(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料のパターン検査に用いる検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像生成装置であって、
被検査パターン画像と前記検査基準パターン画像の双方に合成するためにあらかじめ準備されるアシストパターン画像と、前記被検査パターン画像とを合成してアシストパターン付き被検査パターン画像を生成する第１のパターン合成部と、
前記検査基準パターン画像に合成する前記アシストパターン画像を、前記検査基準パターン画像と前記被検査パターン画像との相対位置ずれ量に基づいてシフト演算するアシストパターンシフト処理部と、
シフト演算した前記アシストパターン画像と前記検査基準パターン画像とを合成してアシストパターン付き検査基準パターン画像を生成する第２のパターン合成部と、
前記アシストパターン付き被検査パターン画像と、前記アシストパターン付き検査基準パターン画像を用いて、画像補正モデルを生成するモデル生成部と、
前記画像補正モデルに基づいて前記検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像演算部とを備え、
前記モデル生成部は、
前記アシストパターン付き被検査パターン画像と、前記アシストパターン付き検査基準パターン画像を用いて、２次元入出力線形予測モデルに基づく連立方程式を生成する連立方程式生成部と、
前記連立方程式を解いて、前記検査基準パターン画像のデータに乗じる係数を演算する係数演算部とを備え、
前記アシストパターン画像は前記モデル生成部でのモデル生成に不足する情報を補う画像であり、
前記補正パターン画像演算部は、
前記係数を用いて、前記検査基準パターン画像の補正を行うことを特徴とする補正パターン画像生成装置。
【請求項２】
前記被検査パターン画像に基づいて、あらかじめ準備された複数のアシストパターン画像から少なくとも一つの前記アシストパターン画像を選択することを特徴とする請求項１記載の補正パターン画像生成装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の補正パターン画像生成装置を有することを特徴とするパターン検査装置。
【請求項４】
試料のパターン検査に用いる検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像生成方法であって、
被検査パターン画像と前記検査基準パターン画像の双方に合成するためにあらかじめ準備されるアシストパターン画像と、前記被検査パターン画像とを合成してアシストパターン付き被検査パターン画像を生成する第１のパターン合成ステップと、
前記検査基準パターン画像に合成する前記アシストパターン画像を、前記検査基準パターン画像と前記被検査パターン画像との相対位置ずれ量に基づいてシフト演算するアシストパターンシフト処理ステップと、
シフト演算した前記アシストパターン画像と前記検査基準パターン画像とを合成してアシストパターン付き検査基準パターン画像を生成する第２のパターン合成ステップと、
前記アシストパターン付き被検査パターン画像と、前記アシストパターン付き検査基準パターン画像を用いて、画像補正モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記画像補正モデルに基づいて前記検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像演算ステップとを備え、
前記モデル生成ステップは、
前記アシストパターン付き被検査パターン画像と、前記アシストパターン付き検査基準パターン画像を用いて、２次元入出力線形予測モデルに基づく連立方程式を生成する連立方程式生成ステップと、
前記連立方程式を解いて、前記検査基準パターン画像のデータに乗じる係数を演算する係数演算ステップとを備え、
前記アシストパターン画像は前記モデル生成部でのモデル生成に不足する情報を補う画像であり、
前記補正パターン画像演算ステップは、
前記係数を用いて、前記検査基準パターン画像の補正を行うことを特徴とする補正パターン画像生成方法。
【請求項５】
前記被検査パターン画像に基づいて、あらかじめ準備された複数のアシストパターン画像から少なくとも一つの前記アシストパターン画像を選択するステップを有することを特徴とする請求項４記載の補正パターン画像生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、補正パターン画像生成装置、パターン検査装置および補正パターン画像生成方法に係り、例えば、半導体リソグラフィ用マスクの欠陥検査に適用される補正パターン画像生成装置、パターン検査装置および補正パターン画像生成方法に関する。
【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。
【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。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】
パターン欠陥を検査する方法には、大きく分けて、ダイとダイとの比較（Ｄｉｅ  ｔｏ  Ｄｉｅ比較：ＤＤ比較）検査と、ダイとデータベースとの比較（Ｄｉｅ  ｔｏ  Ｄａｔａｂａｓｅ比較：ＤＢ比較）検査がある。ＤＤ比較検査は、レチクル上の２つのダイの測定データ（検査基準パターン画像と被検査パターン画像）を比較して欠陥を検出する方法である。また、ＤＢ比較検査は、ダイの測定データ（被検査パターン画像のデータ）とＬＳＩ設計用ＣＡＤデータから発生させたダイの設計データ（検査基準パターン画像のデータ）を比較して欠陥を検出する方法である。
【０００５】
ＤＢ比較検査では、試料はパターン検査装置の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、測定データと設計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、近年、リソグラフィ用マスク上のパターンの微細化に伴い、比較対象画像同士の画像位置ずれや画像の伸縮、うねり、センシングノイズなどに埋もれるような微小な欠陥を検出する必要が生じている。そのために、検査基準パターン画像と被検査パターン画像との高精度な位置合わせが必要となる。さらに、これらの欠陥を検出するためにも画像補正が重要となる。このため、従来、検査基準パターン画像と被検査パターン画像の２つの画像を比較検査する前段では、両画像のアライメントを行った後、画像の伸縮の補正（例えば、特許文献１参照）や画像のうねり補正、リサイズ補正、ノイズ平均化処理などの画像補正を順に行っていた。
【０００７】
しかしながら、このような補正を繰り返すことは累積誤差を生じさせ、画像が劣化する大きな要因になっている。さらに、補正しすぎて検査基準パターン画像と被検査パターン画像とが近似しすぎると今度は欠陥の検出が困難になってしまう。すなわち、過剰な補正は逆効果になってしまう。
【０００８】
また、特許文献２には、サブ画素レベルからの最終的な微調整のアライメントと画像補正を統合化し、画像劣化が少なく、効果的な画像補正である入出力予測モデルを用いた画像補正について開示されている。この画像補正は、例えば、検査基準パターン画像を入力データ、被検査パターン画像を出力データとして２次元入出力線形予測モデルを用いて、サブ画素単位のアライメントと画像補正を同時に実現するものである。この場合、画像データから行列の関係式を作り、連立方程式を解くことによってモデルパラメータ（係数）を同定する。そして同定されたモデルパラメータを適用した２次元線形予測モデルに基づいて検査基準パターン画像を補正し補正パターン画像を生成する。
【特許文献１】特開２０００−２４１１３６号公報
【特許文献２】特許第３９６５１８９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上述した問題点を克服し、検査対象試料の被検査パターン画像を適切に検査するために、検査基準パターンの画像を適切に補正した補正パターン画像を生成する装置及びその方法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】
【００１０】
本発明の一態様の補正パターン画像生成装置は、試料のパターン検査に用いる検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像生成装置であって、被検査パターン画像と前記検査基準パターン画像の双方に合成するためにあらかじめ準備されるアシストパターン画像と、前記被検査パターン画像とを合成してアシストパターン付き被検査パターン画像を生成する第１のパターン合成部と、前記検査基準パターン画像に合成する前記アシストパターン画像を、前記検査基準パターン画像と前記被検査パターン画像との相対位置ずれ量に基づいてシフト演算するアシストパターンシフト処理部と、シフト演算した前記アシストパターン画像と前記検査基準パターン画像とを合成してアシストパターン付き検査基準パターン画像を生成する第２のパターン合成部と、前記アシストパターン付き被検査パターン画像と、前記アシストパターン付き検査基準パターン画像を用いて、画像補正モデルを生成するモデル生成部と、前記画像補正モデルに基づいて前記検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像演算部とを備え、前記モデル生成部は、前記アシストパターン付き被検査パターン画像と、前記アシストパターン付き検査基準パターン画像を用いて、２次元入出力線形
予測モデルに基づく連立方程式を生成する連立方程式生成部と、前記連立方程式を解いて、前記検査基準パターン画像のデータに乗じる係数を演算する係数演算部とを備え、前記アシストパターン画像は前記モデル生成部でのモデル生成に不足する情報を補う画像であり、前記補正パターン画像演算部は、前記係数を用いて、前記検査基準パターン画像の補正を行うことを特徴とする。
【００１２】
ここで、前記被検査パターン画像に基づいて、あらかじめ準備された複数のアシストパターン画像から少なくとも一つの前記アシストパターン画像を選択することが望ましい。
【００１３】
本発明の一態様のパターン検査装置は、上記補正パターン画像生成装置を有することを特徴とする。
【００１４】
本発明の一態様の補正パターン画像生成方法は、試料のパターン検査に用いる検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像生成方法であって、被検査パターン画像と前記検査基準パターン画像の双方に合成するためにあらかじめ準備されるアシストパターン画像と、前記被検査パターン画像とを合成してアシストパターン付き被検査パターン画像を生成する第１のパターン合成ステップと、前記検査基準パターン画像に合成する前記アシストパターン画像を、前記検査基準パターン画像と前記被検査パターン画像との相対位置ずれ量に基づいてシフト演算するアシストパターンシフト処理ステップと、シフト演算した前記アシストパターン画像と前記検査基準パターン画像とを合成してアシストパターン付き検査基準パターン画像を生成する第２のパターン合成ステップと、前記アシストパターン付き被検査パターン画像と、前記アシストパターン付き検査基準パターン画像を用いて、画像補正モデルを生成するモデル生成ステップと、前記画像補正モデルに基づいて前記検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像演算ステップとを備え、前記モデル生成ステップは、前記アシストパターン付き被検査パターン画像と、前記アシストパターン付き検査基準パターン画像を用いて、２次元入出力線形予測モデルに基づく連立方程式を生成する連立方程式生成ステップと、
前記連立方程式を解いて、前記検査基準パターン画像のデータに乗じる係数を演算する係数演算ステップとを備え、前記アシストパターン画像は前記モデル生成部でのモデル生成に不足する情報を補う画像であり、前記補正パターン画像演算ステップは、前記係数を用いて、前記検査基準パターン画像の補正を行うことを特徴とする。
【００１６】
ここで、前記被検査パターン画像に基づいて、あらかじめ準備された複数のアシストパターン画像から少なくとも一つの前記アシストパターン画像を選択するステップを有することが望ましい。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、検査対象試料の被検査パターン画像を適切に検査するために、検査基準パターンの画像を適切に補正した補正画像を生成する装置及びその方法を提供することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
先に特許文献２を例に説明した補正パターン画像を生成方法においても、ラインアンドスペースや無地パターンのようにパターンエッジ情報に偏りがある画像が入力された場合に、入力情報の不足に起因して、適切なモデルパラメータが生成されない場合がある。例えば、被検査パターン画像に欠陥画像があった時に、補正の欠陥に対する重みが過度になり、検査基準パターン画像が過剰に補正されてしまう可能性がある。このような検査基準パターン画像の過剰な補正は、検査対象試料の検査精度の低下を招く。
【００１９】
そこで、以下の実施の形態では、リソグラフィ用マスク検査装置などのパターン検査装置における画像補正をする際に、被検査パターン画像と検査基準パターン画像の双方にアシストパターン画像を合成し、不足している入力情報を補い、適切なモデルパラメータを得る。この画像補正によれば、適切な検査基準パターンの補正が実現できる。以下、このように、多様なパターン画像に適応した効果的な画像補正方法について説明する。
【００２０】
[第１の実施の形態]
図２は、第１の実施の形態のパターン検査装置の構成を示すブロック図である。図２において、パターンが形成された露光用マスクやウェハ等の基板を試料として、かかる試料の欠陥を検査するパターン検査装置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、展開回路１１１、参照回路１１２、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。
【００２１】
図２では、本実施の形態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。パターン検査装置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。
【００２２】
図１は、図２の比較回路の内部構成を示すブロック図である。図２において、比較回路１０８は、メモリ１４２、メモリ１４４、位置合わせ部１４０、補正パターン画像生成部２００、及び比較部１４６を有している。
【００２３】
メモリ１４２には、参照回路１１２から入力される参照データ（検査基準パターン画像データ）が格納される。メモリ１４４には、センサ回路１０６から入力した測定データ（被検査パターン画像データ）が格納される。補正パターン画像生成部２００は、補正パターン画像生成装置の一例となる。
【００２４】
そして、補正パターン画像生成部２００は、被検査パターン画像合成部（第１のパターン合成部）２０２、アシストパターン画像シフト演算部２０４、検査基準パターン画像合成部（第２のパターン合成部）２０６、モデル生成部２０８、補正パターン画像演算部２１０を有している。さらに、モデル生成部２０８は連立方程式生成部２１２と係数（パラメータ）演算部２１４を備えている。
【００２５】
図１では、本実施の形態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。比較回路１０８或いは補正パターン画像生成部２００に、その他の構成が含まれても構わない。また、位置合わせ部１４０、補正パターン画像生成部２００、及び比較部１４６の各機能は、例えば、コンピュータで実行可能なソフトウェアで構成してもよい。但し、これに限るものではない。例えば、電気的な回路によるハードウェアにより実施させても構わない。或いは、電気的な回路による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、かかるハードウェアとファームウェアとの組合せでも構わない。同様に、被検査パターン画像合成部２０２、アシストパターン画像シフト演算部２０４、検査基準パターン画像合成部２０６、モデル生成部２０８、連立方程式生成部２１２、係数（パラメータ）演算部２１４、補正パターン画像データ演算部２１０の各機能は、例えば、コンピュータで実行可能なソフトウェアで構成してもよい。或いは、電気的な回路によるハードウェアにより実施させても構わない。或いは、電気的な回路による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、かかるハードウェアとファームウェアとの組合せでも構わない。
【００２６】
以下、パターン検査装置１００の動作について図２を参照しつつ説明する。まず、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パターンが形成された試料となるフォトマスク１０１の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。
【００２７】
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上に載置される。そして、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、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。拡大光学系１０４は、図示しない自動焦点機構により自動的に焦点調整がなされていてもよい。
【００２８】
図３は、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３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。
【００２９】
フォトダイオードアレイ１０５（図２）では、図３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。
【００３０】
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、例えば、ＴＤＩ（タイムディレイインテグレータ）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。
【００３１】
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。これらの、Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータ、θ軸モータは、例えばステップモータを用いることができる。そして、ＸＹθテーブル１０２の移動位置はレーザ測長システム１２２により測定され、位置回路１０７に供給される。また、ＸＹθテーブル１０２上のフォトマスク１０１はオートローダ制御回路１１３により駆動されるオートローダ１３０から自動的に搬送され、検査終了後に自動的に排出されるものとなっている。
【００３２】
センサ回路１０６から出力された測定データ（被検査パターン画像データ：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比較回路１０８に送られる。測定データは例えば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。
【００３３】
一方、フォトマスク１０１のパターン形成時に用いた設計データは、記憶装置の一例である磁気ディスク装置１０９に記憶される。そして、設計データ入力工程として、磁気ディスク装置１０９から制御計算機１１０を通して展開回路１１１に読み出される。そして、展開工程として、展開回路１１１は、読み出された被検査試料となるフォトマスク１０１の設計図形データを２値ないしは多値のイメージデータに変換して、このイメージデータが参照回路１１２に送られる。
【００３４】
ここで、設計データは長方形や三角形を基本図形としたもので、例えば、図形の２つの頂点位置における座標（ｘ、ｙ）や、長方形や三角形等の図形種を区別する識別子となる図形コードといった情報で各パターン図形の形、大きさ、位置等を定義した図形データが格納されている。かかる図形データとなる設計データが展開回路１１１に入力されると、図形ごとのデータにまで展開される。そして、その図形データの図形形状を示す図形コード、図形寸法などを解釈する。そして、所定の量子化寸法のグリッドを単位とするマス目内に配置されるパターンとして２値ないしは多値の図形パターンデータに展開される。
【００３５】
言い換えれば、設計データを読み込み、検査領域を所定の寸法を単位とするマス目として仮想分割してできたマス目毎に設計データにおける図形データが示す図形が占める占有率を演算し、ｎビットの占有率データが生成され、内部のパターンメモリに出力される。例えば、１つのマス目を１画素として設定すると好適である。そして、１画素に１／２８（＝１／２５６）の分解能を持たせるとすると、画素内に配置されている図形の領域分だけ１／２５６の小領域を割り付けて画素内の占有率を演算する。そして、８ビットの占有率データとして生成され、内部のパターンメモリに格納される。
【００３６】
そして、参照回路１１２は、展開回路１１１から送られてきた図形のイメージデータから測定データと比較するための参照データ（検査基準パターン画像データ）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。
【００３７】
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。そして、参照データは、比較回路１０８に送られる。
【００３８】
比較回路１０８では、参照データと測定データを取り込む。そして、参照データ（検査基準パターン画像データ）は、図１に示すメモリ１４２に格納される。また、測定データ（被検査パターン画像データ）は、メモリ１４４に格納される。そして、位置合わせ部１４０が、１画素単位でシフトして画素位置ズレを補正しておく。つまり、両画像の位置ズレを１画素未満に追い込んでおく。予め、両画像の対応する各画素の階調差の２乗和などで表される評価関数を最小にする位置に合わせればよい。また、サブ画素単位の位置ずれ量を同様に求め、水平方向位置ずれ量をｌ、垂直方向位置ずれ量をｍとする。その後、参照データ（検査基準パターン画像データ）を補正して補正パターン画像を生成した後に、補正パターン画像データと測定データとを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。
【００３９】
図４は、本実施の形態における補正パターン画像生成方法の要部工程について示すフローチャート図である。図４において、補正パターン画像生成方法は、被検査パターン画像合成ステップ（第１のパターン合成ステップ）Ｓ１０、アシストパターン画像シフト演算ステップＳ１２、検査基準画像合成ステップ（第２のパターン合成ステップ）Ｓ１４、連立方程式生成ステップＳ１６、係数（パラメータ）演算ステップＳ１８、補正パターン画像演算ステップＳ２２という一連の工程を実施する。そして、検査方法は、補正パターン画像と被検査パターン画像とを比較する比較ステップＳ２２を実施する。
【００４０】
被検査パターン画像合成ステップＳ１０では、被検査パターン画像合成部２０２（図１）は、被検査パターン画像と、アシストパターン画像を合成し、アシストパターン付き被検査パターン画像を生成する。図５（ａ）は被検査パターン画像、図５（ｂ）はアシストパターン画像の例である。図５（ｃ）は、これらの画像を合成して得られたアシストパターン付き被検査パターン画像である。
【００４１】
この実施例では、画像の合成として、被検査パターン画像の各画素の値から、アシストパターン画像の各画素の値を減算している。画像の合成は減算に限定されず、加算や乗算、両者の大きい（小さい）方の値を選択、あるいはこれらの組み合わせなどの処理を行うことができる。また、これらの演算方法は、被検査パターン画像のパターン情報に基づいて選択しても良い。
【００４２】
アシストパターン画像シフト演算ステップＳ１２において、アシストパターン画像シフト演算部２０４（図１）は、被検査パターン画像と検査基準パターン画像の相対位置ずれ量に基づいて、アシストパターン画像のシフト演算を行う。ここでは、バイキュービック補間によりシフト演算をおこなう場合について説明する。予め求めたサブ画素単位でのｘ方向のシフト量ｌとｙ方向のシフト量ｍを用いると、画像ｕをｌ，ｍだけシフトした画像ｕ’’は以下の式（１−１）と式（１−２）で求めることができる。シフト量の求め方は、例えばシフト量を所定の範囲で振って、シフト後の階調差の二乗和が最小となるシフト量を求める方法などがある。
【数１】
0004554691.tif 000002
ここで、ｐ、ｑは次式で与えられる。
【数２】
0004554691.tif 000003
ここで、画像のシフト演算はバイキュービック補間法に限定されず、直線補間法やスプライン補間法などを用いることができる。
【００４３】
検査基準パターン画像合成ステップＳ１４において、検査基準パターン画像合成部２０６（図１）は、検査基準パターン画像と、アシストパターン画像シフト演算ステップＳ１２でシフト演算したアシストパターン画像を合成し、アシストパターン付き検査基準パターン画像を生成する。ここでは、被検査パターン画像合成ステップＳ１０と同様の合成方法を用いる。
【００４４】
ステップＳ１０およびステップＳ１４のアシストパターン合成により、画像全体に不足している入力情報が付加され、後の２次元予測モデルによるモデルパラメータ（係数）推定で、特異な解の生成を抑制することができる。本実施例では、アシストパターン画像として、十字パターンを用いたが、ボックスパターン、ホールパターンなどを適宜用いることができる。また、モデルパラメータ推定を良好に行うためには、画像取得部で得られる光学画像と同等の画像プロファイルを持つアシストパターン画像を用いることが好ましい。
【００４５】
連立方程式生成ステップＳ１６として、連立方程式生成部２１２（図１）は、アシストパターン付き被検査パターン画像のデータと、対応するアシストパターン付き検査基準パターン画像のデータとを用いて、以下に示す２次元入出力線形予測モデルに基づく連立方程式を生成する。まず、アシストパターン付き検査基準パターン画像のデータを２次元入力データｕと見なし、アシストパターン付き被検査パターン画像のデータを２次元出力データｙと見なして２次元入出力線形予測モデルを設定する方法について説明する。
【００４６】
図６は、本実施の形態における２次元入出力線形予測モデルを説明するための図である。ここでは、５×５画素の領域を用いた５×５次の２次元線形予測モデルを例にする。このモデルで用いるサフィックスを以下の表（１）に示す。
【表１】
0004554691.tif 000004
表（１）に示すようにサフィックスを取り、２次元入力データ（階調値）と２次元出力データ（階調値）をそれぞれｕ（ｉ，ｊ）、ｙ（ｉ，ｊ）とする。図６におけるアシストパターン付き被検査パターン画像１０の着目する画素２０のサフィックス（座標）をｉ，ｊとする。そして、アシストパターン付き検査基準パターン画像１２で同じ座標の画素２２と画素２２を取り囲む２行前後および２列前後の画素２４との合計２５個の画素のサフィックスを表（１）のように設定する。そして、ある１組の５×５領域の画素データについて、以下に示す式（３）のような関係式を設定する。
【数３】
0004554691.tif 000005
【００４７】
ここで、式（３）に示す関係式における各座標のアシストパターン付き検査基準パターン画像のデータｕ（ｉ，ｊ）に乗じるｂ００〜ｂ４４は、同定すべきモデルパラメータ（係数）である。式（３）の意味するところは、アシストパターン付き被検査パターン画像１０のある１画素２０のデータｙｋ＝ｙ（ｉ，ｊ）は、対応するアシストパターン付き検査基準パターン画像１２の１画素２２とその周囲を取り囲む画素２４とで構成する５×５画素のデータの線形結合で表すことができるということである。このように、線形予測モデルで畳み込み演算を行なうことで、画像のうねりやノイズを補正することができる。式（１）をベクトル形式（行列形式）で表すと、式（４−１）〜式（４−３）のように示すことができる。
【数４】
0004554691.tif 000006
ここで、式（４−１）〜式（４−３）において、アシストパターン付き検査基準パターン画像とアシストパターン付き被検査パターン画像の座標（ｉ，ｊ）を走査して２５組のデータを連立させれば、モデルパラメータ（係数）を同定することができる。
【００４８】
ここで、統計的観点から、以下の式（５−１）のようにｎ（＞２５）組のデータを用意して、以下の式（５−２）のような最小２乗法に基づいて２５次元の連立方程式を解き、αを同定しても好適である。この様な方程式の解法としては、最小２乗法の他に最尤推定法などがあり、どのような方法を使用しても構わない。
【数５】
0004554691.tif 000007
ここで、Ａ＝［ｘ１，ｘ２，…ｘｎ］Ｔ、ｙ＝［ｙ１，ｙ２，…ｙｎ］Ｔ、ｋ＝１，２，…ｎである。例えば、アシストパターン付き検査基準パターン画像１２とアシストパターン付き被検査パターン画像１０がそれぞれ５１２×５１２画素であれば、周囲２画素はモデル化できないので、５×５次のモデルの走査によって画像の周囲が２画素ずつ減らされる。そのため、ｎ＝（５１２−４）×（５１２−４）＝２５８０６４組のデータが得られることになり、統計的に見て充分な個数を確保することができる。連立方程式生成部２１２は、アシストパターン付き被検査パターン画像とアシストパターン付き被検査パターン画像から式（５−１）及び式（５−２）の連立方程式、すなわち、２５×２５要素のマトリックス（ＡＴＡ）と、２５要素のベクトルＡＴｙを生成する。
【００４９】
係数（パラメータ）演算ステップＳ１８として、係数（パラメータ）演算部２１４（図１）は、式（５−１）及び式（５−２）の連立方程式を解いて、この連立方程式における各座標の検査基準パターン画像データに乗じるパラメータα（係数）を算出する演算を行う。すなわち、パラメータｂ００〜ｂ４４（係数）を算出する。
【００５０】
補正パターン画像演算ステップＳ２０として、補正パターン画像データ演算部２１０（図１）は、得られた補正モデルパラメータ（係数）ｂ００〜ｂ４４を以下の式に示すように用いて、座標（ｉ，ｊ）の補正パターン画像のデータｖ’ｉ，ｊを生成する演算を行う。そして、演算結果である補正パターン画像ｖ’を比較部１４６に出力する。ここで、ｖｉ，ｊはアシストパターン画像を合成する前の検査基準パターン画像のデータである。
【数６】
0004554691.tif 000008
以上のようにして、補正パターン画像演算部２１０は、係数（パラメータ）演算部で得られた係数（パラメータ）αを用いて、検査対象試料の検査基準パターン画像を補正した補正パターン画像を生成する。
【００５１】
比較ステップＳ２２として、比較部１４６（図１）は、補正パターン画像ｖ’とアシストパターン画像を合成する前の被検査パターン画像ｚとを所定のアルゴリズムを用いて比較する。そして、欠陥の有無を検査し、その結果を出力する。
【００５２】
以上のように、上述したステップで生成した補正パターン画像ｖ’は、過剰補正を抑制しながら検査基準画像ｖを被検査パターン画像ｚに合わせてシフトした画像に相当する。ここで得られた補正パターン画像ｖ’と、被検査パターン画像ｚを比較することにより、高精度な検査を行うことができる。
【００５３】
[第２の実施の形態]
第１の実施の形態では、アシストパターン画像は一種類だけ準備したが、これに限るものではない。本実施の形態では、被検査画像のパターン密度を判定し、その判定結果に基づいてあらかじめ準備された複数のアシストパターン画像の中から適切なアシストパターン画像を選択する構成について説明する。本実施の形態のパターン検査装置１００の構成は、比較回路１０８の内部構成以外は、図２と同様である。また、本実施の形態における補正パターン画像生成方法の要部工程についてもアシストパターン画像選択ステップの内容以外は図４と同様である。したがって、第１の実施の形態と重複する内容については記載を省略する。
【００５４】
図７は、本実施の形態における比較回路の内部構成を示すブロック図である。図７において、比較回路１０８は、アシストパターン画像選択部２３０を有する点以外は、図１と同様である。また、アシストパターン画像選択部２３０、被検査パターン画像合成部２０２、アシストパターン画像シフト演算部２０４、検査基準パターン画像合成部２０６、モデル生成部２０８、連立方程式生成部２１２、係数（パラメータ）演算部２１４、補正パターン画像データ演算部２１０の各機能は、例えば、コンピュータで実行可能なソフトウェアで構成してもよい。或いは、電気的な回路によるハードウェアにより実施させても構わない。或いは、電気的な回路による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、かかるハードウェアとファームウェアとの組合せでも構わない。
【００５５】
図８は、本実施の形態における補正パターン画像生成方法の要部工程について示すフローチャート図である。図８において、補正パターン画像生成方法は、アシストパターン画像選択ステップＳ３０、被検査パターン画像合成ステップＳ１０、アシストパターン画像シフト演算ステップＳ１２、検査基準パターン画像合成ステップＳ１４、連立方程式生成ステップＳ１６、係数（補正モデルパラメータ）演算ステップＳ１８、補正パターン画像演算ステップＳ２０という一連の工程を実施する。そして、検査方法は、補正パターン画像と被検査パターン画像とを比較する比較ステップＳ２２を実施する。
【００５６】
アシストパターン選択部２３０（図７）では、被検査パターン画像のパターン密度を評価し、その結果に応じて適切なアシストパターン画像を選択する。アシストパターン画像は予め所望の複数種類の画像を準備しておく。パターンの粗密の評価は、例えば画像全体で所定の範囲の中間調の画素の数をカウントする方法がある。パターンの境界では、明部から暗部へと明るさが変化するので、画素の値は明部と暗部の中間の値となる。したがって、中間調の画素の数はパターン境界の長さとほぼ比例関係にあり、パターンが疎になると小さく、密になると大きくなる。パターンの粗密評価とアシストパターン画像の選択は、画像全体に対して行っても良いし、画像を適当な領域に分割してそれぞれの領域に対して行っても良い。
【００５７】
準備するアシストパターン画像の例を図９（ａ）、（ｂ）（ｃ）に示す。パターン密度の異なる画像を３種類準備した。アシストパターンを選択する方法は、例えば、被検査パターン画像のパターン密度が小さいときにはパターン密度の小さいアシストパターン画像を選択し、被検査パターン画像のパターン密度が高いときにはパターン密度の大きいアシストパターン画像を選択する。これにより、被検査パターン画像とアシストパターン画像のパターン密度のバランスが取れ、補正モデルパラメータの推定を適切に行うことができる。
【００５８】
図１０は、別の光学画像の取得手順を説明するための図である。図２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く、図８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順を用いても構わない。
【００５９】
以上の説明において、「〜回路」或いは「〜ステップ」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。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、展開回路１１１、参照回路１１２、比較回路１０８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。
【００６０】
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。検査基準パターン画像となる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。また、パラメータ推定ステップではキュービック補間を用いたが、線形補間などの他のアルゴリズムを用いても構わない。例えば、線形補間の場合、予め求めたサブ画素単位でのｘ方向のシフト量ｌとｙ方向のシフト量ｍを用いて、シフトした画像ｕ’’は式（６−１）、（６−２）で求めることができる。その場合、ｐ０＝ｐ１＝ｐ４＝０、ｐ２＝（１−ｌ）、ｐ３＝ｌ、ｑ０＝ｑ１＝ｑ４＝０、ｑ２＝（１−ｍ）、ｑ３＝ｍとすればよい。
【００６１】
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。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補正パターン画像生成装置、パターン検査装置、或いは補正パターン画像生成方法は、本発明の範囲に包含される。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】第１の実施の形態の比較回路の内部構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態のパターン検査装置のブロック図である。
【図３】第１の実施の形態の光学画像の取得手順を説明するための図である。
【図４】第１の実施の形態における補正パターン画像生成方法の要部工程について示すフローチャート図である。
【図５】第１の実施の形態の画像合成部で合成される画像の例を示す図である。
【図６】第１の実施の２次元入出力線形予測モデルを説明するための図である。
【図７】第２の実施の形態の比較回路の内部構成を示すブロック図である。
【図８】第２の実施の形態における補正パターン画像生成方法の要部工程について示すフローチャート図である。
【図９】第２の実施の形態におけるアシストパターン画像の例を示す図である。
【図１０】別の光学画像の取得手順を説明するための図である。
【符号の説明】
【００６３】
１００      パターン検査装置
１０８      比較回路
１４６      比較部
２０２      被検査パターン画像合成部
２０４      アシストパターン画像シフト演算部
２０６      基準パターン画像合成部
２０８      モデル生成部
２１０      補正パターン画像演算部
２１２      連立方程式生成部
２１４      係数演算部
【図１】
0004554691.tif 000009
【図２】
0004554691.tif 000010
【図３】
0004554691.tif 000011
【図４】
0004554691.tif 000012
【図６】
0004554691.tif 000013
【図７】
0004554691.tif 000014
【図８】
0004554691.tif 000015
【図１０】
0004554691.tif 000016
【図５】
0004554691.tif 000017
【図９】
0004554691.tif 000018