求項７】
被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成し、
前記パターンに関する参照データを作成し、
特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出し、
前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記検出データから前記特性の検出対象となるパターンを抽出し、
前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出し、
前記検出された特性を集計することを特徴とするフォトマスクの特性検出方法。
【請求項８】
被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成し、
前記パターンに関する参照データを作成し、
特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出し、
逆変換処理を行うことで前記検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求め、
前記フォトマスクに形成されたパターンから転写パターンを求め、
前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記転写パターンから前記特性の検出対象となるパターンを抽出し、
前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出し、
前記検出された特性を集計することを特徴とするフォトマスクの特性検出方法。
【請求項９】
前記検出された特性と、前記位置情報と、に基づいて特性分布に関する情報をさらに作成すること、を特徴とする請求項７または８に記載のフォトマスクの特性検出方法。
【請求項１０】
前記参照パターンの抽出は、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートを用いて行われ、前記論理は検出レシピに基づいて設定されることを特徴とする請求項７〜９のいずれか１つに記載のフォトマスクの特性検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、フォトマスクの特性検出装置およびフォトマスクの特性検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置、フラットパネルディスプレイ、ＭＥＭＳ(Micro Electro Mechanical Systems)、回路基板、光学部品、機械部品などの分野においては、表面にパターンを有する構造体が製造されている。そして、この様な構造体の製造においては、パターン形状の異常、パターン寸法の異常、異物の存在などの欠陥の検査が行われている。  
構造体の表面に形成されたパターンの欠陥を検査する方法としては、ダイ・ツー・データべース（ｄｉｅ−ｔｏ−ｄａｔａｂａｓｅ）法と呼ばれる検査方法が知られている。この検査方法においては、ＣＣＤセンサ(Charge Coupled Device Image Sensor)などの受光面上にパターンの拡大光学像を結像させることで得られた検査データと、パターンの設計時に用いた設計データ（ＣＡＤデータ）などから作成された参照データとを比較して、両者の不一致点を欠陥として検出するようにしている。
【０００３】
ここで、検査対象領域を透過する透過光の輝度値の総和に基づいて、微細パターンであるコンタクトホールパターンのミスサイズ欠陥や位置ずれ欠陥などを検出するパターン検査装置が知られている（例えば、特許文献１を参照）。  
また、半導体装置の製造において用いられるフォトマスクの検査装置においては、欠陥の検査を行うとともに微細なライン・アンド・スペースパターンの線幅をも検出する場合がある。  
また、露光装置で転写するウェーハ面へのフォトマスクの転写性を評価するため、露光装置の光学系を模した光学系を用いてフォトマスクのパターンの拡大光学像をＣＣＤセンサなどで撮像し、転写後の透過率や線幅を検出する装置も知られている。
【０００４】
しかしながら、転写性を評価できる装置では、これらのコンタクトホールパターンの透過率やライン・アンド・スペースパターンの線幅を検出する技術は検出対象領域が限られており、予め定められた間隔で検出を行うことができるもののフォトマスクの全域に渡る検出を高分解能で行うことができなかった。一方、フォトマスクの検査装置においては、線幅分布を求める機能を備えた装置があるが、転写性を考慮した線幅分布を求めることはできなかった。そのため、フォトマスクの特性や特性分布（例えば、透過率の分布や転写性を考慮した線幅の分布など）などをマスク全域に渡り高分解能で検出することができなかった。  
ここで、近年の微細化されたパターンにおいては、コンタクトホールパターンの検出感度を向上させるとともに、フォトマスクの品質やフォトマスクに起因するプロセスマージンの低下要因などを的確に評価できるようにすることが求められるようになってきている。  
ところが、従来の透過率や線幅を検出する技術では、フォトマスクの特性や特性分布を検出することができず、例えば、欠陥に至らないまでの異常がありプロセスマージンが低下したり、歩留まりが低下したりするなどした場合にその要因を特定できないおそれがあった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平７−１２８２４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は、フォトマスクの特性を検出することができるフォトマスクの特性検出装置およびフォトマスクの特性検出方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する検出データ作成部と、前記パターンに関する参照データを作成する参照データ作成部と、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を前記参照データから抽出する抽出部と、前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記検出データから前記特性の検出対象となるパターンを抽出する第１の領域設定部と、前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を受光面上に結像された光学像を光電変換することで検出する検出部と、前記検出された特性を集計する集計部と、を備えたことを特徴とするフォトマスクの特性検出装置が提供される。
【０００８】
また、本発明の他の一態様によれば、被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する検出データ作成部と、前記パターンに関する参照データを作成する参照データ作成部と、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出する抽出部と、逆変換処理を行うことで前記検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める逆変換部と、前記フォトマスクに形成されたパターンから転写パターンを求める転写パターン演算部と、前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記転写パターンから前記特性の検出対象となるパターンを抽出する第２の領域設定部と、前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出する検出部と、前記検出された特性を集計する集計部と、を備えたことを特徴とするフォトマスクの特性検出装置が提供される。
【０００９】
また、本発明の他の一態様によれば、被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成し、前記パターンに関する参照データを作成し、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出し、前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記検出データから前記特性の検出対象となるパターンを抽出し、前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出し、前記検出された特性を集計することを特徴とするフォトマスクの特性検出方法が提供される。
【００１０】
また、本発明の他の一態様によれば、被検出体に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成し、前記パターンに関する参照データを作成し、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、前記参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出し、逆変換処理を行うことで前記検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求め、前記フォトマスクに形成されたパターンから転写パターンを求め、前記参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前記位置情報に基づいて前記転写パターンから前記特性の検出対象となるパターンを抽出し、前記特性を検出する領域における前記特性の検出対象となるパターンの特性を検出し、前記検出された特性を集計することを特徴とするフォトマスクの特性検出方法が提供される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、フォトマスクの特性を検出することができるフォトマスクの特性検出装置およびフォトマスクの特性検出方法が提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施の形態に係るフォトマスクの特性検出装置を例示するためのブロック図である。
【図２】抽出部を例示するための模式図である。
【図３】可変テンプレートについて例示をするためのブロック図である。
【図４】特性の検出、集計を例示するためのブロック図である。
【図５】可変テンプレートを設ける場合を例示するためのブロック図である。
【図６】逆変換処理、転写パターンの演算に関して例示をするためのブロック図である。
【図７】変換部を例示するためのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施の形態について例示をする。なお、各図面中、同様の構成要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。  
図１は、本実施の形態に係るフォトマスクの特性検出装置を例示するためのブロック図である。    
図１に示すように、特性検出装置１には、検出データ作成部２、参照データ作成部３、特性検出部４、抽出部５、表示部６が設けられている。
【００１４】
検出データ作成部２には、光源２１、照明光学系２２、載置部２３、結像光学系２４、検出部２５、変換部２６が設けられている。  
検出データ作成部２は、被検出体１００に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成する。  
光源２１は、検出光２１ａを出射する。光源２１としては、白色光、単色光、コヒーレント光などを出射する各種光源を用いることができる。この場合、微細なパターンの検出を行うためには、波長の短い検出光２１ａを出射可能なものとすることが好ましい。そのようなものとしては、例えば、波長が２６６ｎｍの検出光２１ａを出射するＹＡＧレーザ光源などを例示することができる。ただし、レーザ光源に限定されるわけではなく、パターンの大きさなどに応じて適宜変更することができる。
【００１５】
照明光学系２２は、光源２１から出射した検出光２１ａを被検出体１００の検出領域に導くとともに照射部分の大きさを制御する。    
結像光学系２４は、被検出体１００からの検出光２１ａを検出部２５の受光面に導くとともに受光面上に結像させる。
【００１６】
照明光学系２２、結像光学系２４は、例えば、図１に例示をしたようなレンズなどの光学要素から構成されるものとすることができる。ただし、光学要素やその配置は例示をしたものに限定されるわけではなく、適宜変更することができる。また、例えば、ミラー、絞り、ビームスプリッタ、倍率チェンジャ、ズーム機構などの他の光学要素を適宜設けるようにすることもできる。    
また、図１に例示をした結像光学系２４は、被検出体１００を透過した検出光２１ａを検出部２５に導くものであるが、被検出体１００により反射された検出光２１ａを検出部２５に導くものとすることもできる。
【００１７】
載置部２３は、被検出体１００を載置、保持するためのものである。また、載置部２３には図示しない移動手段が設けられ、載置部２３に載置された被検出体１００の位置を移動させることで検出が行われる位置を変化させることができるようになっている。なお、図示しない移動手段を必ずしも載置部２３に設ける必要はなく、検出が行われる位置が相対的に変化するようになっていればよい。例えば、図示しない移動手段により照明光学系２２、結像光学系２４、検出部２５などの位置が変化するようになっていてもよい。
【００１８】
検出部２５は、受光面上に結像された光学像を光電変換する。検出部２５としては、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサ、ＣＣＤラインセンサ、ＴＤＩ（Time Delay and Integration）センサなどを例示することができる。ただし、これらに限定されるわけではなく、結像された光学像の光を光電変換できるものを適宜選択することができる。    
変換部２６は、検出部２５から出力された電気信号をＡ／Ｄ変換する。また、Ａ／Ｄ変換された電気信号を図形解釈することで検出データを作成する。
【００１９】
参照データ作成部３には、データ格納部３１、データ展開部３２、データ作成部３３が設けられている。  
参照データ作成部３は、データ格納部３１に格納された設計データなどに基づいて参照データを作成する。すなわち、参照データ作成部３は、被検出体に形成されたパターンに関する参照データを作成する。    
データ格納部３１は、パターンの形成に用いられる作画データや作画データに変換する前の設計データなどを格納する。
【００２０】
データ展開部３２は、データ格納部３１から提供された設計データなどを２次元データに展開する。  
データ作成部３３は、２次元データに展開されたデータを図形解釈することで参照データを作成する。この際、検出データの分解能に合わせて参照データが作成される。すなわち、データ展開部３２により展開されたデータを、検出部２５で取得された光学像のデータ（検出データ）と同程度の分解能の参照データに変換する。  
抽出部５は、特性（例えば、透過率など）の検出対象となるパターンと形状、大きさが同じパターンを参照データから抽出する。そして、抽出されたパターン（参照パターン）に関する信号（有効フラグ）を領域設定部４３に向けて出力する。この際、抽出されたパターン（参照パターン）の位置情報（抽出されたパターン（参照パターン）がフォトマスクの何処にあるのかの位置情報）をも合わせて出力する。    
すなわち、抽出部５は、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出する。そして、抽出された参照パターンに関する信号（有効フラグ）、参照パターンの位置情報を領域設定部４３に向けて出力する。なお、抽出部５に関する詳細は後述する。
【００２１】
特性検出部４には、第１の特性検出部４ａと第２の特性検出部４ｂとが設けられている。この場合、第１の特性検出部４ａと第２の特性検出部４ｂとが設けられた特性検出部が複数設けられるようにすることもできる。  
第１の特性検出部４ａは、抽出部５で抽出された参照パターンに対応する検出データのパターンの特性（例えば、透過率など）を検出するとともに、検出された特性を集計などする。
【００２２】
第１の特性検出部４ａには、領域設定部４３、検出部４４ａ、集計部４５ａが設けられている。  
領域設定部４３は、抽出部５からの信号（有効フラグ）に基づいて、パターンの特性（例えば、透過率など）を検出する領域を設定する。また、抽出部５からの位置情報に基づいて、特性の検出対象となるパターンを検出データから抽出する。すなわち、領域設定部４３は、参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前述した位置情報に基づいて検出データから特性の検出対象となるパターンを抽出する。
【００２３】
検出部４４ａは、領域設定部４３により設定された領域と特性の検出対象となるパターンとに基づいて、パターンの特性を検出する。すなわち、検出部４４ａは、特性を検出する領域における特性の検出対象となるパターンの特性を検出する。  
集計部４５ａは、検出部４４ａにより検出された特性を集計する。この場合、検出された特性に基づいて、フォトマスク全域における特性を集計するようにすることができる。また、検出された特性と位置情報とに基づいて、特性分布（例えば、透過率分布など）に関する情報を作成するようにすることもできる。  
第２の特性検出部４ｂは、逆変換処理を行うことで、検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める。次に、フォトマスクに形成されたパターンに基づいて、被検出体１００（例えば、ウェーハ）面へ転写されるパターン（転写パターン）をシミュレーションにより求める。そして、参照パターンの特定の位置に対応する転写パターンの特性（例えば、透過率など）を検出するとともに、検出された特性を集計などする。なお、逆変換処理、転写パターンの演算に関する詳細は後述する。
【００２４】
第２の特性検出部４ｂには、逆変換部４１、転写パターン演算部４２、領域設定部４３、検出部４４ｂ、集計部４５ｂが設けられている。  
逆変換部４１は、逆変換処理を行うことで検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める。この場合、逆変換処理は、結像光学系２４の光学結像特性、つまり点像分布関数(PSF:Point Spread Function)と、検出部２５の個々の画素の感度分布を示す像形成関数と、を用いて行われる。
【００２５】
転写パターン演算部４２は、逆変換部４１により求められたフォトマスクに形成されたパターンから転写パターンを求める。  
領域設定部４３は、抽出部５からの信号（有効フラグ）に基づいて、パターンの特性（例えば、透過率など）を検出する領域を設定する。また、抽出部５からの位置情報に基づいて、特性の検出対象となるパターンを転写パターン演算部４２により求められた転写パターンから抽出する。すなわち、領域設定部４３は、参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、前述した位置情報に基づいて転写パターンから特性の検出対象となるパターンを抽出する。  
検出部４４ｂは、領域設定部４３により設定された領域と特性の検出対象となるパターンとに基づいて、パターンの特性を検出する。すなわち、検出部４４ｂは、特性を検出する領域における特性の検出対象となるパターンの特性を検出する。  
集計部４５ｂは、検出部４４ｂにより検出された特性を集計する。この場合、検出された特性に基づいて、フォトマスク全域における特性を集計するようにすることができる。また、検出された特性と位置情報とに基づいて、特性分布（例えば、透過率分布など）に関する情報を作成するようにすることもできる。  
なお、特性を検出する領域の設定、特性の検出、特性の集計などに関する詳細は後述する。
【００２６】
表示部６は、集計部４５ａ、４５ｂにより集計された特性のデータを視覚化する。例えば、特性分布図（例えば、透過率分布図など）を表示することができる。なお、前述したように、集計部４５ａ、４５ｂにおいて特性分布に関する情報を作成することもできるが、表示部６において作成するようにすることもできる。また、表示するパターンの種類（例えば、パターンの形状や大きさなど）を切換えたり、第１の特性検出部４ａからの特性と第２の特性検出部４ｂからの特性とを切り換えたりすることもできる。また、表示範囲、分布強度などを任意に設定することもできる。  
なお、表示部６は必ずしも必要ではなく適宜設けるようにすればよい。例えば、集計部４５ａ、４５ｂにより集計された特性などのデータを格納する図示しない格納部を表示部６の代わりに設けるようにすることもできる。
【００２７】
次に、抽出部５についてさらに例示をする。    
図２は、抽出部を例示するための模式図である。なお、図２（ａ）は抽出部を例示するためのブロック図、図２（ｂ）〜（ｄ）はテンプレートマッチングの様子を例示するための模式図、図２（ｅ）はパターン寸法の検出位置を例示するための模式図、図２（ｆ）はパターン寸法の検出を例示するための模式図、図２（ｇ）はパターン面積によるマッチングの様子を例示するための模式図である。  
図２（ａ）に示すように、抽出部５には、第１の照合部３５、第２の照合部３６、論理積演算部３９が設けられている。  
本実施の形態においては、第１の照合部３５により選別されたパターンに対して第２の照合部３６によるパターンマッチングをさらに行うようにしている。そのため、対象となるパターンの抽出精度を向上させることができる。
【００２８】
第１の照合部３５は、特性の検出対象となるパターンと形状、大きさが同じパターンを参照データから選別する。選別は、図２（ｂ）〜（ｄ）に示すようなテンプレートマッチングにより行うことができる。例えば、図２（ｂ）に示すようなパターン１０１は、図２（ｃ）に示すような閾値１０２、１０３を用いたテンプレートにより、図２（ｄ）に示すようなテンプレートマッチングを行うことで選別することができる。ここで、閾値１０２は所定の透光量より小さい領域のマッチングに用いられ、閾値１０３は所定の透光量より大きい領域のマッチングに用いられる。そして、図２（ｃ）に示すテンプレートは、閾値１０３によるマッチングが行われる領域の周辺に閾値１０２によるマッチングが行われる領域が設けられた固定テンプレートとなっている。
【００２９】
第２の照合部３６には、パターン寸法演算部３７、パターン面積演算部３８が設けられている。  
パターン寸法演算部３７は、パターン寸法を演算することでパターンマッチングを行う。例えば、図２（ｅ）に示すような互いに直交する方向のパターン寸法を演算することでパターンマッチングを行う。この場合、図２（ｆ）に示すように、透光量のプロファイル１０４と所定の閾値１０５とからパターン寸法を演算することができる。例えば、所定の閾値１０５におけるプロファイル１０４の寸法１０５をパターン寸法とすることができる。
【００３０】
パターン面積演算部３８は、パターン面積を演算することでパターンマッチングを行う。例えば、図２（ｇ）に示すように、所定の領域１０６内における所定の閾値以上の部分の面積を演算することでパターンマッチングを行う。この場合、領域１０６は、図２（ｃ）において例示をした閾値１０２によりマッチングが行われる領域と同等の範囲とされている。  
論理積演算部３９は、パターン寸法演算部３７、パターン面積演算部３８から出力されたマッチング結果を論理積演算する。この様にして、特性の検出対象となるパターンと形状、大きさが同じ参照パターンが参照データから抽出される。
【００３１】
また、図２（ｃ）に例示をしたテンプレートは固定テンプレートであるが、マッチング領域を任意に設定することができる可変テンプレートとすることもできる。抽出部５には、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートを設けるようにすることもできる。    
図３は、可変テンプレートについて例示をするためのブロック図である。なお、図３は第１の照合部３５に設けられた可変テンプレート５０を例示するためのブロック図である。  図３に示すように、可変テンプレート５０には、遅延部５１、バッファ部５２、二値化部５３、マッチング部５４、論理積演算部５７が設けられている。  
遅延部５１は、参照データの電気信号の波形を変えずに伝達に一定の時間遅れを作る。  バッファ部５２は、遅延部５１を介して入力された参照データをＮ×Ｎ画素のデータとして蓄積する。
【００３２】
二値化部５３には、変換部５３ａ、５３ｂが設けられている。変換部５３ａ、５３ｂは、それぞれ異なる値の閾値を用いて二値化を行う。用いられる閾値としては、例えば、前述した閾値１０２、閾値１０３を例示することができる。  
バッファ部５２に蓄積されたＮ×Ｎ画素のデータは、二値化部５３において異なる値の閾値を用いて二値化され、Ｎ×Ｎ画素の各画素に対応する画素マッチング部５４０〜５４Ｎ−１にそれぞれ提供される。なお、閾値は任意に変更することができるようになっている。
【００３３】
マッチング部５４には、Ｎ×Ｎ画素の各画素に対応する画素マッチング部５４０〜５４Ｎ−１が設けられている。また、各画素マッチング部５４０〜５４Ｎ−１には、論理演算部５５ａ、５５ｂ、論理積演算部５６がそれぞれ設けられている。    
論理演算部５５ａ、５５ｂにおける論理は任意に設定することができるようになっている。すなわち、論理演算部５５ａ、５５ｂにおける論理を任意に設定することで、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートが構成されるようになっている。  
例えば、論理演算部５５ａにおいては、「当該画素の値＞閾値１０３、当該画素の値≦閾値１０３、演算不要」のいずれかが選択、設定されるようになっている。また、論理演算部５５ｂにおいては、「当該画素の値＞閾値１０２、当該画素の値≦閾値１０２、演算不要」のいずれかが選択、設定されるようになっている。そして、二値化部５３から提供されたデータが、設定された論理により判定されるようになっている。
【００３４】
この場合、「演算不要」は、当該画素の値がどのようなものであるのかが明らかな場合に選択、設定するものとすることができる。例えば、ホールパターンのホール部分（透過部）に位置する画素のように「明」であることが明らかな場合には、図中の「１」を選択、設定することで常に「ＯＮ（明）」と判定するようにすることができる。
【００３５】
論理積演算部５６は、論理演算部５５ａ、５５ｂから出力された判定結果を論理積演算することで当該画素におけるマッチング結果を出力する。  
論理積演算部５７は、各画素マッチング部５４０〜５４Ｎ−１における論理積演算部５６のマッチング結果をさらに論理積演算し、マッチングがされた場合には「テンプレートマッチング結果」を出力する。「テンプレートマッチング結果」は、「有効フラグ」として領域設定部４３に向けて出力される。
【００３６】
この様に、設定したテンプレートの論理設定に添ってＮ×Ｎ画素全部のマッチング結果の論理積をとることが可能となるので、任意の論理設定によるテンプレートマッチングが可能となる。また、任意の論理設定によるテンプレートマッチングが可能となれば、特性を検出するパターンの形状などに整合するテンプレートを「検出レシピ」などから容易に設定することができるようになる。
【００３７】
次に、特性（例えば、透過率など）の検出、集計についてさらに例示をする。    
図４は、特性の検出、集計を例示するためのブロック図である。なお、図４は、一例として、透過率の検出、集計を行う場合を例示するものである。  
図４に示すように、領域設定部４３は抽出部５からの信号（有効フラグ）に基づいて、パターンの透過率を検出する領域を設定する。この際、抽出部５からの信号（有効フラグ）に基づいて、透過率を検出する対象となるパターンの形状、大きさに整合したテンプレートが選択される。また、抽出部５からの位置情報に基づいて、透過率の検出対象となるパターンを検出データから抽出する。
【００３８】
検出部４４ａは、領域設定部４３により設定された領域と透過率を検出する対象となるパターンとに基づいて、パターンの透過率を検出する。例えば、設定された領域内における所定の閾値以上の部分のデータの総和を求めることでパターンの透過率を検出する。  
集計部４５ａは、検出部４４ａにより検出された透過率を集計する。この場合、フォトマスク全域における透過率を集計したり、検出された透過率と位置情報とに基づいて、透過率分布に関する情報を作成したりすることができる。  
なお、図４においては第１の特性検出部４ａの場合を例に挙げて説明したが、透過率の検出、集計に関しては第２の特性検出部４ｂの場合も同様とすることができる。  
また、領域設定部４３に固定テンプレートが設けられている場合を例示したが、可変テンプレートを設けるようにすることもできる。
【００３９】
図５は、可変テンプレートを設ける場合を例示するためのブロック図である。  
図５に示すように、第３の特性検出部４ｃにはバッファ部６０、可変テンプレート６１、演算部６３、論理積部６４、集計部６５が設けられている。  
バッファ部６０は、入力された検出データをＮ×Ｎ画素のデータとして蓄積する。  
可変テンプレート６１には選択部６２が設けられている。また、選択部６２にはＮ×Ｎ画素の各画素に対応して画素選択部６２ａ０〜６２ａＮ−１が設けられている。また、画素選択部６２ａ０〜６２ａＮ−１において当該画素に関するデータを選択するか否かの設定（画素の選定）を行うことができるようになっている。すなわち、選択部６２は、検出データを構成する画素を任意に選択することで特性を検出する領域を設定することができるようになっている。そして、設定された領域における検出データの総和が演算部６３により演算されるようになっている。
【００４０】
すなわち、検出データは、Ｎ×Ｎ画素のデータを蓄積するバッファ部６０を介して、Ｎ×Ｎ画素の各画素に対応して設けられた画素選択部６２ａ０〜６２ａＮ−１に入力される。画素選択部６２ａ０〜６２ａＮ−１は、該当する画素を選択するか否かの設定により動作するようになっているので、任意に設定された画素における値の総和を演算部６３により演算することができる。このようにすれば、検出データに対して設定する画素を任意に選択して総和を求めることができるようになる。  
論理積部６４は、演算部６３により演算された検出データの総和値と、抽出部５からの有効フラグとの論理積を取る。この様にすれば、参照パターンに対応する特性の検出対象となるパターンにおける総和値（特性値）を演算することができる。
【００４１】
この様に、設定した可変テンプレート６１の論理設定に添ってＮ×Ｎ画素全部の総和値（特性値）を求めることが可能となるので、任意の論理設定による特性の検出が可能となる。また、任意の論理設定による特性の検出が可能となれば、特性を検出するパターンの形状などに整合するテンプレートを「検出レシピ」などから容易に設定することができるようになる。
【００４２】
次に、逆変換処理、転写パターンの演算に関してさらに例示をする。  
図６は、逆変換処理、転写パターンの演算に関して例示をするためのブロック図である。  
図６に示すように、前述した逆変換部４１には、逆フーリエ変換部４１ａ、逆変換演算部４１ｂが設けられている。  
逆フーリエ変換部４１ａは、検出データを逆フーリエ変換してフーリエ面における検出データに変換する。  
逆変換演算部４１ｂは、結像光学系２４の光学結像特性と、点像分布関数(PSF:Point Spread Function)を考慮した検出部２５の像形成関数と、を用いて、フーリエ面に変換された検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める。  
なお、光学系の点像分布（光学結像特性）や検出部２５の像形成関数は、光学特性や検出部２５の特性（いわゆるセンサ特性など）から理論的に導かれたものであってもよいし、実験などにより求めたものであってもよい。
【００４３】
ここで、検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求めることに関してさらに例示をする。  
像形成の理論によると、検出部２５からの出力は以下の（１）式で表すことができる。すなわち、検出部２５からの出力は、光学系の点像分布（光学結像特性）と検出部２５の個々の画素の感度分布である像形成関数とを用いてコンポリューション（畳込み）演算を行い、検出部２５の離散的なサンプリングに対応する櫛型関数combを用いてサンプリングしたものとなる。
【００４４】
【数１】
2011058931.tif 000003
ここで、ｉ（ｘ）は検出部２５からの出力（検出データ）、ｄ（ｘ）は検出部２５の像形成関数（センサ画素の感度分布の関数）、ｐｓｆ（ｘ）は光学系の点像分布（光学結像特性）、ｏ（ｘ）は検出部２５で得られた光学像、ｃｏｍｂ（ｘ）はピッチｐの画素位置（配列）を示す関数、＊はコンポリューション（畳込み）演算を表している。
【００４５】
そして、（１）式をフーリエ変換することで（２）式が導かれる。  
【数２】
2011058931.tif 000004
ここで、Ｉ（ｕ）は検出部２５からの出力（検出データ）をフーリエ変換したもの、Ｄ（ｕ）は検出部２５の像形成関数（センサ画素の感度分布の関数）をフーリエ変換したもの、ＯＴＦ（ｕ）は光学系の点像分布（光学結像特性）をフーリエ変換したもの、Ｏ（ｕ）は検出部２５で得られた光学像をフーリエ変換したもの、ｃｏｍｂ（ｕ）はピッチｐの画素位置（配列）を示す関数をフーリエ変換したもの、＊はコンポリューション（畳込み）演算を表している。
【００４６】
次に、（２）式を逆フーリエ変換することで（３）式が導かれる。すなわち、検出部２５の出力信号からフーリエ面におけるフォトマスクに形成されたパターンを求めることができる。
【００４７】
【数３】
2011058931.tif 000005
なお、この様なフーリエ変換においては、検出部２５の画素ピッチｐにより帯域が制限されてしまう。この様な場合には、検出部２５からの出力（検出データ）をフーリエ変換する際にゼロパディングを行うことでフーリエ面における帯域を拡げるようにすることもできる。
【００４８】
次に、図６に戻って、転写パターン演算部４２について例示をする。  
前述した転写パターン演算部４２には、正フーリエ変換部４２ａ、結像演算部４２ｂが設けられている。    
結像演算部４２ｂは、逆変換演算部４１ｂにより求められたパターン（フォトマスクに形成されたパターン）に基づいて転写パターンを求める。すなわち、露光装置の光源強度分布、光学系の瞳関数、収差特性などを考慮して、フーリエ面における転写パターンを転写シミュレーションにより求める。なお、転写シミュレーションは、既知のリソグラフィ用光学シミュレーションや演算装置などを用いて行うことができるので、その説明は省略する。  
正フーリエ変換部４２ａは、フーリエ面における転写パターンをフーリエ変換することで被検出体１００（例えば、ウェーハ）面へ転写されるパターン（実空間における転写パターン）を求める。
【００４９】
次に、フォトマスクの特性検出装置１の作用とともにフォトマスクの特性検出方法について例示をする。  
まず、図示しない搬送装置や作業者などにより被検出体１００が載置部２３に載置される。次に、光源２１から検出光２１ａを出射させる。光源２１から出射した検出光２１ａは、照明光学系２２により被検出体１００の検出領域に導かれるとともに照射部分の大きさが制御される。そして、載置部２３に載置された被検出体１００の検出が行われる位置を図示しない移動手段などにより相対的に変化させる。
【００５０】
被検出体１００からの検出光２１ａは、結像光学系２４により検出部２５の受光面上に導かれるとともに受光面上に結像される。受光面上に結像された光学像の光は検出部２５により光電変換される。そして、検出部２５により光電変換された電気信号は変換部２６によりＡ／Ｄ変換されるとともに図形解釈がされ、検出データが作成される。
【００５１】
一方、被検出体１００の検出の進行に合わせて、参照データ作成部３に設けられたデータ格納部３１からデータ展開部３２に設計データなどが提供され、２次元データに展開される。２次元データに展開されたデータは、データ作成部３３により図形解釈されて参照データが作成される。そして、特性の検出対象となるパターンと形状、大きさが同じパターン（参照パターン）が抽出部５により参照データから抽出される。そして、抽出されたパターンに関する信号（有効フラグ）が領域設定部４３に向けて出力される。この際、抽出されたパターンの位置情報、すなわち抽出されたパターンがフォトマスクの何処にあるのかの位置情報も合わせて出力される。なお、参照パターンの抽出は、前述した固定テンプレートや可変テンプレートを用いて行うことができる。
【００５２】
次に、特性検出部４により検出対象となるパターンの特性が検出されるとともに検出された特性が集計などされる。この際、抽出部５からの信号（有効フラグ）に基づいてパターンの特性を検出する領域が領域設定部４３により設定される。また、抽出部５からの位置情報に基づいて、特性の検出対象となるパターンが検出データから抽出される。
【００５３】
この場合、第１の特性検出部４ａにより検出データに基づいて検出対象となるパターンの特性が検出されるとともに検出された特性が集計などされる。一方、第２の特性検出部４ｂにより検出データから転写パターンが求められ、転写パターンに基づいて検出対象となるパターンの特性が検出されるとともに検出された特性が集計などされる。そして、集計などされた特性のデータが表示部６により視覚化される。この際、フォトマスク全域に渡る特性分布を表示させることもできる。
【００５４】
すなわち、本実施の形態に係るフォトマスクの特性検出方法においては、被検出体１００に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成し、被検出体１００に形成されたパターンに関する参照データを作成し、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出し、参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、位置情報に基づいて検出データから特性の検出対象となるパターンを抽出し、特性を検出する領域における特性の検出対象となるパターンの特性を検出し、検出された特性を集計する。
【００５５】
また、被検出体１００に形成されたパターンの光学像に基づいて検出データを作成し、被検出体１００に形成されたパターンに関する参照データを作成し、特性の検出対象となるパターンに対応する参照パターンと、参照パターンの位置情報と、を参照データから抽出し、逆変換処理を行うことで検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求め、フォトマスクに形成されたパターンから転写パターンを求め、参照パターンに基づいて特性を検出する領域を設定するとともに、位置情報に基づいて転写パターンから特性の検出対象となるパターンを抽出し、特性を検出する領域における特性の検出対象となるパターンの特性を検出し、検出された特性を集計する。
【００５６】
また、検出された特性と、位置情報と、に基づいて特性分布に関する情報を作成することもできる。  
また、参照パターンの抽出は、テンプレートを構成する画素における論理を任意に設定することができる可変テンプレートを用いて行われ、その論理は「検出レシピ」に基づいて設定されるようにすることもできる。
【００５７】
以上に例示をしたものにおいては、フォトマスクの特性として透過率を挙げているがこれに限定されるわけではない。例えば、透過率（透光部分）と同様にして線幅（遮光部分）の検出などを行うこともできる。また、設計上の危険点、危険点近傍の特定領域における透過率なども検出することができる。また、これらの他の特性に関しても特性分布に関する情報を作成することができる。そのため、他の特性に関してもフォトマスク全域に渡る特性分布を知ることもできる。また、これらの特性を適宜組み合わせて検出したり、集計などしたりすることもできる。例えば、転写パターンから透過率とともに転写像の線幅を検出し、フォトマスク全域に渡る透過率分布と線幅分布とを集計などすることができる。また、フォトマスク検査などと組み合わせることもできる。例えば、フォトマスクの欠陥検査を行うとともに注目されるホールパターンなどの透過率分布をフォトマスク全域に渡り検出することができる。そのため、欠陥に至らないまでの異常をも知ることができるのでフォトマスクの品質やフォトマスクに起因するプロセスマージンの低下要因などを的確に評価することができるようになる。
【００５８】
本実施の形態によれば、フォトマスク全域に渡る特性（例えば、透過率や線幅など）や特性分布（例えば、透過率分布や線幅分布など）を検出することができる。そのため、欠陥に至らないまでの僅かな異常がありプロセスマージンが低下したり、歩留まりが低下したりするなどした場合であってもその要因を的確に特定することができる。  
また、透過率や線幅などの一様性や変動などのフォトマスクの品質に関する評価や、フォトマスクに起因するプロセスマージンの評価を行うことが可能となるので、リソグラフィ工程における歩留まりなどの向上を図ることができる。
【００５９】
また、テンプレートの設定、抽出されるパターンのパラメータの設定（例えば、パターンの形状、大きさに関するパラメータ）、透過率や線幅を検出する領域の設定などを「検出レシピ」などにより任意に行うことができる。すなわち、パターンの抽出などに用いるテンプレートを「検出レシピ」などから任意に設定することができるようになる。
【００６０】
次に、検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求める際に適用することができる他の実施の形態について例示をする。    
図７は、変換部を例示するためのブロック図である。    
図７に示すように、変換部１４１には形状変化部１４２、畳込み演算部１４３、相関演算部１４４、最適化部１４５が設けられている。  
形状変化部１４２は、パターンの形状や大きさを段階的に変化させる。  
畳込み演算部１４３は、光学系の点像分布（光学結像特性）と検出部２５の個々の画素の感度分布である像形成関数とを用いてコンポリューション（畳込み）演算を行う。  
相関演算部１４４は、コンポリューション（畳込み）演算されたパターンデータと検出データとの相関演算を行う。  
最適化部１４５は、相関演算の結果に基づいて最適化を行う。
【００６１】
図６において例示をした逆変換部４１では、検出データを逆フーリエ変換してフーリエ面に変換し、光学結像特性と像形成関数とを用いてフーリエ面に変換された検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求めるようにしている。これに対し、本実施の形態においては、検出データと最も相関が得られるパターンを相関演算により求めて、これをフォトマスクに形成されたパターンとするようにする。
【００６２】
例えば、形状変化部１４２に入力された設計データにおけるパターンの形状や大きさを所定の値だけ変化させる。変化させたパターンは、畳込み演算部１４３においてコンポリューション（畳込み）演算されることでフォトマスクに形成されたパターンが求められる。そして、求められたパターンと検出データとの相関演算が行われる。相関が低い場合には最適化部１４５において相関が高くなるように最適化が行われる。そして、形状変化部１４２において、この最適化のデータに基づいてパターンの線幅や大きさを変化させる。以降、この一連の演算を繰り返すことにより検出データと最も相関が得られるパターンをフォトマスクに形成されたパターンとして求める。  
本実施の形態によれば、逆フーリエ変換が困難な場合であっても検出データからフォトマスクに形成されたパターンを求めることができる。そのため、逆フーリエ変換が困難な場合であっても転写パターンに関する特性を検出することができる。  
また、コンタクトホールパターンの他、特定のライン・アンド・スペースパターンや、パターンに欠陥が生じやすいパターン設計上の危険点の場所、またはその近傍の特定領域の透過率分布なども、同様な方法で測定して表示することができる。
【００６３】
次に、本実施の形態に係るフォトマスクの製造方法について例示をする。  
本実施の形態に係るフォトマスクの製造方法においては、前述したフォトマスクの特性検出装置１、フォトマスクの特性検出方法を用いてフォトマスク全域に渡る特性分布（例えば、透過率分布や線幅分布など）を求め、その結果を考慮してパターンレイアウト（露光パターンデータ）を修正する。そして、この様にして修正されたパターンレイアウト（露光パターンデータ）に基づいてフォトマスクを作成する。この場合、フォトマスクはエッチング法を用いて作成するようにすることができる。  
また、パターンレイアウト（露光パターンデータ）の修正を行わず、露光条件に関する制御情報を作成するようにすることもできる。例えば、特性分布に応じて露光条件を変化させることができるように、制御情報を作成するようにすることができる。
【００６４】
本実施の形態に係るフォトマスクの製造方法によれば、フォトマスク全域に渡る特性分布が一様となるようなフォトマスクを得ることができる。また、欠陥に至らないまでの異常をも知ることができる。そのため、フォトマスクの品質を向上させることができる。また、パターンの抽出などに用いるテンプレートを「検出レシピ」などから任意に設定することができる。そのため、フォトマスクの生産性、品質、歩留まりなどの向上を図ることもできる。また、特性分布に応じて露光条件を変化させる制御情報を作成することで、フォトマスクの歩留まりを向上させるとともに製品の品質、歩留まりなどの向上を図ることもできる。
【００６５】
次に、本実施の形態に係る電子デバイスの製造方法について例示をする。    
なお、一例として、半導体装置の製造方法を例にとり説明する。    
半導体装置の製造方法は、成膜・レジスト塗布・露光・現像・エッチング・レジスト除去などによりウェーハ上にパターンを形成する工程、検査工程、洗浄工程、熱処理工程、不純物導入工程、拡散工程、平坦化工程などの複数の工程を繰り返すことにより実施される。そして、このような半導体装置の製造方法において、前述したフォトマスクの製造方法を用いて特性が一様なフォトマスクが製造され、また、製造されたフォトマスクを用いて露光が行われる。また、フォトマスク全域に渡る特性分布を予め知ることができるので、特性分布に合わせて露光工程における露光条件を制御するようにすることもできる。この際、前述した「特性分布に応じて露光条件を変化させる制御情報」に基づいて制御を行うようにすることもできる。    
なお、前述したフォトマスクの製造方法以外のものは、既知の各工程の技術を適用することができるので、それらの説明は省略する。
【００６６】
また、一例として、本実施の形態に係る電子デバイスの製造方法として半導体装置の製造方法を例にとり説明したが、これに限定されるわけではない。例えば、フラットパネルディスプレイの製造におけるパターンの形成（例えば、液晶カラーフィルタやアレイ基板などにおけるパターンの形成）などのようにフォトリソグラフィ技術を用いる電子デバイスの製造に広く適用させることができる。
【００６７】
本実施の形態に係る電子デバイスの製造方法によれば、特性が一様なフォトマスクを用いて回路パターンなどを形成することができる。また、フォトマスク全域に渡る特性を予め知ることができるので、特性に合わせて露光工程における露光条件を制御することもできる。そのため、回路パターンなどが変形することによる電気特性の劣化、回路パターンなどのブリッジや断線などを抑制することができるので、製品歩留まりや品質などの向上を図ることができる。
【００６８】
以上、本実施の形態について例示をした。しかし、本発明はこれらの記述に限定されるものではない。  
前述の実施の形態に関して、当業者が適宜設計変更を加えたものも、本発明の特徴を備えている限り、本発明の範囲に包含される。  
例えば、特性検出装置１が備える各要素の形状、寸法、配置、数などは、例示をしたものに限定されるわけではなく適宜変更することができる。  
また、前述した各実施の形態が備える各要素は、可能な限りにおいて組み合わせることができ、これらを組み合わせたものも本発明の特徴を含む限り本発明の範囲に包含される。
【符号の説明】
【００６９】
１  特性検出装置、２  検出データ作成部、３  参照データ作成部、４  特性検出部、４ａ  第１の特性検出部、４ｂ  第２の特性検出部、４ｃ  第３の特性検出部、５  抽出部、６  表示部、２１  光源、２５  検出部、２６  変換部、３１  データ格納部、３２  データ展開部、３３  データ作成部、３５  第１の照合部、３６  第２の照合部、３７  パターン寸法演算部、３８  パターン面積演算部、３９  論理積演算部、４１  逆変換部、４１ａ  逆フーリエ変換部、４１ｂ  逆変換演算部、４２  転写パターン演算部、４３  領域設定部、４４ａ  検出部、４４ｂ  検出部、４５ａ  集計部、４５ｂ  集計部、５０  可変テンプレート、５１  遅延部、５２  バッファ部、５３  二値化部、５４  マッチング部、５７  論理積演算部、６０  バッファ部、６１  可変テンプレート、６３  演算部、６４  論理積部、６５  集計部、１００  被検出体、１４１  変換部、１４２  形状変化部、１４３  畳込み演算部、１４４  相関演算部、１４５  最適化部
【図１】
2011058931.tif 000006
【図３】
2011058931.tif 000007
【図４】
2011058931.tif 000008
【図５】
2011058931.tif 000009
【図６】
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【図７】
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【図２】
2011058931.tif 000012