(57)【要約】【課題】  検出精度を高めることができるベストフォーカス検出方法を提供する。【解決手段】  （ａ）レンズの光軸上に配置された観測対象物を前記レンズによって観測して得られた画像から、画像データを取得する。（ｂ）前記工程ａで取得された画像データを位置微分して、微分データを求める。（ｃ）前記工程ｂで求められた微分データを母集団とし、該母集団のばらつきの度合いを表すフォーカス評価指標を算出する。（ｄ）レンズと観測対象物との間の距離を変化させながら、工程ａから工程ｃを繰り返し、距離ごとにフォーカス評価指標を求める。（ｅ）工程ｄで求められた複数のフォーカス評価指標に基づいて、ベストフォーカス状態を検出する。【選択図】  図２
2007059714.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）レンズの光軸上に配置された観測対象物を前記レンズによって観測して得られた画像から、画像データを取得する工程と、
（ｂ）前記工程ａで取得された画像データを位置微分して、微分データを求める工程と、
（ｃ）前記工程ｂで求められた微分データを母集団とし、該母集団のばらつきの度合いを表すフォーカス評価指標を算出する工程と、
（ｄ）前記レンズと前記観測対象物との間の距離を変化させながら、上記工程ａから工程ｃを繰り返し、距離ごとに前記フォーカス評価指標を求める工程と、
（ｅ）前記工程ｄで求められた複数のフォーカス評価指標に基づいて、ベストフォーカス状態を検出する工程と
を有するベストフォーカス検出方法。
【請求項２】
前記工程ｃにおいて、前記微分データを母集団としたときの該母集団の分散または標準偏差を算出して前記フォーカス評価指標とする請求項１に記載のベストフォーカス検出方法。
【請求項３】
前記工程ｅにおいて、前記フォーカス評価指標が最大値をとる状態をベストフォーカス状態とする請求項２に記載のベストフォーカス検出方法。
【請求項４】
前記観測対象物の表面に、第１の方向に延在する直線状のエッジを含むマークが形成されており、
前記工程ａが、
（ａ１）レンズの光軸上に配置された観測対象物の前記マークのエッジを前記レンズによって観測して二次元画像データを得る工程と、
（ａ２）前記二次元画像データを、前記第１の方向と対応する方向に加算して一次元の画像データを算出する工程と
を含む請求項１〜３のいずれかに記載のベストフォーカス検出方法。
【請求項５】
前記観測対象物の表面に、第１の方向に延在する直線状の第１のエッジ、及び該第１の方向に直交する第２の方向に延在する第２のエッジを含むマークが形成されており、
前記工程ａが、
（ａ１）レンズの光軸上に配置された観測対象物の前記マークを前記レンズによって観測して二次元画像データを得る工程と、
（ａ２）前記二次元画像データを、前記第１の方向と対応する方向に加算して一次元の第１の画像データを算出し、前記第２の方向と対応する方向に加算して一次元の第２の画像データを算出する工程と
を含み、
前記工程ｂにおいて、前記第１及び第２の画像データを位置微分して、第１及び第２の微分データを求め、
前記工程ｃにおいて、前記第１の微分データ及び前記第２の微分データを１つの母集団として、前記フォーカス評価指標を算出する請求項１〜３のいずれかに記載のベストフォーカス検出方法。
【請求項６】
観測対象物を保持するステージと、
前記観測対象物を観測し、該観測対象物の表面を受光面上に結像させ、受光面上の像の画像データを生成する観測装置と、
制御手段と
を有し、該制御手段は、
（ａ）前記観測装置で生成された画像データを位置微分して、微分データを求める工程と、
（ｂ）前記工程ａで求められた微分データを母集団とし、該母集団のばらつきの度合いを表すフォーカス評価指標を算出する工程と
を実行するベストフォーカス検出装置。
【請求項７】
前記工程ｂにおいて、前記微分データを母集団としたときの該母集団の分散または標準偏差を算出して前記フォーカス評価指標とする請求項６に記載のベストフォーカス検出装置。
【請求項８】
さらに、前記ステージと前記観測装置との一方を他方に対して、該観測装置の光軸方向に移動させる移動機構を有し、
前記制御手段は、さらに、
（ｃ）前記ステージと前記観測装置との間の距離を変化させて、上記工程ａ及び工程ｂを繰り返し、前記距離ごとに前記フォーカス評価指標を求める工程と、
（ｄ）前記工程ｃで求められた複数のフォーカス評価指標に基づいて、ベストフォーカス状態を検出する工程と
を実行する請求項６または７に記載のベストフォーカス検出装置。
【請求項９】
前記制御手段は、
前記工程ｄにおいて、前記フォーカス評価指標が最大値をとる状態をベストフォーカス状態とする請求項８に記載のベストフォーカス検出装置。
【請求項１０】
前記観測装置は、二次元の画像データを生成し、
前記制御装置は、前記工程ａにおいて、前記二次元の画像データを、第１の方向に加算して一次元の画像データを算出する請求項６〜９のいずれかに記載のベストフォーカス検出装置。
【請求項１１】
前記観測装置は、二次元の画像データを生成し、
前記制御装置は、
前記工程ａにおいて、前記二次元の画像データを、第１の方向に加算して一次元の第１の画像データを算出し、さらに、該第１の方向と直交する第２の方向に加算して一次元の第２の画像データを算出し、
前記工程ｂにおいて、前記第１及び第２の画像データを位置微分して、第１及び第２の微分データを求め、
前記工程ｃにおいて、前記第１の微分データ及び前記第２の微分データを１つの母集団として、前記フォーカス評価指標を算出する請求項６〜９のいずれかに記載のベストフォーカス検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ベストフォーカス検出方法及び検出装置に関し、特に半導体集積回路装置の製造に用いられるマスク及びウエハに形成されたアライメントマークのベストフォーカス検出に適用され得るベストフォーカス検出方法及び検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
下記の特許文献１に開示されたベストフォーカス検出方法について説明する。まず、アライメントマークを結像させ、この像の一次元の画像データを得る。この画像データを微分して微分データを生成する。この微分データの自己相関関数を求める。種々のフォーカス状態において、この自己相関関数を求める処理を実行する。
【０００３】
種々のフォーカス状態ごとに求められた複数の自己相関関数の最大値が１になるように、全ての自己相関関数を正規化し、正規化自己相関関数を積分する。積分値が最小になる正規化自己相関関数に対応するフォーカス状態を、ベストフォーカス状態とする。
【０００４】
【特許文献１】特許第０４８８５７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１に開示された方法は、ピントがぼけるとアライメントマークのエッジ部分の像が太くなって観測されることを前提としている。しかしながら、ピントがぼけたときにおけるエッジ部分の像の太さの変化は、アライメントマークが形成されている下地表面の反射率、エッジの断面形状等に依存する。ピントがぼけても、エッジ部分の像の太さがほとんど変化しない場合もある。特に、アライメントマークを観測する光学系が物体側テレセントリックである場合には、ピントがぼけても結像倍率がほとんど変化しない。このため、エッジ部分の像の幅はほとんど変化しない。特に焦点深度内では、エッジ部分の像の幅の変化は極わずかである。
【０００６】
エッジ部分の像の幅が変化しないと、その像から生成される正規化自己相関関数の積分値もほとんど変化しない。このため、ベストフォーカスの検出精度が低下してしまう。
【０００７】
本発明の目的は、検出精度を高めることができるベストフォーカス検出方法及び検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一観点によれば、（ａ）レンズの光軸上に配置された観測対象物を前記レンズによって観測して得られた画像から、画像データを取得する工程と、（ｂ）前記工程ａで取得された画像データを位置微分して、微分データを求める工程と、（ｃ）前記工程ｂで求められた微分データを母集団とし、該母集団のばらつきの度合いを表すフォーカス評価指標を算出する工程と、（ｄ）前記レンズと前記観測対象物との間の距離を変化させながら、上記工程ａから工程ｃを繰り返し、距離ごとに前記フォーカス評価指標を求める工程と、（ｅ）前記工程ｄで求められた複数のフォーカス評価指標に基づいて、ベストフォーカス状態を検出する工程とを有するベストフォーカス検出方法が提供される。
【０００９】
本発明の他の観点によると、観測対象物を保持するステージと、前記観測対象物を観測し、該観測対象物の表面を受光面上に結像させ、受光面上の像の画像データを生成する観測装置と、制御手段とを有し、該制御手段は、（ａ）前記観測装置で生成された画像データを位置微分して、微分データを求める工程と、（ｂ）前記工程ａで求められた微分データを母集団とし、該母集団のばらつきの度合いを表すフォーカス評価指標を算出する工程とを実行するベストフォーカス検出装置が提供される。
【発明の効果】
【００１０】
画像データを位置微分して微分データを算出することにより、コントラストの変化を強調することができる。この微分データを母集団とし、この母集団のばらつきの度合いを表すフォーカス評価指標を用いて、高精度にベストフォーカス状態を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
図１（Ａ）に、実施例によるフォーカス検出装置の概略図を示す。光学レンズ２及び受像装置３が、観測光学系４を構成する。光学レンズ２の光軸上にステージ７が配置されており、観測対象物１がステージ７の上に載置される。ステージ７は、移動機構６により、光学レンズ２の光軸に平行な方向に移動する。なお、必ずしも光軸に平行な方向である必要はなく、光軸方向の成分を持つ任意の方向に移動させてもよい。移動機構６は、制御装置５により制御される。
【００１２】
観測対象物１の表面に形成されているパターンの像が、受像装置３の受像面に形成される。受像装置３として、例えば、受像面に沿ってピクセルが直線状に配列されたラインセンサ、またはピクセルが受像面内に格子状に配置されたＣＣＤ等を用いることができる。ラインセンサは、一次元の画像データを生成し、ＣＣＤは２次元の画像データを生成する。ステージ７を光軸方向に移動させると、フォーカス状態が変化する。
【００１３】
受像装置３は、生成した画像データを制御装置５に送信する。制御装置５は、受像装置３から受信した画像データに基づいて、ベストフォーカスを検出する。
【００１４】
図１（Ｂ）に、観測対象物１の部分断面図の例を示す。シリコン基板１０の表面にメサ１３が形成されている。メサ１３は、例えば細長い直線状の平面形状を有する。シリコン基板１０の表面に、Ａｌ膜１１及びレジスト膜１２がこの順番に形成されている。メサ１３がアライメントマークを構成する。
【００１５】
次に、図２及び図３を参照して、第１の実施例によるベストフォーカス検出方法について説明する。
【００１６】
図２に、第１の実施例によるベストフォーカス検出方法のフローチャートを示す。まず、ステップＳＡ１において、表面にアライメントマークが形成された観測対象物を図１（Ａ）に示したステージ７に載置する。図３（Ａ）に、この観測対象物の表面に形成されているアライメントマーク２０の平面図を示す。アライメントマーク２０の平面形状は、例えば細長い長方形である。このアライメントマーク２０を、図１（Ａ）に示した観測光学系４で観測すると、例えば、アライメントマーク２０のエッジ部分が暗く、内部が明るい像が得られる。
【００１７】
ステップＳＡ２において、アライメントマーク２０の像を横切る一点鎖線２１に沿った光強度分布に相当する一次元の画像データを取得する。図３（Ｂ）に、一次元画像データの波形の一例を示す。アライメントマーク２０のエッジに対応する部分が暗いため、その部分が窪んだ波形が得られる。
【００１８】
ステップＳＡ３において、一次元画像データを位置微分し、微分データを算出する。図３（Ｃ）に、微分データの波形の一例を示す。一次元画像データを位置微分することにより、そのコントラストの変化が強調された波形が得られる。一次元画像データの位置微分は、例えば微分と平滑化とを同時に行うことができるサビツキー−ゴーレイ（Savitzky-Golay）の方法で行うことができる。ｐ番目のピクセルの光強度をＶ（ｐ）とすると、その微分データＶ’（ｐ）は、以下の式（１）で求まる。
【００１９】
【数１】
2007059714.tif 000003
【００２０】
式（１）においては、平滑化点数を５点としている。なお、平滑化点数は、観測光学系４の結像倍率や受像装置３のピクセルのピッチ等により適切に設定することが好ましい。
【００２１】
ステップＳＡ４において、微分データを母集団とし、その母集団のばらつきの度合いを算出し、その結果をフォーカス評価指標とする。以下、ステップＳＡ４の手順を詳細に説明する。
【００２２】
図３（Ｃ）に示した微分データが定義されているピクセルの総数をＭとする。平滑化点数を５点にした場合、図３（Ｂ）に示した画像データが定義されているピクセルのうち両端のピクセル、及び両端から１個分内側のピクセルについては微分データが定義されない。このため、Ｍは、画像データが定義されているピクセル総数よりも４個少ない値になる。
【００２３】
微分データを母集団とし、この母集団の標準偏差σを、以下の式（２）により算出する。算出された標準偏差σを、フォーカス評価指標とする。
【００２４】
【数２】
2007059714.tif 000004
【００２５】
ステップＳＡ５において、求められたフォーカス評価指標の個数が基準数に達したか否かを判定する。フォーカス評価指標の個数が基準数に達していない場合には、ステップＳＡ６に進み、ステージ７を駆動して、観測対象物１を光軸方向に所定距離、たとえば０．５μｍだけ移動させる。その後、ステップＳＡ２からステップＳＡ４までを繰り返し、新たにフォーカス評価指標を算出する。
【００２６】
ステップＳＡ５において、算出されたフォーカス評価指標の個数が基準数に達した場合には、ステップＳＡ７に進む。ステップＳＡ７において、ステップＳＡ４で得られた複数のフォーカス評価指標を相互に比較する。最もピントが合っている状態では、画像のコントラストが高くなる。すなわち、図３（Ｂ）に示した画像データの波形の振幅が大きくなり、変化が急峻になる。このため、図３（Ｃ）に示した微分データの波形の振幅が大きくなる。振幅が大きくなると、各ピクセルの微分データの大きさのばらつきの程度が大きくなる。すなわち、微分データを母集団としたとき、この母集団の標準偏差が大きくなる。このため、フォーカス評価指標が最大になる状態を、ベストフォーカス状態とする。
【００２７】
次に、図４〜図６を参照して、第２の実施例によるベストフォーカス検出方法について説明する。
【００２８】
図４（Ａ）に、第２の実施例で観測対象となるアライメントマーク３０の平面図を示す。このアライメントマーク３０は、４個の同一形状の細長い長方形パターン３０ａ〜３０ｄで構成されている。長方形パターン３０ａ〜３０ｄは、正方形の４本の辺から頂点近傍の部分を切り取った形状を構成するように配置されている。２本の長方形パターン３０ａ及び３０ｂの長辺がＸ軸に平行に配置され、他の２本の長方形パターン３０ｃ及び３０ｄの長辺が、Ｘ軸と直交するＹ軸に平行に配置されている。相互に平行に配置された２本の長方形パターンの間隔は２０μｍである。長方形パターン３０ａ〜３０ｄの各々の長さは１６μｍであり、幅は４μｍである。
【００２９】
第２の実施例によるフォーカス検出方法の基本的なフローチャートは、図２に示した第１の実施例によるフォーカス検出方法のフローチャートと同一である。第１の実施例では、ステップＳＡ２において、受像装置３が一次元画像データを生成し、この一次元画像データが制御装置４に取り込まれた。第２の実施例では、この一次元画像データの取得手順が異なる。
【００３０】
図５に、第２の実施例による一次元画像データの取得方法のフローチャートを示す。第２の実施例では、図１に示した受像装置３として、ピクセルが二次元面内に格子状に配置されたものを用いる。まず、ステップＳＡ２１において、二次元画像データを取得する。
【００３１】
図４（Ｂ）に、長方形パターン３０ａ〜３０ｄの像３１ａ〜３１ｄを示す。受像装置３の受像面上に、ＸＹ直交座標系を定義する。Ｘ方向及びＹ方向は、それぞれ図４（Ａ）に示したアライメントマーク３０に定義されたＸ方向及びＹ方向に対応する。像３１ａ及び３１ｂがＸ軸に平行になり、他の２つの像３０ｃ及び３０ｄがＹ軸に平行になる。像３１ａ〜３１ｂの各々の外周線が暗くなり、内部がそれよりも明るくなっている。
【００３２】
ステップＳＡ２２において、画像を取り込む範囲を設定する。この範囲は、アライメントマーク３０の像を内包し、Ｘ軸とＹ軸とに平行な辺を持つ長方形または正方形になるように決定される。
【００３３】
ステップＳＡ２３において、二次元画像データをＸ軸方向に加算してＸ用一次元画像データ３２Ｘを算出し、Ｙ軸方向に加算してＹ用二次元画像データ３２Ｙを算出する。Ｘ用一次元画像データ３２Ｘには、Ｘ軸に平行に延在する像３１ａ及び３１ｂのＸ軸に平行な外周線に対応する位置に、光強度の低い谷が現れる。他の２つの像３１ｃ及び３１ｄは、Ｘ軸方向の寸法が微小であるため、Ｘ用一次元画像データ３２Ｘに与える影響は小さい。Ｙ用一次元画像データ３２Ｙも同様の波形を示す。
【００３４】
Ｘ用及びＹ用の一次元画像データ３２Ｘ及び３２Ｙが算出されたら、図２に示したステップＳＡ３に進む。ステップＳＡ３において、Ｘ用一次元画像データ３２Ｘ及びＹ用一次元画像データ３２Ｙの各々を位置微分し、Ｘ用微分データ３３Ｘ及びＹ用微分データ３３Ｙを算出する。
【００３５】
ステップＳＡ４において、Ｘ用微分データとＹ用微分データとを合わせて１つの母集団として、この母集団の標準偏差σを計算し、フォーカス評価指標とする。その後のステップＳＡ５〜ＳＡ７は、第１の実施例の対応するステップと同様である。第２の実施例では、ステップＳＡ５で判定の基準となる基準数を１１とし、ステップＳＡ６で行われる観測対象物の移動量を０．５μｍとした。
【００３６】
図６に、算出されたフォーカス評価指標と、算出時の観測対象物の光軸方向に関する位置との関係を示す。横軸は、光軸方向の基準位置からの距離を単位「μｍ」で表し、縦軸は、フォーカス評価指標を表す。基準位置からの距離が−０．５μｍのときにフォーカス評価指標が最大になり、その位置から両側に遠ざかるに従って、フォーカス評価指標が小さくなっている。このことから、基準位置からの距離が−０．５μｍであるときにベストフォーカス状態であると判断できる。
【００３７】
ベストフォーカス状態の近傍で、基準位置からの距離が０．５μｍ変動すると、フォーカス評価指標の有意な変動が識別できる。従って、誤差０．５μｍ程度の精度でベストフォーカス状態を検出することが可能であるといえる。
【００３８】
図７に、他の構造のアライメントマークを観察した時の像４１ａ〜４１ｄ、Ｘ用一次元画像データ４２Ｘ、Ｙ用一次元画像データ４２Ｙ、Ｘ用微分データ４３Ｘ、及びＹ用微分データ４３Ｙを示す。アライメントマークの平面形状は、図４（Ａ）に示したアライメントマーク３０の平面形状と同一である。図７に示したアライメントマークの像では、長方形パターンの各々の像４１ａ〜４１ｄの内部が、背景に比べて暗くなっている。
【００３９】
Ｘ用画像データ４２Ｘには、Ｘ方向に長い２つの象４１ａ及び４１ｂに対応する位置に光強度の小さな谷が現れている。Ｙ用画像データ４２Ｙも同様である。
【００４０】
図８に、図７に示したアライメントマークの像が観測される場合のフォーカス評価指標と、観測対象物の光軸方向の位置との関係を示す。基準位置からの距離が−１μｍのときにベストフォーカス状態であることがわかる。この場合にも、誤差０．５μｍ程度の精度でベストフォーカス状態を検出できることがわかる。
【００４１】
このように、本願実施例によるベストフォーカス検出方法を適用すると、像の輪郭線が暗くなり、内部が明るくなるような場合でも、像の内部全体が暗くなるような場合であっても、高精度にベストフォーカス状態を検出することが可能である。
【００４２】
上記第２の実施例では、図４（Ａ）に示したように、４本の細長い長方形状のパターンが正方形の４つの辺に沿って配置されたアライメントマークを観測したが、その他の平面形状のアライメントマークを観測する場合にも、上記第２の実施例によるベストフォーカス検出方法を適用することができる。例えば、Ｘ軸方向及びＹ軸方向に平行な辺を持つ正方形または長方形のアライメントマークを用いることも可能である。さらに、大きな正方形の内部に、小さな正方形が行列状に配置されたパターンを持つアライメントマークを用いることも可能である。
【００４３】
アライメントマークを、Ｘ方向に長い直線状のエッジ及びＹ方向に長い直線状のエッジを持つパターンにすることが好ましい。アライメントマークが、Ｘ方向に長い直線状のエッジを持つ場合には、そのエッジの部分において、Ｘ用一次元画像データのコントラストが強調される。例えば、アライメントマークがＹ方向に長い直線状のエッジを持たない場合には、Ｘ用一次元画像データのみに基づいてフォーカス評価指標を算出すればよい。
【００４４】
上記第１及び第２の実施例では、微分データを母集団とした標準偏差をフォーカス評価指標としたが、母集団のばらつきの程度を表すその他の指標をフォーカス評価指標としてもよい。例えば、フォーカス評価指標として分散を用いることも可能である。また、いずれのフォーカス状態の時にも、母集団の要素（各々のピクセルの位置における微分データ）の個数が等しいため、標準偏差σを算出する式（２）のルート内の分母Ｍを省略し、分子のみを計算し、その値をフォーカス評価指標としてもよい。
【００４５】
以上実施例に沿って本発明を説明したが、本発明はこれらに制限されるものではない。例えば、種々の変更、改良、組み合わせ等が可能なことは当業者に自明であろう。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】（Ａ）は、実施例によるベストフォーカス検出装置の概略図であり、（ｂ）は、観測対象物の主要部の断面図である。
【図２】第１の実施例によるベストフォーカス検出方法のフローチャートである。
【図３】（Ａ）は、第１の実施例で観測対象となるアライメントマークの平面図であり、（Ｂ）は、アライメントマークの像の一次元画像データの波形を示す線図であり、（Ｃ）は、その波形を位置微分した微分データの波形を示す線図である。
【図４】（Ａ）は、第２の実施例で観測対象となるアライメントマークの平面図であり、（Ｂ）は、そのアライメントマークの像、一次元画像データの波形、及び微分データの波形を示す図である。
【図５】第２の実施例によるベストフォーカス検出方法の一次元画像データの算出処理を示すフローチャートである。
【図６】第２の実施例によるベストフォーカス検出方法で算出されたフォーカス評価指標と、観測対象物の光軸方向の位置との関係を示すグラフである。
【図７】第２の実施例で観測対象となる他のアライメントマークの像、一次元画像データの波形、及び微分データの波形を示す図である。
【図８】図７に示した像に基づいて、第２の実施例によるベストフォーカス検出方法で算出されたフォーカス評価指標と、観測対象物の光軸方向の位置との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【００４７】
１  観測対象物
２  光学レンズ
３  受像装置
４  観測光学系
５  制御装置
６  移動機構
１０  シリコン基板
１１  Ａｌ膜
１２  レジスト膜
１３  メサ
２０、３０  アライメントマーク
３０ａ〜３０ｄ  長方形パターン
３１ａ〜３１ｄ、４１ａ〜４１ｄ  長方形パターンの像
３２Ｘ、３２Ｙ、４２Ｘ、４２Ｙ  Ｘ用及びＹ用一次元画像データの波形
３３Ｘ、３３Ｙ、４３Ｘ、４３Ｙ  Ｘ用及びＹ用微分データの波形
【図１】
2007059714.tif 000005
【図２】
2007059714.tif 000006
【図３】
2007059714.tif 000007
【図４】
2007059714.tif 000008
【図５】
2007059714.tif 000009
【図６】
2007059714.tif 000010
【図７】
2007059714.tif 000011
【図８】
2007059714.tif 000012