(57)【要約】【課題】半導体製造で使用される電荷粒子線露光用マスク上の欠陥検出する方法について、目視検査によらず自動的な高精度検査方法を提案するとともに、比較検査を行うための基準画像を使用する電荷粒子線露光装置用マスクの検査方法及びその装置を提供する。【解決手段】電荷粒子線露光用マスクの欠陥及び異物検査を行う方法において、マスクパターンの第１の画像と第２の画像を取得し、該第１の画像を基準パターンとして該第１の画像と第２の画像を比較検査する方法であって、前記第１の画像は、前記第２の画像より前の工程のマスクパターンを取得した画像とし、該第２の画像の表面の異物や欠陥若しくはパターンの欠陥を抽出することを特徴とする電荷粒子線露光用マスクの検査方法及びその装置。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
半導体製造で使用される電荷粒子線露光用マスクの欠陥及び異物検査を行う方法において、マスクパターンの第１の画像と第２の画像を取得し、該第１の画像を基準パターンとして該第１の画像と第２の画像を比較検査する方法であって、前記第１の画像は、前記第２の画像より前の工程のマスクパターンを取得した画像とし、該第２の画像での表面の異物や欠陥若しくはパターンの欠陥を抽出することを特徴とする電荷粒子線露光用マスクの検査方法。
【請求項２】
前記第１の画像が、明視野あるいは暗視野光の照明装置部位を搭載しているカメラ装置を用いて撮像し、前記第２の画像が明視野あるいは暗視野光の照明装置部位よりさらに透過光の照明装置部位も搭載しているカメラ装置を用いて撮像し画像取得することを特徴とする請求項１記載の電荷粒子線露光用マスクの検査方法。
【請求項３】
前記第１の画像が、一定の法則の画像処理の手順に則った画像処理をされ、前記第２の画像に対しても一定の法則の画像処理の手順に則った画像処理をされた後、前記２つの処理画像を比較検査して、第２の画像での表面の異物や欠陥若しくはパターンの欠陥の情報を抽出処理することを特徴とする請求項１、又は２項記載の電荷粒子線露光用マスクの検査方法。
【請求項４】
予め設定した座標位置へ自動移動可能な電荷粒子線露光用マスクを載置するステージ部位と、該ステージ面を照明する照明装置部位を設け、該ステージ上方及び下方に画像を取り込むカメラ装置部位を設け、カメラ装置から得られた画像を入力して処理する画像処理部位及び処理結果を記録し保管するメモリ部位と、それらを出力する出力部位と、装置全体を統括管理する制御電算機部位とからなる装置において、第１の画像を取り込む手段及び画像処理する手段と、第２の画像を取り込む手段及び画像処理する手段とにより、第１及び第２の画像処理パターンを抽出後、第１の画像処理パターンを基準パターンとし第２の画像処理パターンとを比較検査により画像差分処理する手段からなる電荷粒子線露光用マスクの検査手段及びその自動化プログラムを搭載することを特徴とする電荷粒子線露光用マスクの検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体装置の製造において使用される電荷粒子線露光用マスクの検査方法及びその装置に関する。
【０００２】
電子線露光装置用のマスク上には、電子線が通過して電子線描画が可能なよう、設計データを基に数μｍもしくは１μｍ以下の各種の微小なパターンやホールパターンが多数形成されおり、半導体装置の製造においてはパターンの開口部を電子線が通過し、ウエーハ上に投影露光される。このような微小なパターンを有する電荷粒子線露光用マスクの製作過程においては、欠陥検査を逐次行い、検出された異物や欠陥は修正が施される。上記を経ることによりマスクの信頼性は向上し、高精度、高密度化が進む半導体装置の製造に寄与する。本発明はこのような電子線露光に代表される電荷粒子線露光用マスクの欠陥の検査方法及びその装置に関する分野である。
【０００３】
【従来の技術】
近年、半導体装置（半導体デバイス）の微細化が進み、露光工程においてはより微細なパターン形成が可能な電子線露光装置が用いられている。その装置で使用される電子線露光装置用マスクにおいても、該マスクに形成される各種パターンもしくはホールパターン寸法は微小化が進んでいる。このような電子線露光装置用マスクにおいては、表面上あるいはパターン近傍の異物や欠陥が存在する場合、様々な悪影響が懸念されている。例えば半導体装置の製造工程での、ウエーハ上への異物落下、あるいはマスクに電子線が照射される際のチャージアップ現象や局所的な熱歪みによる破壊、欠陥が転写されてしまう等、半導体装置の製造歩留まり低下の原因となる。
【０００４】
そのため、電子線露光装置用マスクの製造工程においては各種の欠陥検査が行われ、半導体装置の製造工程においてもマスク検査が必要となっている。
【０００５】
従来から電子線露光装置用マスクの検査方法としては、顕微鏡を主体としたものが多く用いられ、例えば、顕微鏡の暗視野光の照明機能による目視検査が行われている。
【０００６】
この方法によれば、電荷粒子線露光用マスクを広範囲に検査することは可能であるが、微小な異物や欠陥を検出する場合は倍率を上げる必要があり、その場合には目視検査を行うには視野が狭くなってしまい、非常に時間がかかってしまう。
【０００７】
目視検査によらず、レーザや白色光を使用したカメラ画像処理技術、あるいは光学系を工夫した自動検査の方法も行われているが、各種のパターンが形成された電荷粒子線露光用マスク表面上の微小異物や微小欠陥の検出においては、許容範囲内のパターン部も異物や欠陥と誤認識してしまうため困難である。
【０００８】
また、チップ比較方式と呼ばれる方法、例えば同一パターンと比較する装置では、電子線露光装置用マスクに同一パターンが形成されていることが殆ど無いためにチップ比較検査することは困難である。
【０００９】
また、設計データ比較方式と呼ばれる方法、例えば設計データと比較する装置では、設計データを２次元画像に変換することは困難であり、たとえ画像処理の手法を導入して画像に変換できたとしても、実際のプロセスを経た電子線露光装置用マスクのパターンの画像とは差異が存在するため、検査装置の基準画像として利用するのは困難であった。
【００１０】
上述のように、従来の電荷粒子線露光用マスクの検査方法では、マスク上の微小異物を目視により検出するには非常に時間がかかり、また、レーザや白色光による自動検査では誤検出、あるいは比較基準が無いなどの問題があり、生産に利用することは困難であった。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記の課題を解決するため、本発明においては電子線露光に代表される電荷粒子線露光用マスク上の欠陥検出する方法について、目視検査によらず自動的な高精度検査方法を提案するとともに、比較検査を行うための基準画像を使用する電荷粒子線露光用マスクの検査方法及びその装置を提供する。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載に係る発明は、半導体製造で使用される電荷粒子線露光用マスクの欠陥及び異物検査を行う方法において、マスクパターンの第１の画像と第２の画像を取得し、該第１の画像を基準パターンとして該第１の画像と第２の画像を比較検査する方法であって、前記第１の画像は、前記第２の画像より前の工程のマスクパターンを取得した画像とし、該第２の画像での表面の異物や欠陥若しくはパターンの欠陥を抽出することを特徴とする電荷粒子線露光用マスクの検査方法である。
【００１３】
請求項２記載に係る発明は、前記第１の画像が、明視野あるいは暗視野光の照明装置部位を搭載しているカメラ装置を用いて撮像し、前記第２の画像が明視野あるいは暗視野光の照明装置部位よりさらに透過光の照明装置部位も搭載しているカメラ装置を用いて撮像し画像取得することを特徴とする請求項１記載の電荷粒子線露光用マスクの検査方法である。
【００１４】
請求項３記載に係る発明は、前記第１の画像が、一定の法則の画像処理の手順に則った画像処理をされ、前記第２の画像に対しても一定の法則の画像処理の手順に則った画像処理をされた後、前記２つの処理画像を比較検査して、第２の画像での表面の異物や欠陥若しくはパターンの欠陥の情報を抽出処理することを特徴とする請求項１、又は２項記載の電荷粒子線露光用マスクの検査方法である。
【００１５】
請求項４記載に係る発明は、予め設定した座標位置へ自動移動可能な電荷粒子線露光用マスクを載置するステージ部位と、該ステージ面を照明する照明装置部位を設け、該ステージ上方及び下方に画像を取り込むカメラ装置部位を設け、カメラ装置から得られた画像を入力して処理する画像処理部位及び処理結果を記録し保管するメモリ部位と、それらを出力する出力部位と、装置全体を統括管理する制御電算機部位とからなる装置において、第１の画像を取り込む手段及び画像処理する手段と、第２の画像を取り込む手段及び画像処理する手段とにより、第１及び第２の画像処理パターンを抽出後、第１の画像処理パターンを基準パターンとし第２の画像処理パターンとを比較検査により画像差分処理する手段からなる電荷粒子線露光用マスクの検査手段及びその自動化プログラムを搭載することを特徴とする電荷粒子線露光用マスクの検査装置である。
【００１６】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明の電子線露光装置用マスクの異物検査方法の一例を示すフローチャートである。
【００１７】
まず、製造工程の比較的上流であるレジストパターニングの工程において予め第１の画像２０を取得する。ここでは検査装置の照明は明視野あるいは暗視野照明を使用する。上流の工程であるため、異物や欠陥などはほとんど存在しない。万が一、それらが存在する場合には、画像処理を施し消滅させることは容易である。（図１（ａ）参照）
【００１８】
図２は、取得された第１の画像２０である。
【００１９】
次に、第１の画像２０を所定の画像処理の手順によって、その後取得される第２の画像３０である被検査画像の基準となるように、基準用のパターンの第１の画像処理パターン２１の抽出が行われる。そのための画像処理の手順に必要な各種の条件を予め設定しておき、結果として照明ムラやノイズ等の影響の無い、良好なパターンの第１の画像処理パターン２１が出来る。（図１（ｂ）参照）
【００２０】
前記第１の画像２０の画像処理は、主として前処理（画像の平滑化）に関するものであり、照明ムラやノイズ等の影響を除去することにより、背景部のノイズの除去、若しくは無関係なパターンの除去等の画像の平滑化する計算の手順に従う処理である。例えば、２値画像処理の公知のアルゴリスムを用い、ラベリング、収縮と膨張、細線化、等により画像の輪郭抽出する手順である。前記処理により第１の画像の画像処理パターン２１が完成する。前記画像処理パターン２１は基準画像となる。
【００２１】
図３は、画像処理された第１の画像処理パターン２１である。
【００２２】
次に、第２の画像３０を取得する。ここはエッチング工程後等の実際に検査を行うべき工程であり、明視野あるいは暗視野、または透過照明を使用し、表面の異物や欠陥若しくはパターンの欠陥等の情報も画像として認識される。（図１（ｃ）参照）
【００２３】
図４は、取得された第２の画像３０である。画像内には欠陥ａ１、欠陥ｂ２が発生している。
【００２４】
取得した第２の画像３０は、所定の画像処理の手順によって、検出すべき表面の異物や欠陥若しくはパターン欠陥がパターンとともに画像として取得できるよう、場合によってはパターン以上にその存在が明らかになるような画像として取得できるよう、画像処理で必要な各種の条件を予め設定する。（図１（ｄ）参照）
【００２５】
前記第２の画像３０の画像処理も、主として前処理（画像の平滑化）に関するものであり、照明ムラやノイズ等の影響を除去することにより、背景部のノイズの除去、若しくは無関係なパターンの除去等の画像の平滑化する計算の手順に従う処理である。例えば、２値画像処理の公知のアルゴリスムを用い、ラベリング、収縮と膨張、細線化、等により画像の輪郭抽出する手順である。前記処理により第２の画像の画像処理パターン３１が完成する。前記画像処理パターン３１は被検査画像となる。
【００２６】
図５は、画像処理された第２の画像処理パターン３１である。画像内には鮮明な画像の抽出された欠陥ａ１及び抽出された欠陥ｂ２が確認できる。
【００２７】
以上の２つ取得された画像処理パターン２１、３１を使用して、前記パターンの中から異物や欠陥を抽出するために、第１の画像処理パターン２１の基準画像と、第２の画像処理パターン３１の被検査画像との比較識別により差分を求める。前記比較識別としては、例えば点に関する特徴抽出、線に関する特徴抽出、輪郭線に関する特徴抽出等の有意な特徴情報を適宜用いて表面の欠陥や異物若しくはパターンの欠陥の抽出と、その良否判定を実行する。表面の異物や欠陥若しくはパターンの欠陥が存在するとき、それは２画像間における差異、すなわち、被検査画像の余剰パターン若しくは不足パターンの不定形な像が認められる第３の画像の画像差分処理４０となる。（図１（ｅ）参照）
【００２８】
図６は、被検査画像の画像差分処理４０の第３の画像である。画像内には欠陥ａ１、欠陥ｂ２が抽出されている。（以下画像差分処理４０は第３の画像と記す）
【００２９】
差分処理の第３の画像４０において更に、予め設定した判定基準等と比較照合する条件を用いた画像処理を行うことで異物や欠陥の位置や大きさ、色や形、あるいは座標等の情報を認識することが可能となる。すなわち、前記差分は良否に区別される。（図１（ｆ）参照）
【００３０】
図７は、上記の適正な処理を施した結果を画像処理結果５０に示した。画像内には異物付着不良の欠陥ａ１、パターン欠陥不良の欠陥ｂ２が抽出された。
【００３１】
図８は、図７の抽出結果から異物や欠陥の座標を認識する概念図を示す。ここで示される異物付着不良の欠陥ａ１やパターン欠陥不良の欠陥ｂ２の位置を認識するためには、例えば画像上のピクセル強度を全エリアに渡って調査し、一定のスレッショルド以上の強度を持つピクセルの位置は図８において、視野５の当該位置として検出できる。
【００３２】
また、全検査領域に関する視野５の位置関係を図９に示す。ここでアライメントマーク６および７の中心を全検査領域の中心とした場合、Ｘａ及びＹａはこの位置から左下の視野５の中心までの距離である。この視野中心を基準とする等間隔のＸｓ，Ｙｓはステージの移動ステップであるため既知で、視野はこの間隔で移動する。したがって、全検査領域における欠陥座標は、以上の概念と図８を用いて求めることができる。
【００３３】
【実施例】
図１０は、本発明を実施するための電荷粒子線露光用マスクの検査装置の概念図である。
【００３４】
台座１７上に予め設定した座標位置へ自動移動可能な電荷粒子線露光用マスクを載置するステージ部位８と、該ステージ面を照明する照明装置部位１１を設け、該ステージ上方にマスク表面と向き合う位置に画像を取り込むカメラ装置部位１０を設け、台座１７近傍には、カメラ装置から得られた画像を入力して処理する画像処理部位１３及び処理結果を記録し保管するメモリ部位１５と、それらを出力する出力部位１６と、装置全体を統括管理する制御電算機部位１４とからなる電荷粒子線露光用マスクの検査装置である。
【００３５】
第１の画像を取り込む手段及び一定の法則の画像処理の手順に則った画像処理する手段と、第２の画像を取り込む手段及び一定の法則の画像処理の手順に則った画像処理する手段とにより、第１及び第２の画像処理パターンを抽出後、第１の画像処理パターンを基準パターンとし第２の画像処理パターンとを比較検査により画像差分処理する手段からなる電荷粒子線露光用マスクの検査手段及び電荷粒子線露光用マスクをステージ部位８に載置し、画像を撮像する手段と、その自動化プログラムを搭載する電荷粒子線露光用マスクの検査装置である。
【００３６】
〈実施例１〉
はじめに、検査対象となる試料９をローダにセットする。試料９はローダによりＸＹステージ８の規定の位置まで搬送した。
【００３７】
試料１には、ステージのＸＹの進行方向に対する検査座標のＸＹ方向との角度ズレを補正する必要があるため、アライメントマーク６、７があらかじめ刻印されている。検査を行う前にこれらアライメントマーク６、７の位置をそれぞれ認識し、角度ズレを計算する動作を行なった。
【００３８】
例えば、試料の外形が正確に加工されており、ローダが試料をロードした後、ステージ上に設けられたピンや、突き当てと呼ばれる基準面を利用して、極めて正確に試料の位置決めが可能であれば、必ずしもアライメント動作は特に必要ない。
【００３９】
以下の当該工程においても、上記と同様にアライメント作業を行った。
【００４０】
アライメント完了後、第１の画像２０のを取り込むため、ステージは指定された座標に移動する。そこではカメラ装置１０の光学系を通してＣＣＤカメラ１２による画像取得が行われ、その都度電算機のメモリ１５上に記録した。（図１ａ参照）
【００４１】
メモリ１５にノイズ除去及び平滑化の処理を経て、２値化、細線化処理により処理された基準画像の第１の画像の画像処理パターン２１が形成され、ハードディスク等を備えた出力部位１６に記録された。（図１ｂ参照）
【００４２】
ＣＣＤカメラ１２の画像取り込み画像がハードディスク１６に記録されるまでの一連の作業が終了すると、ステージ８は次の座標に移動し、上記の作業を繰り返す。したがって基準画像として、第１の画像２０の２枚目、第１の画像２０の３枚目、と必要数が記録する。
【００４３】
上記の作業が終了する後、試料はアンローダによって装置外に排出され、次の工程のため搬送した。
【００４４】
作製工程において、実際に検査を行いたい工程では、上記同様、試料９を検査装置のローダにセットする。その後、アライメント作業が行われる。
【００４５】
アライメント完了後、被検査画像である第２の画像３０の１枚目を取り込むため、ステージ８は指定された座標に移動する。そこではカメラ装置１０の光学系を通してＣＣＤカメラ１２による画像取得が行われ、その都度電算機のメモリ１５上に記録した。（図１ｃ参照）
【００４６】
メモリ１５に記録された画像は画像処理部１３でノイズ除去及び平滑化の処理を経て、２値化、細線化処理により輪郭抽出することで、被検査画像の第２画像の画像処理パターン３１が形成され、ハードディスク等を備えた出力部位１６に記録した。（図１ｄ参照）
【００４７】
ＣＣＤカメラ１２の画像取り込み画像がハードディスク１６に記録されるまでの一連の作業が終了すると、ステージ９は次の座標に移動し、上記の作業を繰り返す。したがって基準画像として、第２の画像３０の２枚目、第２の画像３０の３枚目、と必要数が記録される。
【００４８】
上記の作業が終了する後、試料９はアンローダによって装置外に排出した。
【００４９】
次に、第１の画像処理パターン２１の１枚目と第２の画像処理パターン３１の１枚目において画像の差分処理を行い、第３の画像４０の１枚目を生成する。同様にして第１の画像処理パターン２１の２枚目と第２の画像処理パターン３１の２枚目、第１の画像処理パターン２１の３枚目と第２の画像処理パターン３１の３枚目と順番に差分処理を施し、第３の画像４０の２枚目、第３の画像４０の３枚目と順番に最後まで生成する。（図１ｅ参照）
【００５０】
前記第３の画像４０の全ての画像差分処理５０の結果について、任意のレベルで２値化（分割処理）を行った場合、第１の画像と第２の画像のいずれかに異物もしくは欠陥が存在するときには、画像差分の異物もしくは欠陥像として現れる。（図１ｆ参照）
【００５１】
上記の異物もしくは欠陥像の位置や大きさを第２の画像３０から判断し、該当番号の検査情報として出力する。欠陥ａ１は異物付着不良と、また欠陥ｂ２はパターン欠陥不良と判定した。
【００５２】
これら検査情報は製品の検査規格と照らし合わされ、規格を上回る試料に対しては合否を判定し、不良の欠陥の場合、電荷粒子線露光用マスクをラインアウト、又は前工程へのフィードバック等の措置を行うことが可能となる。
【００５３】
【発明の効果】
本発明によれば、従来行われていたような作業者による目視検査を自動化することが可能となる。比較検査を行うための基準画像は製造工程中の比較的上流の工程の画像としたことにより、異物や欠陥の検出率は大幅に向上し、又、自動化により、カメラ装置の倍率を上げることが可能になるため、目視検査では検出できなかった微細な異物や欠陥の検出が可能となり、電荷粒子線露光用マスクの品質向上に寄与する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の電荷粒子線露光用マスクの検査方法のフローチャート
【図２】取得された第１の画像を示す説明図
【図３】取得された第１の画像の画像処理パターン
【図４】取得された第２の画像を示す説明図
【図５】取得された第２の画像の画像処理パターン
【図６】抽出された第３の画像（画像差分処理）を示す
【図７】取得された画像処理結果を示す説明図
【図８】第３の画像から計算した欠陥座標の概念図
【図９】全検査領域における欠陥座標の概念図
【図１０】本発明を実施するための装置の概念図
【符号の説明】
１…欠陥ａ
２…欠陥ｂ
３…抽出された欠陥ａ
４…抽出された欠陥ｂ
５…検査視野
６…アライメントマークＬ
７…アライメントマークＲ
８…（ＸＹ）ステージ
９…試料
１０…カメラ装置
１１…照明装置
１２…ＣＣＤカメラ
１３…画像処理部
１４…制御電算部
１５…画像用メモリ
１６…（ハードディスク等を備えた）出力部
２０…第１の画像
２１…（第１の画像の）画像処理パターン
３０…第２の画像
３１…（第２の画像の）画像処理パターン
４０…（画像差分処理）第３の
５０…画像処理結果
【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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