(57)【要約】【課題】マスクパターンの外観検査において、予めパターン形状を確認済みの基準マスクのパターン画像を利用することで、ユーザーの製造プロセスに最適なパターン形状との比較計測による正確かつ高精度なパターンの外観検査を行うことを課題とする。【解決手段】基準マスクのクリティカル部分についてのパターン画像の登録Ｐ１と、設計データのクリティカル部分のパターンの登録ｐ２を行い、検査対象マスクのパターン画像の取得ｐ３によって得たパターン画像に対してクリティカルパターン部の抽出処理ｐ４を施すことでパターンを抽出する。次に抽出されたパターンに対して輪郭抽出処理ｐ５を行いパターン輪郭線を取得し、輪郭線のデータから比較計測ｐ６を行ってパターンの形状差を定量的に計測し、合否判定ｐ７することにより検査対象マスクのパターン外観検査を行う。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
フォトマスクのパターン外観検査方法において、
（ｐ１）検査対象マスクと比較することを目的に作成した基準マスクのパターン画像を登録する画像登録ステップと、
（ｐ２）マスクの設計データからパターンデータを画像として登録する設計データ登録ステップと、
（ｐ３）検査対象マスクのパターン画像を取得する画像取得ステップと、
（ｐ４）検査対象マスクのパターン画像から、登録してある基準マスク又は設計データのパターンと同一のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、
（ｐ５）基準マスク又は設計データのパターン画像及び検査対象マスクのパターン画像からパターン輪郭線を抽出する輪郭抽出ステップと、
（ｐ６）両者の輪郭線を元にパターンの比較計測を行う比較計測ステップと、
（ｐ７）比較計測の結果を元にパターン外観形状の合否を判定する判定ステップとからなることを特徴とするフォトマスク外観検査方法。
【請求項２】
前記（ｐ６）比較計測ステップは、
（ＳＳ２）設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン輪郭線に対して走査処理を行うことでベクトルデータに変換するステップと、
（ＳＳ３）さらに、ベクトルデータを順次連結・合成処理して線図形データとするステップと、その後、
（ＳＳ４）指定された計測モードと計測範囲に基づいて線図形データに対して座標計算処理を施すことによって、それぞれのパターンの形状特性値を計測するステップと、
（ＳＳ５）それらの差を算出するステップから、マスクパターン形状の比較計測を行うことを特徴とする請求項１項記載のフォトマスク外観検査方法。
【請求項３】
前記（ｐ６）比較計測ステップは、
（ａ）基準マスク又は設計データのパターン輪郭線から作成される線図形データと、検査対象マスクのパターン輪郭線から作成される線図形データとを重ね合わせ表示するステップにより、
（ｂ）視覚的なパターン比較が可能になるとともに、２つの線図形データから対応する座標点を抽出するステップと、
（ｃ）その座標点間の距離の変化を調べるステップとから、２つのパターンを定量的に比較計測することができることを特徴とする請求項１、又は２項記載のフォトマスク外観検査方法。
【請求項４】
フォトマスクのパターン外観検査装置において、
（ｐ１）検査対象マスクと比較することを目的に作成した基準マスクのパターン画像を登録する画像登録手段と、
（ｐ２）マスクの設計データからパターンデータを画像として登録する設計データ登録手段と、
（ｐ３）検査対象マスクのパターン画像を取得する画像取得手段と、
（ｐ４）検査対象マスクのパターン画像から、登録してある基準マスク又は設計データのパターンと同一のパターンを抽出するパターン抽出手段と、
（ｐ５）基準マスク又は設計データのパターン画像及び検査対象マスクのパターン画像からパターン輪郭線を抽出する輪郭抽出手段と、
（ｐ６）両者の輪郭線を元にパターンの比較計測を行う比較計測手段と、
（ｐ７）比較計測の結果を元にパターン外観形状の合否を判定する判定手段とからなることを特徴とするフォトマスク外観検査装置。
【請求項５】
前記（ｐ６）比較計測手段は、
（ＳＳ２）設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン輪郭線に対して走査処理を行うことでベクトルデータに変換する手段と、
（ＳＳ３）さらに、ベクトルデータを順次連結・合成処理して線図形データとする手段と、その後、
（ＳＳ４）指定された計測モードと計測範囲に基づいて線図形データに対して座標計算処理を施すことによってそれぞれのパターンの形状特性値を計測する手段と、
（ＳＳ５）それらの差を算出する手段から、形状の比較計測を行うことを特徴とする請求項４項記載のフォトマスク外観検査装置。
【請求項６】
前記（ｐ６）比較計測手段は、
（ａ）基準マスク又は設計データのパターン輪郭線から作成される線図形データと、検査対象マスクのパターン輪郭線から作成される線図形データとを重ね合わせ表示する手段により、
（ｂ）視覚的なパターン比較が可能になるとともに、２つの線図形データから対応する座標点を抽出する手段と、
（ｃ）その座標点間の距離の変化を調べる手段とから、２つのパターンを定量的に比較計測することができることを特徴とする請求項４、又は５項記載のフォトマスク外観検査装置。
【請求項７】
フォトマスクのパターン外観検査するプログラムにおいて、
（ｐ１）検査対象マスクと比較することを目的に作成した基準マスクのパターン画像を登録する画像登録するプログラムと、
（ｐ２）マスクの設計データからパターンデータを画像として登録する設計データ登録するプログラムと、
（ｐ３）検査対象マスクのパターン画像を取得する画像取得するプログラムと、（ｐ４）検査対象マスクのパターン画像から、登録してある基準マスク又は設計データのパターンと同一のパターンを抽出するパターン抽出するプログラムと、（ｐ５）基準マスク又は設計データのパターン画像及び検査対象マスクのパターン画像からパターン輪郭線を抽出する輪郭抽出するプログラムと、
（ｐ６）両者の輪郭線を元にパターンの比較計測を行う比較計測するプログラムと、
（ｐ７）比較計測の結果を元にパターン外観形状の合否を判定する判定するプログラムとからなることを特徴とするフォトマスク外観検査プログラム。
【請求項８】
前記（ｐ６）比較計測するプログラムは、
（ＳＳ２）設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン輪郭線に対して走査処理を行うことでベクトルデータに変換するプログラムと、
（ＳＳ３）さらに、ベクトルデータを順次連結・合成処理して線図形データとするプログラムと、その後、
（ＳＳ４）指定された計測モードと計測範囲に基づいて線図形データに対して座標計算処理をすることによって、それぞれのパターンの形状特性値を計測するプログラムと、
（ＳＳ５）それらの差を算出するプログラムから、形状の比較計測を行うことを特徴とする請求項７項記載のフォトマスク外観検査プログラム。
【請求項９】
前記（ｐ６）比較計測するプログラムは、
（ａ）基準マスク又は設計データのパターン輪郭線から作成される線図形データと、検査対象マスクのパターン輪郭線から作成される線図形データとを重ね合わせ表示するプログラムにより、
（ｂ）視覚的なパターン比較が可能になるとともに、２つの線図形データから対応する座標点を抽出するプログラムと、
（ｃ）その座標点間の距離の変化を調べるプログラムとから、２つのパターンを定量的に比較計測することができることを特徴とする請求項７、又は８項記載のフォトマスク外観検査プログラム。
【請求項１０】
請求項７項乃至請求項９のいずれか１項記載のフォトマスク外観検査プログラムを搭載することを特徴とするマスクパターン外観検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は半導体製造のリソグラフィ工程に用いられるフォトマスクのパターン外観を検査する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の半導体ＬＳＩパターンの微細化に伴い、パターン原版としてのフォトマスクも同様に微細化への対応を迫られており、同時に高精度化への要求は非常に厳しい。従来、フォトマスク品質における重要項目として、欠陥、寸法精度、アライメントの３項目が特に重視されており、半導体の微細化が進む現在ではそれぞれの項目を計測するための高精度なフォトマスク専用検査装置が開発され使用されている。
【０００３】
しかしフォトマスクパターンの微細化による高精度化への要求は、前記３項目以外のあらゆる品質項目（パターン形状、パターンデータ保証、耐久性、クリーン度等）においても同様になりつつあり、特にパターン形状の精度については直接ＬＳＩ回路の精度および性能に関わることから、かなり重視されるようになってきた。
【０００４】
フォトマスクのパターン形状は、半導体回路のマスクレイアウト設計において設計図面通りのパターンが精度良く設計値に忠実にマスク上に再現されていることが望ましいのは当然である。しかし、実際にはリソグラフィ技術を用いてガラス上の金属薄膜に微細なパターンを加工しているため、リソグラフィプロセスによるパターン劣化が発生し、マスクパターンと設計パターンとは完全に同一形状ではなく、寸法差やコーナー部の丸みなど、微小な違いが存在する。
【０００５】
この違いはマスク上で数十〜数百ナノメートル程度の大きさであることがほとんどであるが、近年の超ＬＳＩの微細化の進展によって、これが半導体回路の特性に影響を与えることが懸念され始めている。すなわち、微細なパターンであるほど、パターン自体に対して前記のパターン形状の違いが相対的に大きくなり、特性値に影響するようになってきたということである。
【０００６】
また、近年の急激な微細化に伴い、投影露光技術において光学原理を積極的に利用することで前記のパターン形状の問題を改善しようという試みが盛んになってきている。
【０００７】
その代表例は位相シフトマスク及び光近接効果補正マスク（以下ＯＰＣマスクと称する）である。ここで特にＯＰＣマスクについて説明する。ＯＰＣマスクは、ウェハ露光転写時に回路パターン形状が精度良く転写されるように、本来の回路パターンに近接あるいは接触するようにして微細な光近接効果補正パターン（以下ＯＰＣパターンと称する）が付加されているマスクである。
【０００８】
ＯＰＣパターンは、投影露光転写時に光学的近接効果が原因で生じる転写パターン形状の劣化に対して、近接するパターン同士の光干渉効果を利用して形状補正し、本来の設計パターンが精度よく転写可能にすることを目的とするパターンであり、本来の回路パターンの四隅や隣接するパターンと最も近接する部分に配置されることが多い。
【０００９】
また最近では回路パターン全体を複雑に変形させるような種類のＯＰＣパターンも提案されている。ただし、本来の回路パターンとしては不要なため、ＯＰＣパターン自身は転写されない程度に微細でなければならない。従って、ＯＰＣパターンは従来のパターンよりもかなり微細であるため、マスクパターンの寸法ルールが従来のマスクよりも飛躍的に微細化することになり、マスク製造技術の点では非常に高度な微細加工技術を必要とする。もちろん、微細化の点では従来型のフォトマスクも同様に進展していくことは確実であり、やはり高度な微細加工技術が要求されるようになっている。
【００１０】
前述したようにフォトマスクのパターンは設計パターン通りにできていることが理想であるが、微細なＯＰＣパターンが付加されるようになり、現実にはどうしてもコーナー部分に丸みを生じたり、微小パターンが丸くなってしまうことがある。そのため、フォトマスクの実製品をユーザーに供給する前に、パターン形状を評価するための基準マスクを作成し、それを使ってユーザーと形状の良し悪しについて予め協議する認定作業が行われる。この認定作業によりパターン形状の丸みなどに対する許容値を設定し、実製品のフォトマスクを検査する際には、パターン形状がその許容値内であれば合格とする方法がとられている。一方、フォトマスクを利用するユーザー側では、フォトマスクのパターンに許容値内の形状丸みが存在していることを前提として、基準マスクを利用してデバイス製造プロセスを微調整することで対応している。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
そのため、フォトマスクのパターン丸みが増大してパターン形状が悪くなった場合には当然欠陥となるわけであるが、逆に予め想定していたパターンよりも丸みが減少し矩形性が増加した場合においても、デバイス製造プロセス上不具合を生じることがある。
【００１２】
従ってフォトマスクのパターン外観検査においては、すでにユーザーのデバイス製造プロセスの最適化が図られている基準マスクを利用し、本マスクのパターン形状を基準としてこれとの比較で行う方が望ましい。
【００１３】
現在のパターン外観検査は、設計パターンとの比較であるＤｉｅ−ｔｏ−ＤａｔａＢａｓｅ方式と、同一マスク上の他のパターンとの比較であるＤｉｅ−ｔｏ−Ｄｉｅ方式が利用されている。しかしながら、どちらの場合も２つのフォトマスク間のパターン形状の丸みや矩形性の違いを検査することは不可能であり、一方のフォトマスクのパターンを基準として、別のフォトマスクのパターンとの差を計測・定量化するような装置やソフトウェア等はまだ存在していない。
【００１４】
本発明は上記の問題点を鑑みてなされたもので、基準マスクのパターン画像を利用することで、フォトマスクを使用するユーザーの製造プロセスに最適なパターン形状との比較による外観検査を迅速かつ正確・高精度に行うことができる方法および装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の請求項１に係る発明は、フォトマスクのパターン外観検査方法において、
（ｐ１）検査対象マスクと比較することを目的に作成した基準マスクのパターン画像を登録する画像登録ステップと、
（ｐ２）マスクの設計データからパターンデータを画像として登録する設計データ登録ステップと、
（ｐ３）検査対象マスクのパターン画像を取得する画像取得ステップと、
（ｐ４）検査対象マスクのパターン画像から、登録してある基準マスク又は設計データのパターンと同一のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、
（ｐ５）基準マスク又は設計データのパターン画像及び検査対象マスクのパターン画像からパターン輪郭線を抽出する輪郭抽出ステップと、
（ｐ６）両者の輪郭線を元にパターンの比較計測を行う比較計測ステップと、
（ｐ７）比較計測の結果を元にパターン外観形状の合否を判定する判定ステップとからなることを特徴とするフォトマスク外観検査方法である。
【００１６】
また、本発明の請求項２に係る発明は、前記（ｐ６）比較計測ステップは、
（ＳＳ２）設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン輪郭線に対して走査処理を行うことでベクトルデータに変換するステップと、
（ＳＳ３）さらに、ベクトルデータを順次連結・合成処理して線図形データとするステップと、その後、
（ＳＳ４）指定された計測モードと計測範囲に基づいて線図形データに対して座標計算処理を施すことによって、それぞれのパターンの形状特性値を計測するステップと、
（ＳＳ５）それらの差を算出するステップから、マスクパターン形状の比較計測を行うことを特徴とする請求項１項記載のフォトマスク外観検査方法である。
【００１７】
また、本発明の請求項３に係る発明は、前記（ｐ６）比較計測ステップは、
（ａ）基準マスク又は設計データのパターン輪郭線から作成される線図形データと、検査対象マスクのパターン輪郭線から作成される線図形データとを重ね合わせ表示するステップにより、
（ｂ）視覚的なパターン比較が可能になるとともに、２つの線図形データから対応する座標点を抽出するステップと、
（ｃ）その座標点間の距離の変化を調べるステップとから、２つのパターンを定量的に比較計測することができることを特徴とする請求項１、又は２項記載のフォトマスク外観検査方法である。
【００１８】
また、本発明の請求項４に係る発明は、フォトマスクのパターン外観検査装置において、
（ｐ１）検査対象マスクと比較することを目的に作成した基準マスクのパターン画像を登録する画像登録手段と、
（ｐ２）マスクの設計データからパターンデータを画像として登録する設計データ登録手段と、
（ｐ３）検査対象マスクのパターン画像を取得する画像取得手段と、
（ｐ４）検査対象マスクのパターン画像から、登録してある基準マスク又は設計データのパターンと同一のパターンを抽出するパターン抽出手段と、
（ｐ５）基準マスク又は設計データのパターン画像及び検査対象マスクのパターン画像からパターン輪郭線を抽出する輪郭抽出手段と、
（ｐ６）両者の輪郭線を元にパターンの比較計測を行う比較計測手段と、
（ｐ７）比較計測の結果を元にパターン外観形状の合否を判定する判定手段とからなることを特徴とするフォトマスク外観検査装置である。
【００１９】
また、本発明の請求項５に係る発明は、前記（ｐ６）比較計測手段は、
（ＳＳ２）設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン輪郭線に対して走査処理を行うことでベクトルデータに変換する手段と、
（ＳＳ３）さらに、ベクトルデータを順次連結・合成処理して線図形データとする手段と、その後、
（ＳＳ４）指定された計測モードと計測範囲に基づいて線図形データに対して座標計算処理を施すことによってそれぞれのパターンの形状特性値を計測する手段と、
（ＳＳ５）それらの差を算出する手段から、形状の比較計測を行うことを特徴とする請求項４項記載のフォトマスク外観検査装置である。
【００２０】
本発明の請求項６に係る発明は、前記（ｐ６）比較計測手段は、
（ａ）基準マスク又は設計データのパターン輪郭線から作成される線図形データと、検査対象マスクのパターン輪郭線から作成される線図形データとを重ね合わせ表示する手段により、
（ｂ）視覚的なパターン比較が可能になるとともに、２つの線図形データから対応する座標点を抽出する手段と、
（ｃ）その座標点間の距離の変化を調べる手段とから、２つのパターンを定量的に比較計測することができることを特徴とする請求項４、又は５項記載のフォトマスク外観検査装置である。
【００２１】
本発明の請求項７に係る発明は、フォトマスクのパターン外観検査するプログラムにおいて、
（ｐ１）検査対象マスクと比較することを目的に作成した基準マスクのパターン画像を登録する画像登録するプログラムと、
（ｐ２）マスクの設計データからパターンデータを画像として登録する設計データ登録するプログラムと、
（ｐ３）検査対象マスクのパターン画像を取得する画像取得するプログラムと、
（ｐ４）検査対象マスクのパターン画像から、登録してある基準マスク又は設計データのパターンと同一のパターンを抽出するパターン抽出するプログラムと、
（ｐ５）基準マスク又は設計データのパターン画像及び検査対象マスクのパターン画像からパターン輪郭線を抽出する輪郭抽出するプログラムと、
（ｐ６）両者の輪郭線を元にパターンの比較計測を行う比較計測するプログラムと、
（ｐ７）比較計測の結果を元にパターン外観形状の合否を判定する判定するプログラムとからなることを特徴とするフォトマスク外観検査プログラムである。
【００２２】
本発明の請求項８に係る発明は、前記（ｐ６）比較計測するプログラムは、
（ＳＳ２）設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン輪郭線に対して走査処理を行うことでベクトルデータに変換するプログラムと、
（ＳＳ３）さらに、ベクトルデータを順次連結・合成処理して線図形データとするプログラムと、その後、
（ＳＳ４）指定された計測モードと計測範囲に基づいて線図形データに対して座標計算処理をすることによって、それぞれのパターンの形状特性値を計測するプログラムと、
（ＳＳ５）それらの差を算出するプログラムから、形状の比較計測を行うことを特徴とする請求項７項記載のフォトマスク外観検査プログラムである。
【００２３】
本発明の請求項９に係る発明は、前記（ｐ６）比較計測するプログラムは、
（ａ）基準マスク又は設計データのパターン輪郭線から作成される線図形データと、検査対象マスクのパターン輪郭線から作成される線図形データとを重ね合わせ表示するプログラムにより、
（ｂ）視覚的なパターン比較が可能になるとともに、２つの線図形データから対応する座標点を抽出するプログラムと、
（ｃ）その座標点間の距離の変化を調べるプログラムとから、２つのパターンを定量的に比較計測することができることを特徴とする請求項７、又は８項記載のフォトマスク外観検査プログラムである。
【００２４】
本発明の請求項１０に係る発明は、請求項７項乃至請求項９のいずれか１項記載のフォトマスク外観検査プログラムを搭載することを特徴とするマスクパターン外観検査装置である。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の内容を詳述する。
【００２６】
図１は、本発明に係るマスクパターン外観検査方法および装置の一実施形態における構成を示すブロック図である。図１において、（１）は、マスクパターンの設計データからクリティカルな部分を登録するところである。ここでクリティカルな部分というのは、検査対象において特にパターン形状的に着目する部分であって、パターンが密集していたりＯＰＣパターンのような複雑なパターンが多く存在しているところで、微小な形状の変化がリソグラフィによるウェハ転写後のパターンに大きく影響するために、精度の高い形状コントロールが要求される部分のことをいう。
【００２７】
（２）は、基準マスク及び検査対象マスクのパターンを観察するところで、検査機やＳＥＭ、光学顕微鏡に相当する部分である。前記基準マスクは、フォトマスクの実製品をユーザーに供給する前に、パターン形状を評価するための仮基準マスクを作成し、ユーザーのデバイス製造プロセスでの評価結果に基づいて、協議し、認定されたマスクである。該基準マスクは、パターン形状の丸みなどに対する許容値が規定されている。
【００２８】
次に（３）は、演算部３ａ、およびメモリ３ｂからなる画像入力部であり、演算部３ａによって、設計データ入力部１から入力されたパターンデータ及びパターン観察部２によって観察されたマスクパターンの画像をデジタルビットマップ画像に変換し、デジタルデータとして出力する。また、演算部３ａは、このデータ変換前後の情報をメモリ３ｂに記憶させる。
【００２９】
次に、（４）は、パターン画像蓄積部でありメモリ３ｂに記憶されているパターン画像の情報を逐次５の画像情報データベースに蓄積する。（６）のパターン抽出部では、検査対象マスクのパターン画像から、設計データや基準マスクの登録済みのパターン画像と一致する領域をパターン認識により抽出する。パターン認識には、パターンマッチングや一般化Ｈｏｕｇｈ変換などの手法が利用される。（７）は、画像処理部であり、パターン画像に対して平滑化処理や２値化処理、エッジ抽出処理、細線化処理、トレース処理などの画像処理を施して、マスクパターン形状の輪郭線を抽出して輪郭画像を得る。
【００３０】
次に、（８）のデータ変換部は、画像処理部７で得られたパターンの輪郭画像を座標値データの集まりである線図形データへ変換するところであり、パターンの輪郭線を順次走査してベクトルデータに変換する処理と、ベクトルデータをもとに線図形データを生成する処理を行う。また、ここで得られた線図形データは数値情報データベース（９）に蓄積され、データ解析部での計測や、設計データや基準マスクのパターンとの比較の際に利用される。
【００３１】
（１０）のデータ解析部は、（１１）の入力部（キーボードやマウスなどのポインティングデバイス）から入力される計測モードと計測範囲の情報を元に、設計データや基準マスク及び検査対象マスクのパターンの線図形データからパターンの特性値を計測すると共に、それらの特性値を比較する処理を行う。また、設計データ又は基準マスクと検査対象マスクのパターンを重ね合わせてパターン間の差を数値化する処理を行う。なお、それらの結果はファイルやプリンタ、モニタ等の計測結果出力部（１２）に出力または表示される。
【００３２】
図２は、本発明のマスクパターン外観検査方法、及び装置の一実施例の手順を示すフローである。図２を参照して、上述したパターン形状検査方法および装置の動作について説明する。
【００３３】
ｐ１は、検査機やＳＥＭ、光学顕微鏡を用いて、基準マスクのクリティカル部分のパターンを観察し、パターン画像として登録する処理である。ｐ２は、パターンの設計データからクリティカル部分のパターンデータをパターン画像として登録する処理である。ｐ３は、検査機やＳＥＭ、光学顕微鏡を用いて検査対象マスクのパターンを観察してパターン画像を取得する処理である。これらのパターン画像はビットマップのデータであり、光透過率を表す画像の濃淡を数値化したデータということもできる。この時、遮光部分と透過部分の数値の差は適宜定めればよく、遮光部分に相当する数値と透過部分に相当する数値をそれぞれ最小値、最大値として、中間階調部分の数値はその間の等分で求められる。
【００３４】
図３に設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン画像の例を示す。
【００３５】
図２に戻る。次に検査対象マスクのパターン画像から、登録してある基準マスクや設計データのクリティカルパターンと同じパターンを抽出する抽出処理ｐ４を行う。これは、検査対象マスクの複数のパターン画像から、クリティカルパターンと一致するパターンが存在する画像とその位置を特定する処理である。この処理は、一般的なパターン認識の手法であるパターンマッチングやパターンが回転、拡大、縮小していても対応することができる一般化Ｈｏｕｇｈ変換などを利用することで行うが、特にこれらの手法に限定するものではない。
【００３６】
図４に図３の検査対象マスクの複数のパターン画像の中から、登録したクリティカルパターンと一致する部分を抽出した例を示す。
【００３７】
図２に戻る。次に、設計パターン及び基準マスクのパターン画像と、抽出処理ｐ４によって得られた検査対象マスクのパターン画像から、パターンの輪郭線を取得するための輪郭抽出処理ｐ５を行う。輪郭線の抽出はパターン画像に画像処理を施すことで行う。画像処理には濃淡画像のパターンと背景部分の境界を追跡することでエッジを抽出するトレース処理や、画像のノイズを除去する平滑化処理、多階調データを０または１からなる２値データに変換する２値化処理、２値画像のパターンと背景部分の境界を抽出するエッジ抽出処理、太さを持つ線の画像を幅が１、すなわち画像データの最小単位になるまで収縮する細線化処理などがあり、これらの処理を適宜組み合わせることにより、パターンの輪郭線を抽出することができる。
【００３８】
図５は、図４のそれぞれのパターン画像から輪郭線を抽出した結果である。
【００３９】
図２に戻る。次に、パターンの輪郭線を利用して比較計測Ｐ６を行う。本発明では、比較計測Ｐ６は、２種類の比較計測方法がある。１つ目は、それぞれのパターンの特性値を計測して比較する方法で、２つ目は、２つのパターンの輪郭線を重ね合わせることで視覚的に差を確認すると共に、２つの輪郭の対応する座標点間の距離を形状差のデータとして算出する方法である。それぞれの方法の詳細を述べる。
【００４０】
まず、１つ目のパターンの特性値を計測する方法について述べる。これは筆者が発明・出願済みの「マスクパターン形状計測方法」特願平１１−３６７６６９の手順に沿って行う。図６は、その手順のフローを示す。
【００４１】
図６のＳＳ１は、図２の輪郭抽出処理ｐ５によって得られた輪郭線画像１を入力する処理である。次にパターンの輪郭線をベクトルデータへ変換するベクトルデータ化処理ＳＳ２を行う。輪郭線の出発点から、輪郭線に沿った方向に大きさ成分の等しいベクトルを配置して、ベクトルをつなげていく。これらのベクトルの方向成分のデータをベクトルデータとする。図６の２は、ベクトルデータに変換した結果を示す。
【００４２】
次にベクトルデータを線図形データに変換する連結・合成処理ＳＳ３を行う。これは最初のベクトルデータの始点の座標と、ベクトルデータの個々のｘ、ｙ成分を順次加算していくことで、パターン輪郭線の各画素の座標値を算出する処理である。これによって算出された各画素の座標値データはパターンの輪郭に沿って順番に並んでおり、線図形を構成しているので線図形データと呼んでいる。図６の３は、変換された線図形データを示す。
【００４３】
そして線図形データを元に、パターン形状の特性値を計測する座標計測処理ＳＳ４を行う。座標計測処理ＳＳ４のアルゴリズムはパターン形状の種類毎に異なっており、パターン形状に応じて異なる特性値を計測することができる。パターン形状の種類と計測される特性値の詳細を下記に述べる。なお、パターン形状の特性値は以下に述べる以外にもパターン特徴に応じていろいろ考えられるが、ここで得られた前記線図形データをもとにして、計測処理のアルゴリズムを変更・追加することによって所望の形状特性値を得ることが可能である。
【００４４】
次に、形状計測終了後、最後に設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン輪郭線から得られた特性値の比較ＳＳ５を行う。これによって、検査対象マスクのパターン形状の良し悪しについて設計データ又は基準マスクと比較した定量的な評価を行うことが可能となる。
【００４５】
次に、前述したように、座標計測処理ＳＳ４のアルゴリズムはパターン形状の種類毎に異なっており、図７〜図１１を用いて５種類のパターンの計測方法を具体的に説明する。
【００４６】
まず、パターンコーナーの計測方法について解説する。パターンコーナーを定量化するための特性値として、図７（ａ）に示すように、コーナー部分の横方向と縦方向の長さａ１、ｂ１や、斜め４５度方向の長さｃ１、丸みによって本来のパターンから欠けた部分の面積ｓ１、本来のパターンの面積ｓ２と欠けた部分の面積ｓ１との比によって欠け具合を表す侵食度＝ｓ１／ｓ２などがある。
【００４７】
これらの特性値を計測するためには、パターン形状の輪郭線が曲線的に変化する部分、すなわちコーナーの曲がり始めと曲がり終わりを検知する必要がある。コーナーの曲がり始め曲り終わりは、図７（ｂ）に示すように、線図形データの端点から順に、一定数はなれた２点間のｘｙ成分移動量から直線の傾きを求め、その傾きが所定の閾値以上（もしくは以下）になるところを調べることで検知することが可能である。
【００４８】
なお、パターンの輪郭線にノイズがのっている場合は、ノイズ部分をコーナー曲がり始めと特定してしまうことが考えられるため、本発明ではマスクパターン画像の画像品質によって閾値を調整できるようにしてある。
【００４９】
コーナー部分の横方向と縦方向の長さａ１、ｂ１はコーナー曲がり始めと曲がり終わりの２点間のｘ、ｙ成分の差の絶対値を計算することで求められる。コーナーの斜め方向の長さｃ１は、曲がり始めと終わりの点より直線を延ばして交わる点から、輪郭線までの距離を斜め４５度方向に計算することで求められる。また、欠けた部分の面積ｓ１はａ１、ｂ１を二辺とする長方形（＝本来のパターン）からコーナー部分の面積を減算してもとめられる。なお、コーナー部分の面積は線図形データを始点から終点まで辿りながら、列ごとのピクセル数をすべて合計することで算出される。コーナーの欠け具合を表す侵食度は、単純に本来のパターンの面積ｓ２と欠けた部分の面積ｓ１の比すなわちｓ１／ｓ２を計算すれば良い。
【００５０】
次にライン端の計測方法について解説する。ライン端には２つの角があるため、定量化するための特性値として図８（ａ）に示すように、２つのパターンコーナーの横方向と縦方向の長さａ２、ａ３、ｂ２、ｂ３、斜め４５度方向の長さｃ２、ｃ３、本来のパターンから欠けた部分の面積ｓ３、ｓ４、ラインの幅ｄ１などがある。
【００５１】
特性値の中でｄ１以外の項目は、パターンコーナーの計測方法と全く同様にして計測することができる。コーナーの曲がり始めと終わりを検知する方法も同様で、図８（ｂ）に示すように、線図形データの端点から順に、一定数はなれた２点間のｘｙ成分移動量から直線の傾きを求め、その傾きが所定の閾値以上（もしくは以下）になるところを調べることで行う。ライン幅ｄ１は始点１と終点２のｘ又はｙ座標（図の場合はｘ座標）の差の絶対値を計算することで求められる。
【００５２】
次にホールパターンの計測方法について解説する。ホールパターンを定量化するための特性値は、図９（ａ）に示すように、横径と縦径ａ４、ｂ４やホール面積ｓ５、４つのコーナーのへこみ長（斜め４５度方向の長さ）Ｌ１〜４、本来のパターンの面積ｓ６と実際のホールパターンの面積ｓ５との比によってパターンの出来具合を表す忠実度ｓ５／ｓ６などがある。
【００５３】
ホールパターンの横径は、線図形データのｘ方向の最大値と最小値の差を計算することで、縦径はｙ方向の最大値と最小値の差を計算することで求められる。また面積は、線図形データ内に含まれるピクセルの数を算出することで求められる。
【００５４】
４つのコーナーのへこみ長Ｌ１〜４は、図９（ｂ）のように線図形データの最大点、最小点からホールパターンの外接矩形（＝本来のパターン）を生成して、この矩形の各頂点からホールパターンの輪郭線までの距離を計算することによって求める。
【００５５】
パターンの出来具合を表す忠実度は、本来のパターン面積ｓ６（＝ａ４×ｂ４）とホールパターン面積ｓ５の比すなわちｓ５／ｓ６を計算すれば良い。
【００５６】
次にセリフパターンの計測方法について解説する。セリフパターンを定量化するための特性値としては、図１０（ａ）に示すように、横径と縦径ａ５、ｂ５や斜め径ｃ４、膨らみの横方向と縦方向の長さｄ２、ｅ１、セリフパターンの面積ｓ７、各コーナー部のへこみ長（斜め４５度方向の長さ）Ｌ５〜７などがある。
【００５７】
セリフパターンの特性値は、図１０（ｂ）に示す予測パターンを元に計測を行う。この予測パターンはセリフパターンの形状から本来のパターンを予測したものである。セリフパターンとベースパターンの交点において、セリフパターンの辺とベースパターンの辺のなす角は設計データでは直角になる。そのため、線図形データの一定数離れた２点間の直線の傾きが、ベースパターンの辺に対して最大となる地点（直角に最も近くなるところ）を基準点として検出することで、本来のセリフパターンを予測することができる。セリフパターンの外接矩形で、この２つの基準点を通るものを予測パターンとする。
【００５８】
セリフパターンの横径ａ５、縦径ｂ５はそれぞれ予測パターンの横径、縦径を算出することで求められる。膨らみ横方向の長さｄ２はベースパターンの縦辺と予測パターンの縦辺との距離を算出することで、膨らみ縦方向の長さｅ１はベースパターンの横辺と予測パターンの横辺との距離を算出することで求められる。３つのコーナーのへこみ長Ｌ５〜７は、予測パターンの頂点からセリフパターンの輪郭線までの距離を計算することで求める。斜め径ｃ４は、予測パターンの縦横径より三平方の定理によって算出した対角線の長さから、Ｌ５とＬ７を減算することによって求められる。線図形データを２つの基準点の間を辿りながら、列ごとのピクセル数を‐ｘ方向に進んだときは減算、＋ｘ方向に進んだときは加算することにより、セリフパターンと重なり部分を合わせた面積が算出される。よって、ここから重なり部分の面積（（ａ５−ｄ２）×（ｂ５−ｅ１））を減算することによって斜線部分のセリフパターン面積が求められる。
【００５９】
最後にハンマーパターンの計測方法について解説する。ハンマーパターンを定量化するための特性値は、図１１（ａ）に示すように、横径と縦径ａ６、ｂ６やハンマーの突起の長さｃ５、ｄ３、ハンマーの面積ｓ８、各コーナー部のへこみ長（斜め４５度方向の長さ）Ｌ８〜１１などがある。
【００６０】
ハンマーパターンの特性値は、図１１（ｂ）に示す予測パターンを元に計測を行う。この予測パターンはハンマーパターンの形状から本来のパターンを予測したものである。ハンマーパターンとベースパターンの交点において、ハンマーパターンの辺とベースパターンの辺のなす角は設計データでは直角になる。そのため、線図形データの一定数離れた２点間の直線の傾きがベースパターンの辺に対して最大となる地点（直角に最も近くなるところ）を基準点として検出することで、本来のハンマーパターンを予測することができる。なお、２つの基準点の位置座標（図１１の場合はｙ座標）が異なる場合には、２つの平均の位置を算出して微調整し、それを新たな基準点とする。ハンマーパターンの外接矩形で、この２つの基準点を通るものを予測パターンとする。
【００６１】
ハンマーパターンの横径ａ６、縦径ｂ６はそれぞれ予測パターンの横径、縦径を算出することで求められる。ハンマーの突起の長さｃ５、ｄ３はベースパターンの側辺と予測パターンの側辺との距離を両端それぞれにおいて算出することで求められる。４つのコーナーのへこみ長Ｌ８〜１１は、予測パターンの頂点からハンマーパターンの輪郭線までの距離を計算することで求める。またハンマーパターンの面積ｓ８は、線図形データを２つの基準点の間を辿りながら、列ごとのピクセル数を‐ｘ方向に進んだときは減算、＋ｘ方向に進んだときは加算することによって求められる。
【００６２】
図２に戻る。次に、２つめの比較計測方法について詳細を述べる。ここでは、図１２〜図１５を用いて、基準マスクのセリフパターンと検査対象マスクのセリフパターンの比較計測を例に説明する。図２のｐ５輪郭抽出処理までの処理によって、図１２（ｂ）のようにパターン輪郭線が抽出されている。
【００６３】
２つめの比較計測方法ではまず、図６のＳＳ１〜ＳＳ４までの処理を基準マスクと、検査対象マスクの両方のパターンに対して行い、線図形データを生成する。そして、２つのパターンを重ね合わせ表示することで、視覚的な比較を行うことが可能となる。ここで、２つのパターンを重ね合わせ表示する方法は、それぞれの線図形データ（座標データ）を同一座標上にプロットするだけで良い。前記同一座標上にプロットする方法は、図１２の２つのパターンが図２のＰ４パターン抽出処理の結果であり、且つ、基準マスクのパターンと最も一致する領域の検査対象マスクの画像から抽出したものであるため可能となる。図１３は、２つのパターンを重ね合わせ表示した結果を示す。
【００６４】
次に、２つのパターンの違いを定量的に表す手法について解説する。ここで、２次元的なパターンに違いがあるということは、ミクロ的に見るとパターンを構成している個々の座標点の位置にずれが生じているということである。そのため、パターンを構成する個々の座標点の位置ずれ量を逐次調べていくことで、２つのパターンの何処がどれぐらい異なっているのかを定量的に測定することができる。
【００６５】
このとき、２つのパターン間の対応する座標点をペアで抽出する必要があるため、以下の手順によって処理を行う。まず、基準マスクのパターン（以下基準パターンとする）に一定の間隔で座標点を付加する。この座標点は線図形データの座標値を元に算出する。そして、基準パターン上の座標点を通りパターンに対して垂直な直線が検査対象マスクのパターンと交わるところの座標を求め、これを検査対象マスク側の座標点とする。この処理を基準パターンの全ての座標点について行うことにより、２つのパターンの対応する座標点のデータが抽出される。図１４は、基準マスクと検査対象マスクの２つのパターンの対応座標点を抽出する模式図である。
【００６６】
次に、２つのパターンの対応座標点間の距離をすべての点について算出し、この距離の変化を１次元のパターン差データとして生成する。このとき、検査対象マスクのパターンの座標点が基準パターンより外側にある場合を正、内側にある場合を負とすると２つのパターンの大小関係を正負の数値の違いとして表すことができる。この事例の場合のパターン差データグラフを図１５に示す。図１５は２つのパターンの座標点間の距離を１次元の形状差データとしてグラフ化したものである。このグラフは横軸に座標点Ｎｏ、縦軸に対応する座標点間の距離をとったもので、これを解析することにより２つのパターン差の定量化が可能となる。
【００６７】
図１５のグラフを見ると、ポイントＮｏの６０〜１００付近に大きな凸状の変動があることが分かる。これは、検査対象マスクのパターンにおいてＮｏ６０〜１００の座標点部分が、基準パターンと大きく異なっていることを表している。この範囲におけるパターン差データの絶対値に対して積分計算を行うと、パターン差を数値として表すことが可能となる。積分計算の結果は、差がある部分の面積に相当する量である。
【００６８】
なお、以上のような２つ目の比較計測方法は、設計データのパターンに対しても同様に適用することが可能であり、設計データのパターンに対する基準マスクや検査対象マスクのパターンの差を定量化することもできる。
【００６９】
図２に戻る。ここで、これまでに解説した比較計測によって得られた結果を元に、パターンの合否判定Ｐ７を行う。これは設計データや基準マスクのパターンを基準として、検査対象マスクのパターンの形状変動がある許容値内に収まっているかを確認するものである。この許容値は、設計ルールやパターンの種類によって予め設定しておく。計測した検査対象マスクのパターンの形状変動が許容値内であれば合格とし、許容値より大きい場合には不合格とする。不合格の場合には、検査対象マスクを修正工程に送りパターンを修正する。
【００７０】
【発明の効果】
以上の説明のように、フォトマスクの外観検査工程において本発明によるマスクパターン外観検査方法を用いることにより、従来から行われている設計データとの比較だけでなく、基準マスクとの形状の違いを定量的に比較計測することができるため、ウェハプロセス上最適な形状との差を正確かつ高精度に定量化するパターンの外観検査が可能となる。また、省力化にも多大な効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態によるマスクパターン外観検査方法及び装置のブロック図である。
【図２】本発明のマスクパターン外観検査方法及び装置の一実施例の手順を示すフローである。
【図３】それぞれのパターン画像の例であり、（ａ）は、設計データ、（ｂ）は、基準マスク、（ｃ）は、検査対象マスクである。
【図４】検査対象マスクのパターン画像から、設計データ及び基準マスクのクリティカルパターンと一致したパターンを抽出した例で、（ａ）は、設計データ、（ｂ）は、基準マスクであり、（ｃ）は、抽出されたパターンである。
【図５】設計データ、基準マスク、検査対象マスクそれぞれのパターン画像からパターン輪郭線を抽出した結果である。
【図６】パターン形状計測方法の手順を示すフロー図である。
【図７】パターンコーナーの特性値である。
【図８】ライン端の特性値である。
【図９】ホールパターンの特性値である。
【図１０】セリフパターンの特性値である。
【図１１】ハンマーパターンの特性値である。
【図１２】比較計測を行う基準マスクと検査対象マスクのパターン例であり、（ａ）は、パターン画像で、（ｂ）は、パターン輪郭線である。
【図１３】基準マスクと検査対象マスクの２つのパターンを重ね合わせ表示した例である。
【図１４】基準マスクと検査対象マスクの２つのパターンの対応座標点を抽出する模式図である。
【図１５】２つのパターンの座標点間の距離を１次元の形状差データとしてグラフ化したものである。
【符号の説明】
１…設計データ入力部
２…パターン観察部
３ａ…演算部
３ｂ…メモリ
４…パターン画像蓄積部
５…画像情報データベース
６…パターン抽出部
７…画像処理部
８…データ変換部
９…数値情報データベース
１０…データ解析部
１１…入力部
１２…計測結果出力部
Ｐ１…パターン画像の登録
Ｐ２…パターンの登録
Ｐ３…パターン画像の取得
Ｐ４…パターン部の抽出
Ｐ５…輪郭抽出処理
Ｐ６…比較計測
Ｐ７…合否判定
ＳＳ１…輪郭線画像の入力
ＳＳ２…ベクトルデータ化処理
ＳＳ３…連結・合成処理
ＳＳ４…座標計測処理
ＳＳ５…特性値の比較
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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