(57)【要約】【目的】参照画像と光学画像との高精度な位置合わせを行う方法および装置を提供することを目的とする。【構成】本発明の一態様の試料検査装置１００は、光学画像と参照画像との仮の合わせ位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算部３７０と、複数の要素の一部を用いて、パターンの種別を判定する次元判定部３８０と、パターンの種別に応じて正規行列から所定の要素を削除した正規行列を用いて、最小二乗法による位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算部３９０と、位置ずれ量分ずらした位置に合わせ位置を補正する位置補正部３５０と、その位置で比較する比較部１０８と、を備えたことを特徴とする。【選択図】        図２
2008039712.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンが形成された被検査試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記光学画像と比較する参照画像を作成する参照画像作成部と、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算部と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定部と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算部と、
前記仮の合わせ位置から前記位置ずれ量分ずらした位置に前記光学画像と前記参照画像との合わせ位置を補正する位置補正部と、
合わせ位置が補正された前記光学画像と前記参照画像とを比較する比較部と、
を備えたことを特徴とする試料検査装置。
【請求項２】
パターンが形成された被検査試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記光学画像と比較する参照画像を作成する参照画像作成部と、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から、前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和が最小となる第１の位置への第１の位置ずれ量を演算する第１の残差二乗和演算部と、
前記仮の合わせ位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算部と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定部と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による第２の位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算部と、
前記仮の合わせ位置から前記第２の位置ずれ量分ずらした第２の位置における前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和を演算する第２の残差二乗和演算部と、
前記第１の位置での残差二乗和と前記第２の位置での残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する残差二乗和判定部と、
判定の結果小さい方の残差二乗和が得られる位置に前記光学画像と前記参照画像との合わせ位置を補正する位置補正部と、
合わせ位置が補正された前記光学画像と前記参照画像とを比較する比較部と、
を備えたことを特徴とする試料検査装置。
【請求項３】
パターンが形成された被検査試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記光学画像と比較する参照画像を作成する参照画像作成部と、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から、前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和が最小となる第１の位置への第１の位置ずれ量を演算する第１の残差二乗和演算部と、
前記第１の位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算部と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定部と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記第１の位置からの前記最小二乗法による第２の位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算部と、
前記第１の位置から前記第２の位置ずれ量分ずらした第２の位置における前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和を演算する第２の残差二乗和演算部と、
前記第１の位置での残差二乗和と前記第２の位置での残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する残差二乗和判定部と、
判定の結果小さい方の残差二乗和が得られる位置に前記光学画像と前記参照画像との合わせ位置を補正する位置補正部と、
合わせ位置が補正された前記光学画像と前記参照画像とを比較する比較部と、
を備えたことを特徴とする試料検査装置。
【請求項４】
前記パターン種別判定部は、前記正規行列の複数の要素の一部で構成される２行２列の行列の対角和と行列式の絶対値とを用いて前記参照画像が示すパターンの種別を判定することを特徴とする請求項１〜３いずれか記載の試料検査装置。
【請求項５】
前記２行２列の行列の要素として、画素毎にＸ方向に前記参照画像を空間微分した第１の微分値の総和と画素毎にＹ方向に前記参照画像を空間微分した第２の微分値の総和と前記第１の微分値の二乗の総和と前記第２の微分値の二乗の総和とを用いたことを特徴とする請求項４記載の試料検査装置。
【請求項６】
前記パターン種別判定部は、前記対角和が第１の閾値より小さく前記行列式の絶対値が第２の閾値より小さい場合には前記パターンの種別として画像全体がパターンであることを示すべたパターンと判定し、前記対角和が第１の閾値以上で前記行列式の絶対値が第２の閾値より小さい場合には前記パターンの種別が任意角を含むラインアンドスペースパターンと判定し、前記対角和が第１の閾値以上で前記行列式の絶対値が第２の閾値以上の場合には前記パターンの種別がその他のパターンと判定し、
前記位置ずれ量演算部は、前記パターンの種別が前記べたパターンと判定された場合には、前記第１の微分値を用いた前記正規行列の要素と前記第２の微分値を用いた前記正規行列の要素とを削除した正規行列を用いて、前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による位置ずれ量を演算し、前記パターンの種別が前記ラインアンドスペースパターンと判定された場合には、前記第１の微分値と前記第２の微分値とのうち所定の一方を用いた前記正規行列の要素を削除した正規行列を用いて、前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による位置ずれ量を演算することを特徴とする請求項５記載の試料検査装置。
【請求項７】
前記第１の残差二乗和演算部において、サブ画素単位でずらしながら残差二乗和が最小となる位置への前記第１の位置ずれ量を演算することを特徴とする請求項２又は３記載の試料検査装置。
【請求項８】
前記最小二乗法位置ずれ量演算部において、前記参照画像を重み付け分割し、分割された領域ごとに位置ずれ量を演算することを特徴とする請求項１〜３いずれか記載の試料検査装置。
【請求項９】
パターンが形成された被検査試料の比較検査に用いる光学画像と参照画像とを位置合わせする画像位置合わせ方法であって、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から、前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和が最小となる第１の位置への第１の位置ずれ量を演算する第１の残差二乗和演算工程と、
前記第１の位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算工程と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定工程と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記第１の位置からの前記最小二乗法による第２の位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算工程と、
前記第１の位置から前記第２の位置ずれ量分ずらした第２の位置における前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和を演算する第２の残差二乗和演算工程と、
前記第１の位置での残差二乗和と前記第２の位置での残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する残差二乗和判定工程と、
判定の結果小さい方の残差二乗和が得られる位置に前記光学画像と前記参照画像との合わせ位置を補正する位置補正工程と、
を備えたことを特徴とする画像位置合わせ方法。
【請求項１０】
パターンが形成された被検査試料の比較検査に用いる光学画像と参照画像とを最小二乗法を用いて前記光学画像と前記参照画像との位置ずれ量を推定する位置ずれ量推定方法であって、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算工程と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定工程と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算工程と、
を備えたことを特徴とする位置ずれ量推定方法。
【請求項１１】
パターンが形成された被検査試料の比較検査に用いる光学画像と参照画像とを記憶装置に記憶する記憶処理と、
前記記憶装置から前記光学画像と参照画像とを読み出し、前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算処理と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定処理と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算処理と、
をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料検査装置、画像位置合わせ方法、位置ずれ量推定方法或いは、かかる方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに係り、例えば、半導体製造に用いる試料となる物体のパターン欠陥を検査するパターン検査技術に関し、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フォトマスク、ウェハ、あるいは液晶基板などの極めて小さなパターンの欠陥を検査する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）の高集積化及び大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路線幅はますます狭くなってきている。これらの半導体素子は、回路パターンが形成された原画パターン（マスク或いはレチクルともいう。以下、マスクと総称する）を用いて、いわゆるステッパと呼ばれる縮小投影露光装置でウェハ上にパターンを露光転写して回路形成することにより製造される。よって、かかる微細な回路パターンをウェハに転写するためのマスクの製造には、微細な回路パターンを描画することができるパターン描画装置を用いる。かかるパターン描画装置を用いてウェハに直接パターン回路を描画することもある。或いは、電子ビーム以外にもレーザビームを用いて描画するレーザビーム描画装置の開発が試みられている。
【０００３】
そして、多大な製造コストのかかるＬＳＩの製造にとって、歩留まりの向上は欠かせない。しかし、１ギガビット級のＤＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）に代表されるように、ＬＳＩを構成するパターンは、サブミクロンからナノメータのオーダーになろうとしている。歩留まりを低下させる大きな要因の一つとして、半導体ウェハ上に超微細パターンをフォトリソグラフィ技術で露光、転写する際に使用されるマスクのパターン欠陥があげられる。近年、半導体ウェハ上に形成されるＬＳＩパターン寸法の微細化に伴って、パターン欠陥として検出しなければならない寸法も極めて小さいものとなっている。そのため、ＬＳＩ製造に使用される転写用マスクの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要とされている。
【０００４】
一方、マルチメディア化の進展に伴い、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ：液晶ディスプレイ）は、５００ｍｍ×６００ｍｍ、またはこれ以上への液晶基板サイズの大型化と、液晶基板上に形成されるＴＦＴ（Ｔｈｉｎ  Ｆｉｌｍ  Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ：薄膜トランジスタ）等のパターンの微細化が進んでいる。従って、極めて小さいパターン欠陥を広範囲に検査することが要求されるようになってきている。このため、このような大面積ＬＣＤのパターン及び大面積ＬＣＤを製作する時に用いられるフォトマスクの欠陥を短時間で、効率的に検査する試料検査装置の開発も急務となってきている。
【０００５】
ここで、従来のパターン検査装置では、拡大光学系を用いてリソグラフィマスク等の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た光学画像と、設計データ、あるいは試料上の同一パターンを撮像した光学画像と比較することにより検査を行うことが知られている（例えば、特許文献１参照）。
例えば、パターン検査方法として、同一マスク上の異なる場所の同一パターンを撮像した光学画像データ同士を比較する「ｄｉｅ  ｔｏ  ｄｉｅ検査」や、パターン設計されたＣＡＤデータをマスクにパターンを描画する時に描画装置が入力するための装置入力フォーマットに変換した描画データ（設計パターンデータ）を検査装置に入力して、これをベースに設計画像データ（参照画像）を生成して、それとパターンを撮像した測定データとなる光学画像とを比較する「ｄｉｅ  ｔｏ  ｄａｔａｂａｓｅ検査」がある。かかる検査装置における検査方法では、試料はステージ上に載置され、ステージが動くことによって光束が試料上を走査し、検査が行われる。試料には、光源及び照明光学系によって光束が照射される。試料を透過あるいは反射した光は光学系を介して、センサ上に結像される。センサで撮像された画像は測定データとして比較回路へ送られる。比較回路では、画像同士の位置合わせの後、測定データと参照データとを適切なアルゴリズムに従って比較し、一致しない場合には、パターン欠陥有りと判定する。
【０００６】
ここで、参照画像と光学画像は、所定の大きさの領域ごとに比較されるが、比較するためには、参照画像と光学画像との高精度な位置合わせが必要となる。ここで、参照画像と光学画像との位置ずれ量を最小二乗法により演算する技術が文献に開示されている（例えば、特許文献２参照）。また、求める画像データを周囲の４点或いは１６点の画像データを用いて内挿する内挿法について文献に記載されている（例えば、非特許文献１参照）。
しかしながら、パターン寸法の微細化に伴って、必要となる微小な欠陥を検出するためにさらなる位置合わせの精度が求められている。ポイントは、ステージの走行誤差や速度むらや倍率誤差のようなシステマチックな誤差要因のみを補正し、欠陥のように局所的にランダムに発生する不一致箇所はなるべく補正しないことである。
【特許文献１】特開平８−７６３５９号公報
【特許文献２】特開平１１−１５３５５０号公報
【非特許文献１】画像解析ハンドブックｐ４４２−４４３，財団法人  東京大学出版会，１９９１年１月１７日初版
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上述したように、比較するためには、参照画像と光学画像との高精度な位置合わせが必要となるが、パターン寸法の微細化に伴って、参照画像と光学画像とにおけるこれらの相対的位置ずれを高い精度で検出することが困難になってきている。
【０００８】
本発明は、上述した問題点を克服し、参照画像と光学画像との高精度な位置合わせを行う方法および装置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】
【０００９】
本発明の一態様の試料検査装置は、
パターンが形成された被検査試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記光学画像と比較する参照画像を作成する参照画像作成部と、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算部と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定部と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算部と、
前記仮の合わせ位置から前記位置ずれ量分ずらした位置に前記光学画像と前記参照画像との合わせ位置を補正する位置補正部と、
合わせ位置が補正された前記光学画像と前記参照画像とを比較する比較部と、
を備えたことを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の他の態様の試料検査装置は、
パターンが形成された被検査試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記光学画像と比較する参照画像を作成する参照画像作成部と、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から、前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和が最小となる第１の位置への第１の位置ずれ量を演算する第１の残差二乗和演算部と、
前記仮の合わせ位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算部と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定部と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による第２の位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算部と、
前記仮の合わせ位置から前記第２の位置ずれ量分ずらした第２の位置における前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和を演算する第２の残差二乗和演算部と、
前記第１の位置での残差二乗和と前記第２の位置での残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する残差二乗和判定部と、
判定の結果小さい方の残差二乗和が得られる位置に前記光学画像と前記参照画像との合わせ位置を補正する位置補正部と、
合わせ位置が補正された前記光学画像と前記参照画像とを比較する比較部と、
を備えたことを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の他の態様の試料検査装置は、
パターンが形成された被検査試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記光学画像と比較する参照画像を作成する参照画像作成部と、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から、前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和が最小となる第１の位置への第１の位置ずれ量を演算する第１の残差二乗和演算部と、
前記第１の位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算部と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定部と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記第１の位置からの前記最小二乗法による第２の位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算部と、
前記第１の位置から前記第２の位置ずれ量分ずらした第２の位置における前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和を演算する第２の残差二乗和演算部と、
前記第１の位置での残差二乗和と前記第２の位置での残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する残差二乗和判定部と、
判定の結果小さい方の残差二乗和が得られる位置に前記光学画像と前記参照画像との合わせ位置を補正する位置補正部と、
合わせ位置が補正された前記光学画像と前記参照画像とを比較する比較部と、
を備えたことを特徴とする。
【００１２】
本発明の一態様の画像位置合わせ方法は、
パターンが形成された被検査試料の比較検査に用いる光学画像と参照画像とを位置合わせする画像位置合わせ方法であって、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から、前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和が最小となる第１の位置への第１の位置ずれ量を演算する第１の残差二乗和演算工程と、
前記第１の位置からの位置ずれ量を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算工程と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定工程と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記第１の位置からの前記最小二乗法による第２の位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算工程と、
前記第１の位置から前記第２の位置ずれ量分ずらした第２の位置における前記光学画像の画素値と前記参照画像の画素値との残差二乗和を演算する第２の残差二乗和演算工程と、
前記第１の位置での残差二乗和と前記第２の位置での残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する残差二乗和判定工程と、
判定の結果小さい方の残差二乗和が得られる位置に前記光学画像と前記参照画像との合わせ位置を補正する位置補正工程と、
を備えたことを特徴とする。
【００１３】
本発明の一態様の位置ずれ量推定方法は、
パターンが形成された被検査試料の比較検査に用いる光学画像と参照画像とを最小二乗法を用いて前記光学画像と前記参照画像との位置ずれ量を推定する位置ずれ量推定方法であって、
前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算工程と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定工程と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算工程と、
を備えたことを特徴とする。
【００１４】
本発明の一態様のコンピュータに実行させるためのプログラムは、
パターンが形成された被検査試料の比較検査に用いる光学画像と参照画像とを記憶装置に記憶する記憶処理と、
前記記憶装置から前記光学画像と参照画像とを読み出し、前記光学画像と前記参照画像との仮の合わせ位置から最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する正規行列要素演算処理と、
前記正規行列の複数の要素の一部を用いて、前記参照画像が示すパターンの種別を判定するパターン種別判定処理と、
判定された前記パターンの種別に応じて前記正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した正規行列を用いて、前記仮の合わせ位置からの前記最小二乗法による位置ずれ量を演算する位置ずれ量演算処理と、
を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、本来不定となる解を除いて最小二乗法による位置ずれ量を演算することができる。また、本発明の一態様によれば、残差二乗和演算により演算された結果得られた最小の残差二乗和となる位置ずれ量と最小二乗法演算により演算された結果得られた位置ずれ量とのうち、最良な一方の位置ずれ量で光学画像と参照画像との合わせ位置を補正することができる。すなわち、画像によってより好適な最適化手法により合わせ位置を補正することができる。よって、より高精度な位置合わせを行うことができる。その結果、高感度な検査を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
実施の形態１．
図１は、実施の形態１における試料検査装置の構成を示す概念図である。
図１において、マスクやウェハ等の基板を試料して、かかる試料の欠陥を検査する試料検査装置１００は、光学画像取得部１５０と制御系回路１６０を備えている。光学画像取得部１５０は、ＸＹθテーブル１０２、光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６、レーザ測長システム１２２、オートローダ１３０、照明光学系１７０を備えている。制御系回路１６０では、コンピュータとなる制御計算機１１０が、データ伝送路となるバス１２０を介して、位置回路１０７、比較回路１０８、参照画像作成部の一例となる参照回路１１２、位置合わせ回路１４０、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレシキブルディスク装置（ＦＤ）１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、プリンタ１１９に接続されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータ、θ軸モータにより駆動される。図１では、本実施の形態１を説明する上で必要な構成部分以外については記載を省略している。試料検査装置１００にとって、通常、必要なその他の構成が含まれることは言うまでもない。
【００１７】
図２は、実施の形態１における位置合わせ回路の構成を示すブロック図である。
図２において、位置合わせ回路１４０は、参照データメモリ３０２、測定データメモリ３０４、最小二乗法位置ずれ演算回路３２２、演算データメモリ３３０、位置補正回路３５０を備えている。最小二乗法位置ずれ演算回路３２２は、正規行列要素演算部３７０、次元判定部３８０、位置ずれ量演算部３９０を有している。そして、次元判定部３８０は、行列式絶対値演算部３８２、対角和演算部３８４を有している。位置合わせ回路１４０は、参照回路１１２から参照データを、光学画像取得部１５０から測定データを入力し、位置合わせをした後、比較回路１０８に参照データと測定データを出力する。また、位置合わせ回路１４０内で演算されたデータ等は、随時、演算データメモリ３３０に格納される。
【００１８】
図３は、実施の形態１における試料検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。
図３において、試料検査方法は、光学画像取得工程（Ｓ１０２）と、参照データ作成工程（Ｓ１０４）と、位置合わせ工程と、比較工程（Ｓ４０４）という一連の工程を実施する。そして、画像位置合わせ方法の一例となる位置合わせ工程として、記憶工程（Ｓ２０２）、最小二乗法位置ずれ演算工程（Ｓ３００）、位置補正工程（Ｓ４０２）という一連の工程を実施する。さらに、最小二乗法位置ずれ演算工程（Ｓ３００）内では、正規行列要素演算工程（Ｓ３０２）、次元判定工程（Ｓ３０４）、位置ずれ量、像強度変動率、及びグレイレベルオフセット演算工程（Ｓ３０６）という一連の工程を実施する。ここで、図３では、測定データ（光学画像）の流れを実線で示し、参照データの流れを点線で示している。
【００１９】
Ｓ（ステップ）１０２において、光学画像取得工程として、光学画像取得部１５０は、設計データに基づいて設計データに含まれる図形データが示す図形が描画された試料となるフォトマスク１０１における光学画像を取得する。具体的には、光学画像は、以下のように取得される。
被検査試料となるフォトマスク１０１は、ＸＹθ各軸のモータによって水平方向及び回転方向に移動可能に設けられたＸＹθテーブル１０２上に載置され、フォトマスク１０１に形成されたパターンには、ＸＹθテーブル１０２の上方に配置されている適切な光源１０３によって光が照射される。光源１０３から照射される光束は、照明光学系１７０を介して試料となるフォトマスク１０１を照射する。フォトマスク１０１の下方には、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５及びセンサ回路１０６が配置されており、露光用マスクなどの試料となるフォトマスク１０１を透過した光は拡大光学系１０４を介して、フォトダイオードアレイ１０５に光学像として結像し、入射する。
【００２０】
図４は、実施の形態１における光学画像の取得手順を説明するための図である。
被検査領域は、図４に示すように、Ｙ方向に向かって、スキャン幅Ｗの短冊状の複数の検査ストライプに仮想的に分割され、更にその分割された各検査ストライプが連続的に走査されるようにＸＹθテーブル１０２の動作が制御され、Ｘ方向に移動しながら光学画像が取得される。フォトダイオードアレイ１０５では、図４に示されるようなスキャン幅Ｗの画像を連続的に入力する。そして、第１の検査ストライプにおける画像を取得した後、第２の検査ストライプにおける画像を今度は逆方向に移動しながら同様にスキャン幅Ｗの画像を連続的に入力する。そして、第３の検査ストライプにおける画像を取得する場合には、第２の検査ストライプにおける画像を取得する方向とは逆方向、すなわち、第１の検査ストライプにおける画像を取得した方向に移動しながら画像を取得する。このように、連続的に画像を取得していくことで、無駄な処理時間を短縮することができる。
【００２１】
フォトダイオードアレイ１０５上に結像されたパターンの像は、フォトダイオードアレイ１０５によって光電変換され、更にセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログデジタル）変換される。フォトダイオードアレイ１０５には、ＴＤＩセンサのようなセンサが設置されている。ステージとなるＸＹθテーブル１０２をＸ軸方向に連続的に移動させることにより、ＴＤＩセンサは試料となるフォトマスク１０１のパターンを撮像する。これらの光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６により高倍率の検査光学系が構成されている。
【００２２】
ＸＹθテーブル１０２は、制御計算機１１０の制御の下にテーブル制御回路１１４により駆動される。Ｘ方向、Ｙ方向、θ方向に駆動する３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータの様な駆動系によって移動可能となっている。
【００２３】
センサ回路１０６から出力された測定データ（光学画像）は、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上におけるフォトマスク１０１の位置を示すデータとともに位置合わせ回路１４０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、各画素の明るさの階調を表現している。測定データは、例えば、５１２画素×５１２画素の画像データ毎に比較される。
【００２４】
そして、Ｓ１０４において、参照データ作成工程として、参照回路１１２が被検査試料となるフォトマスク１０１の設計データに基づいて、測定データと比較するための参照データ（参照画像）を作成する。比較対象となる参照データは、測定データと同様、例えば、５１２画素×５１２画素の画像データとして作成される。
【００２５】
ここでは、「ｄｉｅ  ｔｏ  ｄａｔａｂａｓｅ検査」を行うために設計データに基づいて参照データを作成しているが、これに限るものではない。「ｄｉｅ  ｔｏ  ｄｉｅ検査」を行うこともできる。その場合には、比較対象となる別の測定データ（光学画像）に基づいて参照データを作成すればよい。
【００２６】
次に、位置合わせ工程として、測定データと参照データとを比較するために位置合わせを行なう。
Ｓ２０２において、記憶工程として、制御計算機１１０を使って、上述したように例えば５１２画素×５１２画素の参照データ毎に読み出して参照データメモリ３０２に記憶させる。同様に、例えば５１２画素×５１２画素の測定データ毎に読み出して測定データメモリ３０４に記憶させる。そして、次に、最小二乗法位置ずれ演算を行なう。ここでは、統計的手法である最小二乗法を用いて位置合わせに必要な位置ずれ量を演算する。
【００２７】
参照画像となる参照データの階調値Ｕ（ｘ，ｙ）に対して、光学画像（実画像）となる測定データの階調値Ｓ（ｘ，ｙ）のＸ，Ｙ方向の位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）と像強度変動率εｎとグレイレベルオフセットδ、画素数Ｎ＋１を仮定すると、以下に示す式（１）で表すことができる。
【００２８】
【数１】
2008039712.tif 000003
【００２９】
また、変動量が十分小さいと仮定して線形化することにより、以下に示す式（２）を得る。
【００３０】
【数２】
2008039712.tif 000004
【００３１】
∂Ｕ／∂ｘはＵのｘによる偏微分（空間微分）、∂Ｕ／∂ｙは同じくＵのｙによる偏微分（空間微分）である。
【００３２】
Ｓ３０２において、正規行列要素演算工程として、正規行列要素演算部３７０は、測定データと参照データとの仮の合わせ位置からの位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）を演算する最小二乗法による正規行列の複数の要素を演算する。具体的には、二次元画像の各画素に対して、参照データの階調値Ｕ（ｘ，ｙ）と、参照データの階調値から実画となる測定データの階調値を引き算した値（Ｕ−Ｓ）と、Ｘ方向に参照データの階調値を空間微分した値（∂Ｕ／∂ｘ）とＹ方向に参照データの階調値を空間微分した値（∂Ｕ／∂ｙ）を求めて、以下に示す相関行列の式（３）の各要素を演算する。また、仮の合わせ位置は、データ座標系においてとりあえず一致しているはずの位置を採用すればよい。
【００３３】
【数３】
2008039712.tif 000005
【００３４】
そして、この連立方程式（３）を解くことでＸ，Ｙ方向の位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）と像強度変動率ε０〜εＮとグレイレベルオフセットδを求めることができる。しかしながら、例えば、画像領域全体がパターンとなる所謂べたパターンのようなパターン（０次元パターン）では、本来、Ｘ，Ｙ方向の位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）が不定になるはずであるが、実際にはノイズ等の影響である間違った値が求まってしまう場合がある。また、例えば、任意角度を含むある一方向へと延びるパターンとなる所謂ラインアンドスペースパターン（ライン＆スペースパターン）のようなパターン（１次元パターン）では、本来、ｘ方向或いはｙ方向の一方の位置ずれ量（ｘ０又はｙ０）が不定になり、実際には解が不安定になってしまう場合がある。そこで、本実施の形態では、比較対象となるパターンの種別を判定する、すなわち、べたパターンのような０次元パターンなのか、任意角を含むライン＆スペースパターンのような１次元パターンなのか、それとも、それ以外のホールパターンやＬ型パターンのような２次元パターンなのかを判定して、それに沿った解法にしたがって解いていく。これにより、不安定な解を排除することができる。
【００３５】
Ｓ３０４において、パターン種別判定部の一例となる次元判定工程として、次元判定部３８０は、式（３）に示した正規行列の複数の要素の一部を用いて、参照データが示すパターンの種別（次元）を判定する。具体的には、式（３）に示した正規行列の複数の要素の一部となる以下の２行２列の行列（４）を用いて次元を判定する。
【００３６】
【数４】
2008039712.tif 000006
【００３７】
行列（４）に示すように、２×２の行列の要素としては、画素毎にＸ方向に参照データの階調値（グレイレベル）を空間微分した微分値（∂Ｕ／∂ｘ）（第１の微分値）の総和と画素毎にＹ方向に参照データの階調値を空間微分した微分値（∂Ｕ／∂ｙ）（第２の微分値）の総和と微分値（∂Ｕ／∂ｘ）の二乗の総和と微分値（∂Ｕ／∂ｙ）の二乗の総和とを用いる。そして、対角和演算部３８４は、行列（４）に示す２×２の行列の対角和を演算する。また、行列式絶対値演算部３８２は、行列（４）に示す２×２の行列の行列式の絶対値を演算する。
【００３８】
図５は、実施の形態１における次元判定を説明するための図である。
所定の閾値θ１、θ２を用いて判定する。例えば、参照データが所謂べたパターン（０次元）の場合、理想的には行列式の絶対値が値０になる。そして、参照データが所謂ラインパターン（１次元）の場合、理想的には対角和が値０になる。ここで、参照データを設計データから作成する場合は良いが、「ｄｉｅ  ｔｏ  ｄｉｅ検査」の場合のように、測定データから参照データを作成する場合にはノイズ等の影響を受けるので理想値「０」にならない恐れがある。そこで、実施の形態１では、その分を考慮した所定の閾値θ１、θ２を用いて判定する。
【００３９】
図５（ａ）に示すように、対角和が閾値θ１（第１の閾値）より小さく行列式の絶対値が閾値θ２（第２の閾値）より小さい場合には、パターンの種別として画像全体がパターンであることを示すべたパターン（０次元）と判定する。また、図５（ｂ）に示すように、対角和が閾値θ１以上で行列式の絶対値が閾値θ２より小さい場合にはパターンの種別が任意角を含むライン＆スペースパターン（１次元）と判定する。また、図５（ｃ）に示すように、対角和が閾値θ１以上で行列式の絶対値が閾値θ２以上の場合にはパターンの種別がその他のパターン（２次元）と判定する。
【００４０】
そして、０次元と判定された場合には、微分値（∂Ｕ／∂ｘ）と微分値（∂Ｕ／∂ｙ）が本来「０」になるので、これらを含む正規行列の要素を削除して、相関行列の式（３）を式（５）で示すようにランク落ちさせる（ランク数１となる）ことができる。
【００４１】
【数５】
2008039712.tif 000007
【００４２】
これにより、本来解が不定となるＸ，Ｙ方向の位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）に関する要素が連立方程式から削除され、位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）について誤った値が演算されることを防止することができる。ここでは、微分値（∂Ｕ／∂ｘ）と微分値（∂Ｕ／∂ｙ）を含む正規行列の要素を削除しているが、削除する代わりに値を「０」として同様の結果を得ることができる。
【００４３】
また、１次元と判定された場合には、後述するように選択された一方を含む正規行列の要素を削除する。すなわち、相関行列の式（３）を式（６）或いは式（７）で示すようにランク落ちさせる（ランク数２となる）。
【００４４】
【数６】
2008039712.tif 000008
【００４５】
式（６）では、微分値（∂Ｕ／∂ｙ）を含む正規行列の要素を削除して、相関行列の式（３）をランク落ちさせる（ランク数２となる）。その結果、ｙ０を不定とすることができる。
【００４６】
【数７】
2008039712.tif 000009
【００４７】
式（７）では、微分値（∂Ｕ／∂ｘ）を含む正規行列の要素を削除して、相関行列の式（３）をランク落ちさせる（ランク数２となる）。その結果、ｘ０を不定とすることができる。
【００４８】
図６は、実施の形態１における任意角ライン＆スペースパターンの一例を示す図である。
図６では、参照データ１０としてラインパターン１２及びスペースパターン１４から構成されるライン＆スペースパターンの一例を示している。ライン＆スペースパターンは、データ座標系のＸ軸或いはＹ軸に方向が一致するとは限らない。例えば、Ｙ方向に向かうライン＆スペースパターンの場合（φ＝９０°）を一例として説明する。この場合に、式（３）の正規行列の要素である（∂Ｕ／∂ｘ）２の総和と（∂Ｕ／∂ｙ）２の総和を比較する。すると、（∂Ｕ／∂ｙ）２の総和が（∂Ｕ／∂ｘ）２の総和に比べて無視できるので、正規行列の相関式（３）から（∂Ｕ／∂ｙ）を含む項を除くことにより正規行列を縮退する（ランク落ちさせる）ことができる。その結果、ｙ０を不定とすることができる。同様に、Ｘ方向に向かうライン＆スペースパターンの場合（φ＝０°）を一例として説明する。この場合に、式（３）の正規行列の要素である（∂Ｕ／∂ｘ）２の総和と（∂Ｕ／∂ｙ）２の総和を比較する。すると、（∂Ｕ／∂ｘ）２の総和が（∂Ｕ／∂ｙ）２の総和に比べて無視できるので、正規行列の相関式（３）から（∂Ｕ／∂ｘ）を含む項を除くことにより正規行列を縮退する（ランク落ちさせる）ことができる。その結果、ｘ０を不定とすることができる。しかしながら、任意角ライン＆スペースパターンの場合、無視できるほどの差が生じない場合があるのでこの手法では削除項の判定が困難となる。そこで、実施の形態１では、上述したように１次元と判定された場合には、以下の手法で（∂Ｕ／∂ｘ）或いは（∂Ｕ／∂ｙ）の一方を含む要素を削除する。
【００４９】
図７は、実施の形態１における任意角ライン＆スペースパターンの角度領域を説明するための図である。
図７では、例えば、Ｘ方向を０°、Ｙ方向を９０°として示している。ここで、参照データにおいて、任意角ライン＆スペースパターンの角度φが０°以上４５°未満の場合或いは１３５°以上１８０°以下の場合を領域Ａとして示している。また、任意角ライン＆スペースパターンの角度φが４５°以上１３５°未満の場合を領域Ｂとして示している。そして、それぞれの領域において、式（３）の正規行列の要素である（∂Ｕ／∂ｘ）２の総和と（∂Ｕ／∂ｙ）２の総和を比較する。
【００５０】
図８は、実施の形態１における任意角ライン＆スペースパターンの要素削除の手法を説明するための図である。
図８（ａ）に示すように、領域Ａでは、対角成分の（∂Ｕ／∂ｘ）２の総和が（∂Ｕ／∂ｙ）２の総和より小さくなる。そこで、参照データにおいて領域Ａに該当する任意角ライン＆スペースパターンの場合には、正規行列の相関式（３）から（∂Ｕ／∂ｘ）を含む項を除く。これにより正規行列を縮退する（ランク落ちさせる）。その結果、ｘ０を不定とすることができる。他方、図８（ｂ）に示すように、参照データにおいて領域Ｂでは、対角成分の（∂Ｕ／∂ｙ）２の総和が（∂Ｕ／∂ｘ）２の総和より小さくなる。そこで、領域Ｂに該当する任意角ライン＆スペースパターンの場合には、正規行列の相関式（３）から（∂Ｕ／∂ｙ）を含む項を除く。これにより正規行列を縮退する（ランク落ちさせる）。その結果、ｙ０を不定とすることができる。
【００５１】
以上のように構成することで、かかる任意角ライン＆スペースパターンの場合でも本来不定とした方が望ましい（∂Ｕ／∂ｘ）或いは（∂Ｕ／∂ｙ）の一方を含む要素を削除することができる。
【００５２】
また、２次元と判定された場合には、不定となる解が生じないので、正規行列の要素を削除せずに、相関行列の式（３）で示す連立方程式を解けばよい（ランク数３となる）。
【００５３】
以上のように、対角和と行列式の絶対値を用いて次元判定をすることで、パターン種別に応じた相関行列を得ることができる。
【００５４】
Ｓ３０６において、位置ずれ量演算工程の一例となる位置ずれ量、像強度変動率、及びグレイレベルオフセット演算工程として、位置ずれ量演算部３９０は、それぞれ判定されたパターンの種別に応じて正規行列の複数の要素から所定の要素を削除した式（５）、式（６）、或いは式（７）に示す正規行列、又は要素を削除しなかった式（３）に示す正規行列による連立方程式を解く。このような連立方程式解法工程により、パターンの種別に応じて仮の合わせ位置からの最小二乗法による位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）、像強度変動率ε０〜εＮとグレイレベルオフセットδを演算する。以上の説明において、式（３）、式（５）〜式（７）では、行列の各値について一部記載を省略している。
【００５５】
以上のように、構成することで、各パターン種別に沿った解法に従がって解いていくことができる。これにより最小二乗法に基づいた場合に最も合った位置に位置合わせするための位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）や像強度変動率ε０〜εＮやグレイレベルオフセットδを得ることができる。そして、これらの解を求める際に、本来不定となるはずの解を排除することができる。
【００５６】
Ｓ４０２において、位置補正工程として、位置補正回路３５０（位置補正部の一例）は、仮の合わせ位置から求めた位置ずれ量分ずらした位置に測定データと参照データとの合わせ位置を補正する。ｘ０或いはｙ０が不定解となる場合については、不定解について仮の合わせ位置をそのまま使用すればよい。また、位置補正回路３５０は、最小二乗法位置ずれ演算回路３２２により演算された像強度変動率ε０〜εＮを用いて参照データの各画素の像強度を補正しても好適である。
【００５７】
Ｓ４０４において、比較工程として、比較回路１０８は、フォトマスク１０１から得られる透過画像に基づいてセンサ回路１０６で生成された被検査パターン画像となる測定データと、参照回路１１２で生成した検査基準パターン画像となる参照データとを、位置合わせ回路１４０にて位置合わせした後に取り込む。そして、取り込まれた測定データと参照データについて、所定のアルゴリズムに従って比較し、欠陥の有無を判定する。このように高精度な位置合わせが行なわれたデータ比較を行うことにより欠陥の誤検出を抑制して擬似欠陥を低減し、高精度の検査を行うことができる。
【００５８】
実施の形態２．
実施の形態２では、フレーム内の局所的な位置ずれを補正する場合の手法について説明する。
【００５９】
図９は、実施の形態２における２次元パターンの一例を示す図である。
例えば、図９に示す２次元パターンの一部に局所的な位置ずれが生じているような場合について説明する。最小二乗法では、かかるフレームを例えば図９に示すように点線で分割して、各分割された領域ごとに位置ずれ量および像強度変動率等を演算し、位置ずれ量および像強度変動率等をそれぞれ推定するようにしても好適である。そして、かかる場合に、分割された領域が０次元パターンで構成されている場合には、実施の形態１において説明したようにｘ０及びｙ０が不定となるように正規行列を縮退することができる。同様に、１次元パターンで構成されている場合には、実施の形態１において説明したようにｘ０またはｙ０の一方が不定となるようにそれぞれ正規行列を縮退することができる。そして、各分割された領域を合成することにより精度の高い位置ずれ補正を行なうことができる。
【００６０】
また、最小二乗法では、上述したフレームを例えば図９に示すように点線で分割する場合に、重み付け分割して、各分割された領域ごとに位置ずれ量を演算し、位置ずれ量および像強度変動率をそれぞれ推定するようにしても好適である。
【００６１】
図１０は、実施の形態２における位置合わせ回路の構成を示すブロック図である。
図１０において、位置合わせ回路１４０は、図２に示した構成に、さらに、最小二乗法位置ずれ演算回路３２２内に重み演算部３６０を追加した点以外は図２と同様である。
図１１は、実施の形態２における試料検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。
図１１において、試料検査方法は、図３に示した各工程に、さらに、最小二乗法位置ずれ演算工程（Ｓ３００）内に、正規行列要素演算工程（Ｓ３０２）の前に重み演算工程（Ｓ３０１）を追加した点以外は図３と同様である。その他、実施の形態２における装置構成および試料検査方法或いは画像位置合わせ方法の各工程は、実施の形態１と同様である。
【００６２】
Ｓ３０１において、重み演算工程として、重み演算部３６０は、１次の線形補間による重み付けを行なうための重み係数を演算する。そして、重み演算部３６０は、参照データの各階調値について、重み係数を乗算した値を演算する。
図１２は、実施の形態２における１次の線形補間による重み付けを説明するための図である。
ここでは、周囲の４点で重み付けを行なう場合を説明する。例えば、ある画像データＰについて、画素Ｐを周囲の４点（０，１，２，３）の画像データを用いて内挿すると、以下の式（８）で定義することができる。
【００６３】
【数８】
2008039712.tif 000010
【００６４】
すなわち、式（８）に示すように、参照データの階調値Ｕ（０）は、Ｕ（０）＝（１−ｘ）（１−ｙ）Ｕで示すことができる。また、（１−ｘ）（１−ｙ）を重み係数Ｗ（０）として表すとＵ（０）＝Ｗ（０）Ｕで示すことができる。また、参照データＵ（１）は、Ｕ（１）＝ｘ（１−ｙ）Ｕで示すことができる。また、ｘ（１−ｙ）を重み係数Ｗ（１）として表すとＵ（１）＝Ｗ（１）Ｕで示すことができる。また、参照データＵ（２）は、Ｕ（２）＝ｘｙＵで示すことができる。また、ｘｙを重み係数Ｗ（２）として表すとＵ（２）＝Ｗ（２）Ｕで示すことができる。また、参照データＵ（３）は、Ｕ（３）＝（１−ｘ）ｙＵで示すことができる。また、（１−ｘ）ｙを重み係数Ｗ（３）として表すとＵ（３）＝Ｗ（３）Ｕで示すことができる。このように重み付けされた参照データＵ（０）、参照データＵ（１）、参照データＵ（２）、参照データＵ（３）を用いて相関行列を計算すると、相関行列は式（９）のように示すことができる。
【００６５】
【数９】
2008039712.tif 000011
【００６６】
ここで、式（９）の各要素ａ〜ｄは、以下の式（１０）のように示すことができる。
【００６７】
【数１０】
2008039712.tif 000012
【００６８】
また、式（９）の各要素ｅ〜ｈは、以下の式（１１）のように示すことができる。
【００６９】
【数１１】
2008039712.tif 000013
【００７０】
また、式（９）の各要素ｉ〜ｌは、以下の式（１２）のように示すことができる。
【００７１】
【数１２】
2008039712.tif 000014
【００７２】
また、式（９）の各要素ｍ〜ｑは、以下の式（１３）のように示すことができる。
【００７３】
【数１３】
2008039712.tif 000015
【００７４】
また、式（９）の各要素Ａ〜Ｄは、以下の式（１４）のように示すことができる。
【００７５】
【数１４】
2008039712.tif 000016
【００７６】
また、式（９）の各要素Ａ’〜Ｄ’は、以下の式（１５）のように示すことができる。
【００７７】
【数１５】
2008039712.tif 000017
【００７８】
以上のように、周囲の４点で重み付けを行なう場合、式（９）〜式（１５）に示す相関行列式を解くことにより、像強度変動率ε０（０）〜εＮ（３）、位置ずれ量ｘ０（０）、ｘ０（１）、ｘ０（２）、ｘ０（３）、ｙ０（０）、ｙ０（１）、ｙ０（２）、ｙ０（３）、グレイレベルオフセットδ（０）〜δ（３）といった４（Ｎ＋４）個の変数を得ることができる。不定の解が存在する場合には、その解の個数分が除かれることは言うまでもない。かかる各値を用いて、位置補正することによりフレーム内の局所的な位置ずれ等を補正することができる。局所的な位置ずれの原因としては、（１）ＸＹステージの蛇行、（２）実画像と参照画像の画素サイズの差異、（３）撮像素子の画素サイズの差異などが考えられる。重み付けの手法は、かかる周囲の４点を用いる場合に限らず、１６点を用いる双三次補間などを採用することも好適である。式（９）〜式（１５）では、行列の各値について一部記載を省略している。
【００７９】
実施の形態３．
上述した実施の形態１及び２では、位置合わせの手法として、次元判定を行ないパターン種別に応じて相関行列をランク落ちさせる最小二乗法による位置ずれ量演算により求めた位置ずれ量を使用していた。実施の形態３では、上述した最小二乗法の他にさらにＳＳＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）法を組合わせた位置合わせの手法について説明する。特に、実施の形態３ではサブ画素単位ＳＳＤ演算を最小二乗法位置ずれ演算と並列に行なう場合について説明する。
【００８０】
図１３は、実施の形態３における位置合わせ回路の構成を示すブロック図である。
図１３において、位置合わせ回路１４０は、参照データメモリ３０２、測定データメモリ３０４、画素単位ＳＳＤ（Ｓｕｍ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｓｑｕａｒｅｄ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）演算回路３１０、サブ画素単位ＳＳＤ演算回路３２０、最小二乗法位置ずれ演算回路３２２、演算データメモリ３３０、残差二乗和演算回路３２４、判定回路３４０、位置補正回路３５０を備えている。位置合わせ回路１４０は、参照回路１１２から参照データを、光学画像取得部１５０から測定データを入力し、位置合わせをした後、比較回路１０８に参照データと測定データを出力する。最小二乗法位置ずれ演算回路３２２内の各構成は、図２或いは図１０と同様である。
【００８１】
図１４は、実施の形態３における試料検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。
図１４において、試料検査方法は、光学画像取得工程（Ｓ１０２）と、参照データ作成工程（Ｓ１０４）と、位置合わせ工程と、比較工程（Ｓ４０４）という一連の工程を実施する。そして、画像位置合わせ方法の一例となる位置合わせ工程として、記憶工程（Ｓ２０２）、画素単位ＳＳＤ演算工程（Ｓ２０４）、サブ画素単位ＳＳＤ演算工程（Ｓ２０６）、最小二乗法位置ずれ演算工程（Ｓ３００）、残差二乗和演算工程（Ｓ３０８）、判定工程（Ｓ４００）、位置補正工程（Ｓ４０２）という一連の工程を実施する。図１４でも、図３と同様、測定データ（光学画像）の流れを実線で示し、参照データの流れを点線で示している。
【００８２】
Ｓ１０２からＳ２０２までの各工程については、実施の形態１或いは実施の形態２と同様である。
【００８３】
Ｓ２０４において、画素単位ＳＳＤ演算工程として、残差二乗和演算部の一例となる画素単位ＳＳＤ演算回路３１０は、第１の仮の合わせ位置から画素単位でずらして、測定データの画素値と参照データの画素値との残差二乗和が最小となる位置への位置ずれ量を演算する。第１の仮の合わせ位置は、データ座標系においてとりあえず一致しているはずの位置を採用すればよい点は、実施の形態１或いは実施の形態２と同様である。
【００８４】
図１５は、実施の形態３におけるＳＳＤ演算手法を説明するための図である。
まず、画素単位ＳＳＤ演算回路３１０は、位置回路１０７からの位置情報をベースにして、参照データメモリ３０２から、比較処理の単位となる所定の大きさの画像の領域（フレーム）の参照データを読み出す。この際、画素単位ＳＳＤ演算回路３１０は、かかるフレームの参照データについて、画素単位で平行シフトした画像（ずらした画像）をそれぞれ作成する。図１５では、データ１、データ２、・・・データｎとして示している。かかるフレームでの測定データと参照データとを比較することになる。例えば、１つのフレームとして、５１２×５１２画素の領域とすると好適である。そして、画素単位でずらした複数の参照データの各参照データを測定データメモリ３０４から読み出した同じ大きさの領域の測定データとの間で、残差二乗和を演算する。残差二乗和は、参照データの各画素値と測定データの各画素値との残差を二乗して、読み出した領域全体の和をとることで解を得ることができる。そして、複数の参照データについてそれぞれ残差二乗和を演算し、残差二乗和の最小値を演算する。そして、かかる最小値をとる位置に測定データと参照データとを位置合わせする。このようにして、画素単位でＸ，Ｙ方向に平行シフトした場合に最も合った位置に位置合わせすることができる。かかる位置を第２の仮の合わせ位置として、以下、詳細な位置合わせを行なう。
【００８５】
Ｓ２０６において、サブ画素単位ＳＳＤ演算工程として、残差二乗和演算部の一例となるサブ画素単位ＳＳＤ演算回路３２０は、画素単位ＳＳＤ演算工程で仮合わせした測定データと参照データとの第２の仮の合わせ位置から、サブ画素単位でずらして、測定データの画素値と参照データの画素値との残差二乗和が最小となる位置（第１の位置）への位置ずれ量（第１の位置ずれ量）を演算する。
【００８６】
サブ画素単位ＳＳＤ演算手法は、図１５に説明した内容と同様である。第２の仮の合わせ位置をベースにして、上述した比較対象となる領域の大きさの参照データについて、サブ画素単位で平行シフトした画像（ずらした画像）をそれぞれ作成する。図１５では、データ１、データ２、・・・データｎとして示している。例えば、サブ画素として、１画素の１／８，１／１６，１／３２等を単位する。例えば、サブ画素として、１画素の１／８を単位とする場合、Ｘ方向、Ｙ方向に、それぞれ±１／８画素，±２／８画素，±３／８画素，±４／８画素，±５／８画素，±６／８画素，±７／８画素だけずらした所定の大きさの領域の参照データ及びずらし量が０の参照データを作成する。すなわち、Ｘ方向に１６通り、Ｙ方向に１６通りの組み合わせとなる２５６種の参照データを作成する。そして、各参照データと測定データとの間で、残差二乗和を演算する。残差二乗和は、参照データの各画素値と測定データの各画素値との残差を二乗して、読み出した領域全体の和をとることで解を得ることができる。そして、複数の参照データについてそれぞれ残差二乗和を演算し、残差二乗和の最小値を演算する。このようにして、かかる最小値をとる位置への位置ずれ量を得ることができる。設定されたずらし量や演算された残差二乗和等のデータは、演算データメモリ３３０に格納される。このようにして、サブ画素単位でｘ，ｙ方向に平行シフトした場合に最も合った位置に位置合わせするための位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）を得ることができる。
【００８７】
Ｓ３００において、最小二乗法位置ずれ演算工程として、最小二乗法演算部の一例となる最小二乗法位置ずれ演算回路３２２は、測定データと参照データとの上述した第２の仮の合わせ位置からの最小二乗法に基づく位置ずれ量（第２の位置ずれ量）を演算する。最小二乗法に基づく位置ずれ量演算の内容については、実施の形態１或いは実施の形態２と同様である。すなわち、次元判定を行なってパターン種別に応じて相関行列をランク落ちさせた上で、最小二乗法による位置ずれ量演算により位置ずれ量等を求める。言い換えれば、実施の形態１の手法によれば、像強度変動率ε０〜εＮ、位置ずれ量ｘ０、ｙ０、グレイレベルオフセットδといった（Ｎ＋４）個の変数を得ることができる。また、実施の形態２の手法によれば、像強度変動率ε０（０）〜εＮ（３）、位置ずれ量ｘ０（０）、ｘ０（１）、ｘ０（２）、ｘ０（３）、ｙ０（０）、ｙ０（１）、ｙ０（２）、ｙ０（３）、グレイレベルオフセットδ（０）〜δ（３）といった４（Ｎ＋４）個の変数を得ることができる。そして、実施の形態２の手法のように重み付け分割を行なった場合には合成して最も合った位置に位置合わせするための位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）等を得ることができる。ここで、実施の形態１或いは２のいずれの手法においても、不定の解が存在する場合にはその解の個数分が除かれることは言うまでもない。
【００８８】
Ｓ３０８において、残差二乗和演算工程として、残差二乗和演算部の一例となる残差二乗和演算回路３２４は、測定データと参照データとの上述した仮の合わせ位置から最小二乗法位置ずれ演算回路３２２により演算された位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）分ずらした位置（ｘ−ｘ０，ｙ−ｙ０）（第２の位置）における測定データの画素値と参照データの画素値との残差二乗和を演算する。
【００８９】
Ｓ４００において、判定工程として、判定部の一例となる判定回路３４０は、第１の位置での残差二乗和と第２の位置での残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する。すなわち、サブ画素単位ＳＳＤ演算回路３２０により演算された結果得られた最小の残差二乗和と残差二乗和演算回路３２４により演算された結果得られた残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する。
【００９０】
Ｓ４０２において、位置補正工程として、位置補正部の一例となる位置補正回路３５０は、判定回路３４０により判定された小さい方の残差二乗和が得られる位置に測定データと参照データとの合わせ位置を補正する。また、位置補正回路３５０は、最小二乗法位置ずれ演算回路３２２により演算された像強度変動率εを用いて参照データの各画素の像強度を補正しても好適である。例えば、判定回路３４０により残差二乗和演算回路３２４により演算された結果が採用された場合はもとより、サブ画素単位ＳＳＤ演算回路３２０により演算された結果が採用された場合でも最小二乗法位置ずれ演算回路３２２により演算された像強度変動率εを用いて参照データの各画素の像強度を補正しても好適である。
【００９１】
ここで、ＳＳＤ法と最小二乗法とは、それぞれ得意とするパターン種が存在する。例えば、ＳＳＤ法は、疎な図形密度のパターンの位置合わせに適している。他方、最小二乗法は、密な図形密度のパターンの位置合わせに適している。そのため、本実施の形態のように構成することで、最小二乗法の残差二乗和とサブ画素単位のＳＳＤの最小残差二乗和を比較して、最小二乗法とサブ画素単位のＳＳＤで小さい方の補正方法を採用すれば、それぞれ単独で補正する場合よりも良い結果が期待できる。
【００９２】
つまり、疎なパターンからなる画像の場合には、最小二乗法による計算が不安定になることがあり、その場合にはＳＳＤによる位置合わせを採用する。ＳＳＤ法と最小二乗法とを併用することでかかる疎なパターンにおいても安定な補正を可能とすることができる。
【００９３】
そして、かかる値を用いて、参照画像となる参照データ或いは光学画像（実画像）となる測定データを補正することにより測定データと参照データをより一致させることができ、結果として欠陥検査の誤検出を防止し、実用的な感度の向上を図ることができる。以上のように、参照画と実画の位置ずれおよび像強度変動を簡便に補正することにより、高感度な検査を実現することができる。
【００９４】
ここで、判定工程において比較するのは残差二乗和に限定されるものではなく、一般にｐを正の数として残差のｐ乗和を採用してもよい。ＳＳＤはｐ＝２の場合に該当する。すなわち、最小二乗法と並行してＳＳＤによる位置補正を行い、ｐを正数として実画と補正された参照画の残差絶対値のｐ乗和を最小二乗法による補正とＳＳＤ法による補正とのそれぞれの場合について計算して、両者を比較して、残和絶対値のｐ乗和が最小となる補正手法を選択してもよい。
【００９５】
Ｓ４０４において、比較工程として、比較回路１０８は、フォトマスク１０１から得られる透過画像に基づいてセンサ回路１０６で生成された被検査パターン画像となる測定データと、参照回路１１２で生成した検査基準パターン画像となる参照データとを、位置合わせ回路１４０にて位置合わせした後に取り込む。そして、所定のアルゴリズムに従って比較し、欠陥の有無を判定する。このように高精度な位置合わせが行なわれたデータ比較を行うことにより欠陥の誤検出を抑制して擬似欠陥を低減し、高精度の検査を行うことができる。
【００９６】
実施の形態４．
実施の形態３ではサブ画素単位ＳＳＤ演算を最小二乗法位置ずれ演算と並列に行なう場合について説明したが、特に、実施の形態４ではサブ画素単位ＳＳＤ演算を最小二乗法位置ずれ演算と直列に行なう場合について説明する。実施の形態４における装置構成は、実施の形態３と同様である。また、最小二乗法位置ずれ演算回路３２２内の各構成も、実施の形態３と同様、図２或いは図１０と同様である。
【００９７】
図１６は、実施の形態４における試料検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。
図１４では、サブ画素単位ＳＳＤ演算工程（Ｓ２０６）と最小二乗法位置ずれ演算工程（Ｓ３００）及び残差二乗和演算工程（Ｓ３０８）の組み合わせとが並列に構成していたが、図１６では、サブ画素単位ＳＳＤ演算工程（Ｓ２０６）の後に、最小二乗法位置ずれ演算工程（Ｓ３００）及び残差二乗和演算工程（Ｓ３０８）を行なう。その他は、図１４と同様である。また、図１６でも、図３と同様、測定データ（光学画像）の流れを実線で示し、参照データの流れを点線で示している。
【００９８】
図１６におけるＳ１０４からＳ２０６までの各工程は、実施の形態３と同様である。
【００９９】
図１６におけるＳ３００において、最小二乗法位置ずれ演算工程として、最小二乗法演算部の一例となる最小二乗法位置ずれ演算回路３２２は、測定データと参照データとの上述した第１の位置からの最小二乗法に基づく位置ずれ量（第２の位置ずれ量）を演算する。すなわち、サブ画素単位ＳＳＤ演算回路３２０により演算された結果得られた最小の残差二乗和が得られた位置（第１の位置）からさらに合わせ込む。サブ画素単位ＳＳＤ演算で得られた合わせ位置から合わせ込むことでより高精度な位置合わせを行なうことができる。最小二乗法に基づく位置ずれ量演算の内容については、実施の形態１或いは実施の形態２と同様である。すなわち、実施の形態３と同様である。
【０１００】
そして、図１６におけるＳ３０８において、残差二乗和演算工程として、残差二乗和演算部の一例となる残差二乗和演算回路３２４は、測定データと参照データとの上述した第１の位置から最小二乗法位置ずれ演算回路３２２により演算された位置ずれ量（ｘ０，ｙ０）分ずらした位置（ｘ−ｘ０，ｙ−ｙ０）（第２の位置）における測定データの画素値と参照データの画素値との残差二乗和を演算する。
【０１０１】
そして、図１６におけるＳ４００において、判定工程として、判定部の一例となる判定回路３４０は、第１の位置での残差二乗和と第２の位置での残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する。すなわち、サブ画素単位ＳＳＤ演算回路３２０により演算された結果得られた最小の残差二乗和と残差二乗和演算回路３２４により演算された結果得られた残差二乗和とのうち、いずれが小さいかを判定する。以下、実施の形態３と同様である。
【０１０２】
以上のように、サブ画素単位ＳＳＤ演算で得られた合わせ位置から合わせ込むことで、実施の形態３の精度をさらに高精度にすることができる。
【０１０３】
上述した各実施の形態において、図１の構成では、スキャン幅Ｗの画素数（例えば２０４８画素）を同時に入射するフォトダイオードアレイ１０５を用いているが、これに限るものではない。
図１７は、別の光学画像取得手法を説明するための図である。
図１７に示すように、ＸＹθテーブル１０２をＸ方向に定速度で送りながら、レーザ干渉計で一定ピッチの移動を検出した毎にＹ方向に図示していないレーザスキャン光学装置でレーザビームをＹ方向に走査し、透過光を検出して所定の大きさのエリア毎に二次元画像を取得する手法を用いても構わない。
【０１０４】
以上の説明において、「〜部」、「〜回路」或いは「〜工程」と記載したものは、コンピュータで動作可能なプログラムにより構成することができる。或いは、ソフトウェアとなるプログラムだけではなく、ハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実施させても構わない。或いは、ファームウェアとの組合せでも構わない。或いは、ハードウェアにより構成しても構わない。また、プログラムにより構成される場合、プログラムは、磁気ディスク装置、磁気テープ装置、ＦＤ、或いはＲＯＭ（リードオンリメモリ）等の記録媒体に記録される。例えば、演算制御部を構成するテーブル制御回路１１４、参照回路１１２、比較回路１０８、位置合わせ回路１４０及び位置合わせ回路１４０内の各回路等は、電気的回路で構成されていても良いし、制御計算機１１０によって処理することのできるソフトウェアとして実現してもよい。また電気的回路とソフトウェアの組み合わせで実現しても良い。
【０１０５】
以上、具体例を参照しつつ実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、各実施の形態では、透過光を用いているが、反射光あるいは、透過光と反射光を同時に用いてもよい。参照画像は設計データから生成しているが、フォトダイオードアレイ等のセンサにより撮像した同一パターンのデータを用いても良い。言い換えれば、ｄｉｅ  ｔｏ  ｄｉｅ検査でもｄｉｅ  ｔｏ  ｄａｔａｂａｓｅ検査でも構わない。
【０１０６】
また、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要しない部分等については記載を省略したが、必要とされる装置構成や制御手法を適宜選択して用いることができる。
【０１０７】
その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全ての試料検査装置、試料検査方法、画像位置合わせ方法、位置ずれ量推定方法は、本発明の範囲に包含される。
【図面の簡単な説明】
【０１０８】
【図１】実施の形態１における試料検査装置の構成を示す概念図である。
【図２】実施の形態１における位置合わせ回路の構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１における試料検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。
【図４】実施の形態１における光学画像の取得手順を説明するための図である。
【図５】実施の形態１における次元判定を説明するための図である。
【図６】実施の形態１における任意角ライン＆スペースパターンの一例を示す図である。
【図７】実施の形態１における任意角ライン＆スペースパターンの角度領域を説明するための図である。
【図８】実施の形態１における任意角ライン＆スペースパターンの要素削除の手法を説明するための図である。
【図９】実施の形態２における２次元パターンの一例を示す図である。
【図１０】実施の形態２における位置合わせ回路の構成を示すブロック図である。
【図１１】実施の形態２における試料検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。
【図１２】実施の形態２における１次の線形補間による重み付けを説明するための図である。
【図１３】実施の形態３における位置合わせ回路の構成を示すブロック図である。
【図１４】実施の形態３における試料検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。
【図１５】実施の形態３におけるＳＳＤ演算手法を説明するための図である。
【図１６】実施の形態４における試料検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。
【図１７】別の光学画像取得手法を説明するための図である。
【符号の説明】
【０１０９】
１０  参照データ
１２  ラインパターン
１４  スペースパターン
１００  試料検査装置
１０１  フォトマスク
１０２  ＸＹθテーブル
１０３  光源
１０４  拡大光学系
１０５  フォトダイオードアレイ
１０６  センサ回路
１０７  位置回路
１０８  比較回路
１０９  磁気ディスク装置
１１０  制御計算機
１１２  参照回路
１１５  磁気テープ装置
１４０  位置合わせ回路
１５０  光学画像取得部
３０２  参照データメモリ
３０４  測定データメモリ
３１０  画素単位ＳＳＤ演算回路
３２０  サブ画素単位ＳＳＤ演算回路
３２２  最小二乗法位置ずれ演算回路
３３０  演算データメモリ
３２４  残差二乗和演算回路
３４０  判定回路
３５０  位置補正回路
３６０  重み演算部
３７０  正規行列要素演算部
３８０  次元判定部
３８２  行列式絶対値演算部
３８４  対角和演算部
３９０  位置ずれ量演算部
【図１】
2008039712.tif 000018
【図２】
2008039712.tif 000019
【図３】
2008039712.tif 000020
【図４】
2008039712.tif 000021
【図５】
2008039712.tif 000022
【図６】
2008039712.tif 000023
【図７】
2008039712.tif 000024
【図８】
2008039712.tif 000025
【図９】
2008039712.tif 000026
【図１０】
2008039712.tif 000027
【図１１】
2008039712.tif 000028
【図１２】
2008039712.tif 000029
【図１３】
2008039712.tif 000030
【図１４】
2008039712.tif 000031
【図１５】
2008039712.tif 000032
【図１６】
2008039712.tif 000033
【図１７】
2008039712.tif 000034