(57)【要約】      （修正有）【課題】被検査試料のパターンの欠陥を検出する機能を高めること。【解決手段】被検査試料のパターンの測定パターンデータを取得する測定パターンデータと、被検査試料の設計データから測定パターンデータに対応した展開パターンデータを生成する展開パターンデータとを比較して被検査試料のパターンの欠陥を検出する。【選択図】図１
2008232840.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンを有する被検査試料を検査する試料検査装置において、
被検査試料のパターンの測定パターンデータを取得する測定パターンデータ取得装置と、
被検査試料の設計データから測定パターンデータに対応した展開パターンデータを生成する展開パターンデータ生成装置と、
展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出する微小展開パターン抽出装置と、
複数の微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成する模擬展開パターンデータ生成装置と、
測定パターンデータから複数の微小測定パターンを抽出する微小測定パターン抽出装置と、
複数の微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する模擬測定パターンデータ生成装置と、
模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータから画像処理パラメータを求めるパラメータ生成装置と、
画像処理パラメータを用いて展開パターンデータから基準パターンデータを生成する基準パターンデータ生成装置と、
測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して被検査試料のパターンの欠陥を検出する比較装置と、を備える試料検査装置。
【請求項２】
請求項１に記載の試料検査装置において、
展開パターンデータと測定パターンデータを位置合わせする位置合わせ装置と、
複数の微小展開パターンの抽出位置と抽出パターン種類を示す抽出データを生成する抽出データ生成装置と、を備え、
微小展開パターン抽出装置は、位置合わせされた展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出し、
微小測定パターン抽出装置は、位置合わせされた測定パターンデータから抽出データを参照して微小測定パターンを抽出する、試料検査装置。
【請求項３】
請求項１に記載の試料検査装置において、
展開パターンデータ生成装置は、被検査試料の設計データから測定パターンデータに対して高倍率の展開パターンデータを生成し、該展開パターンデータを低倍化して測定パターンデータとほぼ同倍率の展開パターンデータを生成する、試料検査装置。
【請求項４】
請求項３に記載の試料検査装置において、
展開パターンデータ生成装置は、被検査試料の設計データから測定パターンデータに対してｍ×ｎ倍の高倍率の展開パターンデータを生成し、該展開パターンデータを低倍化して測定パターンデータとほぼ同倍率の展開パターンデータを生成するにあたり、隣接するｍ×ｎ画素の平均値を取ることで低倍化して展開パターンデータを生成する、試料検査装置。
【請求項５】
請求項１に記載の試料検査装置において、
模擬測定パターンデータ生成装置は、抽出した複数の微小測定パターンの内で、同種類の微小測定パターン同士の各画素を平均化した平均微小測定パターンを生成し、平均微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する、試料検査装置。
【請求項６】
パターンを有する被検査試料を検査する試料検査方法において、
被検査試料のパターンの測定パターンデータを取得する測定パターンデータ取得ステップと、
被検査試料の設計データから測定パターンデータに対応した展開パターンデータを生成する展開パターンデータ生成ステップと、
展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出する微小展開パターン抽出ステップと、
複数の微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成する模擬展開パターンデータ生成ステップと、
測定パターンデータから複数の微小測定パターンを抽出する微小測定パターン抽出ステップと、
複数の微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する模擬測定パターンデータ生成ステップと、
模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータから画像処理パラメータを求めるパラメータ生成ステップと、
画像処理パラメータを用いて展開パターンデータから基準パターンデータを生成する基準パターンデータ生成ステップと、
測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して被検査試料のパターンの欠陥を検出する比較ステップと、を備える試料検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
被検査試料のパターン欠陥を検査するパターン検査技術に係わり、例えば、半導体素子や液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）を製作するときに使用されるリソグラフィ用転写マスク、或いは半導体基板や液晶基板などに形成された極小パターンの欠陥を検査するパターン欠陥検査に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、大規模集積装置（ＬＳＩ）や大面積ＬＣＤを製作するときに使用されるフォトマスクの欠陥を、短時間かつ高精度に検査する試料検査装置の開発が急務となっている。この種の試料検査装置では、顕微鏡と同様な光学系を用いて転写用マスク等の被検査試料上に形成されているパターンを所定の倍率で撮像し、得られた測定パターンデータと、このパターンに対応する設計データとを比較することにより検査を行う(特許文献１参照）。
【０００３】
被検査試料の設計データは、基準データ生成部で画素データに変換され、リサイズ装置へ送られ、被検査試料上に形成されたパターンの仕上がり寸法と設計値のずれを補正するためのパターンのエッジ位置を移動させるリサイズ処理、パターンコーナー部分を丸めるコーナー丸め処理が施される。リサイズ処理と、コーナー丸め処理が施されたデータは、適当なフィルタ処理を施されて光学像と同等の画像に変換され、基準パターンデータとして比較装置へ送られる。そして、基準パターンデータと測定パターンデータとが適切なアルゴリズムに従って比較され、一致しない場合には、パターン欠陥有りと判定される。
【０００４】
リサイズ処理、コーナー丸め処理、光学フィルタ処理、その他画像補正処理(例えば、特許文献２参照)などの各画像処理パラメータは、設計データから画素データに変換された展開パターンデータと、測定パターンデータとから算出される。算出に使用される両パターンデータは、画像処理モデルに適した形状や大きさの回路パターンを含むことが望ましい。しかしながら、微細化や複雑化が進んだ先端の被検査試料上には、画像処理パラメータの算出に適した回路パターンが必ずしも存在するわけではない。そのため、画像処理パラメータの最適解を算出することができず、結果として装置の欠陥検出性能を最大限に発揮できないことがある。
【０００５】
【特許文献１】特開平８−７６３５９号公報
【特許文献２】特許公開２００６−２７６４５４
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
（１）本発明は、被検査試料のパターンの欠陥を検出する機能を高めることにある。
（２）また、本発明は、最適な画像処理パラメータを生成するための模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータを生成することにある。
（３）また、本発明は、最適な基準パターンデータを生成することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明の実施形態は、パターンを有する被検査試料を検査する試料検査装置において、被検査試料からの透過光又は反射光を検出して被検査試料のパターンの測定パターンデータを取得する測定パターンデータ取得装置と、被検査試料の設計データから測定パターンデータに対応した展開パターンデータを生成する展開パターンデータ生成装置と、展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出する微小展開パターン抽出装置と、複数の微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成する模擬展開パターンデータ生成装置と、測定パターンデータから複数の微小測定パターンを抽出する微小測定パターン抽出装置と、複数の微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する模擬測定パターンデータ生成装置と、模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータから画像処理パラメータを求めるパラメータ生成装置と、画像処理パラメータを用いて展開パターンデータから基準パターンデータを生成する基準パターンデータ生成装置と、測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して被検査試料のパターンの欠陥を検出する比較装置と、を備える試料検査装置にある。
（２）また、本発明の実施形態は、パターンを有する被検査試料を検査する試料検査方法において、被検査試料からの透過光又は反射光を検出して被検査試料のパターンの測定パターンデータを取得する測定パターンデータ取得ステップと、被検査試料の設計データから測定パターンデータに対応した展開パターンデータを生成する展開パターンデータ生成ステップと、展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出する微小展開パターン抽出ステップと、複数の微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成する模擬展開パターンデータ生成ステップと、測定パターンデータから複数の微小測定パターンを抽出する微小測定パターン抽出ステップと、複数の微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する模擬測定パターンデータ生成ステップと、模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータから画像処理パラメータを求めるパラメータ生成ステップと、画像処理パラメータを用いて展開パターンデータから基準パターンデータを生成する基準パターンデータ生成ステップと、測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して被検査試料のパターンの欠陥を検出する比較ステップと、を備える試料検査方法にある。
【発明の効果】
【０００８】
（１）本発明は、被検査試料のパターンの欠陥を検出する機能を高めることができる。
（２）また、本発明は、最適な画像処理パラメータを生成するための模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータを生成することができる。
（３）また、本発明は、最適な基準パターンデータを生成することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、本発明の第１の実施形態による試料検査装置、及び試料検査方法について説明する。試料検査装置及び方法は、レチクルなどの被検査試料に形成されたパターンの欠陥を検査するものである。被検査試料は、例えば半導体素子やＬＣＤを製作するときに使用されるリソグラフィ用転写マスク(露光用マスク)、或いは極小パターンを備えた半導体基板や液晶基板である。本発明の概要は、展開パターンデータから複数の特徴的なパターンである微小展開パターンを抽出し組み合わせることで、最適な模擬展開パターンデータを生成する。同様に、測定パターンデータから複数の微小測定パターンを抽出し組み合わせることで、最適な模擬測定パターンデータ生成する。試料検査装置は、このようにして得られた、模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータから画像処理パラメータを求めることにより、最適な基準パターンデータを生成し、結果として欠陥検査性能を十分に発揮することにある。基準パターンデータは、展開パターンデータから生成され、測定パターンデータに類似するパターンデータである。
【００１０】
（試料検査装置）
図１は、第１の実施形態に係わる試料検査装置の概略構成を示すブロック図である。試料検査装置は、ホスト計算機２０、測定パターンデータ取得装置５０、記憶装置２４、展開パターンデータ生成装置２６、位置合わせ装置２８、抽出データ生成装置３０、微小展開パターン抽出装置３２、模擬展開パターンデータ生成装置３４、微小測定パターン抽出装置３６、模擬測定パターンデータ生成装置３８、パラメータ生成装置４０、基準パターンデータ生成装置４２、比較装置７０などを備えている。
【００１１】
測定パターンデータ取得装置５０は、被検査試料５６のパターンに対応した測定パターンデータを生成するものである。記憶装置２４はデータメモリなどであり、被検査試料５６の設計データ、標本模擬パターン情報データベース、測定パターンデータ、抽出データなどのデータやプログラムを記憶するものである。展開パターンデータ生成装置２６は設計データから展開パターンデータを生成するものである。位置合わせ装置２８は展開パターンデータと測定パターンデータの位置を合わせるものである。微小展開パターン抽出装置３２は標本模擬パターン情報を用いて展開パターンデータから微小展開パターンを抽出するものである。抽出データ生成装置３０は展開パターンデータから微小展開パターンを抽出する際、微小展開パターンの位置などのデータを生成するものである。微小測定パターン抽出装置３６は測定パターンデータから微小測定パターンを抽出するものである。模擬展開パターンデータ生成装置３４と模擬測定パターンデータ生成装置３８は最適な画像処理パラメータを生成するための模擬のパターンデータを生成するものである。パラメータ生成装置４０は基準パターンデータを生成するための画像処理パラメータを生成するものである。基準パターンデータ生成装置４２は画像処理パラメータと展開パターンデータから基準パターンデータを生成するものである。比較装置７０は測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して、パターンを検査するものである。
【００１２】
（測定パターンデータ取得装置と方法）
測定パターンデータ取得装置５０は、被検査試料５６のパターンに対応した光学像である測定パターンデータを取得するものである。測定パターンデータ取得装置５０は、図１において、光源５２、被検査試料５６を載置する試料ステージ６０、試料ステージ６０を駆動するＸＹθモータ５８、被検査試料５６に光を照射する集光光学系５４、被検査試料５６のパターンに対応した光学像を投影する拡大光学系６２、光学像を電気信号に変換する光電変換装置６４、光電変換されたアナログ信号をデジタル信号からなる測定パターンデータに変換するセンサ装置６６、試料ステージ６０の制御を行うステージ制御装置２２などから構成されている。
【００１３】
被検査試料５６は、オートローダ機構（図示していない）により試料ステージ６０上に自動的に供給され、検査終了後に自動的に排出される。試料ステージ６０の上方は、光学および集光レンズからなる集光光学系５４が配置されている。光源５２からの光は集光レンズを介して被検査試料５６を照射する。被検査試料５６の下方には、拡大光学系６２および光電変換装置６２が配置されている。露光用マスク、レチクルなどの被検査試料５６を透過した透過光は、拡大光学系６２を介して光電変換装置６４の受光面に結像照射される。拡大光学系６４は、圧電素子等のフォーカス調整装置（図示していない）で自動的に焦点調整が行われる。
【００１４】
試料ステージ６０は、３軸(Ｘ−Ｙ−θ)モータ５８により、Ｘ方向及びＹ方向に移動でき、かつθ方向に回転できるようになっている。Ｘ方向にはＸモータで、Ｙ方向にはＹモータで、θ方向にはθモータで駆動制御される。Ｘモータ、Ｙモータ、θモータは、例えばステップモータを用いることができる。３軸(Ｘ−Ｙ−θ)モータ５８は、ステージ制御装置２２により制御される。ステージ制御装置２２は、ホスト計算機２０から受けた指令に従って３軸(Ｘ−Ｙ−θ)モータ５８を制御する。
【００１５】
光電変換装置６４には、フォトダイオードアレイ、ＣＣＤ装置などが使用される。フォトダイオードアレイは、複数の光センサを配設したラインセンサもしくはエリアセンサである。ステージ制御装置２２は、試料ステージ６０をＸ軸方向に連続的に移動させることにより、光電変換装置６４は、被検査試料５６の被検査パターン（測定パターン）に対応した測定信号を検出する。
【００１６】
この測定信号は、センサ装置６６でデジタルデータに変換され、整列された後、測定パターンデータとして比較装置７０、およびバス７２を介して記憶装置２４に送られる。測定パターンデータは、例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさを表現する。この測定パターンデータは、クロック周波数に同期して光電変換装置６４から読み出され、適当なデータ並び替えを経て、ラスター走査された２次元画像データとして取り扱われる。なお、図１では、被検査試料５６の透過光を測定しているが、一般に使用されている反射光を測定する装置を使用しても良い。
【００１７】
（試料検査方法）
図２は、本発明の第１の実施形態に係わる試料検査方法の概略構成を示すフロー図である。先ず、試料検査装置は、被検査試料５６のパターンを取得し（Ｓ１）、予め記憶装置２４に記憶されている標本模擬パターン情報を用いて取得した測定パターンデータから微小測定パターンを抽出し（Ｓ２）、微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する（Ｓ３）。また、試料検査装置は、記憶装置２４に記憶されている設計データから展開パターンデータを生成し（Ｓ１１）、標本模擬パターン情報を用いて生成した展開パターンデータから微小展開パターンを抽出し（Ｓ１２）、微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成し（Ｓ１３）、模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータを用いて画像処理パラメータを生成し（Ｓ１４）、画像処理パラメータと展開パターンデータを用いて基準パターンデータを生成し（Ｓ１５）、基準パターンデータと測定パターンデータを比較して被検査試料５６のパターンを検査する（Ｓ１６）。
【００１８】
（展開パターンデータ生成の概要）
展開パターンデータ生成装置２６は、記憶装置２４のデータメモリから読み出された被検査試料５６の設計データを読み出して、この設計データから複数の描画データを含む展開パターンデータを生成する。展開パターンは、測定パターンと対応するように設計データを展開して（多値データ表現にして）得られたパターンであり、例えば、フォトマスクのパターンを製造するための電子ビームの照射エリアと非照射エリアを表したパターンである。被検査試料５６が多層構造である場合、各層ごとにそれぞれ展開パターンデータを生成する。ここで、画素データの表現は、種々の方法が考えられるが、本実施形態では、次のように定義して以降の説明を行う。画素データは、８bitの整数(０〜２５５)で表現し、光センサに照射される光の強度が強いほど大きい値とする。
【００１９】
（標本模擬パターン情報の概要）
標本模擬パターン情報は、展開パターンデータと測定パターンデータから微小パターンを抽出するためのものである。標本模擬パターン情報は、標本模擬パターン、標本微小パターン、配置マップ、抽出条件式などからなっている。標本模擬パターンは、生成しようとする模擬展開パターンと模擬測定パターンの形状、サイズなどを示す情報である。標本微小パターンは、標本模擬パターンを構成している微小パターンの形状、サイズなどを示す情報である。配置マップは、微小パターンの種類、微小パターンの配置位置などを示す情報である。抽出条件式は、展開パターンデータ又は測定パターンデータから微小パターンを抽出するための情報である。標本模擬パターン情報は、予め、データベースサーバ、ホスト計算機、専用メモリなどの記憶装置に登録しておく。標本模擬パターン情報は、検査の対象になる被検査試料５６の欠陥検査条件や被検査試料の種類別に多数登録しておく。
【００２０】
（微小パターン抽出の概要）
微小パターン抽出装置は、微小展開パターン抽出装置３２と微小測定パターン抽出装置３６を差している。微小パターン抽出装置は、入力された展開パターンデータ又は測定パターンデータから標本微小パターンに示される特徴的なパターンを探索して、複数個の微小展開パターン又は微小測定パターンを抽出する。
【００２１】
（模擬パターンデータ生成の概要）
模擬パターンデータ生成装置は、模擬展開パターンデータ生成装置３４と模擬測定パターンデータ生成装置３８を差している。模擬パターンデータ生成装置は、微小展開パターン同士又は微小測定パターン同士を配置マップに従って規則的に結合して、模擬展開パターンデータ又は模擬測定パターンデータを生成するものである。模擬展開パターンデータ又は模擬測定パターンデータは、後段のパラメータ生成装置４０に送られ、欠陥検査で使用する画像処理パラメータを求めるのに利用される。尚、第１の実施形態において、画像処理パラメータとは、リサイズ処理パラメータ、コーナー丸め処理パラメータ、及び光学フィルタ処理パラメータを差すが、その他に画像補正を実施する場合は、その処理パラメータも含んでいる。画像処理パラメータは、測定パターンデータの画像に類似するように展開パターンデータから基準パターンデータを生成するためのものであり、展開パターンデータの画像をリサイズ処理、コーナー丸め処理、光学フィルタなどの画像加工処理や補正処理する際に使用されるパラメータである。画像処理パラメータは、展開パターンデータを基準パターンデータへと変換する画像変換装置である基準パターンデータ生成装置に対して設定されるパラメータである。例えば、光学フィルタがＦＩＲフィルタであるならば、そのフィルタ係数が画像処理パラメータとなる。また、画像処理パラメータは、例えば、本実施形態では、後述する式（７）のＡ、Ｂが画像処理パラメータである。
【００２２】
以下、具体的な画像処理パラメータの生成について説明する。
【００２３】
（標本模擬パターンの決定）
標本模擬パターンは、画像処理アルゴリズム、パラメータ推定アルゴリズム、被検査試料の種類、試料検査装置の特性（光源、センサ特性、センサ画素サイズなど）によって決まるものである。そのため、最適な画像処理パラメータが得られるようにシミュレーション結果や実験結果などの情報を基に決めておく。
【００２４】
詳しくは、“標本模擬パターン”と“標本微小パターン”は、それぞれ、理想的な模擬パターンと理想的な微小パターンであり、どのような形状(形状データ)や大きさ（サイズデータ）であるかを数値で示した情報データの集まりである。理想的とは、実際に使用する測定装置や測定環境で得られるであろうと考えられるパターンを言う。模擬パターンと微小パターンは、検査時に、実際の展開パターンデータや測定パターンデータから抽出や探索をして、生成することができる。模擬パターンは、展開パターンや測定パターンを模擬したパターンであり、画像処理パラメータの最適解を算出するものである。模擬パターンは、展開パターンや測定パターンの複数の特徴的なパターンを抽出し組み合わせて生成され、理想的な展開パターンデータや測定パターンデータを生成する。
【００２５】
標本模擬パターンとは、被検査試料の展開パターンや測定パターンの一部のパターンに類似するパターンの“形状データ”や“サイズデータ”を示す情報である。この情報が示す形状データとサイズデータは、これから生成しよとする“模擬パターン”の理想的な数値であり、欠陥検査より事前に、検討し決定されるものである。この検討は、画像処理アルゴリズム(リサイズ、コーナー丸め、光学フィルタなど)や、検査装置の光学的特性(レーザ波長、センサ、マスク種類)を踏まえた実験によって行われる。標本模擬パターンそのものは、形状と大きさを表現できるものであれば、どのようなフォーマットであっても構わないが、本実施形態では、説明をわかりやすくするために、展開パターンデータと測定パターンデータのフォーマット（８ｂｉｔ／画素の整数０〜２５５）として扱っている。例えば、図３（Ａ）では、標本模擬パターンは、大きさが９×９画素の形状はエッジであることがわかる。ただし、図３（Ａ）中の「ｇ」は、０＜ｇ≦２５５を満たす任意の値とする。「ｇ」そのものの表現は、特定の数値である。「ｇ」を意味する値は、例えば、１(上記8bitのうち最下位ビットのみが１)などとする。
【００２６】
(フォーマット)
本実施例では、フォーマットは、視覚的に説明するために、図６（Ａ）のように図示しているが、どのようなフォーマットであっても構わない。例えば、微小パターン１つあたりに対して、下記のような計２０ｂｉｔのデータで表現することができる。図６（Ａ）では、微小パターン数は９個であるので、配置マップは、次のように、２０ｂｉｔ×９で表現することができる。微小パターンの種類：４ｂｉｔ（０をα、１をβなどと決める）、微小パターンのサイズ（ｍ×ｎ画素）ｍ：４ｂｉｔ、微小パターンのサイズ（ｍ×ｎ画素）ｎ：４ｂｉｔ、微小パターンの配置ｘ座標：４ｂｉｔ、微小パターンの配置ｙ座標：４ｂｉｔで表現することができる。
【００２７】
（標本微小パターンの決定）
標本微小パターンは、標本模擬パターンを構成するものであり、最適な標本模擬パターンが得られるようにシミュレーションや実験を通して決定しておく。標本微小パターンとは、標本模擬パターンと同様に、被検査試料の展開パターンや測定パターンの一部のパターンに類似するパターンの“形状データ”や“サイズデータ”を示す情報である。フォーマットも標本模擬パターンと同様である。標本微小パターンは、標本模擬パターンの情報が示す図形を、複数のより小さい図形を示す情報として分割したものである。この分割も、欠陥検査より事前に、画像処理アルゴリズム(リサイズ、コーナー丸め、光学フィルタなど)や、検査装置の光学的特性(レーザ波長、センサ、マスク種類)を踏まえた実験によって検討し決定される。このとき、標本模擬パターンの示す形状の違いによって、分割される図形の形状(種類)数やサイズが異なる。例えば、標本微小パターンは、本実施形態では、図３（Ｂ）〜（Ｄ）に示す３×３画素の３種類を標本微小パターンとする。ただし、図３（Ｃ）中の値「ｇ」は、０＜ｇ≦２５５を満たす任意の値とする。
【００２８】
（配置マップの決定方法）
配置マップとは、複数の標本微小パターンが示す図形の種類と、その配置位置を示した情報である。配置マップは、欠陥検査より事前に検討される。配置マップとは、標本微小パターンの検討・決定と同じ工程で行われる。配置マップの用途は、欠陥検査中に、複数の標本微小パターンを、その形状(種類)ごとに適切な位置に配置し、模擬パターンを生成することにある。本実施形態では、標本模擬パターンの形状が、図３（Ａ）に示す縦方向を向いたエッジであり、標本微小パターンの種類が図３（Ｂ）〜（Ｄ）である。図３（Ｅ）は、３×３の画素の値をｐ１〜ｐ９とし、任意の標本微小パターンを示している。
【００２９】
（微小展開パターン抽出）
微小展開パターン抽出装置３２は、例えば、展開パターンデータから微小展開パターンを次のように抽出する。微小展開パターンの抽出は、標本模擬パターン情報の一つである抽出条件式を参照して行う。抽出条件式とは、決定された標本微小パターンの示す図形（微小パターン）を抽出するために、事前に求められたアルゴリズムであり、標本模擬パターンの情報から検討し決定したものである。このアルゴリズムは、実施例中にその一例を挙げているが、一つに決まるものではない。例えば、微小展開パターンの抽出において、展開パターンデータのすべての画素に対して、下記の抽出条件式（１）〜（３）を満たす３×３画素のエリアを探して行う。ここで、３×３マトリックス内の各画素の値を図３（Ｂ）〜（Ｄ）のように定義する。
【００３０】
【数１】
2008232840.tif 000003
【数２】
2008232840.tif 000004
【数３】
2008232840.tif 000005
【００３１】
図４（Ｂ）〜（Ｄ）は、図４（Ａ）のＭ×Ｎ画素の展開パターンデータから抽出した微小展開パターンの一例を示す。展開パターンデータ中のα、β、γは、パターンの種類を示し、それらを囲む太枠は、抽出位置を示している。尚、上記抽出条件式（１）〜（３）は、所望のパターンを探索できるものであれば、どのようなものでも構わない。又、抽出条件式で必要なマトリックスサイズと出力するマトリックスサイズが異なっていてもよい。例えば、条件式は５×５画素として、条件式を満たす場合に中心の３×３画素を出力する場合でもよい。
【００３２】
（微小測定パターン抽出）
測定パターンデータからの微小測定パターンの抽出方法は、抽出条件式が異なることを除けば、上記の展開パターンデータからの微小展開パターンの抽出方法と同様に行うことができる。微小測定パターンの抽出条件式（４）〜（６）は次のようになる。
【００３３】
【数４】
2008232840.tif 000006
【数５】
2008232840.tif 000007
【数６】
2008232840.tif 000008
【００３４】
微小測定パターンの抽出結果は、図５に示す。抽出条件式（４）〜（６）で抽出した微小測定パターンは、図５（Ａ）〜（Ｃ）である。微小測定パターンの種類は、図５（Ａ）〜（Ｃ）であり、それぞれα〜γにあたる。
【００３５】
（模擬展開パターンデータの生成）
模擬展開パターンデータの生成は、抽出した複数の展開微小パターンを配置マップに従って規則的につなぎ合わせることで模擬展開パターンを生成する。具体的には次のように行われる。前述したように、本実施形態では、図４(Ｂ)〜(Ｄ)に示す３種類の微小展開パターンが抽出された。図４(Ｂ)〜(Ｄ)で示す微小展開パターンは、それぞれの種類が、図４(Ｂ)がα、図４(Ｃ)がβ、図４(Ｄ)がγであり、大きさが３×３画素である。
【００３６】
この微小展開パターンを図６（Ａ）で示す配置マップに従って配置し、結合して１つの画像データにする。図６（Ａ）で示す配置マップ中で、α、β、γはそれぞれ微小パターンの種類を示し、α、β、γをそれぞれ囲む太枠は微小パターンの大きさが３×３画素であることを示している。よって、図６（Ａ）の配置マップが示す位置、種類、大きさに従って、図４(Ｂ)〜(Ｄ)の微小展開パターンをデータ的につなぎあわせることで、図６（Ｂ）に示すような模擬展開パターンデータが生成される。
【００３７】
（模擬測定パターンデータの生成）
模擬測定パターンデータの生成は、模擬展開パターンデータの生成と同様にして、測定パターンデータから抽出された微小測定パターン図５(Ａ)〜(Ｃ)を、図６(Ａ)で示す配置マップに従って結合すると、図５(Ｄ)に示すような模擬測定パターンデータが生成される。尚、配置マップは、微小パターンの配置位置、種類、大きさを示せるものであれば、どのようなデータフォーマットであっても構わない。
【００３８】
（画像処理パラメータの算出）
模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータは、パラメータ生成装置４０に送られる。パラメータ生成装置４０により、リサイズ処理、コーナー丸め処理、光学フィルタ処理、その他の補正処理のそれぞれで必要な画像処理パラメータが求められる。画像処理パラメータの算出は、例えば次のように行うことができる。模擬展開パターンデータをｅ（ｉ，ｊ）、基準パターンデータをｆ（ｉ，ｊ）、画像処理パラメータを変数Ａ、変数Ｂとして、画像処理（リサイズ、コーナー丸め、光学フィルタなどの処理）を次式（７）のようなモデルで行う。
【００３９】
【数７】
2008232840.tif 000009
【００４０】
模擬測定パターンデータをｇ（ｉ，ｊ）とすると、ｇ（ｉ，ｊ）とｆ（ｉ，ｊ）との一致度が最も高い場合の変数Ａと変数Ｂが最適な画像処理パラメータとなる。ここで、一致度の計算は、一般的な一致度評価関数であるＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）、又はＳＳＤ（Sum of Square Difference）を用いて行う。ＳＡＤは、次式（８）で表される。式（７）で現される基準パターンデータと模擬測定パターンデータのブロック内の各画素ｆ（ｉ，ｊ）、ｇ（ｉ，ｊ）について差をとり、その総和Ｓを一致度評価値とするものである。ＳＡＤにおいては、一致度評価値が小さいほどブロック間の一致度が高いことを意味する。
【００４１】
【数８】
2008232840.tif 000010
【００４２】
ＳＳＤは、次式（９）で表される。式（７）で現される基準パターンデータと測定パターンデータのブロック内の各画素についての差の二乗をとり、その総和を一致度評価値とするものである。ＳＳＤにおいても、ＳＡＤと同様に一致度評価値が小さいほどブロック間の一致度が高いことを意味する。
【００４３】
【数９】
2008232840.tif 000011
【００４４】
（基準パターンデータの生成）
次に、求めた画像処理パラメータＡ、Ｂが基準パターンデータ生成装置４２にセットされる。次に、展開パターンデータを入力として、式（７）により、リサイズ処理、コーナー丸め処理、及び光学フィルタ処理などの画像処理が行われて、基準パターンデータｆ（ｉ，ｊ）が生成される。
【００４５】
（比較装置）
比較装置７０では、基準パターンデータ生成装置４２で生成した基準パターンデータｆ（ｉ，ｊ）と、測定パターンデータ取得装置５０で取得した同座標の測定パターンデータｇ（ｉ，ｊ）とを取り込み、位置合わせをした後に複数のアルゴリズムに従って比較し、所定の差が認められた場合にパターンに欠陥があると判定する。
【００４６】
（結果）
以上に述べたように本実施形態によれば、被検査試料５６のパターン中に画像処理パラメータに適したパターンが無い場合でも、抽出した微小パターンを結合した模擬パターンを用いて推定することで、最適な画像処理パラメータを求めることができる。その結果、測定パターンデータに似た基準パターンデータを生成することが可能になる。
【００４７】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。
【００４８】
（微小測定パターンの抽出）
微小展開パターンを生成する際に得られた抽出データを利用して、微小測定パターンを抽出する方法について説明する。図７にその処理フローを示す。まず、試料検査装置は、測定パターンデータと標本模擬パターン情報を入力し（Ｓ２１）、及び、展開パターンデータと標本模擬パターン情報を入力する（Ｓ２２）。位置合わせ装置２８により展開パターンデータと測定パターンデータの位置合わせを行う（Ｓ２３）。位置合わせは、一般的な一致度評価関数であるＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）、又はＳＳＤ（Sum of Square Difference）を用いて行う。展開パターンデータをｆ（ｉ，ｊ）、測定パターンデータをｇ（ｉ，ｊ）とすると、ＳＡＤは次式（１０）で表される。展開パターンデータと測定パターンデータのブロック内の各画素ｆ（ｉ，ｊ）、ｇ（ｉ，ｊ）について差をとり、その総和Ｓを一致度評価値とするものである。ＳＡＤにおいては、一致度評価値が小さいほどブロック間の一致度が高いことを意味する。
【００４９】
【数１０】
2008232840.tif 000012
【００５０】
ＳＳＤは次式（１１）で表される。両パターンデータのブロック内の各画素についての差の二乗をとり、その総和を一致度評価値とするものである。ＳＳＤにおいても、ＳＡＤと同様に一致度評価値が小さいほどブロック間の一致度が高いことを意味する。
【００５１】
【数１１】
2008232840.tif 000013
【００５２】
次に、位置合わせ後の展開パターンデータから第１の実施形態に示す方法で図８(Ａ)のように微小展開パターンの抽出を行う（Ｓ２４）。この時、抽出データ生成装置３０は、微小展開パターンを抽出した際の情報（図８(Ａ)に示すような微小展開パターンの種類α〜γ、α〜γの抽出位置座標）である抽出データを生成し、記憶装置に記憶する（Ｓ２４）。次に、微小測定パターン抽出装置３６は、微小展開パターンの抽出データを受信し（Ｓ２５）、この抽出データを参照して、位置合わせ後の測定パターンデータから同座標のエリアα〜γを図８(Ｂ)に示すように切り出すことで、同種類の微小測定パターンデータを生成する（Ｓ２６）。このようにして、微小測定パターンを抽出することができる。模擬測定パターンデータ生成装置３８は、抽出した微小測定パターンを結合して、模擬測定パターンデータを生成する（Ｓ２７）。模擬展開パターンデータ生成装置３４は、抽出した微小展開パターンを結合して、模擬展開パターンデータを生成する（Ｓ２８）。パラメータ生成装置４０は、模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータから画像処理パラメータを生成する（Ｓ２９）。
【００５３】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１〜２の実施形態に準ずるものとする。
【００５４】
（微小測定パターン抽出）
展開パターンデータと測定パターンデータの倍率がｍ×ｎ：１×１のように異なる場合の、微小パターン抽出方法について説明する。ここで、ｍとｎは、各々ｘ方向とｙ方向の値であり、実数である。ここで、展開パターンデータ(図９(Ａ))と測定パターンデータ(図９(Ｂ))の倍率が２×２：１×１の場合について考える。図１０に抽出処理フローを示す。まず、微小展開パターンの抽出は、第１の実施形態で示した方法で抽出される（Ｓ２２、Ｓ２５１）。次に、展開パターンデータを測定パターンデータの倍率に合わせるため低倍化処理を行う（Ｓ３０）。ここで、１例を挙げて低倍化計算を説明する。図９(Ａ)のように４×４画素の展開パターンデータを１/２倍化（ｘ方向とｙ方向とも１/２倍化）して２×２画素の図９(Ｂ)のパターンを生成する。このパターン生成方法は、例えば次式（１２）で行うことができる。式（１２）は、隣接する４つの画素（（Ｐｉ，ｊ）、（Ｐｉ＋１，ｊ）、（Ｐｉ，ｊ＋１）、（Ｐｉ＋１，ｊ＋１））の値の平均値をとって、１画素の値（Ａｉ，ｊ）を求める。
【００５５】
【数１２】
2008232840.tif 000014
【００５６】
次に、微小測定パターンの抽出は、低倍化した展開パターンデータと測定パターンデータとを入力データとして、第２の実施形態で示した方法で抽出される（Ｓ２３〜Ｓ２６）。次に、低倍化していない微小展開パターンが結合されて模擬展開パターンデータが生成される（Ｓ２８）。また、微小測定パターンデータが結合されて模擬測定パターンデータが生成される（Ｓ２７）。当然ながら、模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータの倍率比は、入力データと同様に２×２：１×１となる。このようにして、入力画像の倍率が異なる場合でも、模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータを生成することが可能である。なお、図９(Ｃ)に示す６×６画素の展開パターンデータは、次の式（１３）で１/３倍化して図９(Ｂ)を得ることができる。
【００５７】
【数１３】
2008232840.tif 000015
【００５８】
尚、第１〜第２の形態に示すように展開パターンデータと測定パターンデータが同倍率であれば、標本模擬パターン情報は共通に使用できる。一方、本実施形態では、入力データの倍率が異なるので、それぞれの倍率に応じた標本模擬パターン情報を個別に用意しておくことが必要である。ただし、低倍化後の展開パターンデータから模擬展開パターンデータを生成する際の標本模擬パターン情報と、測定パターンデータから模擬測定パターンデータを生成する際の標本模擬パターン情報は、共通に使用できる。
【００５９】
（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１〜３の実施形態に準ずるものとする。
【００６０】
（微小測定パターン抽出と模擬測定パターンデータ生成）
模擬測定パターンデータの生成方法について説明する。前述の実施形態で示した方法で同種類の微小測定パターンを複数個抽出し、同種の微小測定パターンの各画素同士の平均値をとった平均微小測定パターンを生成し、平均微小測定パターンを結合して、模擬測定パターンデータを生成する。図１１に平均値計算結果の一例を示す。式（４）により微小測定パターンの種類αを抽出し、抽出数を２個（図１１(Ａ)と(Ｂ)）とし、小数点以下は切り捨てて計算する。図１１(Ａ)と(Ｂ)の微小測定パターンの各画素の平均値をとると図１１(Ｃ)となる。このようにして、微小測定パターンの抽出位置の違いによるばらつきを小さくできるので、より理想的な模擬測定パターンを生成することが可能である。尚、平均値計算の際、小数点以下の値の切り上げ又は切捨てについては任意とする。また、微小パターンの種類別に平均値計算の実行の有無を決め、微小測定パターンと平均微小測定パターンとを結合しても構わない。
【００６１】
（変形例）
本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。試料の検査において、一般に透過光と反射光が利用され、上記では説明を簡単にするために主に透過光について説明しているが、反射光でも同様に扱うことができる。さらに、透過及び反射の両方の光を同時に用いても構わない。なお、上記説明において、各装置は、回路などのハードウエアで構成しても、又は、プログラムなどソフトウエアで構成しても、又は、これらの組み合わせで構成しても良い。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】試料検査装置の概略を示すブロック図
【図２】試料検査方法の処理フロー図
【図３】標本模擬パターンと標本微小パターンの一例を示す図
【図４】微小展開パターンの一例を示す図
【図５】微小測定パターンと模擬測定パターンデータの一例を示す図
【図６】配置マップと模擬展開パターンデータの一例を示す図
【図７】模擬パターン生成の処理フローを示す図
【図８】位置合わせ後の微小パターンの抽出位置を示す図
【図９】低倍化方法の一例を示す図
【図１０】低倍化した模擬パターン生成の処理フローを示す図
【図１１】微小測定パターンの平均値計算結果の一例を示す図
【符号の説明】
【００６３】
２０・・・ホスト計算機
２２・・・ステージ制御装置
２４・・・記憶装置
２６・・・展開パターンデータ生成装置
２８・・・位置合わせ装置
３０・・・抽出データ生成装置
３２・・・微小展開パターン抽出装置
３４・・・模擬展開パターンデータ生成装置
３６・・・微小測定パターン抽出装置
３８・・・模擬測定パターンデータ生成装置
４０・・・パラメータ生成装置
４２・・・基準パターンデータ生成装置
５０・・・測定パターンデータ取得装置
５６・・・被検査試料
【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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