(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出すること、
前記電子デバイスの設計データに基づくパターンデータ、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターンデータ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターンデータから、当該パターンデータを構成する複数の線分について、その方向ごとに、前記パターンデータの線分を基準とした公差領域データを生成すること、
当該公差領域に含まれる前記輪郭データが、前記公差領域データに含まれる方向条件を満たすか否かを判定し、当該方向条件を満たさない部分を欠陥として検出することを特徴とするパターン形状評価方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記画像からパターンの輪郭データを抽出する際に、画像から輪郭画素を検出し、当該輪郭画素の近似処理によって得た新たな輪郭画素を輪郭データとすることを特徴とするパターン形状評価方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記パターンの欠陥を検出する際に、前記輪郭データのパターンの線分の方向が、所定の角度範囲外の輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするパターン形状評価方法。
【請求項４】
請求項１において、
前記パターンの欠陥を検出する際に、前記輪郭パターンのパターン位置と、前記パターン位置に対応する前記設計データから生成したパターンの形状範囲に関するデータを比較し、前記輪郭データのパターン位置が、前記パターンの形状範囲外の場合に、前記輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするパターン形状評価方法。
【請求項５】
請求項１において、
前記公差領域データに含まれる方向条件に関するデータは、パターンの方向に関するデータを有することを特徴とし、前記パターンの欠陥を検出する際には、前記輪郭データのパターンの方向に関するデータが、前記パターン方向の範囲外の場合に、前記輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするパターン形状評価方法。
【請求項６】
請求項１において、
前記パターン欠陥の中で、輪郭として連続した欠陥を検出し、前記輪郭として連続した欠陥を含む領域を欠陥エリアの座標データを検出することを特徴とするパターン形状評価方法。
【請求項７】
請求項１において、
前記パターン欠陥の中で、対面関係にある輪郭を検出し、前記対面関係にある輪郭を含む領域の欠陥エリアの座標データを検出することを特徴とするパターン形状評価方法。
【請求項８】
請求項７において、
前記欠陥のエリアが位置する設計データのパターンの状態により、前記欠陥の欠陥種を判定することを特徴とするパターン形状評価方法。
【請求項９】
電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出する手段と、
前記電子デバイスの設計データに基づくパターンデータ、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターンデータ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターンデータから、当該パターンデータを構成する複数の線分について、その方向ごとに、前記パターンデータの線分を基準とした公差領域データを生成する手段と、
当該公差領域に含まれる前記輪郭データが、前記公差領域データに含まれる方向条件を満たすか否かを判定し、当該方向条件を満たさない部分を欠陥として検出するパターン欠陥検出手段とを備えたことを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１０】
請求項９において、
走査型電子顕微鏡と、該走査型電子顕微鏡の制御手段を有する電子計算機とを備えたことを特徴とする半導体検査システム。
【請求項１１】
請求項９において、
前記パターン欠陥検出手段は、前記パターンの形状範囲に関するデータと、前記パターンの方向に関するデータと、前記輪郭データを比較し、前記輪郭データの不連続領域のデータを欠陥データとして検出する手段を有することを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記パターン欠陥検出手段は、輪郭データの不連続領域の長さを測定し、ユーザが指定した欠陥サイズの閾値との比較により、欠陥データを認定することを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１３】
請求項９において、
前記欠陥データに基づき、前記欠陥データに対応するパターン部位を計測するための計測手順データを生成する手段を有することを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記計測手順データを生成する手段は、前記欠陥データの座標情報と、前記欠陥データに近接する設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データの形状情報から、計測に利用する画像のスキャン方向を決定することを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１５】
請求項１３において、
前記計測手順データを生成する手段は、前記欠陥データの座標情報と、前記欠陥データに近接する設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データの形状情報から、前記欠陥データの座標データを含む２点の計測ポイントを決定することを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１６】
請求項１３において、
前記計測手順データを生成する手段は、前記欠陥データの座標情報と、前記欠陥データに近接する設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データの形状情報から、前記欠陥データの座標データを含む２点の計測ポイントと、各計測ポイントのラインプロファイルを、ライン積算により生成するための矩形エリアと、矩形サイズ，ライン積算方向を決定することを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１７】
請求項１６において、
前記矩形サイズは、前記欠陥データのパターン形状から決定することを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１８】
請求項１３乃至１７のいずれかにおいて、
前記計測手順データに基づき、欠陥部位の画像撮影や、欠陥部位の計測あるいは欠陥部位と、設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データとの間隔を計測することを特徴とするパターン形状評価装置。
【請求項１９】
請求項１３において、
前記計測手順データを生成する手段は、前記欠陥データの座標情報と、前記欠陥データに近接する設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データの形状情報から、前記欠陥データの座標データを含む前記輪郭データ上の２点の計測ポイントを決定し、２点の間隔を計測することを特徴とするパターン形状評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体を撮影した画像と、前記半導体の設計データを利用して、フォトマスクやウエハ上に形成されたパターンを検査するパターン形状評価方法，パターン形状評価装置およびそれらを用いた半導体検査システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年の半導体は微細化，多層化が進み、論理も煩雑化しているため、その製造が極めて困難な状況にある。その結果として、製造プロセスに起因する欠陥が多発する傾向にあり、その欠陥を効率的かつ正確に検出し、製造プロセスの問題を特定することが重要になっている。
【０００３】
製造プロセスに起因する欠陥は、パターンの変形，切断，短絡等であり、これらは理想的な形状をもつ基準パターンとの比較により検出することができる。具体的には、フォトマスクやウエハ上に形成されたパターンの中から理想的な形状をもつパターンをオペレータが選択し、そのパターンを撮影して画像化（＝基準画像）する。次に、検査対象のパターンを撮影し、検査対象画像と基準画像のパターンの位置を調整し、差分計算を行う。検査対象のパターンに欠陥が含まれている場合、欠陥位置の輝度情報が、基準画像の輝度情報と異なるため、差分量が大きくなる。この性質を利用し、一定値以上の差分値をもつ位置を欠陥位置として検出するものである。
【０００４】
しかしながら、以上のような検査形態では、オペレータによる基準パターンの登録作業が発生するため、様々な形状のパターンを検査する場合、基準パターンの登録作業に時間を要するといった問題がある。このため、基準パターンに半導体デバイスの設計データを用い、設計データとパターンの比較によって欠陥を検出することで基準パターンの登録作業を自動化し、検査時間を短縮するような試みがなされている。設計データとパターンの比較によって欠陥を検出するものに特許文献１がある。この特許文献１には設計データを検査対象パターンに発生しうる形状に変形させた上で画像化し、設計データのエッジ部の法線方向に存在する検査対象パターンのエッジで、かつエッジの方向やエッジ間の距離が一定範囲内の場合に設計データと検査対象パターンのエッジを対応付けし、対応付けできなかった検査対象パターンのエッジ部を欠陥として検出するという内容が開示されている。
【０００５】
【特許文献１】特許第３５２４８５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、設計データのエッジを基準として一方向に検査対象パターンのエッジを探索する方法では、設計データに対しパターン形状が多少変形した場合、設計データとの対応付けが困難になるパターン部位が発生し、正常なパターン部位を欠陥として誤検出してしまうという問題がある。また、対応付けの方向範囲を増やした場合、エッジの探索に時間がかかってしまう問題もある。
【０００７】
本発明はこのような問題に鑑み、従来技術で問題となっていた正常なパターン部位の誤判定を削減することができ、更に処理手順を簡素化して、高速にパターンの欠陥位置を検出するパターン形状評価方法，パターン形状評価装置，パターン形状評価データ生成装置およびそれを用いた半導体検査システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出すること、前記半導体の設計データから、パターンの方向に関するデータを生成すること、前記輪郭データからパターンの方向のデータを求め、前記輪郭データのパターン位置に対応する前記設計データから生成したパターンの方向に関するデータとの比較によりパターンの欠陥を検出することを特徴とするものである。
【０００９】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出すること、前記半導体の設計データから、パターンの形状範囲に関するデータを生成すること、前記輪郭データのパターン位置に対応する、前記設計データから生成したパターンの形状範囲に関するデータとの比較によりパターンの欠陥を検出することを備えたことを特徴とするものである。
【００１０】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出すること、前記半導体デバイスの設計データから、パターンの方向とパターンの形状範囲に関するデータを生成すること、前記輪郭データからパターン方向のデータを求め、前記輪郭データのパターン位置に対応する前記設計データから生成した前記パターンの方向とパターンの形状範囲に関するデータとの比較により、パターンの欠陥を検出することを備えたことを特徴とするものである。
【００１１】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、画像からパターンの輪郭データを抽出する際に、画像からピクセル単位でパターンの輪郭画素を検出し、近接する輪郭画素の近似処理によって得た新たな輪郭画素を輪郭データとすることを特徴とするものである。
【００１２】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、パターンの欠陥を検出する際に、前記輪郭データのパターンの方向に関するデータと、前記パターン位置に対応した前記設計データから生成したパターンの方向に関するデータを比較し、前記２つのパターンの方向に関するデータから求めた差分値が規定範囲外の輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするものである。
【００１３】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、パターンの欠陥を検出する際に、前記輪郭データのパターン位置と、前記パターン位置に対応する前記設計データから生成したパターンの形状範囲に関するデータを比較し、前記輪郭データのパターン位置が、前記パターンの形状範囲外の場合に、前記輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするものである。
【００１４】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、パターンの方向に関するデータはパターンの方向の範囲に関するデータを有することを特徴とし、前記パターンの欠陥を検出する際には、前記輪郭データのパターンの方向に関するデータが、前記パターン方向の範囲外の場合に、前記輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするものである。
【００１５】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、前記パターン欠陥の中で、輪郭として連続した欠陥を検出し、前記輪郭として連続した欠陥を含む領域を欠陥のエリアデータとして検出することを特徴とするものである。
【００１６】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、前記パターン欠陥の中で、対面関係にある輪郭を検出し、前記対面関係にある輪郭を含む領域を欠陥のエリアデータとして検出する手段を有することを特徴とするものである。
【００１７】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価方法において、前記欠陥のエリアデータについて、前記欠陥のエリアが位置する設計データのパターンの状態により、前記欠陥のエリアデータの欠陥種を判定することを特徴とするものである。
【００１８】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価装置において、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出する手段と、前記半導体の設計データから、パターンの方向に関するデータを生成する手段と、前記輪郭データからパターンの方向のデータを求め、前記輪郭データのパターン位置に対応する前記設計データから生成したパターンの方向に関するデータとの比較により、パターンの欠陥を検出する手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００１９】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価装置において、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出する手段と、前記半導体の設計データから、パターンの形状範囲に関するデータを生成する手段と、前記輪郭データのパターン位置に対応する、前記設計データから生成したパターンの形状範囲に関するデータとの比較により、パターンの欠陥を検出する手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２０】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価装置において、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出する手段と、前記半導体デバイスの設計データから、パターンの方向とパターンの形状範囲に関するデータを生成する手段と、前記輪郭データからパターン方向のデータを求め、前記輪郭データのパターン位置に対応する前記設計データから生成した前記パターンの方向とパターンの形状範囲に関するデータとの比較により、パターンの欠陥を検出する手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２１】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価データ生成装置において、半導体の設計データからパターン形状の範囲に関するデータを生成する手段と、前記パターン形状の範囲に関するデータを表示する手段と、パターン形状の範囲に関するデータの変更に関するデータを入力する手段と、前記変更に関するデータに基づき、前記パターン形状の範囲に関するデータを更新する手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２２】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価データ生成装置において、半導体の設計データからパターンの方向に関するデータを生成する手段と、前記パターンの方向に関するデータを表示する手段と、前記パターンの方向に関するデータの変更に関するデータを入力する手段と、前記変更に関するデータに基づき、前記パターンの方向に関するデータを更新する手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２３】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価データ生成装置において、半導体の設計データからパターンの方向とパターンの形状範囲に関するデータを生成する手段と、前記パターンの方向とパターンの形状範囲に関するデータを表示する手段と、前記パターンの方向とパターンの形状範囲に関するデータの変更に関するデータを入力する手段と、前記変更の関するデータに基づき前記パターンの方向とパターンの形状範囲に関するデータを更新する手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２４】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価データ生成装置において、設計データのパターンに対し、パターンの幅，パターンの方向，曲線パターンを形成するための円パターンの直径や半径、設計データの頂点座標円パターンの位置関係を示すデータのいずれかのパラメータを入力する手段を備え、前記パラメータを利用して、設計データから、パターン形状の範囲に関するデータを生成する手段とを備えたことを特徴とするものである。
【００２５】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価データ生成装置において、設計データのパターンに対し、パターンの幅，パターンの方向，曲線パターンを形成するための円パターンの直径や半径、設計データの頂点座標円パターンの位置関係を示すデータのいずれかのパラメータを入力する手段を備え、前記パラメータを利用して、設計データから、パターンの方向に関するデータを生成することを特徴とするものである。
【００２６】
更に、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価データ生成装置において、設計データのパターンに対し、パターンの幅，パターンの方向，曲線パターンを形成するための円パターンの直径や半径、設計データの頂点座標円パターンの位置関係を示すデータのいずれかのパラメータを入力する手段を備え、前記パラメータを利用して、設計データから、パターン形状の範囲とパターンの方向に関するデータを生成することを特徴とするものである。
【００２７】
また、上記課題を達成するために本発明は半導体検査システムにおいて、走査型電子顕微鏡と、該走査型電子顕微鏡の制御手段を有する電子計算機とを備えたことを特徴とするものである。
【００２８】
また、上記課題を達成するために本発明はパターン形状評価装置において、パターンの方向の範囲に関するデータは、パターンの部位によって異なる値であることを特徴とするパターン形状評価方法。
【発明の効果】
【００２９】
以上説明したように、本発明によれば、画像データから抽出した輪郭データと、設計データを基準としたパターンの方向と公差範囲を示す方向分布データとの比較により、従来技術で問題となっていた欠陥の誤判定を削減することができ、更に処理手順が簡素なため、高速にパターンの欠陥位置を検出することが実現出来る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
本発明の実施の形態について図面を用いて説明する。
（１）第１の実施の形態
図１は本発明の基本原理を示すブロックチャートである。また、図４は図１に示した各ブロック内で利用するデータを示したものである。
【００３１】
なお、本発明は、図５に示したような計算機システムで実施する。計算機システムは、システムバス０５０７上にＣＰＵ（中央演算処理装置）０５０１，メモリ０５０２，入出力（Ｉ／Ｏ）コントローラ０５０５，ネットワークインタフェース０５０８，フレームメモリ０５１０が接続されている。Ｉ／Ｏコントローラ０５０５には、半導体の設計データや半導体の撮影画像が格納されているディスク０５０６が接続されると共に、外部よりマウス０５０３，キーボード０５０４などのデータ入力手段から本発明の検査に利用するパラメータ等の信号が入力される。また、フレームメモリ０５１０は、半導体の撮影画像や設計データや本発明のパターン形状評価の結果など、ディスプレイ０５１１に表示するデータを記憶するものである。システムバス０５０７はネットワークインタフェース０５０８を介してＬＡＮ（Local Area Network）０５０９に接続されており、ＣＰＵ０５０１は図１に示したパターンの形状評価処理をソフトウェアにより実施する。また、図２１の実施例のように光学顕微鏡や走査型電子顕微鏡などの半導体撮影装置２１０１を搭載した半導体検査システムにも上記の計算機システムと同等の機能をもつ計算機システム２１０２が搭載されており、このような半導体検査システム２１０３の計算機システム２１０２でも本発明のパターン形状評価を実施することができる。
【００３２】
以下、図１の各ブロックについて詳細を説明する。
【００３３】
輪郭抽出手段０１０３は図４（ａ）のようなシリコンウエハ上に製造された電子デバイスの回路パターンや、パターンの露光に利用するマスクに製造された電子デバイスの回路パターンを撮影した画像データ０１０１からパターンの輪郭を検出し、図４（ｂ）のような輪郭データ０１０７を生成するものである。この輪郭抽出手段０１０３により、パターンの撮影によって画像データ０１０１に含まれたノイズや背景などのパターンの形状評価に不要な情報を取り除く。
【００３４】
図２に輪郭抽出手順のフローチャートを示す。最初にディスクあるいはメモリにある画像データを読み込む０２０１。続いて、画像データ０１０１に対しエッジ検出処理を行う０２０２。半導体の検査に利用する画像データは、一般的に８bit／画素や１６bit／画素といった輝度信号をもつグレー情報であり、半導体の撮影装置や試料の材質によりパターン部の輝度値の分布状態（パターン位置がピーク状の輝度分布、パターン位置がステップ状の輝度分布など）が多少異なる。このため、田村秀行著「コンピュータ画像処理」（以下、非特許文献１と称す）の画像特徴の抽出の項で開示されているようなエッジ検出オペレータの中からパターン部の輝度値の分布状態に適したものを利用することでエッジの検出が可能である。エッジデータは通常、グレー情報なので、エッジデータに対し、非特許文献１で示されている２値画像処理による２値化処理０２０３や細線化処理０２０４を行うことにより、パターンの輪郭データを生成する。そして、これらの処理を全画素に適用するまで繰り返す。最後に生成した輪郭データをメモリやディスクに書き込む０２０５。
なお、本実施例ではパターンの位置を画素単位で表現する輪郭データ０１０７を利用してパターンの欠陥を検出する例を説明するが、例えばＣＧ−ＡＲＴＴＳ協会著「ディジタル画像処理」（以下、非特許文献２と称す）のパターンと図形の検出技術に開示されているようなフィッティング関数によるサブピクセル位置推定処理をエッジデータに適用することで、パターンの位置を１画素未満で表現することができる。この場合、画素単位で輪郭データを扱う場合に比べ欠陥の位置を高精度に検出することができる。
【００３５】
方向分布生成手段０１０４は、図４（ｃ）のような設計データ０１０２から図４（ｄ）のような方向分布データ０１０８を生成する。方向分布データ０１０８は、輪郭データ０１０７との比較によりパターンの異常及び欠陥を判定するためのデータであり、以下２項目に関連する値を画素値に持つことを特徴とする。
【００３６】
（１）パターンの公差領域
方向分布データ０１０８の全画素は設計データ０１０２のパターン位置を基準とし、パターンの変形が許容される領域（以下、公差領域とする）と許容されない領域（以下、異常領域）を判定するためのデータを有する。
【００３７】
（２）パターンの方向
公差領域内の全画素は、輪郭データ０１０７に含まれたパターンの方向に関するデータとの比較により、輪郭データ０１０７の正常，異常を判定するためのデータを有する。
【００３８】
図４（ｄ）に示す方向分布データは、パターンの異常領域に相当する画素値に負の値「−１」を持ち、公差領域に相当する画素値には、各画素位置における正常なパターンの方向を示す正の値「０°」〜「１３５°」を持つ。このような方向分布データ０１０８と、輪郭データ０１０７を図４（ｅ）のように比較することで、例えば図４（ｆ）のように公差領域内に存在する輪郭データ０１０７のパターンの方向値が、方向分布データ０１０８の方向値と大きく異なる公差領域内の欠陥パターン０４０１や、異常領域内の輪郭データ０１０７の異常領域の欠陥パターン０４０２を欠陥と判定することができる。
【００３９】
図３に方向分布データ０１０８を生成するフローチャートを示す。
【００４０】
方向分布データ０１０８は例えば図３のフローチャートの手順で生成できる。ただし、パターンの公差やパターンの方向で異常，正常を判定する基準はあくまで半導体開発者のノウハウによって決定されるべきものであり、以下の示す方向分布データ０１０８の生成手順は、パターンの公差，方向を示す方向分布データ０１０８の分布状態や、その生成方法を限定するものではない。
【００４１】
まず、方向分布データ０１０８に異常領域を示す「−１」を初期値として書き込む０３０１。方向分布データ０１０８は、輪郭データ０１０７と同じ解像度で、画像データ０１０１に含まれるパターンの領域を表現可能なデータである。次にディスクあるいはメモリにある設計データ（画像データ０１０１に含まれるパターンに対応した）を読み込む０３０２。半導体の設計データ０１０２には一般的にパターンを構成するための情報として、頂点の数と各頂点のウエハ上での座標値が記載されている。この頂点座標を画像データ０１０１の撮影倍率に合わせて方向分布データ０１０８上の頂点座標に変換し０３０３，頂点座標間の画素に後述する方法でパターンの方向値を求め０３０４，パターン方向値を１画素幅のパターンとして方向分布データ０１０８に書き込む０３０５。このパターンの書き込みを画像データ０１０１に含まれるパターンに対応したパターン全てについて実施する０３０６。
【００４２】
次に設計データ０１０２からパターンの方向値を求める方法を説明する。頂点間の直線パターンの方向値は、直線パターンの始点，終点となる頂点座標から求めることができる。図６の例を利用して説明する。
【００４３】
図６（ａ）は頂点座標Ａ〜Ｄで構成された設計データの長方形パターンを画像座標に変換し、画像化した図である。
【００４４】
Ａ点（ｘ＝５０，ｙ＝５０）〜Ｂ点（ｘ＝１００，ｙ＝５０）間およびＣ点（ｘ＝５０，ｙ＝２００）〜Ｄ点（ｘ＝１００，ｙ＝２００）の直線は２点間のＹ座標の値が等価なので０度方向の直線、Ａ点〜Ｃ点間およびＢ点〜Ｄ点間の直線は２点間のＸ座標の値が等価なので９０度方向の直線であることが判別できる。ただし、頂点位置の方向値については頂点をはさむ２つの頂点座標の関係からパターンの方向を判別する。設計データの頂点部の形状、すなわち直角のパターンをウエハ上に再現することは非常に困難であり、図４（ｃ）のような設計データの頂点部０４０４は図４（ａ）のように斜め方向の角度を持った設計データの頂点部のパターンに対応するウエハ上に形成されたパターンの頂点部０４０３になる。このため、頂点部付近のパターン形状は、他部のパターンに比べて設計データのパターン形状との乖離がある程度許容されるべき部位である。このようなことから、方向分布データ０１０８のパターンの頂点部付近には、後述する比較処理０１０５において、斜め方向のパターンを正常と判定するような方向値にしておくことが望ましい。例えば図６（ａ）の頂点Ａについては、Ａ点，Ｂ点とＣ点の頂点座標Ｘ，Ｙの関係（Ａ点のＸ座標＝Ｃ点のＸ座標，Ａ点のＹ座標＝Ｂ点のＹ，Ａ点のＸ座標＜Ｂ点のＸ座標）から４５°方向、図６（ａ）の頂点Ｄについては、Ｄ点とＢ点とＣ点の頂点座標Ｘ，Ｙの関係（Ｄ点のＸ座標＝Ｂ点のＸ座標、Ｄ点のＹ座標＝Ｃ点のＹ座標，Ｄ点のＸ座標＞Ｃ点のＸ座標）から１３５°方向のパターンとする。
【００４５】
次に方向分布データ０１０８に対して膨張処理を行い０３０７，方向識別値をパターンの方向値に変換した結果を方向分布データに書き込む０３０８。膨張処理は処理対象画素の周辺数画素を参照し、参照画素の中で最も高い画素値の値を処理対象画素の画素値に置き換える一般的な画像処理であり、最大値フィルタやＭＡＸフィルタ処理とも呼ばれている。次に上記パターンの方向値を方向識別値に変換して方向分布データ０１０８に書き込む。膨張処理を利用する都合上、上記の方法で求めたパターンの方向値を一旦、下記のような方向識別値に置き換える。方向識別値は例えば０°方向のパターン部位を「１」、９０度方向のパターン部位を「２」、４５°方向のパターン部位を「３」、１３５度のパターン部位を「４」、パターン以外の領域を「−１」とした値であり、この方向識別値を利用することで、１画素幅のパターンの方向分布データ０１０８から、数画素幅のパターン形状の許容範囲を示す方向分布データ０１０８を簡易的な方法で生成できる。頂点部位の方向識別値を直線部位の方向識別値よりも大きな値に設定することがポイントである。
【００４６】
パターン部の方向識別値は、パターン以外の方向識別値「−１」よりも大きいので、例えば、参照画素領域を３×３画素とした場合、この膨張処理を方向分布データ０１０８全面に対し１回行うと、１画素幅のパターン部を３画素幅の領域をもつパターンに変換できる。この膨張処理を繰り返し行うことで、パターンの画素幅を広げることが可能である。
例えばパターンの公差範囲が画像座標で５画素幅相当の場合、１画素幅のパターンで記述された方向分布データ０１０８に対し、参照画素：３×３画素、繰り返し回数：２回の膨張処理により、５×５画素幅の公差範囲をもつ方向分布データ０１０８を生成できる。またパターンの頂点部の方向識別値は、パターンの直線部よりも大きな方向識別値なので膨張処理によってその領域が縮小されることはない。このような膨張処理により、図６（ｂ）に示すような方向識別値−１、１〜４をもつ方向分布データ０１０８を生成することができる。この方向識別値をパターンの方向値に変換した方向分布データが図６（ｃ）となる。「−１」の領域は異常領域を示し、０°，４５°，９０°，１３５°の領域はパターンの公差範囲を示すデータである。
【００４７】
比較処理０１０５では、輪郭データ０１０７内のパターン位置と、パターン位置に対応する方向分布データ０１０８を比較して輪郭データ０１０７内のパターンの欠陥データ０１０６を検出する。比較処理０１０５のフローチャートを図９に示す。まず、メモリあるいはディスク上にある輪郭データ０１０７と方向分布データ０１０８を読み込む０９０１，０９０２。次に輪郭データ０１０７内のパターン位置０９０３を検出し０９０３、パターン位置に対応した方向分布データ０１０８を参照する。
【００４８】
次に、図４（ｇ）のような方向分布データと、図４（ｈ）のような輪郭データの場合を例として比較によるパターン欠陥の検出手順を説明する。なお、図４（ｇ）の方向分布データ内の太黒枠の画素は図４（ｈ）の輪郭データのパターン位置に対応している。
【００４９】
パターン位置Ａ２，Ａ３については、パターン位置に対応する方向分布データの方向値が−１なので、パターンが異常領域にあると判定し欠陥とする０９０４。パターン位置Ａ０，Ａ１については、方向分布データの方向値が正の値なので、輪郭画素のパターンの方向値を検出する０９０５。パターンの方向値は、例えば図２２のようなテンプレートを利用して検出できる。このテンプレートは、各画素位置に重み係数を配置した３×３画素のマトリクスであり、それぞれ０°，２２.５°，４５°，６７.５°，９０°，１１０.５°，１３５°，１５７.５°のパターン方向を示す係数配置を持つ。この１４個のマトリクスを、輪郭データ０１０７のパターン位置を中心とした３×３画素の領域に畳み込み、最も出力値の高いテンプレートの方向値をそのパターン位置の方向値とする。例えば図７のような輪郭画素を中心とした３×３画素の領域３種類（０°，９０°，４５°方向、輪郭画素＝１、非輪郭画素＝０とする）に図２２の１４個のマトリクスをそれぞれ畳み込み処理した結果を図８に示す。０°方向のパターン位置については、Ｎo.１（方向値０°）のマトリクスによる畳み込み結果、９０°方向の輪郭画素については、Ｎo.８（方向値９０°）のマトリクスによる畳み込み結果、４５°方向の輪郭画素については、Ｎo.４（方向値４５°）のマトリクスによる畳み込み結果が最も大きい値をとるのが分かる。このようなテンプレート処理により、パターン位置の方向値を検出できる。また、方向分布データ０１０８に含まれたノイズ等の影響により、例えば３×３画素といった小さな領域では、パターンの方向が正確に判定できない場合は、図６のマトリクスサイズを同様の係数配置となるように拡大し、上述のテンプレート処理を行うことで、パターンの正確な方向値を検出できる。
【００５０】
また、輪郭データ０１０７に非特許文献１に示された２値画像処理の線図形の折れ線近似処理を適用することで、輪郭データ０１０７内で連続した複数のパターン位置の情報から、パターンの近似直線を生成することができる。その直線位置にパターンの画素位置を置き換えることで、画像データ０１０１に含まれたノイズ等の影響による局所的なパターンの形状変動を抑えることができ、また直線の方向値をそのままパターン位置の方向値とすることができる。なお、このような輪郭データ０１０７の方向値の算出は、輪郭抽出手段０１０３の過程で行うことも可能である。
【００５１】
次に輪郭データ０１０７のパターンの方向値と、方向分布データ０１０８の方向値の差分絶対値を求める０９０６。例えば図４（ｈ）のパターン位置Ａ０については、パターンの方向値が６７.５°、方向分布データの方向値は９０°なので、方向差分の絶対値はＡＢＳ（６７.５−９０）＝２２.５である。また、パターン位置Ａ１については、パターンの方向値が２２.５°、方向分布データの方向値は９０°なので方向差分の絶対値はＡＢＳ（２２.５−９０）＝６７.５である。この方向差分の絶対値と、パターンの欠陥／非欠陥を判定するための閾値を比較する。例えば、パターンの変形を許容する範囲を０°〜３０°とした場合、閾値を３０とし、方向差分の絶対値が３０よりも大きいパターンを欠陥とする０９０７。輪郭線画素Ａ１の方向差分の絶対値は２２.５のため正常、輪郭画素Ａ２の方向差分の絶対値は６７.５のため欠陥と判定する。最後に欠陥と判定したパターンを示すデータをディスクあるいはメモリに書き込む。なお、欠陥の判定に利用する閾値については、検査パラメータとしてユーザがマウスやキーボードを介して設定することも可能である。
【００５２】
以上のような比較処理を輪郭データ０１０７内の全輪郭画素について行うことで、図４の（ｆ）または（ｉ）に示したような輪郭データに含まれるパターンの欠陥を検出できる。
【００５３】
なお、本発明では、図４（ｅ）のように輪郭データ０１０７のパターンと、パターン位置に対応する方向分布データ０１０８を比較してパターンの形状評価を行う都合上、比較するパターンの位置と方向分布データの位置がウエハ上の同一の場所を示すような方向分布データ０１０８を生成することが望ましい。ただし、輪郭データ０１０７と方向分布データ０１０８の位置関係が不明な場合は、図１０に示すように、設計データ０１０２と画像データ０１０１のパターンマッチング１００１により設計データ０１０２に対する画像データ０１０１の位置ずれ量、もしくは画像データ０１０１に対する設計データ０１０２の位置ずれ量（以下、シフト量１００２）を計算することができ、シフト量１００２を考慮した比較処理０１０５によりパターンの形状評価が可能である。ただし、正規化相関法や残差最小法のような一般的なパターンマッチング法では、設計データ０１０２のパターンの形状と画像データ０１０１に含まれるパターンの形状が異なる場合、正確なシフト量１００２を検出できない場合がある。このため、例えば特開平６−９６２１４号公報（以下、特許文献２と称す）に開示されているように設計データの形状をウエハ上のパターンの形状に合わせて調整した上で正規化相関法によりシフト量を検出するといったアプローチにより、パターン形状が異なる場合でも正確なシフト量の検出が可能である。
【００５４】
図１３にパターンマッチング１００１のフローチャートを示す。まずディスクあるいはメモリにある設計データ０１０２と画像データ０１０１を読み込み１３０１，１３０２、上述したような異形状のパターンに対応したパターンマッチングを行ってシフト量１００２を検出する１３０３。パターンマッチングでシフト量を検出した場合は、輪郭データ０１０７のパターン位置の座標値にシフト量１００２を加えた座標値から方向分布データの方向値を求めて比較処理を行うことにより画像データ０１０１と設計データ０１０２の位置関係が不明な場合でもパターンの形状評価が可能である。
【００５５】
更に上述した比較処理では、輪郭データ０１０７内の欠陥位置が画素単位で検出される場合を示したが、例えば図１１に示したように、パターンとして連続した欠陥に対し、引用文献１の２値画像処理に開示されているラベリング処理を行い、同一ラベルをもつパターンを含む矩形領域を探索するような処理の組み合わせにより、欠陥画素の集合を示す矩形エリアの座標データ（ｘ０，ｙ０）→（ｘ１，ｙ１）として検出することもできる。
【００５６】
また、検査に利用した設計データ０１０２や画像データ０１０１，欠陥データ０１０６は、例えば、図１２に示すような形式としてフレームメモリに書き込むことで、これらのデータをディスプレイに表示することが可能であり、検査結果をユーザに提供することもできる。
【００５７】
なお、以上の説明では、方向分布データ０１０８に正常なパターンの方向値を入力し、方向差分の絶対値がある範囲を超えたパターンを欠陥データ０１０６として検出する例を説明したが、例えば方向分布データ０１０８に許容されるべきパターンの方向範囲を入力しておき、比較処理０１０５において輪郭データ０１０７の方向値が許容される方向範囲内か範囲外か判定することで欠陥データ０１０６を検出するということも可能である。これにより、パターン位置によって欠陥や異常を検出するための方向値を調整することもできる。
【００５８】
以上説明したように、本実施例では、画像データから抽出した輪郭データと、設計データを基準としたパターンの方向や公差範囲を示す方向分布データとの比較により、従来法で問題となっていた欠陥の誤判定を削減することができ、更に処理手順が簡素なことから高速にパターンの欠陥位置を検出することが実現できる。
【００５９】
（２）第２の実施の形態
本実施例では、ユーザが定義した方向分布データ０１０８を利用してパターンの異常や欠陥の検査を行う方法を説明する。本発明も図５に示す計算機システムで実施する。なお、方向分布生成手段０１０４以外の処理については実施例１と同様のため、説明を省略する。
【００６０】
図１４に本発明における方向分布生成手段０１０４のフローチャートを示す。まず、設計データ０１０２を読み込み１４０１、実施例１で示した簡易的な手法で方向分布データ０１０８を生成した後１４０２、方向分布データ０１０８をフレームメモリに書き込み、ディスプレイに表示する１４０３。次にユーザに、キーボードやマウスを介して方向分布データ０１０８の修正値を入力させる。方向分布生成手段０１０４は、ユーザが指定した修正値に基づき、方向分布データ０１０８を更新する１４０４、後は実施例１で説明した内容の欠陥検出を行う。これにより、方向分布データ０１０８のユーザ定義が可能となり、目的に応じたパターンの異常、欠陥の検査を行うことができる。
【００６１】
（３）第３の実施の形態
本実施例では、ユーザが指定した方向分布データ０１０８を生成するためのパラメータを利用して、方向分布データ０１０８を効率的に生成し、パターンの異常や欠陥の検査を行う方法を示す。本発明も図５に示す計算機システムで実施する。なお、方向分布生成手段０１０４以外の処理については実施例１と同様のため、説明を省略する。
【００６２】
図１６に方向分布データの生成手順のフローチャートを示す。
【００６３】
まず、方向分布データ０１０８を生成するためのパラメータ入力画面をディスプレイに表示する１６０１。またディスプレイには図１５（ａ）のように、ユーザが各パラメータと、設計データ１５０１，公差領域１５０２の関係を判別できるようなデータも表示する。ユーザに指定させるパラメータの一例を以下に示す。
（１）Ｈ：０°方向の直線パターン部位の公差範囲を設定するためのパラメータ
（２）Ｗ：９０°方向の直線パターン部位の公差範囲を設定するためのパラメータ
（３）Ｒ１，ａ１（ｘ，ｙ）：パターンコーナ部位外側の公差範囲を生成するためのパラメータ
（４）Ｒ２，ａ２（ｘ，ｙ）：パターンコーナ部位内側の公差範囲を生成するためのパラメータ
次に、検査対象の画像データ０１０１に対応する設計データ０１０２を読み込み１６０２、上記パラメータを利用して方向分布データ０１０８を生成する１６０３。
【００６４】
方向分布生成手段０１０４では、入力された設計データ０１０２の０°方向のパターン直線部位については、設計データのパターン位置を基準とし、方向分布データ０１０８のＷの範囲に方向値０°を書き込む。また、９０°方向のパターン直線部については、設計データのパターン位置を基準とし、方向分布データ０１０８のＨの範囲に方向値０°を書き込む。
【００６５】
パターン頂点部の公差範囲は、図１５（ａ）に示したようにパターンのコーナー部の形状を円形パターンの一部の形状とし、方向分布データの内枠，外枠を構成する２つの円形パターンを利用して決定する。ａ１（ｘ，ｙ），ａ２（ｘ，ｙ）は、パターンの頂点位置と円形パターンの中心位置の相対位置を示すパラメータ、Ｒ１，Ｒ２は各円形パターンの半径を示すパラメータである。このパターン頂点部の２つの円形パターンとパターン直線部の公差範囲が構成する公差範囲内に方向値を書き込む。具体的には、図１５（ｂ）のように、パターンの内側に位置するパターン内枠の円形パターン１５０４の中心座標から、公差範囲上に直線を引き、直線の法線方向をパターンの方向値とする。例えば、位置ｂ１の場合、円形座標から１５７.５°方向の直線の座標上にあることから、方向値は６７.５°、位置ｂ２の場合、円形座標から１３５°方向の直線の座標上にあることから、方向値は４５°、位置ｂ３の場合、円形座標から１１２.５°方向の直線の座標上にあることから、方向値は２２.５°のように方向値を決定する。なお、上記のパラメータの指定はマウスやキーボードを利用して行う。方向分布データ０１０８の生成後、実施例１で説明した内容の欠陥検出を行う。
【００６６】
以上説明したように、本発明では、方向分布データ０１０８の生成に関する非常に少ないパラメータをユーザに入力させることで、ユーザが目的とする方向分布データを効率的に生成でき、パターンの異常や欠陥の検査を行うことができる。
【００６７】
（４）第４の実施の形態
本実施例では、実施例１で説明したパターン形状評価で検出した欠陥データ０１０６を利用して欠陥種を特定するパターン形状評価方法を説明する。
【００６８】
図１７に本発明のブロックチャートを示す。なお、欠陥データ０１０６を生成するまでの内容は実施例１に示したものと同様のため、説明を省略する。図１８（ａ）（ｂ）は、それぞれ、設計データのパターン（破線）と輪郭データのパターン（実線）を重ね合わせた画像であり、図１８（ａ）は輪郭データのパターンが短絡した状態、図１８（ｂ）は輪郭データのパターンが切れた状態を示している。この２枚の輪郭データのパターンについて、実施例１で説明した方向分布データとの比較処理を行うと、図１８（ａ）については図１８（ｃ），図１８（ｂ）については図１８（ｄ）にような欠陥パターンが検出できる。ただしこの欠陥パターンは欠陥の点列座標データなので、この点列座標を利用してパターンの短絡部および切れ部を検出する。設計データのパターン内に存在する欠陥は切れたパターンの可能性が高く、パターン外に存在する欠陥は短絡したパターンの可能性が高い。また、パターンの切れ部と短絡部には図１８の（ｃ）（ｄ）のように共通して対面した欠陥部位が形成される。このような特徴を利用してパターンの短絡部および切れ部を検出する。
【００６９】
図１９のフローチャートを用いて具体的な実施例を説明する。まず、比較処理０１０５からの図２０（ａ）のような欠陥の点列座標データに対し、連続した欠陥座標を識別するために、非特許文献１の２値画像処理技術として公開されているラベリング処理を行い１９０１、更に同一ラベルの点列座標情報から、非特許文献１の２値画像処理技術として同じく開示されている折れ線近似処理１９０２を行って、欠陥画素の点列を図２０（ｂ）のような線分データに変換する。続いて、各線分について、線分方向に対し、垂直方向、もしくは垂直方向＋／−Ｌ°範囲に存在する異ラベルの線分を探索し１９０３、線分方向差がＭ範囲以内で、かつ線分間の距離がＮ範囲以内の場合１９０４に、この線分区間をパターンの切れおよび短絡の領域とする１９０５。このような処理を全てのラベルについて判定を行う。続いてこの領域に対応する設計データのパターンを読み込み１９０６、この領域が設計データの頂点座標が構成するパターン内か，パターン外かの判定を行って短絡部と切れ部を判定する１９０７。最後に短絡部と切れ部を含む矩形の座標情報と短絡や切れの判別情報を、欠陥データとしてメモリ、あるいはディスクに書き込む１９０８。なお、判定に利用するＬ，Ｍ，Ｎといったパラメータは、マウスやキーボードを介してユーザが指定できるようになっている。
【００７０】
以上説明したように、本発明では、点列で表現された欠陥パターンの座標データから、設計データを利用することで、パターンの切れ部と短絡部の領域を検出でき、欠陥データとして整理された情報をユーザに提供することができる。
【００７１】
（５）第５の実施の形態  （崩れパターンの検知）
本実施例では、方向分布データと輪郭データの比較により、本来、存在すべきパターンが形成されていない部位（以下、パターンの崩れ部位とする）を検出する方法を示す。図３９は、崩れパターン部位の方向分布データの公差領域３９０３，異常領域３９０２，輪郭データ３９０１を重ねた図である。パターンの崩れ部位には輪郭が存在しないため、方向分布データ上における輪郭データの不連続区間３９０４を検出することで、パターンの崩れ部位を検出することができる。輪郭データの不連続区間３９０４を検出する方法を２つ説明する。
【００７２】
（１）崩れパターン検出手法Ａ
図２４を利用して崩れパターン部位を検出する方法を示す。図２４（ａ）は設計データ、図２４（ｂ）は図２４（ａ）から生成した方向分布データ、図２４（ｃ）は輪郭データである。輪郭データには輪郭の不連続区間２３０３があり、この部位の検出を目的とする。図２７に崩れパターン検出手法Ａのフローチャートを示す。まず、設計データから設計データのパターンを構成する線分の長さ（画像撮影倍率等の撮影条件から求めた画素単位での線分長）を求め、その線分長と、線分番号を求める２７０１。例えば、図２４（ａ）の設計データのパターンは図２４（ａ）−１〜（ａ）−４に示す４つの線分で構成されている。それぞれの線分に（１）〜（４）の線分番号を付け、線分長Ｌ１〜Ｌ４を求める。
線分番号と線分長は、崩れパターン部位の判定で参照できるように図２４に示すようなテーブル形式でメモリ０５０２やディスク０５０６に保持する。次に方向分布データの公差領域に線分番号を対応付けたデータを生成する２７０２。例えば、図２４（ｂ）に示す、方向分布データの公差領域（１）には、線分番号（１）を対応付ける。同様に公差領域（２）には線分番号（２）を、同様に公差領域（３）には線分番号（３）を、同様に公差領域（４）には線分番号（４）を対応付ける。対応付けは公差領域の画素と最も近接する設計データの線分を探索することで行う。線分番号の対応付けデータは、方向分布データの特殊レイヤー情報として保持してもよい。次に上述した実施例で示した方向分布データによる欠陥判定を行う２７０３。欠陥判定の過程において、輪郭データが正常領域内に存在した場合、その輪郭画素位置に対応する線分Ｎｏのエッジ画素数をカウントアップし、図２４に示すようなテーブルに保持する２７０４。輪郭データの欠陥判定後、図２４に示したテーブル情報から、各線分番号の線分長と、エッジ画素数を比較し、エッジ画素数が線分長に対して小さい場合にその線分の位置情報２３０４を崩れ部位データとして、その線分座標をメモリ０５０２やディスク０５０６に書き込む。パターンの形状は歪んでいる場合や、拡張，収縮している場合もあるため、例えば、線分長に対して数％以下の画素数といった規定値を設けることにより、崩れパターン部位の誤検出を抑えることができる。
【００７３】
（２）崩れパターン検出手法Ｂ
図２５，図２６，図２８を利用して崩れパターン部位を検出するための別手法を説明する。図２８は、崩れパターン検出手法Ｂのフローチャートである。まず、方向分布データのパターン方向情報を参照し、方向別の公差領域を示す複数の方向分布データを生成する２８０１。例えば図２５（ａ）に示した方向分布データ（公差領域２５０１，異常領域２５０２）から、パターン方向０°〜４５°，１３５°〜１８０°の公差領域を示す方向分布データ（図２５（ａ）−１、以下、方向分布データＡとする。）とパターン方向４６°〜１３４°の公差領域を示す方向分布データ（図２５（ａ）−２、以下、方向分布データＢとする）を生成する。次に方向分布データＡは水平方向、方向分布データＢは垂直方向にスキャンし、それぞれ正常領域上の輪郭データの有無を探索する２８０２。図２６を用いて具体的な輪郭データの探索方法を説明する。図２６（ａ）は図２５（ａ）−１で示したパターン方向０°〜４５°，１３５°〜１８０°の方向分布データの一部を示した図であり、公差領域２６０１，異常領域２６０２，設計データ２６０３のパターン，輪郭データ２６０４を重ねた図である。輪郭データの不連続区間２３０８を崩れパターン部位として検出する例を説明する。方向分布データのライン（１）→（６）の順に水平方向スキャンを行う。図２６（ｂ）は、（１）〜（６）のラインにおける公差領域と異常領域，輪郭の有無をスキャン方向に沿ってグラフ表現した図である。パターンの崩れが無い（１）（２）（５）（６）のラインにおいては、公差領域内に輪郭データが存在する。一方、パターンの崩れがある（３）（４）のラインにおいては、公差領域内に輪郭データが存在する。このような公差領域内における輪郭データの有無をラインスキャン過程で検出することで、パターンの崩れ部位に対応する設計データ２６０３の欠陥部位に対応する設計データのパターン部位２６０７を特定する。ただし、輪郭データがパターンの撮影画像に含まれたノイズの影響で欠損しているようなケースでは、その欠損部位をパターンの崩れ部位として誤検出する可能性がある。このため、上記の方法でパターンの崩れ部位の候補を特定した後、崩れ部位の候補の連結画素数を算出し２８０３、規定値以上の場合のみをパターン崩れ部位とし、設計データのパターン部位２６０７のパターンの位置情報２３０４を崩れ部位データとして、メモリ０５０２やディスク０５０６に書き込む２８０４。
【００７４】
以上説明したように、本発明では、方向分布データと輪郭データの比較を行うことで、形成されるべきパターンが形成されていない部位をパターンの崩れ部位として検出できる。
【００７５】
（６）第６の実施の形態  （実パターン画像の輪郭データを基準とした検査）
本実施例では、図２９を用いてパターンの撮影画像から生成した輪郭データから方向分布データを生成し、他の撮影画像から抽出した輪郭データとの比較によりパターンを検査する手法を説明する。実施例１〜実施例５の例では、方向分布データの生成に設計データを用いているが、正常に形成できたパターン形状と、製造過程のパターン形状の相対比較を行って半導体製造装置の機差や経年変動を把握するような検査形態もありうる。そのような検査形態では、実際に製造したパターンの撮影画像から、パターンの輪郭を抽出し、その輪郭形状に対する形状異常を検出することが望ましい。このため、本実施例では、図２９のように、正常なパターンを撮影した画像データ２９０１から、上述した輪郭抽出と同様の処理２９０２を行い、正常パターンの輪郭データ２９０３を生成する。正常パターンの輪郭データから方向分布生成手段２９０５で方向分布データを生成し、検査対象の画像０１０１から抽出した輪郭データ０１０７との比較によってパターン形状の異常部位や欠陥部位を検出する。
【００７６】
実施例１で述べた方向分布生成手段０１０４は、入力が設計データのため図３に示す手順で方向分布データの生成が可能である。しかし、本実施例での方向分布生成手段２９０５では、入力が輪郭データのため、図３の０３０１〜０３０６の処理手順を変更する必要がある。方向分布生成手段２９０５の処理フローを図３３に示す。
【００７７】
最初に輪郭データを読み込む３３０１。次に輪郭データを構成する各画素値について、周辺の連続した輪郭画素の関係から、輪郭の方向値を算出し３３０２、その方向値をメモリ０５０２やディスク０５０６に書き込む３３０３。輪郭の方向値は、例えば実施例１の比較処理で説明したように図２２のようなテンプレートを利用して検出できる。また、参考文献：「コンピュータ画像処理」，田村秀行著に開示の折れ線近似処理等により、画像の点列情報である輪郭データを一旦直線情報に近似し、その直線の傾き情報からパターンの方向を検出することもできる。このように輪郭データの全輪郭画素のパターン方向値を検出する３３０４。膨張処理以降の０３０７，０３０８の処理は図３のフローチャートと同様のため、詳細を割愛する。
【００７８】
以上説明したように、本発明では、実際に製造したパターンの輪郭データから方向分布データを生成し、検査することにより、正常に形成できたパターン形状との相対比較によりパターン形状の異常部位や欠陥部位の検査を高精度に実現できる。
【００７９】
（７）第７の実施の形態  （シミュレーション画像の輪郭データを基準とした検査）
本実施例では、プロセスシミュレーションによる製造パターン予測像から抽出した輪郭データから、方向分布データを生成し、他の撮影画像から抽出した輪郭データとの比較によりパターンを検査する手法を説明する。近年の半導体の開発工程では、設計データのパターン形状がウエハ上にどのように形成されるのかを製造プロセスシミュレーションによって予測し、設計データのパターン形状やレイアウトを調整する作業が必須になっている。これにより、製造困難な設計データのパターン形状やレイアウトを未然に防止できるからである。
【００８０】
本検査方法は、図３０に示すように、プロセスシミュレーションによって求めたシミュレーションパターンの輪郭データ３００１から方向分布データを生成し３００２、製造したパターンの撮影画像から抽出した輪郭データと比較することにより、シミュレーションパターンの形状に対するパターンの異常や欠陥の検査を行う。方向分布生成手段２９０５の入力はシミュレーション像の輪郭データであり、実施例６で示した方向分布データの生成方法を適用できる。
【００８１】
以上説明したように、本発明では、プロセスシミュレーションによって求めたシミュレーション像の輪郭データから方向分布データを生成し、検査することにより、シミュレーションデータを利用したパターン形状の異常部位や欠陥部位の検査を高精度に実現できる。また、検査結果として出力される欠陥データは、シミュレーションパターンの形状と実パターンの形状の誤差を示すため、シミュレーション性能の検証にも利用することができる。
【００８２】
（８）第８の実施の形態  （欠陥情報から計測レシピを生成する方法）
本実施例では、方向分布データと輪郭データの比較で検出したパターンの形状異常部位の情報から、形状異常部位を計測するためのパターン計測手順を策定し、その計測手順に基づいて形状異常部位を計測する方法を示す。実施例１〜７で説明したように方向分布データと、輪郭データの比較により、パターンの短絡や欠損，パターン間隔の広狭等の異常部位が検出できる。パターンの短絡や欠損は半導体プロセス開発過程で対策すべき問題である。一方、パターンの間隔異常については、半導体の量産時においても発生する問題であり、半導体プロセスの管理を行う上で、厳密なパターン間の計測が要求されることがある。このような場合は、図３１に示す手順により形状異常部位のパターン間の計測を行うことができる。図３１のパターン計測手順を説明する。なお、パターン間隔の異常部位を示す欠陥データ０１０６を検出するまでの手順は、実施例１〜実施例７で説明した手順が適用できたため、説明を割愛する。更に、図３１の方向分布生成手段０１０４に入力されるデータは、設計データ，プロセスシミュレーションによって生成された輪郭データ，製造したパターンの撮影画像から抽出した輪郭データのいずれかで良い。
【００８３】
計測手順策定手段３１０１は、欠陥データ０１０６から形状異常部位や設計データと形状異常部位のパターン間隔を計測するための手順（以下、計測手順データ３１０３）を策定するものである。具体的には、形状異常部位や設計データの情報から、計測ポイントや、パターンの間隔を計測する方向，画像の再取得が必要な場合の画像撮影条件を求める。
例えば、形状異常部位の検査と計測を行う装置が異なる場合、計測装置を制御するための計測レシピを作成する手段に相当する。
【００８４】
最後に、計測手順データ３１０３に基づき、計測手段３１０２で、パターンの間隔を計測し、計測データ０１０６を求める。以下、具体例を用いて、計測手順の策定と、計測方法を説明する。
【００８５】
図３２（ａ）は、方向分布データ（公差領域３２０１）と、輪郭データ３２０３と、設計データ３２０２を重ねた図であり、ライン幅の間隔が極端に狭くなっている形状異常部位を示している。実施例１〜実施例７で説明したパターン形状評価により、方向分布データに対する形状異常部位３２０４として検出できる（図３２（ｂ））。このような形状異常部位３２０４のデータから、近接するパターン間の間隔３２０６を計測するための計測手順策定方法と計測手法を二通り説明する。
【００８６】
（１）輪郭データ間の計測
第一の手法は、形状異常部位と設計データのパターンの配置状態に応じて、計測対象とする輪郭位置を決定し、その間隔を計測するものである。例えば、図３２（ａ）の場合、水平方向にパターンが並んでいるため、輪郭間の計測方向は、垂直方向であることがわかる。このため、例えば形状異常部位３２０４の中で設計データ３２０２から最も距離が離れている形状異常部位のポイントと、そのポイントに対する対面パターンの輪郭を探索し、その間隔を計測することで、形状異常部位のパターン間隔を計測できる。なお、凸パターン部を計測する場合と凹パターン部を計測する場合で対面パターンの探索方向３２０５が異なるため、両者を計測するのか、凹凸のいずれかを計測するのかをマウス０５０３やキーボード０５０４を介し、ユーザに指定させることが望ましい。
【００８７】
図３５に形状異常部位から輪郭データ間の計測手順作成手順と計測手順を示す。
【００８８】
最初に形状異常部位のデータから計測ポイントを決定する３５０１。計測ポイントは、例えば、形状異常部位の中で、近接した設計データとの間隔が最も大きい輪郭位置である。次に、その形状異常部位の計測ポイントに最も近接した設計データのパターンを探索する３５０２。設計データのパターン方向を検出し、もう一方の計測ポイントである対面輪郭が存在する方向を決定する３５０３。例えば、設計データのパターンが水平方向に連続している場合、対面輪郭は垂直方向に存在するはずである。次に、対面輪郭が存在する方向に輪郭を探索し、対面輪郭の計測ポイントを決定する３５０７。最後に形状異常部位の計測ポイントと、探索により検出した対面輪郭の計測ポイントの間隔を計測する。また、形状異常部位の計測ポイントとフローチャート中の３５０２で検出した設計データパターンとの間隔を計測することで、設計データに対するパターンの形状変形量を求めることもできる。
【００８９】
（２）パターン撮影画像によるパターン間の計測
第二の手法は、パターン測長方式を用いて、形状異常部位の情報と、パターンの撮影画像から、形状異常部位を高精度に計測する方式である。パターン形状評価に利用する輪郭データの抽出位置精度が低い場合、第一のような手法では計測精度に問題がある。このため、パターン測長方式を用いることで、高精度にパターンを計測することができる。
【００９０】
パターン測長方式は、主にパターンの線幅管理に利用されている測長ＳＥＭが適用する高精度なパターン計測方式である。図３４にパターン測長方式の概要を示す。図３４はパターンをＳＥＭで撮影した画像を示している。ＳＥＭは、被写体の傾斜部や突起部を白帯の画像情報として画像化するため、白帯の間隔を計測することで、パターンの計測を行うことができる。しかしながら、ＳＥＭ画像には、ＳＥＭの装置特性上、ランダムノイズが重畳する。このため、計測ポイントのＳ／Ｎを高める目的で、計測対象のパターン上に測長ボックス３４０３を設け、測長ボックス内の画素の輝度値をパターンの方向に沿う形で積算し、ラインプロファイル３４０４を生成したあと、そのピーク間や、傾斜部のある一定の閾値に相当するポイント間の長さラインプロファイル３４０４を計測する。また、ＳＥＭはスキャン方向の分解能が高いため、図３４のようにパターンが垂直方向に存在する場合、画像のスキャン方向３４０１として水平方向にスキャンした画像を利用する。
【００９１】
このようなことから、パターンの形状異常部位の計測にパターン測長方式を適用するためには、（１）計測パターンの位置（測長ボックスの配置）、（２）測長ボックスのサイズ、（３）スキャン方向といった計測手順データが必要である。
【００９２】
図３２を利用して、計測手順データの作成手順を説明する。また、計測手順のフローチャートを図３６に示す。まず、方向分布データと輪郭データの比較によってパターンの形状異常部位３２０４を検出した後、第一の手法と同様に、形状異常部位のデータから計測ポイント３２０７を決定する３６０１。計測ポイントは、例えば、形状異常部位の中で、近接した設計データとの間隔が最も大きい輪郭位置である。計測ポイント３２０７を取り囲むように測長ボックスを配置するため、計測ポイントは測長ボックスの大まかな位置である。次に計測ポイント３２０７の周囲に存在する形状異常部位の輪郭形状から、形状異常部位の測長ボックス３２１５のサイズと位置を決定する３６０２。測長ボックスは、パターンの方向に沿う形で画素の輝度値を積算するものである。このため、例えば図３７の（ａ）のように、パターンが大きく歪んでいるような場合に、サイズの大きい測長ボックスを配置してしまうと、積算結果のラインプロファイル３７０３が広がり、誤ったポイントを計測する可能性が高くなるという問題がある。このため、パターンの歪みに応じて図３７（ｂ）のように測長ボックスのサイズを調整することで、ラインプロファイル３７０３の広がりを抑え、正確な計測を行うことができる。
【００９３】
形状異常部位を中心とした直線とその周囲の輪郭との距離を求めることで、輪郭形状から形状異常部位の測長ボックスのサイズを決定することができる。図３８を利用して説明する。まず、形状異常部位の輪郭線３８０１から選択した形状異常部位の計測ポイント３８０２を通る直線３８０３を引く。直線方向は近接する設計データのパターン方向と同一方向である。次に、形状異常部位の計測ポイントを中心に、測長ボックスサイズの最大サイズ以下の範囲で形状異常部位の輪郭位置と直線との間隔を計測する。直線との間隔が規定値以下の輪郭位置間を測長ボックス３８０５の高さ３８０６（パターン方向に対する）とする。測長ボックスの幅３８０７（パターン方向に対する）は、上記規定値の２倍の値を目安に設定する。ただし、測長ボックス内に近接した輪郭が混入するような場合は、計測ポイントの誤検出を避けるため、測長ボックスを縮小する。測長ボックスの最大，最小範囲や輪郭と直線間の間隔判定に利用する規定値は、マウス０５０３やキーボード０５０４を介し、ユーザに指定させることが望ましい。
【００９４】
次に、形状異常部位の対面パターンの計測ポイントを決定する。対面パターンは第一の手法で説明した方法で、対面パターンの探索方向３２０５（図３（ｂ））を求め３６０３、計測ポイントとなる対面輪郭３２１２を探索し、対面輪郭上の計測ポイント３２１３を決定する３６０４。この計測ポイント３２１３を中心とし、対面パターンの測長ボックス３２１４の位置，サイズを決定する。測長ボックス３２１４の位置，サイズの決定方法は基本的に前記した形状異常部位における測長ボックスサイズ，位置の決定方法と同じである。また、対面パターンの探索方向３２０５がパターンの撮影画像のスキャン方向と異なる場合、スキャン方向を変えて画像を撮影するために探索方向３２０５を画像のスキャン方向として決定する。
【００９５】
次に、パターンの計測方向とスキャン方向の不一致や、パターン形状評価を行う装置とパターンを計測する装置が異なる場合等の問題で、画像の再取得が必要な場合は、上記手順で決定した形状異常部位の位置情報とスキャン方向の計測手順データに基づき、形状異常部位のパターンの計測を目的としたパターンの画像を撮影する３６０８。なお、計測パターンの位置決めは計測パターン付近の設計データをテンプレート化し、撮影画像とのパターンマッチングを行うことで実現できる。位置決め結果と、測長ボックスの位置，サイズの計測手順データに基づき、画像上に測長ボックス３２１４を設置し、最後に形状異常部位のラインプロファイル３２１０と、対面パターンのラインプロファイル３２０９を生成し、プロファイル内のポイント間３２１１を計測し、形状異常部位のパターン間隔の計測値を求める３６０９。
【００９６】
以上説明したように、本発明では、方向分布データと輪郭データの比較によって検出したパターンの形状異常部位の情報（位置，形状）と設計データから形状異常部位のパターン間隔を計測するための計測手順データを生成し、パターン間隔を計測することにより、半導体プロセスの管理を行う上で必要なパターン間隔の形状異常部位の計測を正確に行うことができる。
【産業上の利用可能性】
【００９７】
以上説明した本発明については、高速にパターンの欠陥位置を検出するフォトマスクやウエハ上に形成されたパターンを検査するパターン形状評価方法、及び半導体検査システムに適用することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】実施例１に記載の本発明のパターン形状評価方法を示すブロックチャートである。
【図２】輪郭データ生成手順を示すフローチャートである。
【図３】方向分布データ生成手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明のパターン形状評価で利用するデータを示した図である。
【図５】本発明のパターン形状評価をソフト処理的に実行する計算機システムを示した図である。
【図６】方向分布データを示した図である。
【図７】輪郭データのパターンを示した図である。
【図８】テンプレート処理結果を示した図である。
【図９】比較手段のフローチャートを示した図である。
【図１０】パターンマッチング処理を利用したパターン形状評価方法を示すブロックチャートである。
【図１１】欠陥データを示した図である。
【図１２】本発明のパターン形状評価結果を表示したディスプレイを示した図である。
【図１３】パターンマッチングの手順を示したフローチャートである。
【図１４】実施例２に示した方向分布生成手順を示したフローチャートである。
【図１５】実施例３に示した方向分布生成手順を説明するための図である。
【図１６】実施例３に示した方向分布生成手順を示すフローチャートである。
【図１７】実施例４に示した本発明のパターン形状評価の手順を示すブロックチャートである。
【図１８】実施例４に示した本発明のパターン形状評価を説明するための図である。
【図１９】実施例４に示した本発明の欠陥判定の手順を示すフローチャートである。
【図２０】実施例４に示した本発明の欠陥判定を説明する図である。
【図２１】本発明のパターン形状評価方法を搭載した半導体検査システムを示す図である。
【図２２】輪郭データのパターンの方向値算出に利用するテンプレート群を示した図である。
【図２３】崩れたパターンの第一の検知方法を示す図である。
【図２４】崩れたパターンの判定に利用するテーブルを示した図である。
【図２５】崩れたパターンの第二の検知方法の概要を示す図である。
【図２６】崩れたパターンの第二の検知方法の詳細を示す図である。
【図２７】崩れたパターンの第一の検知方法を示すフローチャートである。
【図２８】崩れたパターンの第二の検知方法を示すフローチャートである。
【図２９】実施例６に記載の本発明のパターン形状評価方法を示すブロックチャートである。
【図３０】実施例７に記載の本発明のパターン形状評価方法を示すブロックチャートである。
【図３１】実施例８に記載の本発明のパターン形状評価方法を示すブロックチャートである。
【図３２】欠陥データから計測ポイントを特定する処理の概要を示す図である。
【図３３】画像から方向分布データを生成する手順を示した図である。
【図３４】一般的なパターンの計測方法を示した図である。
【図３５】輪郭データから欠陥部位を計測する手順を示したフローチャートである。
【図３６】画像データから欠陥部位を計測する手順を示したフローチャートである。
【図３７】欠陥形状と測長ボックスサイズの関係を示す図である。
【図３８】欠陥形状から測長ボックスサイズを決定する処理の概要を示す図である。
【図３９】崩れたパターンの検知方法を示す図である。
【符号の説明】
【００９９】
０１０１  画像データ
０１０２，１５０１，２６０３，３２０２  設計データ
０１０３  輪郭線抽出手段
０１０４  方向分布生成手段
０１０５  比較処理
０１０６  欠陥データ
０１０７，２６０４，３２０３，３９０１  輪郭データ
０１０８  方向分布データ
０４０１  公差領域内の欠陥パターン
０４０２  異常領域の欠陥パターン
０４０３  設計データの頂点部のパターンに対応するウエハ上に形成されたパターンの頂点部
０４０４  設計データの頂点部
０５０１  ＣＰＵ
０５０２  メモリ
０５０３  マウス
０５０４  キーボード
０５０５  Ｉ／Ｏコントローラ
０５０６  ディスク
０５０７  システムバス
０５０８  ネットワークＩ／Ｆ
０５０９  ＬＡＮ
０５１０  フレームメモリ
０５１１  ディスプレイ
１００１  パターンマッチング
１００２  シフト量
１５０２，２５０１，３２０１，３９０３  公差領域
１５０３  パターン外枠の円形パターン
１５０４  パターン内枠の円形パターン
１７０１  パターンの短絡部および切れ部の検出手段
１７０２  パターンの短絡部および切れ部の関連データ
２１０１  半導体撮影装置
２１０２  計算機システム
２１０３  半導体検査システム
２３０１，２６０１  公差範囲
２３０２，２６０２  異常範囲
２３０３  輪郭の不連続領域
２３０４  位置情報
２５０２，３９０２  異常領域
２６０５  輪郭データのプロファイル
２６０６  公差領域と異常領域のプロファイル
２６０７  パターン部位
２６０９  欠陥部位の長さ
２９０１  欠陥検出の基準となる画像データ
２９０２  輪郭線抽出手段  
２９０３  欠陥検出の基準となる画像データの輪郭データ
２９０４  輪郭データからの方法分布データ
２９０５  方法分布生成手段
３００１  プロセスシミュレーションによる輪郭データ
３００３  プロセスシミュレーションによる輪郭データからの方向分布データ
３１０１  計測手順策定手段
３１０２  計測手段
３１０３  計測手順データ
３２０４  形状異常部位
３２０５  検索方向
３２０６  パターン間の間隔
３２０７  欠陥部の計測ポイント
３２０８  画像のスキャン方向
３２０９  対面パターンのラインプロファイル
３２１０  欠陥部位のラインプロファイル
３２１１  ポイント間
３２１２  対面輪郭
３２１３  対面パターンの計測ポイント
３２１４  測長ボックス
３２１５  欠陥部の測長ボックス
３４０１  画像のスキャン方向
３４０２  パターンの白帯
３４０３，３７０１，３８０５  測長ボックス
３４０４  ラインプロファイル
３４０５  ラインプロファイル間の距離
３４０６  ライン積算方向
３７０２  測長ボックスの幅が大きい場合のラインプロファイル
３７０３  測長ボックスの幅が小さい場合のラインプロファイル
３８０１  輪郭線
３８０２  計測ポイント
３８０３  直線
３８０６  測長ボックスの高さ
３８０７  測長ボックスの幅
３９０４  不連続区画
【図１】
0005202110.tif 000002
【図２】
0005202110.tif 000003
【図３】
0005202110.tif 000004
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
0005202110.tif 000008
【図８】
0005202110.tif 000009
【図９】
0005202110.tif 000010
【図１０】
0005202110.tif 000011
【図１１】
0005202110.tif 000012
【図１２】
0005202110.tif 000013
【図１３】
0005202110.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
0005202110.tif 000020
【図２０】
0005202110.tif 000021
【図２１】
0005202110.tif 000022
【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
0005202110.tif 000027
【図２７】
0005202110.tif 000028
【図２８】
0005202110.tif 000029
【図２９】
0005202110.tif 000030
【図３０】
0005202110.tif 000031
【図３１】
0005202110.tif 000032
【図３２】
0005202110.tif 000033
【図３３】
0005202110.tif 000034
【図３４】
0005202110.tif 000035
【図３５】
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【図３６】
0005202110.tif 000037
【図３７】
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【図３８】
0005202110.tif 000039
【図３９】
0005202110.tif 000040