(57)【要約】【課題】マスク内に形成された各種のパターンの欠陥を高感度に検出することができるマスク欠陥検査装置を提供する。【解決手段】本発明のマスク欠陥検査装置は、被検査マスク２を透過したマスクイメージを取得する光電変換素子６と、取得したマスクイメージに対応する多階調のマスクイメージデータを生成するＡ／Ｄ変換回路７と、被検査マスクに対応する２階調のマスク設計データを多階調化してマスク基準データを生成する多階調生成部８と、Ａ／Ｄ変換回路７で生成したマスクイメージデータから、予め決められた所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出するとともに、多階調生成部８で生成したマスク基準データから、所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出し、かつそれらのパターン輪郭線の長さの比較結果に基づいて被検査マスク２の欠陥検出を行う比較回路９とを備える。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検査マスクを透過したマスクイメージを取得して多階調のマスクイメージデータを生成する第１の生成手段と、
前記被検査マスクに対応する２階調のマスク設計データを多階調化してマスク基準データを生成する第２の生成手段と、
前記第１の生成手段で生成した前記マスクイメージデータから、予め決められた所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する第１の抽出手段と、
前記第２の生成手段で生成した前記マスク基準データから、前記所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する第２の抽出手段と、
前記第１の抽出手段で抽出した前記パターン輪郭線の長さと前記第２の抽出手段で抽出した前記パターン輪郭線の長さとを比較し、この比較結果に基づいて前記被検査マスクの欠陥検出を行う欠陥検出手段と
を備えることを特徴とするマスク欠陥検査装置。
【請求項２】
前記第２の生成手段は、前記マスク基準データの階調数が前記マスクイメージデータの階調数と同等数となるように、前記マスク設計データを多階調化する
ことを特徴とする請求項１記載のマスク欠陥検査装置。
【請求項３】
前記欠陥検出手段は、前記第１の抽出手段で抽出した前記パターン輪郭線の長さと前記第２の抽出手段で抽出したパターン輪郭線の長さとの差分を求め、この差分が予め設定された閾値を越えた場合に、そのパターン輪郭線で表されたパターンを欠陥として検出する
ことを特徴とする請求項１記載のマスク欠陥検査装置。
【請求項４】
前記欠陥検出手段は、前記第１の抽出手段で抽出した前記パターン輪郭線の長さと前記第２の抽出手段で抽出したパターン輪郭線の長さとの割合を求め、この割合が予め設定された閾値を越えた場合に、そのパターン輪郭線で表されたパターンを欠陥として検出する
ことを特徴とする請求項１記載のマスク欠陥検査装置。
【請求項５】
被検査マスクを透過したマスクイメージを取得して多階調のマスクイメージデータを生成する第１の生成工程と、
前記被検査マスクに対応する２階調のマスク設計データを多階調化してマスク基準データを生成する第２の生成工程と、
前記第１の生成工程で生成した前記マスクイメージデータから、予め決められた所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する第１の抽出工程と、
前記第２の生成工程で生成した前記マスク基準データから、前記所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する第２の抽出工程と、
前記第１の抽出工程で抽出した前記パターン輪郭線の長さと前記第２の抽出工程で抽出した前記パターン輪郭線の長さとを比較し、この比較結果に基づいて前記被検査マスクの欠陥検出を行う欠陥検出工程と
を備えることを特徴とするマスク欠陥検査方法。
【請求項６】
前記第２の生成工程では、前記マスク基準データの階調数が前記マスクイメージデータの階調数と同等数となるように、前記マスク設計データを多階調化する
ことを特徴とする請求項５記載のマスク欠陥検査方法。
【請求項７】
前記欠陥検出工程では、前記第１の抽出工程で抽出した前記パターン輪郭線の長さと前記第２の抽出工程で抽出したパターン輪郭線の長さとの差分を求め、この差分が予め設定された閾値を越えた場合に、そのパターン輪郭線で表されたパターンを欠陥として検出する
ことを特徴とする請求項５記載のマスク欠陥検査方法。
【請求項８】
前記欠陥検出工程では、前記第１の抽出工程で抽出した前記パターン輪郭線の長さと前記第２の抽出工程で抽出したパターン輪郭線の長さとの割合を求め、この割合が予め設定された閾値を越えた場合に、そのパターン輪郭線で表されたパターンを欠陥として検出する
ことを特徴とする請求項５記載のマスク欠陥検査方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、マスク欠陥検査装置及びマスク欠陥検査方法に係り、特に、マスク内での局所的な線幅エラーなどの欠陥（サイズ欠陥）を検出する際に用いて好適な装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体の微細化に伴い、露光用のフォトマスク上に形成されるパターンのサイズは縮小化の一途を辿っている。近年はマスクパターンのデザインルールの微細化が更に加速し、各種半導体装置の開発スピードも加速している。その一方で、露光装置の短波長化については技術的な困難さから開発が追いついていない。そこで露光装置の延命策として超解像技術が広く用いられている。
【０００３】
超解像技術は、パターンの微細化が可能となるメリットがある反面、露光波長を短波長化して形成した場合と比較すると、マスク上に生じる線幅エラーや欠陥等がウエハに転写される線幅に与える影響が大きいというデメリットがある。したがって、その分だけ高精度で無欠陥なマスクが必要とされており、マスク欠陥検査においては、更なる欠陥検出感度の向上が必要となっている。特にパターンサイズが露光波長と同等、若しくはそれ以下となるパターンを形成する場合は、マスク線幅変動に対する転写性への影響が大きく、マスク欠陥検査において局所的な線幅エラーの欠陥を検出する必要性が高まっている。
【０００４】
マスク欠陥検査に関する従来技術としては、マスク内で或る領域（パターン）を透過する光の透過量を積算し、この積算した透過量をマスク設計データに基づく参照データと比較してパターンの欠陥を検出する方法が知られている（特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−８２９４７号公報（請求項１、請求項３、図１）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記従来技術においては、複数のチップが１枚のマスク上に含まれる場合は、チップ同士の或る領域同士を単純に光透過量を積算して比較すればよいが、積算した光透過量を上記参照データと比較する場合は、パターンの大きさに応じて光透過量を補正する必要がある。また、上記従来技術は、マスク内に形成された各種のパターンのうち、光透過性を有する白抜きパターンや半透明のパターンのような、いわゆる閉じたパターンを検査対象としており、遮光性を有する線状のパターンなどには適用できず、よって線幅エラーなどの欠陥検出に対応できないという欠点がある。また、他の方法として、被検査マスクのイメージデータをマスク設計データと照らし合わせてパターンのエッジ位置のずれ量を求め、このずれ量が予め設定された閾値を越えた場合に欠陥として検出する方法も考えられるが、この方法ではパターンのエッジ位置を正確に抽出することが難しく、結果として欠陥の検出感度が低いという問題がある。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、マスク内に形成された各種のパターンの欠陥を高感度に検出することができるマスク欠陥検査装置及びマスク欠陥検査方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明に係るマスク欠陥検査装置は、被検査マスクを透過したマスクイメージを取得して多階調のマスクイメージデータを生成する第１の生成手段と、被検査マスクに対応する２階調のマスク設計データを多階調化してマスク基準データを生成する第２の生成手段と、第１の生成手段で生成したマスクイメージデータから、予め決められた所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する第１の抽出手段と、第２の生成手段で生成したマスク基準データから、所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する第２の抽出手段と、第１の抽出手段で抽出したパターン輪郭線の長さと第２の抽出手段で抽出したパターン輪郭線の長さとを比較し、この比較結果に基づいて被検査マスクの欠陥検出を行う欠陥検出手段とを備えた構成となっている。
【０００９】
上記構成のマスク欠陥検査装置においては、被検査マスクを透過したマスクイメージが第１の生成手段で取得されるとともに、当該第１の生成手段でマスクイメージに対応した多階調のマスクイメージデータが生成される。また、被検査マスクに対応する２階調のマスク設計データが第２の生成手段で多階調化されるとともに、当該第２の生成手段でマスク設計データに対応した多階調のマスク基準データが生成される。また、第１の生成手段で生成されたマスクイメージデータからは、第１の抽出手段によってパターン輪郭線が抽出され、第２の生成手段で生成されたマスク基準データからは、第２の抽出手段によってパターン輪郭線が抽出される。そして、各々のパターン輪郭線の長さが欠陥検出手段で比較され、この比較結果に基づいて被検査マスクの欠陥検出が行われる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１１】
図１は本発明の実施形態に係るマスク欠陥検査装置の構成例を示す概略図である。図１において、光源１は、被検査マスク２に対して、欠陥検査のための検査光を出射するものである。光源１から出射される検査光としては、例えば波長が２６６ｎｍの光を用いることができる。光源１と被検査マスク２との間には集光レンズ３が配設されている。
【００１２】
被検査マスク２には、例えば、遮光性のパターン部を含むマスクパターンをガラス等の透明基板上に形成した光透過型フォトマスクが用いられる。被検査マスク２は、水平２軸方向（ＸＹ方向）に移動可能な検査ステージ４に水平にセットされる。この検査ステージ４を間に挟んで集光レンズ３の反対側（検査ステージ４の下方）には結像レンズ（対物レンズ）５が配設されている。結像レンズ５は、被検査マスク２を透過した光をイメージ取り込み用の光電変換素子６の受光面に結像させるものである。光電変換素子６は、被検査マスク２を透過した光を受光することにより、マスク上のパターン形状に応じたマスクイメージを取得するものである。
【００１３】
光電変換素子６としては、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサを用いることができる。また、結像レンズ５による透過光イメージのフォーカス位置は、図示しないフォーカス制御回路によって結像レンズ５を光軸方向に移動させることにより自動調整可能となっている。なお、被検査マスク２は、光透過型フォトマスク以外にも、例えば、電子線露光用マスクであってもよく、その場合は電子線露光用マスクを透過した電子線のマスクイメージを光電変換素子６で取り込むことになる。
【００１４】
光電変換素子６は、その受光面上で区画された複数の微小エリア（読み取り画素）ごとの受光量に応じて、アナログのイメージデータ（画像信号）を生成する。これに対して、Ａ／Ｄ変換回路（アナログ／デジタル変換回路）７は、光電変換素子６から生成されたアナログのイメージデータをデジタル化して、２次元の多階調のイメージデータ（以下、マスクイメージデータとも記す）を生成するものである。Ａ／Ｄ変換回路７は、上記光電変換素子６を含む検査光学系とともに第１の生成手段を構成するものである。Ａ／Ｄ変換回路７で生成されたマスクイメージデータは、多階調生成部８と比較回路９にそれぞれ供給される。
【００１５】
多階調生成部８は、被検査マスク２のマスクパターンを形成する際の基準となる２階調のマスク設計データ（ＣＡＤデータ等）から、上記マスクイメージデータとの比較対象となる多階調のマスク基準データを生成するものである。このマスク基準データを生成するにあたって、多階調生成部８は、マスク基準データの階調数がマスクイメージデータの階調数と同等数となるように、２階調のマスク設計データを多階調化するイメージ処理を行う。例えば、Ａ／Ｄ変換回路７で生成されたマスクイメージデータの階調数が８階調であるとすると、多階調生成部８では、その階調数に合わせて２階調（白／黒）のマスク設計データをトータル８段階に分けて多階調化することにより、８階調のマスク基準データを生成する。また、多階調生成部８では、マスクイメージデータから複数の特徴的なパターンを抽出し、この抽出したパターンごとに、それぞれのパターンに対応するマスク設計データを多階調化してマスク基準データを生成する。
【００１６】
比較回路９は、第１の抽出手段、第２の抽出手段及び欠陥検出手段を内部に備えるものであって、Ａ／Ｄ変換回路７から入力される多階調のマスクイメージデータと、多階調生成部８から入力される多階調のマスク基準データとを用いて、被検査マスク２の欠陥検出を行うとともに、その欠陥検出結果を欠陥データとして出力する。欠陥データには、被検査マスク２内で欠陥として検出されたパターンの位置を特定する位置データと、検出された欠陥の種別を表す欠陥識別データとが含まれる。
【００１７】
上記構成からなるマスク欠陥検査装置において、光源１から出射された検査光は、集光レンズ３により集光されて被検査マスク２に照射される。このとき、被検査マスク２を透過した光は結像レンズ５を通して光電変換素子６にイメージとして取り込まれる。これにより、光電変換素子６では被検査マスク２を透過した透過光のイメージ（マスクイメージ）が取得されることになる。こうして取得された透過光のイメージは、Ａ／Ｄ変換回路７を通して多階調生成部８と比較回路９に与えられる。また、比較回路９では、Ａ／Ｄ変換回路７から入力されるマスクイメージデータと、多階調生成部８から入力されるマスク基準データとを用いて、被検査マスク２に形成されたパターンの欠陥検出が行われる。
【００１８】
続いて、本発明の実施形態に係るマスク欠陥検査方法について説明する。ここでは上記構成のマスク欠陥検査装置を用いるとともに、被検査マスク２として光透過型フォトマスクを用いた場合のマスク欠陥検査方法を例に挙げて説明する。
【００１９】
先ず、被検査マスク２となる光透過型フォトマスクを検査ステージ４にセットした状態で、光源１から出射した検査光を被検査マスク２に照射し、これによって被検査マスク２を透過した透過光のマスクイメージを光電変換素子６で取得する。このとき、光電変換素子６で取得した透過光のマスクイメージをＡ／Ｄ変換回路７に送り、そこで多階調のマスクイメージデータを生成する（第１の生成工程）。Ａ／Ｄ変換回路７で生成したマスクイメージデータは、多階調生成部８と比較回路９にそれぞれ送られる。
【００２０】
次に、多階調生成部８では、Ａ／Ｄ変換回路７から与えられたイメージデータの中から、例えば任意に幾つかのパターンを抽出し、それぞれのパターンイメージに対応した多階調化のためのパラメータを生成するとともに、この生成したパラメータにしたがって２階調のマスク設計データを多階調化することにより、マスクイメージデータと同等の階調数を有するマスク基準データを生成する（第２の生成工程）。多階調生成部８で生成したマスク基準データは比較回路９に与えられる。多階調化のためのパラメータとしては、各々のパターンのイメージを表す階調数と階調値が一例として挙げられる。
【００２１】
ここで、マスクイメージデータで表されるパターン形状の一例を図２（Ａ）に示す。また、マスク設計データで表されるパターン形状の一例を図２（Ｂ）に示すとともに、そのマスク設計データを多階調化したマスク基準データで表されるパターン形状の一例を図２（Ｃ）に示す。
【００２２】
次いで、比較回路９では、Ａ／Ｄ変換回路７から与えられたマスクイメージデータと、多階調生成部８から与えられたマスク基準データとを比較し、この比較結果に基づいて被検査マスク２の欠陥検出を行う。以下に、比較回路９で行われる具体的な処理内容について説明する。
【００２３】
先ず、比較回路９では、Ａ／Ｄ変換回路７から与えられたマスクイメージデータから、予め決められた所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する（第１の抽出工程）。また、比較回路９では、多階調生成部８から与えられたマスク基準データから、上記所定の階調値部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する（第２の抽出工程）。このとき、比較回路９は、例えば、マスクイメージデータの階調数が“０〜７”の８階調で、所定の階調値が“４”である場合は、マスクイメージデータ及びマスク基準データの中で、それぞれ階調値が４の部分を結ぶ線をパターン輪郭線として抽出する。図３（Ａ）はマスクイメージデータにおけるパターン輪郭線（ＯＬ１）の抽出結果を示すもので、図３（Ｂ）はマスク基準データにおけるパターン輪郭線（ＯＬ２）の抽出結果を示すものである。
【００２４】
続いて、比較回路９では、上述のようにマスクイメージデータから抽出したパターン輪郭線ＯＬ１を微分することにより、図４（Ａ）に示すように、線分ａ，ｂ，ｃ，ｄで囲まれた矩形のパターン部分を抽出する。また、比較回路９では、上述のようにマスク基準データから抽出したパターン輪郭線ＯＬ２を微分することにより、図４（Ｂ）に示すように、線分ｅ，ｆ，ｇ，ｈで囲まれた矩形のパターン部分を抽出する。これにより、被検査マスク２内で検査対象となるパターン（検査パターン）の抽出が行われる。
【００２５】
次いで、比較回路９では、マスクイメージデータのパターン輪郭線ＯＬ１を含む線分ａ，ｂ，ｃ，ｄのトータルの長さ（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）と、マスク基準データのパターン輪郭線ＯＬ２を含む線分ｅ，ｆ，ｇ，ｈのトータルの長さ（ｅ＋ｆ＋ｇ＋ｈ）をそれぞれ求める。このうち、線分ａ，ｂ，ｃ，ｄは、これに囲まれる矩形パターンの輪郭線に相当するものとなり、線分ｅ，ｆ，ｇ，ｈは、これに囲まれる矩形パターンの輪郭線に相当するものとなる。
【００２６】
ここで、図４（Ｃ）に示すように、線分ａ，ｂ，ｃ，ｄのトータルの長さを“Ｌ１”、線分ｅ，ｆ，ｇ，ｈのトータルの長さを“Ｌ２”とすると、比較回路９では、それらの長さＬ１，Ｌ２の差分ΔＬを算出し、この算出結果と、予め設定された閾値Ｌｓとの大小関係を絶対値で比較する。そして、算出した差分ΔＬが閾値Ｌｓを越えた場合は、上記パターン輪郭線ＯＬ１で表されたパターン（線分ａ，ｂ，ｃ，ｄで囲まれた矩形のパターン部分）を線幅エラーの欠陥として検出する（欠陥検出工程）。以後、上記矩形パターンにつながる他の矩形パターンについても、上記同様の手法で欠陥検出を行う。また、孤立したパターンについても上記同様にパターン輪郭線を抽出し、その長さの比較によって欠陥検出を行う。
【００２７】
このように多階調のマスクイメージデータからパターン輪郭線を抽出するとともに、同じく多階調のマスク基準データからパターン輪郭線を抽出し、それらのパターン輪郭線の長さの比較結果に基づいて欠陥検出を行うことにより、各種のパターンの欠陥、特に、線幅エラーなどのサイズ欠陥を高感度に検出することができる。
【００２８】
なお、上記実施形態においては、パターン輪郭線の長さＬ１，Ｌ２の差分ΔＬを求め、この差分ΔＬを予め設定された閾値Ｌｓと比較するものとしたが、これ以外にも、例えば、パターン輪郭線の長さＬ１，Ｌ２の割合（Ｌ１÷Ｌ２）を求め、この割合（Ｌ１÷Ｌ２）を予め設定された閾値と比較するものとしてもよい。その場合は、パターン輪郭線の長さＬ１，Ｌ２の割合（Ｌ１÷Ｌ２）が、元々のパターンのサイズに依存することなく求められるため、より好ましいものとなる。
【００２９】
また、上記実施形態においては、光透過型フォトマスクを被検査マスク２として用いるものとしたが、これに代えて被検査マスク２に電子線露光用マスクを用いた場合でも上記同様の検査結果を得ることができる。
【００３０】
また、本発明に係るマスク欠陥検査装置及びマスク欠陥検査方法は、遮光パターンだけでなく、光透過性を有する白抜きパターンや半透明パターンなど、各種のパターンのサイズ欠陥を検出する際に広く適用することが可能である。
【００３１】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、各種のパターンが形成された被検査マスクの欠陥検査に際して、局所的な線幅エラーなどのサイズ欠陥を高感度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係るマスク欠陥検査装置の構成例を示す概略図である。
【図２】マスクイメージデータとマスク基準データの生成処理例を示す図である。
【図３】パターン輪郭線の抽出処理例を示す図である。
【図４】パターン輪郭線の長さの比較処理例を示す図である。
【符号の説明】
１…光源、２…被検査マスク、３…集光レンズ、４…検査ステージ、５…結像レンズ、６…光電変換素子、７…Ａ／Ｄ変換回路、８…多階調生成部、９…比較回路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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