(57)【要約】【課題】照明光量の変動または被検査試料面内の形状バラつきに起因する検査画像の階調値の変動に依らず安定した検出感度で検査可能な欠陥検査装置を提供する。【解決手段】実施形態によれば、画像センサで光学的に撮像された被検査対象の検査領域の光学像を二次元的に所定の大きさを有する画素で分割し、それぞれの画素で明るさの階調値を有する第１画像データを、第２画像データと比較して被検査対象上の欠陥を検出する欠陥検査装置が提供される。欠陥検査装置は、第１画像データから、第１画素を選択し、第１画素を含む所定の領域内の代表値算出領域に含まれる複数の第２画素の階調値を用いて、第１画素に対応する代表値算出領域の階調値の代表値を算出する代表値算出部と、第１画素の代表値を用いて、第１画素での欠陥の有無の判定の際に使用する欠陥判定閾値を算出する欠陥判定閾値算出部と、を備える。【選択図】図１
2019163993.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像センサで光学的に撮像された被検査対象の検査領域の光学像を二次元的に所定の大きさを有する画素で分割し、それぞれの前記画素で明るさの階調値を有する第１画像データを、第２画像データと比較して前記被検査対象上の欠陥を検出する欠陥検査装置であって、
前記第１画像データから、第１画素を選択し、前記第１画素を含む所定の領域内の代表値算出領域に含まれる複数の第２画素の階調値を用いて、前記第１画素に対応する前記代表値算出領域の前記階調値の代表値を算出する代表値算出部と、
前記第１画素の前記代表値を用いて、前記第１画素での欠陥の有無の判定の際に使用する欠陥判定閾値を算出する欠陥判定閾値算出部と、
を備える欠陥検査装置。
【請求項２】
前記代表値算出部は、前記代表値算出領域に含まれる前記複数の第２画素の階調値の平均値、中央値、最大値、最小値、最頻値、分散値および標準偏差の中から選択される少なくとも１つの値を前記代表値とする請求項１に記載の欠陥検査装置。
【請求項３】
前記欠陥判定閾値算出部は、前記第１画素に対応する前記代表値を用いて所定の演算を行って前記欠陥判定閾値を算出する請求項１または２に記載の欠陥検査装置。
【請求項４】
画像センサで光学的に撮像された被検査対象の検査領域の光学像を二次元的に所定の大きさを有する画素で分割し、それぞれの前記画素で明るさの階調値を有する第１画像データを、第２画像データと比較して前記被検査対象上の欠陥を検出する欠陥検査装置であって、
前記第１画像データから、第１画素を選択し、前記第１画素に対応する位置での代表値を代表値マップから取得し、前記代表値を用いて、前記第１画素での欠陥の有無の判定の際に使用する欠陥判定閾値を算出する欠陥判定閾値算出部を備え、
前記代表値マップは、前記画素よりも大きい代表値設定単位で分割された前記被検査対象の光学像のそれぞれの前記代表値設定単位での明るさの階調値の代表値を表現した情報である欠陥検査装置。
【請求項５】
画像センサで光学的に撮像された被検査対象の検査領域の光学像を二次元的に所定の大きさを有する画素で分割し、それぞれの前記画素で明るさの階調値を有する第１画像データを、第２画像データと比較して前記被検査対象上の欠陥を検出する欠陥検査方法であって、
前記第１画像データから、第１画素を選択し、前記第１画素を含む所定の領域内の代表値算出領域に含まれる複数の第２画素の階調値を用いて、前記第１画素に対応する前記代表値算出領域の前記階調値の代表値を算出し、
前記第１画素の前記代表値を用いて、前記第１画素での欠陥の有無の判定の際に使用する欠陥判定閾値を算出する、
欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
リソグラフィ工程で使用されるフォトマスクの欠陥検査では、フォトマスクの画像データと、参照データと、を所定のアルゴリズムにしたがって比較して得られた値を、デバイスの動作への影響を考慮した所定の領域ごとに定められた欠陥判定閾値と比較する。しかし、ハーフピッチが２０ｎｍを下回るようなパターンを有するフォトマスクなどでは、照明光量の変動またはフォトマスクのパターンの形状バラつきに起因して上記所定の領域内での検査画像の階調値が変動してしまう。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００２−２４４２７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の一つの実施形態は、照明光量の変動または被検査試料面内の形状バラつきに起因する検査画像の階調値の変動に依らず安定した検出感度で検査可能な欠陥検査装置および欠陥検査方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一つの実施形態によれば、画像センサで光学的に撮像された被検査対象の検査領域の光学像を二次元的に所定の大きさを有する画素で分割し、それぞれの前記画素で明るさの階調値を有する第１画像データを、第２画像データと比較して前記被検査対象上の欠陥を検出する欠陥検査装置が提供される。欠陥検査装置は、前記第１画像データから、第１画素を選択し、前記第１画素を含む所定の領域内の代表値算出領域に含まれる複数の第２画素の階調値を用いて、前記第１画素に対応する前記代表値算出領域の前記階調値の代表値を算出する代表値算出部と、前記第１画素の前記代表値を用いて、前記第１画素での欠陥の有無の判定の際に使用する欠陥判定閾値を算出する欠陥判定閾値算出部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】図１は、第１の実施形態による欠陥検査装置の構成の一例を模式的に示す図である。
【図２】図２は、代表値の算出方法の一例を示す図である。
【図３】図３は、代表値の算出方法の一例を示す図である。
【図４】図４は、計算機のハードウェア構成の一例を模式的に示すブロック図である。
【図５】図５は、第１の実施形態による欠陥検査方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図６】図６は、第２の実施形態による欠陥検査装置の構成の一例を模式的に示す図である。
【図７】図７は、第２の実施形態による欠陥検査方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図８】図８は、第３の実施形態による欠陥検査装置の構成の一例を模式的に示す図である。
【図９】図９は、第３の実施形態による代表値マップの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、第３の実施形態による欠陥検査方法の手順の一例を示すフローチャートである。
【図１１】図１１は、第３の実施形態による欠陥検査装置の構成の他の例を模式的に示す図である。
【図１２】図１２は、第３の実施形態による欠陥検査方法の手順の他の例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下に添付図面を参照して、実施形態にかかる欠陥検査装置および欠陥検査方法を詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。
【０００８】
（第１の実施形態）
第１の実施形態では、設計データに基づいて作製された被検査対象の光学画像と、被検査対象の設計データから生成した参照画像と、を比較するdie  to  database検査を行う欠陥検査装置および欠陥検査方法について説明する。
【０００９】
図１は、第１の実施形態による欠陥検査装置の構成の一例を模式的に示す図である。欠陥検査装置１は、撮像装置１０と、計算機３０と、判定部５０と、を備える。
【００１０】
撮像装置１０は、被検査対象となるフォトマスクまたはテンプレートの光学像を撮像する装置である。フォトマスクは、リソグラフィ処理でウェハ上のレジストに転写するパターンがマスク基板上に設けられたものである。フォトマスクは、透過型のものでもよいし、反射型のマスクでもよい。テンプレートは、インプリント処理でウェハ上のレジストに接触させる凹凸パターンがテンプレート基板上に設けられたものである。なお、図では、被検査対象に光を照射し、透過した光によって形成される光学像を撮像する場合が示されている。
【００１１】
撮像装置１０は、光源１１と、集光光学系１２と、ステージ１３と、対物レンズ１４と、画像センサ１５と、センサ回路１６と、Ａ／Ｄ変換器１７と、ステージ制御回路１８と、を備える。光源１１は、被検査対象２０に所定の波長の光を照射する。光源１１として、水銀ランプ、アルゴンレーザなどが用いられる。集光光学系１２は、光源１１からの光をステージ１３上の被検査対象２０に集光する。集光光学系１２は、たとえば集光レンズなどを含む。
【００１２】
ステージ１３は、被検査対象２０を保持する。ステージ１３は、被検査対象２０を水平２軸方向（ＸＹ方向）に移動可能に構成されている。対物レンズ１４は、被検査対象２０を透過または反射した光を集光する。
【００１３】
画像センサ１５は、被検査対象２０を透過または反射した光によって形成される像を撮像する。画像センサ１５として、例えば、ＣＣＤ（Charge  Coupled  Device）などの光撮像素子を１次元または２次元に配列したＣＣＤセンサなどを用いることができる。画像センサ１５の受光面積が小さくても、被検査対象２０を画像センサ１５に対してＸ方向およびＹ方向に相対的に移動させることにより、被検査対象２０のパターン配置領域全体のパターン像を撮像することができる。画像センサ１５には、被検査対象２０のパターン像が、集光光学系１２、対物レンズ１４等の光学系により、例えば、数百倍に拡大されて結像される。なお、被検査対象２０の特性によっては、透過光ではなく、反射光や、透過光と反射光を混合した状態で画像センサ１５に結像させてもよい。上記した光源１１、集光光学系１２、ステージ１３、対物レンズ１４および画像センサ１５は、光軸上に配置される。
【００１４】
センサ回路１６は、被検査対象２０を走査して画像センサ１５から得られる被検査対象２０のパターン像に応じた光学像を出力する。光学像の画素サイズは、例えば、５０ｎｍ×５０ｎｍである。
【００１５】
Ａ／Ｄ変換器１７は、センサ回路１６から出力された光学像はアナログ状態にあるため、デジタルに変換する。ここでは、たとえば光学像を２５６階調のセンサ画像に変換する。Ａ／Ｄ変換器１７は、センサ画像を計算機３０と判定部５０とに出力する。
【００１６】
ステージ制御回路１８は、計算機３０の制御の下に、ステージ１３をＸ方向およびＹ方向に移動させることにより、被検査対象２０のパターン配置領域全体を走査する。
【００１７】
計算機３０は、撮像装置１０の制御、撮像装置１０で撮像されたセンサ画像を用いた欠陥判定閾値の算出などを行う。計算機３０は、撮像装置制御部３１と、設計データ記憶部３２と、センサ画像記憶部３３と、代表値算出部３４と、代表値データ記憶部３５と、欠陥判定閾値算出部３６と、を備える。
【００１８】
撮像装置制御部３１は、撮像装置１０を制御する。撮像装置制御部３１は、たとえば撮像時に移動させるステージ１３の位置をステージ制御回路１８に指示する。ステージ制御回路１８は、この指示に基づいてステージ１３を移動させる指令を、ステージ１３を駆動する図示しない駆動部に出力する。
【００１９】
設計データ記憶部３２は、被検査対象２０のパターンデータである設計データを記憶する。センサ画像記憶部３３は、センサ回路１６から出力されたセンサ画像を記憶する。
【００２０】
代表値算出部３４は、Ａ／Ｄ変換器１７によって出力されたセンサ画像中の画素について欠陥判定を行う際のベースの階調値である代表値を算出する。代表値は、注目画素を中心とした所定の範囲の領域内の画素を用いて算出される。図２および図３は、代表値の算出方法の一例を示す図である。各図で（ａ）はセンサ画像を示し、（ｂ）は（ａ）のセンサ画像の各画素を２５６階調の階調値で示した図である。なお、本実施形態の図面において、図２（ｂ）および図３（ｂ）に記載された数字は一例である。
【００２１】
図２では、センサ画像２００は複数の画素（区画化された四角のマス）によって構成されている。センサ画像２００中に含まれる注目している画素（以下、注目画素という）２０１を中心にした９×９画素を代表値算出領域２１０とする場合を示している。注目画素は例えば１×１画素である。なお、図２では、代表値算出領域２１０が、９×９画素の範囲である場合を示しているが、これは一例であり、注目画素を中心にしたｎ×ｎ（ｎは３以上の整数の奇数）画素の範囲とすることができる。
【００２２】
図３では、センサ画像２００の注目画素２０１を中心にした９×９画素の領域２１１から注目画素２０１を中心にした５×５画素の領域２１２を除いたドーナツ状の領域の画素を代表値算出領域２１０とする場合を示している。これも一例であり、注目画素２０１を中心にしたｉ×ｉ（ｉは３以上の整数の奇数）画素の範囲からｊ×ｊ（ｊはｉよりも小さい１以上の整数の奇数）画素の範囲を除いた領域を代表値算出領域２１０としてもよい。また、これらは一例であり、代表値算出領域２１０は、任意の形状とすることができる。
【００２３】
代表値は、代表値算出領域２１０中の全画素についての平均値、中央値、最大値、最小値、最頻値、分散値および標準偏差の少なくとも一つの演算結果に基づいた値とされる。たとえば、図２（ｂ）の場合には、平均値は８２．７４であり、中央値は８３であり、最大値は９０であり、最小値は６８であり、最頻値は８６であり、分散値は２３．９７であり、標準偏差は４．８７である。
【００２４】
代表値データ記憶部３５は、代表値算出部３４によって算出された代表値を、その注目画素の位置情報と関連付けたデータ（代表値データ）を記憶する。代表値データは、たとえばセンサ画像の各画素に代表値を当てはめたマッピング情報である。
【００２５】
欠陥判定閾値算出部３６は、所定のアルゴリズム（例えば、予め定められた関数等）を用いて、代表値データ記憶部３５中の注目画素の代表値から欠陥判定閾値を算出する。欠陥判定閾値算出部３６は、たとえば撮像装置制御部３１で設計データを基に指示された検査領域（被検査対象２０の検査を行うパターン配置領域）を指示するステージ１３の位置、つまり検査座標に同期させた代表値を代表値データから取得し、所定のアルゴリズムを用いて欠陥判定閾値を算出する。欠陥判定閾値算出部３６は、算出した欠陥判定閾値を欠陥判定回路５３に出力する。注目画素の周辺の階調が比較的低い場合には、より小さい欠陥を検出するために感度を上げて、欠陥判定閾値を上げ、注目画素の周辺の階調が比較的高い場合には、感度を下げて、欠陥判定閾値を下げるようなアルゴリズムが用いられる。
【００２６】
図４は、計算機のハードウェア構成の一例を模式的に示すブロック図である。計算機３０は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３１１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３１２と、主記憶装置であるＲＡＭ（Random  Access  Memory）３１３と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）またはＣＤ（Compact  Disc）ドライブ装置などの外部記憶装置３１４と、ディスプレイ装置などの表示部３１５と、キーボードまたはマウスなどの入力部３１６と、を備えており、これらがバスライン３１７を介して接続された、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００２７】
ＲＯＭ３１２には、たとえば被検査対象２０の撮像に関わる撮像装置制御部３１の処理手順、あるいは欠陥検査に関わる代表値算出部３４および欠陥判定閾値算出部３６の処理手順が記載された制御プログラムなどが記憶される。ＲＡＭ３１３には、たとえば代表値データ記憶部３５が設けられる。外部記憶装置３１４には、たとえば設計データ記憶部３２、センサ画像記憶部３３が設けられる。
【００２８】
判定部５０は、計算機３０から設計データを受け取って参照画像を生成する。この参照画像とＡ／Ｄ変換器１７からのセンサ画像との画素単位で差分をとった差画像から、各画素について欠陥判定閾値を用いて欠陥の有無を判定する。判定部５０は、パターン展開回路５１と、参照画像生成回路５２と、欠陥判定回路５３と、を含む。
【００２９】
パターン展開回路５１は、計算機３０の設計データ記憶部３２から被検査対象２０の設計データを取得する。この設計データを画像センサ１５と同程度の分解能を有する画素単位の多値の階調データに展開する。なお、センサ画像が２値の場合には、パターン展開回路５１は、設計データを２値の階調データに展開する。以下では、設計データから展開した多値または２値の階調データを展開データともいう。
【００３０】
参照画像生成回路５２は、被検査対象２０の撮像によって得られるセンサ画像と比較するための参照画像を生成する。ここではパターン展開回路５１で展開された展開データにフィルタ処理等を施して、光学的な特性および被検査対象２０上に形成されるパターンのエッチングプロセス等によって生じる形状の変化に合わせた参照画像を生成する。展開データは例えば矩形または三角形等を組み合わせたデータを含み、参照画像はさらに円弧データも含む。参照画像の画素サイズは、センサ画像の画素サイズと同じ（５０ｎｍ×５０ｎｍ）である。このような参照画像の生成は公知の技術が使用される。
【００３１】
欠陥判定回路５３は、差画像生成部５３１と、欠陥検査処理部５３２と、を有する。差画像生成部５３１は、Ａ／Ｄ変換器１７から受け取ったセンサ画像と、参照画像生成回路５２から受け取った参照画像と、の間で差画像を生成する。
【００３２】
欠陥検査処理部５３２は、差画像生成部５３１で生成された差画像中の注目画素について、所定の欠陥判定のアルゴリズムにしたがって、欠陥の有無を判定する。このとき、注目画素ごとに計算機３０から取得した欠陥判定閾値を用いて欠陥の有無が判定される。たとえば、注目画素の代表値が小さい場合には、注目画素の階調値である欠陥信号も小さい可能性があるので、高い感度の欠陥判定閾値を用いて欠陥の有無が判定される。また、注目画素の代表値が大きい場合には、低い感度の欠陥判定閾値を用いて欠陥の有無が判定される。これによって、注目画素の周囲の階調値に応じて変えられた欠陥判定閾値を用いた欠陥判定が行われる。
【００３３】
判定部５０を構成するパターン展開回路５１、参照画像生成回路５２および欠陥判定回路５３は、電子回路等のハードウェアで構成されているが、これらの各処理部の機能を実行するプログラムなどのソフトウェアを有する情報処理装置で構成されていてもよい。
【００３４】
つぎに、このような構成の欠陥検査装置１における欠陥検査方法について説明する。図５は、第１の実施形態による欠陥検査方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、一例として、参照画像の生成処理が行われる。すなわち、パターン展開回路５１は、計算機３０から、これから検査する被検査対象２０の設計データを取得し、撮像装置１０の画像センサ１５と同程度の分解能を有する展開データを生成する（ステップＳ１１）。展開データは、設計データから得られたパターンの各画素での明るさを階調値で表したものである。ついで、参照画像生成回路５２は、展開データから、パターン形状を実際の被検査対象２０でのパターン形状に近づけた参照画像を生成する（ステップＳ１２）。参照画像生成回路５２は、参照画像を欠陥判定回路５３に出力する。
【００３５】
その後、撮像装置１０のステージ１３上に被検査対象２０が載置され、計算機３０の指示の下に被検査対象２０におけるパターン配置領域の撮像が撮像装置１０で行われる。撮像装置１０では、センサ回路１６で光学像が取得され、Ａ／Ｄ変換器１７でＡ／Ｄ変換されたセンサ画像が取得される（ステップＳ１３）。センサ画像は、計算機３０および欠陥判定回路５３に出力される。
【００３６】
ついで、計算機３０の代表値算出部３４は、センサ画像中の１つの画素を選択し（ステップＳ１４）、センサ画像から、選択した画素に対応する階調値の代表値を算出する（ステップＳ１５）。代表値の算出は、図２および図３で説明したように選択した画素（注目画素）の周辺の代表値算出領域の画素を用いて行われる。また、代表値として、代表値算出領域中の全画素についての平均値、中央値、最大値、最小値、最頻値、分散値および標準偏差の少なくとも一つの演算結果に基づいた値が用いられる。代表値算出部３４は、算出した代表値を選択した画素に対応付けた代表値データとして代表値データ記憶部３５に記憶する。
【００３７】
その後、欠陥判定閾値算出部３６は、算出した代表値に応じて、所定のアルゴリズムを用いて欠陥判定閾値を算出し（ステップＳ１６）、欠陥判定回路５３に算出した欠陥判定閾値を出力する。
【００３８】
ついで、欠陥判定回路５３の差画像生成部５３１は、Ａ／Ｄ変換器１７からのセンサ画像と、参照画像生成回路５２からの参照画像と、の間の差画像を生成する（ステップＳ１７）。その後、欠陥検査処理部５３２は、差画像中の選択された画素について、欠陥判定閾値を用いて、欠陥判定処理を行う（ステップＳ１８）。この欠陥判定処理では、たとえば選択された画素に対応する差画像中の画素ついて、所定の欠陥判定のアルゴリズムにしたがって演算された演算結果と欠陥判定閾値とを比較することによって、欠陥の有無が判定される。そして、欠陥判定回路５３は、選択した画素についての判定結果を記録する（ステップＳ１９）。
【００３９】
その後、検査が終了したかが判定される（ステップＳ２０）。たとえば、センサ画像中のすべての画素について検査が行われたかが判定される。検査が終了していない場合（ステップＳ２０でＮｏの場合）には、ステップＳ１４に処理が戻り、つぎの画素について欠陥判定処理が行われる。
【００４０】
また、検査が終了している場合（ステップＳ２０でＹｅｓの場合）には、欠陥検査処理部５３２は、検査結果を出力し（ステップＳ２１）、処理が終了する。
【００４１】
なお、上記した説明では、センサ画像から代表値を算出しているが、参照画像生成回路５２で生成された参照画像から代表値を算出してもよい。
【００４２】
第１の実施形態では、センサ画像または参照画像の画素ごとに、この画素を含む所定の領域中の代表値算出領域の画素を用いて代表値の算出を行い、所定のアルゴリズムを用いてそれぞれの代表値に対応する欠陥判定閾値を算出する。センサ画像と参照画像との間の差画像を用いて欠陥検査を行う場合に、注目画素について所定のアルゴリズムを用いて演算された演算結果と欠陥判定閾値とを比較することによって欠陥の有無の判定を行う。つまり、１つ１つの画素ごとに算出された欠陥判定閾値を適用させながら欠陥判定が行われる。これによって、解像限界以下のパターンを有する被検査対象２０を撮像したときに、被検査対象２０のパターン配置領域の面内の平均階調値が異なる場合でも代表値に合わせて欠陥判定閾値を変えることができる。その結果、誤検出を抑えかつ高精度に検査することができるという効果を有する。
【００４３】
（第２の実施形態）
第２の実施形態では、同一被検査対象上の異なる場所の同一パターンの光学画像同士を比較するdie  to  die検査を行う欠陥検査装置および欠陥検査方法について説明する。
【００４４】
図６は、第２の実施形態による欠陥検査装置の構成の一例を模式的に示す図である。なお、以下では、第１の実施形態と異なる部分についてのみ説明する。
【００４５】
計算機３０には、設計データ記憶部３２が設けられず、２つのセンサ画像記憶部３３（第１センサ画像記憶部３３ａおよび第２センサ画像記憶部３３ｂ）が設けられる。第１センサ画像記憶部３３ａには、撮像装置１０で撮像された第１領域の第１センサ画像が記憶される。第２センサ画像記憶部３３ｂには、撮像装置１０で撮像された第１領域とは異なる場所で、第１領域に含まれるパターンと同一パターンを有する第２領域の第２センサ画像が記憶される。
【００４６】
代表値算出部３４は、第１センサ画像または第２センサ画像で代表値の算出を行う。
【００４７】
判定部５０には、パターン展開回路５１および参照画像生成回路５２が設けられず、欠陥判定回路５３に周辺比較部５３３がさらに設けられる。周辺比較部５３３は、欠陥検査処理部５３２で欠陥検査を行っているときに、第１センサ画像および第２センサ画像の注目画素およびその周囲の周辺画素の階調値から欠陥が存在するセンサ画像が、第１センサ画像、第２センサ画像どちらのセンサ画像なのかを決定する。たとえば、判定部５０によって欠陥が存在すると判定された場合に、注目画素と周辺画素との間で階調値に差がないセンサ画像には、欠陥がないと判定し、注目画素と周辺画素との間で階調値に差があるセンサ画像には、欠陥があると判定する。これによって、第１センサ画像および第２センサ画像のうちどちらに欠陥があるかが判定される。
【００４８】
つぎに、このような構成の欠陥検査装置１における欠陥検査方法について説明する。図７は、第２の実施形態による欠陥検査方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、撮像装置１０のステージ１３上に被検査対象２０が載置され、計算機３０の指示の下に被検査対象２０における異なる２か所のパターン配置領域の撮像が撮像装置１０で行われ、第１センサ画像および第２センサ画像が取得される（ステップＳ３１）。たとえば、第１センサ画像は、第１パターン配置領域を撮像したものであり、第２センサ画像は、第２パターン配置領域を撮像したものである。第１センサ画像および第２センサ画像は、計算機３０および欠陥判定回路５３に出力される。
【００４９】
ついで、計算機３０の代表値算出部３４は、第１センサ画像中の１つの画素（注目画素）を選択し（ステップＳ３２）、第１センサ画像から、選択した注目画素に対応する階調値の代表値を算出する（ステップＳ３３）。その後、欠陥判定閾値算出部３６は、算出した代表値について、所定のアルゴリズムを用いて欠陥判定閾値を算出し（ステップＳ３４）、欠陥判定回路５３に算出した欠陥判定閾値を出力する。
【００５０】
ついで、欠陥判定回路５３の差画像生成部５３１は、撮像装置１０から取得した第１センサ画像と第２センサ画像との間の差画像を生成する（ステップＳ３５）。その後、欠陥検査処理部５３２は、差画像中の選択された注目画素について、欠陥判定閾値を用いて、欠陥判定処理を行う（ステップＳ３６）。この欠陥判定処理では、たとえば選択された注目画素について、所定の欠陥判定のアルゴリズムにしたがって演算された演算結果と欠陥判定閾値とを比較することによって、欠陥の有無が判定される。
【００５１】
欠陥が存在する場合（ステップＳ３７でＹｅｓの場合）には、周辺比較部５３３は、第１センサ画像および第２センサ画像のどちらに欠陥が存在するかを決定する（ステップＳ３８）。たとえば、周辺比較部５３３は、第１センサ画像の選択された注目画素と周辺の画素との間の階調値の変化の度合いと、第２センサ画像の選択された注目画素と周辺画素との間の階調値の変化の度合いと、を比較し、階調値に差がある方のセンサ画像に欠陥が存在すると判定する。これによって、第１パターン配置領域および第２パターン配置領域のうちいずれかに欠陥があるかを判定することができる。
【００５２】
その後、またはステップＳ３７で欠陥が存在しない場合（ステップＳ３７でＮｏの場合）には、欠陥判定回路５３は、選択した注目画素についての判定結果を記録する（ステップＳ３９）。ついで、検査が終了したかが判定される（ステップＳ４０）。検査が終了していない場合（ステップＳ４０でＮｏの場合）には、ステップＳ３２に処理が戻り、つぎの画素について欠陥判定処理が行われる。また、検査が終了している場合（ステップＳ４０でＹｅｓの場合）には、欠陥検査処理部５３２は、検査結果を出力し（ステップＳ４１）、処理が終了する。
【００５３】
なお、上記では、同一被検査対象２０上の異なる場所の同一パターンの光学画像同士を比較する場合を示したが、同一被検査対象２０上の同一の場所の同一パターンの光学像同士を比較してもよい。ただし、この場合には、検査領域は、孤立パターンまたはユニークなパターンが配置されていない繰り返しパターンが設けられる繰り返し領域となる。繰り返し領域として、たとえばライン状のパターンが延在方向とは交差する方向に並行に配置された、いわゆるラインアンドスペース状のパターンを例示することができる。ライン状のパターンは、直線状であってもよいし、曲がった形状を有していてもよい。
【００５４】
このような繰り返しパターンの領域で欠陥検査を行う場合には、第１センサ画像に対して、第２センサ画像をたとえば繰り返しの１周期分ずらして配置することで、欠陥の有無を判定することが可能になる。
【００５５】
第２の実施形態でも、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。
【００５６】
（第３の実施形態）
第１および第２の実施形態では、画素ごとに代表値を算出し、さらに代表値に対応する欠陥判定閾値を算出している。たとえば画素が５０ｎｍ角である場合には、演算量は莫大な量となり、大規模な演算用コンピュータが必要になるだけでなく、検査スループットの増大が懸念される。そこで、第３の実施形態では、第１および第２の実施形態に比して演算量を抑えることができる欠陥検査装置および欠陥検査方法について説明する。
【００５７】
図８は、第３の実施形態による欠陥検査装置の構成の一例を模式的に示す図である。なお、以下では、第１の実施形態と異なる部分についてのみ説明する。
【００５８】
計算機３０には、代表値算出部３４および代表値データ記憶部３５が設けられず、代表値マップ記憶部３７が設けられる。代表値マップ記憶部３７は、被検査対象２０の検査を行うパターン配置領域（以下、検査領域ともいう）について事前に検査を行って得られた階調値のマップに基づいて作成された代表値マップを記憶する。図９は、第３の実施形態による代表値マップの一例を示す図である。代表値マップ３７０は、欠陥検査を行う画素よりも大きなサイズの領域を代表値設定単位として、検査領域を分割し、各分割された検査領域の代表値設定単位での階調値を代表値としたものである。代表値設定単位は、たとえば検査領域内における変化の大きさに応じて定められる。たとえば検査画像内において、２５μｍよりも小さい単位での変化がない場合には、代表値設定単位は２５μｍ角とすることができる。なお、事前に行う検査は、撮像装置制御部３１の指示によって実行され、その結果が代表値マップ記憶部３７に保存される。
【００５９】
欠陥判定閾値算出部３６は、注目画素の位置に対応する代表値マップの代表値設定単位の代表値を用いて欠陥判定閾値を算出する。
【００６０】
つぎに、このような構成の欠陥検査装置１における欠陥検査方法について説明する。図１０は、第３の実施形態による欠陥検査方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、撮像装置１０のステージ１３上に被検査対象２０が載置され、計算機３０の指示の下に被検査対象２０におけるパターン配置領域の代表値の測定が行われ（ステップＳ５１）、その結果から得られる代表値マップを代表値マップ記憶部３７に保存する（ステップＳ５２）。たとえば、パターン配置領域に光を照射して、後に行われる欠陥検査時に取得される画像センサ１５の画素よりも大きな代表値設定単位でセンサ画像を取得する。このセンサ画像において、各代表値設定単位に階調値を対応付けることで、代表値マップが得られる。
【００６１】
ついで、第１の実施形態の図５のステップＳ１１〜Ｓ１３と同様に、計算機３０から取得した設計データから参照画像を生成し、撮像装置１０で被検査対象２０の検査領域についてセンサ画像を取得する（ステップＳ５３〜Ｓ５５）。
【００６２】
その後、計算機３０の欠陥判定閾値算出部３６は、センサ画像中の１つの画素を選択し（ステップＳ５６）、選択した画素の位置における代表値を代表値マップから読み出す（ステップＳ５７）。さらに、欠陥判定閾値算出部３６は、読み出した代表値について、所定のアルゴリズムを用いて欠陥判定閾値を算出し（ステップＳ５８）、欠陥判定回路５３に算出した欠陥判定閾値を出力する。
【００６３】
その後は、図５のステップＳ１７〜Ｓ２１と同様に、センサ画像と参照画像との間の差画像の各画素について欠陥判定閾値を用いた欠陥判定処理が行われ、判定結果が記録され、すべての検査が終了すると検査結果が出力される（ステップＳ５９〜Ｓ６３）。以上で、処理が終了する。
【００６４】
なお、代表値設定単位で代表値を前もって測定した代表値マップを記憶する構成は、第２の実施形態の構成にも適用することができる。図１１は、第３の実施形態による欠陥検査装置の構成の他の例を模式的に示す図である。なお、以下では、第１および第２の実施形態と異なる部分についてのみ説明する。
【００６５】
図６の場合と比較して、計算機３０には、代表値算出部３４および代表値データ記憶部３５が設けられず、代表値マップ記憶部３７が設けられる。また、欠陥判定閾値算出部３６は、注目画素の位置に対応する代表値マップの代表値設定単位の代表値を用いて欠陥判定閾値を算出する。
【００６６】
図１２は、第３の実施形態による欠陥検査方法の手順の他の例を示すフローチャートである。まず、図１０のステップＳ５１〜Ｓ５２と同様に、被検査対象２０の検査領域の代表値が測定され、代表値マップが計算機３０の代表値マップ記憶部３７に保存される（ステップＳ７１〜Ｓ７２）。
【００６７】
ついで、計算機３０の指示の下に被検査対象２０における異なる２か所のパターン配置領域の撮像が撮像装置１０で行われ、第１センサ画像および第２センサ画像が取得される（ステップＳ７３）。第１センサ画像および第２センサ画像は、計算機３０および欠陥判定回路５３に出力される。
【００６８】
ついで、計算機３０の欠陥判定閾値算出部３６は、第１センサ画像中の１つの画素を選択し（ステップＳ７４）、選択した画素の位置における代表値を代表値マップから読み出す（ステップＳ７５）。その後は、図７のステップＳ３４〜Ｓ４１と同様の処理が実行される（ステップＳ７６〜８３）。すなわち、欠陥判定閾値算出部３６は、代表値について欠陥判定閾値を算出し、欠陥判定回路５３に出力する。欠陥判定回路５３は、第１センサ画像と第２センサ画像との間の差画像の各画素について欠陥判定閾値を用いて欠陥判定処理を行う。欠陥が存在する場合には、欠陥判定回路５３は第１センサ画像と第２センサ画像のどちらに欠陥が存在するかを決定し、選択した画素について判定結果を記録する。すべての画素について検査が終了すると、欠陥判定回路５３は検査結果を出力する。以上で、処理が終了する。
【００６９】
第３の実施形態では、被検査対象２０の検査領域を欠陥検査時に取得される画像センサ１５の画素よりも大きな代表値設定単位で区画し、各代表値設定単位での代表値を記憶した代表値マップを予め取得する。ある画素の欠陥検査では、この画素に対応する代表値マップの代表値設定単位に対応付けられた代表値を用いて欠陥判定閾値が算出される。これによって、計算機３０での代表値算出による負荷を低減することができるという効果を有する。たとえば代表値設定単位の一辺のサイズを画素の一辺のサイズの５００倍の大きさとすると、計算機３０での演算量は２５万分の１に抑えることができる。
【００７０】
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】
【００７１】
１  欠陥検査装置、１０  撮像装置、１１  光源、１２  集光光学系、１３  ステージ、１４  対物レンズ、１５  画像センサ、１６  センサ回路、１７  Ａ／Ｄ変換器、１８  ステージ制御回路、２０  被検査対象、３０  計算機、３１  撮像装置制御部、３２  設計データ記憶部、３３  センサ画像記憶部、３３ａ  第１センサ画像記憶部、３３ｂ  第２センサ画像記憶部、３４  代表値算出部、３５  代表値データ記憶部、３６  欠陥判定閾値算出部、３７  代表値マップ記憶部、５０  判定部、５１  パターン展開回路、５２  参照画像生成回路、５３  欠陥判定回路、５３１  差画像生成部、５３２  欠陥検査処理部、５３３  周辺比較部。
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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