(57)【要約】  フォトマスク欠陥処理のための方法およびシステムが提供される。一方法は、エネルギーをフォトマスクに方向付け、フォトマスクからのエネルギーを検出することを含む。フォトマスクは、１つまたは複数の極紫外線波長の光で使用するように構成された。本方法はまた、検出されたエネルギーに基づいてフォトマスク上の欠陥を検出することを含む。さらに、本方法は、検出された欠陥の位置でフォトマスクの荷電粒子ビーム画像を生成することを含む。本方法は、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて検出された欠陥を処理することをさらに含む。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数の極紫外線波長の光で使用するように構成されたフォトマスクにエネルギーを方向付け、前記フォトマスクからのエネルギーを検出するように構成された検査サブシステムと、
検出されたエネルギーに基づいて前記フォトマスク上の欠陥を検出するように構成された１つまたは複数のコンピュータサブシステムと、
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムによって判定された、検出された前記欠陥の位置で、前記フォトマスクの荷電粒子ビーム画像を生成するように構成された荷電粒子ビームサブシステムと、を備え、
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、前記検出された欠陥に対して生成された前記荷電粒子ビーム画像に基づいて、前記検出された欠陥を処理するようにさらに構成されている、フォトマスク検査システム。
【請求項２】
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、ホット閾値を使用して前記欠陥を検出するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記検査サブシステムによって前記フォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１９３ｎｍの波長を有する光を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記検査サブシステムによって前記フォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１９３ｎｍ〜２５７ｎｍの範囲の１つまたは複数の波長を有する光を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記検査サブシステムによって前記フォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１３．５ｎｍの波長を有する光を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記検査サブシステムによって前記フォトマスクに方向付けられたエネルギーが、電子を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記検査サブシステムによって前記フォトマスクに方向付けられたエネルギーが、イオンを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記検出された欠陥を処理することが、前記検出された欠陥が実際の欠陥であるか偽の欠陥であるかを判定することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記検出された欠陥を処理することが、
前記検出された欠陥が実際の欠陥であるか偽の欠陥であるかを判定することと、
ウエハが前記フォトマスクを用いてリソグラフィプロセスで印刷される場合に、前記ウエハ上の前記実際の欠陥の印刷適性を判定することと、を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１０】
前記印刷適性を判定することが、前記実際の欠陥に対して生成された前記荷電粒子ビーム画像を前記リソグラフィプロセスのモデルに入力することによって、前記実際の欠陥が前記リソグラフィプロセスで前記ウエハ上に印刷された１つまたは複数のパターンにどのように影響するかを示すシミュレートされたウエハ画像を生成することを含む、請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
前記検出された欠陥を処理することが、ウエハが前記フォトマスクを用いてリソグラフィプロセスで印刷される場合に、前記ウエハ上の前記検出された欠陥の印刷適性を判定することを含み、
前記印刷適性を判定することが、
前記フォトマスクについての設計情報を前記荷電粒子ビームサブシステムのモデルに入力することによって、前記フォトマスクの欠陥のないバージョンのシミュレートされた荷電粒子ビーム参照画像を生成することと、
前記検出された欠陥に対して生成された前記荷電粒子ビーム画像と、前記シミュレートされた荷電粒子ビーム参照画像とについて、空間像をシミュレートすることと、
前記シミュレートされた空間像に基づいて、前記検出された欠陥が前記リソグラフィプロセスで前記ウエハに印刷された１つまたは複数のパターンにどのように影響するかを判定することと、を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記荷電粒子ビームサブシステムが、前記検出された欠陥の位置の全てにおいて前記荷電粒子ビーム画像を自動生成するようにさらに構成されており、
前記検出された欠陥を処理することが、前記検出された欠陥が実際の欠陥であるか偽の欠陥であるかを判定することを含み、
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、実際の欠陥であると判定された全ての前記検出された欠陥を自動処理するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記検出された欠陥を処理することが、前記検出された欠陥の前記位置を中心とした前記荷電粒子ビームサブシステムの視野内のパターン化された特徴に対する前記検出された欠陥の分離を判定することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１４】
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、前記検出された欠陥の判定された分離をフォトマスク修復ツールに送信するようにさらに構成されており、
前記フォトマスク修復ツールが、前記フォトマスクに対して実行される修復プロセスにおいて前記検出された欠陥の判定された分離を使用する、請求項１３に記載のシステム。
【請求項１５】
前記検出された欠陥を処理することが、前記検出された欠陥のタイプを特定することによって、前記検出された欠陥に対して生成された前記荷電粒子ビーム画像に基づいて、前記検出された欠陥を分類することを含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項１６】
前記検出された欠陥の前記位置で前記フォトマスクを走査することによって、前記検出された欠陥の前記位置についての高さ情報を生成するように構成された原子間力顕微鏡サブシステムをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
【請求項１７】
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、１つ又は複数の検出された欠陥の位置で生成された前記荷電粒子ビーム画像に現れない前記１つまたは複数の検出された欠陥を特定するようにさらに構成されており、
前記原子間力顕微鏡サブシステムが、特定された前記１つまたは複数の検出された欠陥の前記位置においてのみ前記フォトマスクを自動走査するようにさらに構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１８】
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、ブランク基板を用いて前記フォトマスクを製造する前に、前記ブランク基板上で検出されたさらなる欠陥についての情報を取得するようにさらに構成されており、
前記原子間力顕微鏡サブシステムが、前記さらなる欠陥の位置で前記フォトマスクを走査することによって、前記さらなる欠陥の前記位置についての高さ情報を生成するようにさらに構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項１９】
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、前記検出された欠陥に対して生成された前記高さ情報に基づいて前記検出された欠陥を処理するようにさらに構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２０】
前記高さ情報に基づいて前記検出された欠陥を処理することが、ウエハが前記フォトマスクを用いてリソグラフィプロセスで印刷される場合に、前記ウエハ上の前記検出された欠陥の印刷適性を判定することを含み、
前記印刷適性を判定することが、
前記フォトマスクについての設計情報を前記原子間力顕微鏡サブシステムのモデルに入力することによって、前記フォトマスクの欠陥のないバージョンのシミュレートされた参照高さ情報を生成することと、
前記検出された欠陥に対して生成された前記高さ情報と、前記シミュレートされた参照高さ情報について、空間像をシミュレートすることと、
前記シミュレートされた空間像に基づいて、前記検出された欠陥が、前記リソグラフィプロセスで前記ウエハに印刷された１つまたは複数のパターンにどのように影響するかを判定することと、を含む、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２１】
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、前記検査サブシステムによって検出された前記フォトマスクからのエネルギーから生成された画像と組み合わせた、前記検出された欠陥に対して生成された前記高さ情報に基づいて、前記検出された欠陥を処理するようにさらに構成されている、請求項１９に記載のシステム。
【請求項２２】
前記検査サブシステムによって前記フォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１９３ｎｍの波長を有する光を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、前記検出された欠陥に対して生成された前記高さ情報に基づいて前記検出された欠陥を自動処理するようにさらに構成されている、請求項１６に記載のシステム。
【請求項２４】
前記１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、前記検査サブシステムによって検出された前記フォトマスクからのエネルギーから生成された画像と組み合わせた、前記検出された欠陥に対して生成された前記荷電粒子ビーム画像に基づいて、前記検出された欠陥を処理するようにさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項２５】
前記検査サブシステムによって前記フォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１９３ｎｍの波長を有する光を含む、請求項２４に記載のシステム。
【請求項２６】
前記荷電粒子ビームサブシステムが、電子ビームサブシステムとしてさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項２７】
前記荷電粒子ビームサブシステムが、イオンビームサブシステムとしてさらに構成されている、請求項１に記載のシステム。
【請求項２８】
フォトマスクを検査するためのコンピュータ実装方法を実行するためのコンピュータシステム上で実行可能なプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記コンピュータ実装方法が、
１つまたは複数の極紫外線波長の光で使用するように構成されたフォトマスクにエネルギーを方向付け、前記フォトマスクからのエネルギーを検出することと、
前記検出されたエネルギーに基づいて前記フォトマスク上の欠陥を検出することと、
検出された前記欠陥の位置で前記フォトマスクの荷電粒子ビーム画像を生成することと、
前記検出された欠陥に対して生成された前記荷電粒子ビーム画像に基づいて前記検出された欠陥を処理することと、を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項２９】
１つまたは複数の極紫外線波長の光で使用するように構成されたフォトマスクにエネルギーを方向付け、前記フォトマスクからのエネルギーを検出することと、
前記検出されたエネルギーに基づいて前記フォトマスク上の欠陥を検出することと、
検出された前記欠陥の位置で前記フォトマスクの荷電粒子ビーム画像を生成することと、
前記検出された欠陥に対して生成された前記荷電粒子ビーム画像に基づいて前記検出された欠陥を処理することと、を含む、フォトマスクの検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、概して、フォトマスク検査および欠陥処理の分野に関する。より具体的には、本発明は、極紫外線波長で使用されるように設計されたフォトマスクの検査およびレビューのための方法およびシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
以下の説明及び例は、本項に含まれているという理由で、先行技術であることを認めるものではない。
【０００３】
論理デバイスおよびメモリデバイスなどの半導体デバイスの製造には、通常、多数の半導体製造プロセスを使用して半導体ウエハなどの基板を加工し、半導体デバイスの様々な特徴および複数の階層を形成することが含まれる。例えば、リソグラフィは、フォトマスクから半導体ウエハ上に配置されたレジストにパターンを転写することを含む半導体製造プロセスである。半導体製造プロセスのさらなる例として、これらに限定されないが、化学機械研磨（ＣＭＰ）、エッチング、蒸着、およびイオン注入が挙げられる。複数の半導体デバイスを単一の半導体ウエハ上に配置して製造し、その後個々の半導体デバイスに分離してもよい。
【０００４】
１９３ｎｍ液浸リソグラフィの性能が限界に達しており、またマルチパターニングリソグラフィプロセスに関する相当なコスト高および歩留まりの問題があるため、極紫外線（ＥＵＶ）リソグラフィが大規模に開発されてきた。ＥＵＶリソグラフィは、ムーアの法則を拡張し、コンピュータチップをより小型化し、高速化し、効率化する次世代リソグラフィ（ＮＧＬ）技術の有力な候補である。
【０００５】
ウエハに印刷されるパターンを定義するＥＵＶフォトマスクの欠陥を制御することは、プロセス歩留まり管理の観点から極めて重要な役割を果たす。しかし、必要な解像度でフォトマスクを検査することができる化学線ＥＵＶフォトマスク検査ツールまたは高スループットの荷電粒子ビーム検査ツールがないために、ＥＵＶフォトマスクの欠陥制御は、ＥＵＶリソグラフィ開発の高リスク領域の１つと見なされてきた。現在、そして予見可能な将来に関して、パターン化されたＥＵＶフォトマスクの検査は、深紫外線（ＤＵＶ）波長範囲（例えば、１９３ｎｍ〜２５７ｎｍ）内で動作する利用可能な検査ツールのみに依存しなければならないこともあり得る。
【０００６】
フォトマスクの使用とフォトマスクの検査との間のこのような劇的な波長の差は、ＥＵＶフォトマスクとなると、ＤＵＶ検査ツールのパフォーマンスに大きな影響を及ぼす。逆に、ＤＵＶマスク用の古い検査方法では、１９３ｎｍの検査波長で十分な欠陥およびパターンの解像度を有していたので、別個のレビューは実際には必要なかった。現在、ＤＵＶ検査ツールを用いて実行されるＥＵＶフォトマスク検査は、数百のオーダーの検出で欠陥を検出することを目指しているため、これらの欠陥のその後のレビューは、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）ツールまたは各欠陥を手動でレビューするオペレータにとって煩わしいものではない。ＤＵＶ検査ツールはまた、ＥＵＶパターニングの対象となるマスク寸法の解像度でも制限がある。例えば、ＤＵＶマスク検査ツールの理論上の解像度制限は４Ｘマスクで約６０ｎｍハーフピッチ（ＨＰ）であり、これは、ＥＵＶマスク上の主な特徴サイズがＤＵＶ検査ツールの実際の解像度をはるかに超えるであろうことを意味する。
【０００７】
それにもかかわらず、欠陥感度および／またはメインパターン変調を最大化するための様々な照明条件を備えたＤＵＶ検査ツールが、初期のＥＵＶ欠陥検出のために検討されている。ＥＵＶマスクのＤＵＶ検査画像化では一般に信号対雑音比が低いため、これらの検査では、多くの場合、数百または数千の欠陥が検出されることになる。また、検出能力をさらに拡張したい場合には、各ＤＵＶ検査で数十万もの検出が行われる場合がある。その後、これらの検出のそれぞれを正確にレビューして処理する必要がある。ＤＵＶの解像度が低いため、各欠陥を視覚的にレビューすることは困難であり、手動による欠陥の誤分類のリスクが欠陥の数に伴って増加する。さらに、信頼性の高い空間像処理システムがないため、印刷適性のためにＥＵＶマスクの欠陥を処理することがさらに困難になっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１４／０１６５２３６号
【特許文献２】米国特許出願公開第２００８／００７９９３１号
【特許文献３】米国特許出願公開第２０１３／０３３６５７４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
したがって、上記の１つまたは複数の欠点のないＥＵＶフォトマスク欠陥処理のための方法および／またはシステムを開発することが好都合となるであろう。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
様々な実施形態の以下の説明は、添付の特許請求の範囲の主題を限定するものとしては決して解釈されるべきではない。
【００１１】
一実施形態は、エネルギーをフォトマスクに方向付け、フォトマスクからのエネルギーを検出するように構成された検査サブシステムを含むフォトマスク検査システムに関する。フォトマスクは、１つまたは複数の極紫外線（ＥＵＶ）波長の光で使用するように構成される。本システムはまた、検出されたエネルギーに基づいてフォトマスク上の欠陥を検出するように構成された１つまたは複数のコンピュータサブシステムを含む。さらに、本システムは、１つまたは複数のコンピュータサブシステムによって判定された、検出された欠陥の位置で、フォトマスクの荷電粒子ビーム画像を生成するように構成された荷電粒子ビームサブシステムを含む。１つまたは複数のコンピュータサブシステムは、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて検出された欠陥を処理するように構成されている。フォトマスク検査システムは、本明細書で説明するようにさらに構成することができる。
【００１２】
別の実施形態は、フォトマスクを検査するための方法に関する。本方法は、エネルギーをフォトマスクに方向付け、フォトマスクからのエネルギーを検出することを含む。フォトマスクは、１つまたは複数のＥＵＶ波長の光で使用するように構成される。本方法はまた、検出されたエネルギーに基づいてフォトマスク上の欠陥を検出することを含む。さらに、本方法は、検出された欠陥の位置でフォトマスクの荷電粒子ビーム画像を生成することを含む。本方法は、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて検出された欠陥を処理することをさらに含む。
【００１３】
上記の方法は、本明細書でさらに説明されるように実行されることができる。さらに、上記の方法は、本明細書に記載の任意の他の方法の任意の他のステップを含んでもよい。そのうえ、上記の方法は、本明細書に記載のシステムのいずれかによって実行されることができる。
【００１４】
別の実施形態は、フォトマスクを検査するためのコンピュータ実装方法を実行するためのコンピュータシステム上で実行可能なプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。このコンピュータ実装方法は、上記の方法のステップを含む。コンピュータ可読媒体は、本明細書で説明されるようにさらに構成することができる。コンピュータ実装方法のステップは、本明細書でさらに説明されるように実行されることができる。さらに、プログラム命令がそのために実行可能であるコンピュータ実装方法は、本明細書に記載の任意の他の方法の任意の他のステップを含んでもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
本発明の他の目的および利点は、以下の詳細な説明を読み、添付の図面を参照すると明らかになるであろう。
【００１６】
【図１】フォトマスク検査および欠陥処理システムの一実施形態の側面図を示す概略図である。
【図２】フォトマスク検査システムの各実施形態に含まれ得る光学サブシステムの一実施形態の側面視を示す概略図である。
【図３】極紫外線（ＥＵＶ）フォトマスクの一部分の一例の側面視を示す概略図である。
【図４】欠陥のないＥＵＶフォトマスクパターンの一部分の一例の平面視を示す概略図である。
【図５】図４のＥＵＶフォトマスクパターンの一部分の平面視を、その中で検出され得る様々な欠陥の例と共に示す概略図である。
【図６】荷電粒子ビームサブシステムを使用して実行される、ＥＵＶフォトマスク上で検出された欠陥の処理のために本明細書に記載の実施形態によって実行され得るステップの一実施形態を示すフローチャートである。
【図７】埋め込み欠陥が表面に形成された別々の例を有するＥＵＶフォトマスクの一部分の一例の側面視を示す概略図である。
【図８】原子間力顕微鏡サブシステムを使用して実行される、ＥＵＶフォトマスク上で検出された欠陥の処理のために本明細書に記載の実施形態によって実行され得るステップの一実施形態を示すフローチャートである。
【図９】本明細書に記載の１つまたは複数のコンピュータ実装方法を実行するためのコンピュータシステム上で実行可能なプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体の一実施形態を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明は、様々な修正及び代替形態を受け入れることができるものであるが、その具体的な実施形態が、図面において一例として示され、本明細書において詳細に説明されるであろう。しかしながら、図面及び図面についての詳細な説明は、開示された特定の形態に本発明を限定することを意図するものではなく、逆に、添付の特許請求の範囲によって定義される本発明の趣旨及び範囲内に入る全ての修正物、等価物、及び代替物を網羅することを意図するものと理解されたい。
【００１８】
本明細書で使用されている「設計」および「設計データ」という用語は、半導体デバイスの設計者によって設計プロセスにおいて生成され、したがって、任意の物理的基板上にその設計を印刷するかなり前に、本明細書に記載の実施形態での使用のために利用可能である情報およびデータを指す。したがって、本明細書で使用される「設計」および「設計データ」という用語は、概して、ＩＣの物理的設計（レイアウト）、ならびに複雑なシミュレーションまたは単純な幾何学的演算およびブール演算を通じて物理的設計から導出されたデータを指す。物理的設計は、グラフィカルデータストリーム（ＧＤＳ）ファイル、任意の他の標準的な機械可読ファイル、当技術分野で既知の任意の他の適切なファイル、および設計データベースなどのデータ構造に格納することができる。ＧＤＳＩＩファイルは、設計レイアウトデータの表現に使用されるファイルのクラスの１つである。このようなファイルの他の例としては、ＧＬ１およびＯＡＳＩＳファイル、ならびにＫＬＡ（カリフォルニア州ミルピタス）独自のＲＤＦデータなど独自のファイル形式が挙げられる。この設計は、いずれも参照によって本明細書に完全に記載されているものとして組み込まれる、本願と所有者が共通である、２００９年８月４日にＺａｆａｒらに発行された米国特許第７，５７０，７９６号、及び２０１０年３月９日にＫｕｌｋａｒｎｉらに発行された米国特許第７，６７６，０７７号に記載される任意の他の設計データまたは設計データプロキシを含み得る。さらに、設計データは、標準セルライブラリデータ、統合レイアウトデータ、１つまたは複数の層の設計データ、設計データの派生物、および完全または部分的なチップ設計データであり得る。
【００１９】
「設計」または「物理的設計」は、フォトマスク上に理想的に形成されるであろう設計の場合もある。このように、本明細書に記載の設計は、任意の光学近接効果補正（ＯＰＣ）特徴を含む、フォトマスクに印刷されることになる設計の全ての特徴を含むことができ、光学近接効果補正（ＯＰＣ）特徴は、それら自体が実際に印刷されることなく、ウエハ上の特徴の印刷を向上させるために設計に追加されるものである。
【００２０】
ここで図面に目を向けると、各図が縮尺通りに描かれていないことに留意されたい。具体的には、図の要素の一部の縮尺は、それらの要素の特性を強調するために大幅に誇張されている。各図が同じ縮尺で描かれていないことにも留意されたい。２つ以上の図に示されている同様に構成され得る要素は、同じ参照番号を使用して示されている。本明細書内に別途記載のない限り、説明および図示される要素のいずれも、任意の適切な市販の要素を含み得る。
【００２１】
本明細書に記載の各実施形態は、概して、ホット検査（例えば、深紫外線（ＤＵＶ）、例えば、１９３ｎｍの光学検査）を使用する極紫外線（ＥＵＶ）フォトマスク欠陥検査と、それに続く二次荷電粒子ビーム画像を使用するかなり高速の欠陥処理に関する。ＥＵＶリソグラフィは、次世代リソグラフィ（ＮＧＬ）のための最先端技術であり、その実行可能性は、適切に機能するＥＵＶフォトマスク検査ツールの可用性に依存しており、ＥＵＶフォトマスク検査ツールは、歩留まりに影響を与える重大な欠陥を全て捕捉することができる。既存のフォトマスク検査ツールの使用をＥＵＶフォトマスク検査に広げることができ、これは、検査で検出されるであろう欠陥の数がかなり多いにもかかわらず、必要な欠陥感度を達成するためにそれらの検査を「ホット」で実行し、その後、荷電粒子ビーム画像化（走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）など）、および場合によっては原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）を使用して、分類および印刷適性モデリングに基づいて、検出された各欠陥（または検出された欠陥の少なくともかなりの部分）を処理することによって行われる。本明細書でさらに説明されるように、各実施形態は、荷電粒子ビーム画像および任意選択でＡＦＭ画像を使用して、検出された欠陥を処理するように構成することができる。さらに、本明細書に記載のいくつかの実施形態は、荷電粒子ビーム画像化／分析の、ならびに任意選択で欠陥の分離、分類、および印刷適性分析を含むＡＦＭ分析の、自動化されたアルゴリズムおよびワークフローのために構成される。
【００２２】
一実施形態は、フォトマスク検査システムに関する。このようなシステムの一実施形態が、図１に示される。フォトマスク検査システムは、エネルギーをフォトマスクに方向付け、フォトマスクからのエネルギーを検出するように構成された検査サブシステムを含む。一実施形態では、検査サブシステムによってフォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１つまたは複数のＤＵＶ波長の光を含む。フォトマスクは、１つまたは複数のＥＵＶ波長の光で使用するように構成される。換言すれば、フォトマスクは、１つまたは複数のＥＵＶ波長の光を使用してフォトマスクからパターンを（例えば、ＥＵＶ光をフォトマスクからウエハに反射することによって）ウエハに転写するリソグラフィプロセスで使用されるように構成される。このようにして、フォトマスクの化学線波長（すなわち、フォトマスクからウエハにパターンを転写するために使用されることによって、ウエハ上の１つまたは複数の材料、例えば、フォトレジストにおいて、光化学反応を引き起こす光の波長）は、本明細書に記載の各実施形態において、本明細書に記載の各実施形態によるフォトマスクの検査に使用される光の波長とは異なることがある。
【００２３】
一実施形態では、検査サブシステムによってフォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１９３ｎｍの波長を有する光を含む。別の実施形態では、検査サブシステムによってフォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１９３ｎｍ〜２５７ｎｍの範囲の１つまたは複数の波長を有する光を含む。追加の実施形態では、検査サブシステムによってフォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１３．５ｎｍの波長（または別のＥＵＶ光波長）を有する光を含む。
【００２４】
図１に示すように、フォトマスク検査システムは、検査サブシステム１００を含む。フォトマスク検査システムは、図１では１つの検査サブシステムを含むものとして示されているが、フォトマスク検査システムは、図１に示される検査サブシステム１００および図２に示され本明細書でさらに説明される検査サブシステム２００など、１つの検査サブシステムのみまたは２つ以上の検査サブシステムを含み得ることを理解されたい。
【００２５】
図１にさらに示されるように、検査サブシステム１００は、光源１０２を含む。光源１０２としては、レーザーなど、当技術分野で既知の任意の適切な光源を挙げることができる。光源１０２は、ビームスプリッタ１０４に光を方向付けるように構成され、ビームスプリッタ１０４は、光源１０２からの光を屈折光学素子１０６に反射するように構成される。屈折光学素子１０６は、ビームスプリッタ１０４からの光をフォトマスク１０８に集束するように構成される。ビームスプリッタ１０４としては、５０／５０ビームスプリッタなどの任意の適切なビームスプリッタを挙げることができる。屈折光学素子１０６としては、任意の適切な屈折光学素子を挙げることができ、また、屈折光学素子１０６は、図１では１つの屈折光学素子として示されているが、１つまたは複数の屈折光学要素および／または１つまたは複数の反射光学要素と置き換えることができる。
【００２６】
したがって、光源１０２、ビームスプリッタ１０４、および屈折光学素子１０６は、検査サブシステムの照明チャネルを形成することができる。照明チャネルは、１つまたは複数の偏光成分、回折光学要素（ＤＯＥ）、およびスペクトルフィルタなどの１つまたは複数のフィルタなど、任意の他の適切な要素（図１には図示せず）を含んでもよい。図１に示されるように、光源、ビームスプリッタ、および屈折光学素子は、光が垂直または実質的に垂直な入射角でフォトマスクに方向付けられるように構成される。検査サブシステムは、任意の適切な方法でフォトマスク上の光を走査するように構成することができる。
【００２７】
照明によりフォトマスク１０８から反射された光は、屈折光学要素１０６によって収集され、ビームスプリッタ１０４を通って検出器１１０に方向付けられることができる。したがって、屈折光学素子、ビームスプリッタ、および検出器は、検査サブシステムの検出チャネルを形成することができる。検出器としては、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）または時間遅延積分器（ＴＤＩ）など、当技術分野で既知の任意の適切な画像検出器を挙げることができる。この検出チャネルはまた、例えば、１つまたは複数の偏光成分、１つまたは複数の空間フィルタ、１つまたは複数のスペクトルフィルタなど、１つまたは複数の追加の構成要素（図１には図示せず）を含んでもよい。検出器１１０は、検出器によって検出された反射光に応答して出力を生成するように構成される。出力としては、信号、信号データ、画像、画像データ、および任意の他の適切な出力を挙げることができる。
【００２８】
検査サブシステムは、任意の適切な方法で２つ以上のモードを持つように構成されてもよい。場合によっては、検査サブシステムは、（例えば、フォトマスクの走査と走査との間で開口数（ＮＡ）などの検査サブシステムの撮像レンズの１つまたは複数のパラメータを変更することによって）２つ以上のモードを連続的に有することができる。そのうえ、検査サブシステムは、いくつかのモードでは同時に、また他のモードでは連続的に、フォトマスクを走査することができる。フォトマスク検査システムは、任意の適切な方法で任意のフォトマスクの任意の走査に使用される光学モードを制御するように構成することができる。
【００２９】
フォトマスク検査システムは、図１に示されていない多数の他の構成要素を含んでもよい。例えば、本システムは、負荷モジュール、位置合わせモジュール、ロボット搬送アームなどのハンドラ、および環境制御モジュールを含んでもよく、また当技術分野で既知のこのような任意の構成要素を含んでもよい。
【００３０】
フォトマスク検査システムはまた、検出されたエネルギーに基づいてフォトマスク上の欠陥を検出するように構成された１つまたは複数のコンピュータサブシステムを含む。コンピュータサブシステムは、１つまたは複数の異なる方法で欠陥を検出するように構成することができる。例えば、コンピュータサブシステムは、検出されたエネルギー（例えば、画像、画像データなど）に応答する検査サブシステムの検出器によって生成された出力を、フォトマスクの対応する設計情報（例えば、ＧＤＳまたは設計データベースに保存することができるその他の設計データ）と比較するように構成することができる。したがって、このような欠陥検出は、通常、設計データ比較（ｄｉｅ−ｔｏ−ｄａｔａｂａｓｅ）タイプの検査と呼ばれる。比較の結果を１つまたは複数の閾値と比較することができる。閾値を超える出力は、欠陥または潜在的な欠陥に相当するとして特定されることができ、閾値を超えない出力は、欠陥または潜在的な欠陥に相当すると特定されないことがある。別の例では、検査サブシステムの検出器によって生成される出力であって、検出されたエネルギーに応答し、フォトマスク上の別々のダイにおいて同じ位置で生成される出力が、コンピュータサブシステムによって互いに比較されてもよい。したがって、このような欠陥検出は、通常、ダイ比較（ｄｉｅ−ｔｏ−ｄｉｅ）タイプの検査と呼ばれる。そのような比較の結果を上記のように使用して、フォトマスク上の欠陥を特定することができる。
【００３１】
一実施形態では、コンピュータサブシステムは、ホット閾値を使用して欠陥を検出するように構成されている。例えば、上記欠陥検出で使用される閾値は、「ホット」閾値でなくてもよい。「ホット」閾値は、一般に、フォトマスクの検査サブシステムによって生成された出力のノイズフロアにあるか、ノイズフロア内にあるか、または実質的にノイズフロアの近くにある閾値として定義される。このようにして、欠陥検出は、調整された検査レシピについて通常実行されるよりも少し積極的（よりホット）になり得るため、調整された検査で必要以上に多くのイベント（欠陥及びニューサンス事象を含む）が検出される。このように、こうした検査は、ニューサンス欠陥検出がかなり高いために、通常、生産監視には役立たないことになる。このような閾値を用いて実行される検査は、通常、「ホット」検査と呼ばれ、そのような検査中に実行されるフォトマスクの走査は、通常、「ホット」走査と呼ばれ得る。
【００３２】
一実施形態では、図１に示されるように、フォトマスク検査システムは、検査サブシステム１００に結合されたコンピュータサブシステム１１６を含む。例えば、コンピュータサブシステムは、検査サブシステムの検出器、例えば、検出器１１０に（例えば、図１の破線で示される、当技術分野で既知の任意の適切な伝送媒体を含み得る、１つまたは複数の伝送媒体によって）結合されることができる。コンピュータサブシステムは、任意の適切な方法で検出器に結合されることができ、出力（例えば、画像）と、検査サブシステムによって生成されたフォトマスクに関する他の情報とを、コンピュータサブシステムに送信できるように、また、任意選択で、コンピュータサブシステムが検査サブシステムに命令を送信して１つまたは複数のステップを実行することができるようにする。
【００３３】
このコンピュータサブシステム（および本明細書に記載の他のコンピュータサブシステム）は、本明細書ではコンピュータシステムと呼ばれることもある。本明細書に記載のコンピュータサブシステムまたはシステムのそれぞれは、パーソナルコンピュータシステム、イメージコンピュータ、メインフレームコンピュータシステム、ワークステーション、ネットワークアプライアンス、インターネットアプライアンス、または他のデバイスを含む、様々な形態をとることができる。一般に、「コンピュータシステム」という用語は、メモリ媒体からの命令を実行する１つまたは複数のプロセッサを有する任意のデバイスを包含するように広く定義することができる。コンピュータサブシステムまたはシステムはまた、並列プロセッサなど、当技術分野で既知の任意の適切なプロセッサを含み得る。さらに、コンピュータサブシステムまたはシステムは、スタンドアロンツールまたはネットワーク化されたツールとして、高速処理のコンピュータプラットフォームおよびソフトウェアを含み得る。
【００３４】
システムが２つ以上のコンピュータサブシステムを含む場合には、本明細書でさらに説明されるように、画像、データ、情報、命令などをコンピュータサブシステム間で送信することができるように、別々のコンピュータサブシステム同士を互いに結合することができる。例えば、コンピュータサブシステム１１０は、当技術分野で既知の任意の適切な有線および／または無線伝送媒体を含み得る、任意の適切な伝送媒体によって（図１において破線で示されるように）コンピュータサブシステム１１８に結合されることができる。２つ以上のこのようなコンピュータサブシステムはまた、共有コンピュータ可読記憶媒体（図示せず）によって効果的に結合されることができる。
【００３５】
フォトマスク検査システムはまた、１つまたは複数のコンピュータサブシステムによって判定された、検出された欠陥の位置で、フォトマスクの荷電粒子ビーム画像を生成するように構成された荷電粒子ビームサブシステムを含む。一実施形態では、荷電粒子ビームサブシステムが、電子ビームサブシステムとして構成される。例えば、図１に示されるように、電子ビームサブシステムは、電子カラム１２２を含むことができ、この電子カラム１２２は、コンピュータサブシステム１３４に結合されている。
【００３６】
電子カラムは電子ビーム源１２４を含み、この電子ビーム源１２４は、１つまたは複数の要素１２６によってフォトマスク１２８に集束される電子を生成するように構成されている。電子ビーム源としては、例えば、カソード源またはエミッタチップを挙げることができ、１つ以上の要素１２６としては、例えば、ガンレンズ、アノード、ビーム制限アパーチャ、ゲートバルブ、ビーム電流選択アパーチャ、対物レンズ、および走査サブシステムを挙げることができ、これらはすべて、当技術分野で既知のこのような任意の適切な要素を含み得る。
【００３７】
フォトマスクから返ってきた電子（例えば、二次電子）は、１つまたは複数の要素１３０によって検出器１３２に集束されることができる。１つまたは複数の要素１３０は、例えば、要素１２６に含まれるのと同じ走査サブシステムであり得る走査サブシステムを含むことができる。
【００３８】
電子カラムは、当技術分野で既知の任意の他の適切な要素を含んでもよい。さらに、電子カラムは、参照によって本明細書に完全に記載されているものとして組み込まれる、２０１４年４月４日にＪｉａｎｇらに発行された米国特許第８，６６４，５９４号、２０１４年４月８日にＫｏｊｉｍａらに発行された同第８，６９２，２０４号、２０１４年４月１５日にＧｕｂｂｅｎｓらに発行された同第８，６９８，０９３号、２０１４年５月６日にＭａｃＤｏｎａｌｄらに発行された同第８，７１６，６６２号に記載されるようにさらに構成することができる。
【００３９】
電子カラムは、電子が斜めの入射角でフォトマスクに方向付けられ、別の斜めの角度でフォトマスクから散乱されるように構成されるとして図１に示されているが、電子ビームは、任意の適切な角度で、フォトマスクに方向付けられ、フォトマスクから散乱されてもよいことを理解されたい。さらに、電子ビームサブシステムは、複数のモード（例えば、異なる照明角度、収集角度などを備える）を使用してフォトマスクの画像を生成するように構成することができる。電子ビームサブシステムの複数のモードは、サブシステムの任意の画像生成パラメータが異なっていてもよい。
【００４０】
別の実施形態では、荷電粒子ビームサブシステムが、イオンビームサブシステムとして構成される。例えば、図１に示される電子カラムにおいて、電子ビーム源は、イオンビーム源などの別の荷電粒子ビーム源と置き換えることができ、このイオンビーム源としては、当技術分野で既知の任意の適切なイオンビーム源を挙げることができる。さらに、荷電粒子ビームサブシステムは、市販の集束イオンビーム（ＦＩＢ）システム、ヘリウムイオン顕微鏡（ＨＩＭ）システム、および二次イオン質量分析法（ＳＩＭＳ）システムに含まれるものなど、任意の他の適切なイオンビームツール構成を有してもよい。
【００４１】
コンピュータサブシステム１３４は、上記のように検出器１３２に結合することができる。検出器は、フォトマスクの表面から返ってきた荷電粒子を検出することによって、フォトマスクの荷電粒子ビーム画像を形成することができる。荷電粒子ビーム画像としては、任意の適切な荷電粒子ビーム画像を含むことができる。コンピュータサブシステム１３４は、検出器の出力および／または荷電粒子ビーム画像を使用して、本明細書に記載の機能のいずれかを実行するように構成することができる。コンピュータサブシステム１３４は、本明細書に記載の任意の追加のステップを実行するように構成することができる。コンピュータサブシステム１３４はまた、本明細書で説明するようにさらに構成することができる。
【００４２】
本明細書で提供される一部の実施形態の説明において、荷電粒子ビームサブシステムは、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）と呼ばれることがあり、荷電粒子ビーム画像は、「ＳＥＭ画像」と呼ばれることがあるが、本明細書に記載の実施形態のいずれも、ＳＥＭまたはＳＥＭ画像に限定されない。例えば、荷電粒子ビームサブシステムは、ＳＥＭおよび他のタイプの電子ビームツール（例えば、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ））を含む、荷電粒子ビーム画像を生成するための任意の適切な構成を有することができる。さらに、本システムに含まれる荷電粒子ビームサブシステムとしては、Ａｄｖａｎｔｅｓｔ  Ａｍｅｒｉｃａ、Ｉｎｃ．（カリフォルニア州サンノゼ）から市販されているＭａｓｋ  ＤＲ−ＳＥＭ  Ｅ５６００シリーズおよびＭａｓｋ  ＭＶＭ−ＳＥＭ（登録商標）Ｅ３６００シリーズのツールなどの市販の電子ビームツールを挙げることができる。
【００４３】
本システムに含まれるコンピュータサブシステムはまた、検査サブシステムまたは荷電粒子ビームサブシステムに結合されていないコンピュータサブシステム１１８などのコンピュータサブシステムを含んでもよい。このように、コンピュータサブシステムうちの１つは、図１に示される他のコンピュータサブシステムに結合されることができるスタンドアロンタイプのコンピュータサブシステムとすることができる。例えば、スタンドアロンタイプのコンピュータサブシステムは、本明細書に記載の画像を取得して、本明細書に記載の他のステップを実行するように構成することができる。このような一例では、コンピュータサブシステム１１６および１３４は、それぞれ結合された検査サブシステムおよび荷電粒子ビームサブシステムから受信した画像を記憶し、それらの画像を記憶媒体１２０に記憶するように構成されることができ、この記憶媒体１２０は、本明細書で説明するようにさらに構成することができる。そして、スタンドアロンタイプのコンピュータサブシステムは、その記憶媒体から画像を取得し、それらの画像の何らかの組み合わせを使用して、本明細書に記載の１つまたは複数のステップを実行することができる。
【００４４】
上記のように、フォトマスク検査システムは、２つ以上の検査サブシステムを含むことができる。図２に示される検査サブシステムはまた、本明細書に記載の各実施形態において、図１に示される検査サブシステムと組み合わせて、またはその代わりに使用することができる。
【００４５】
図２に示されるように、検査サブシステム２００は、本明細書でより詳細に説明されるように、照明サブシステムおよび収集サブシステムを含む。照明サブシステムは、光源２０２を含む。光源２０２は、レーザーなどのコヒーレント光源であり得る。光源は、２４８ｎｍ、１９３ｎｍの波長、および／または本明細書に記載の別のＤＵＶもしくはＥＵＶ波長を有する単色光を放出するように構成され得る。あるいは、光源は、ある波長範囲を有する光を放出するように構成されてもよく、スペクトルフィルタ（図示せず）に結合されてもよい。広帯域光源の例としては、ＤＵＶ波長領域で光を生成するＨｅ−Ｘｅアークランプがあるが、これに限定されない。このようにして、光源およびフィルタは、上記のような波長を有する単色光を放出してもよい。光源は、連続的にまたは様々なパルスの時間間隔で光を放出するように構成することができる。
【００４６】
照明サブシステムはまた、光源に結合された多数の光学部品を含んでもよい。例えば、光源２０２からの光は、最初にホモジナイザ２０４を通過してもよい。ホモジナイザ２０４は、光源からの光のスペックルを低減するように構成することができる。照明サブシステムはまた、アパーチャ２０６を含むことができる。アパーチャ２０６は、調整可能なＮＡを有し得る。例えば、アパーチャは、ユーザから受信した制御信号またはシステム上で実行されているプログラムレシピから受信したプログラム命令に応じて、アパーチャを機械的に変更するように構成され得る制御機構に結合することができる。このようにして、光は、さまざまな部分コヒーレンス係数σを有することができる。例えば、アパーチャ２０６を変更して、集光レンズ２０８の瞳孔を調整することができる。集光レンズの瞳孔が、システムのＮＡを制御する。集光レンズの瞳孔が小さくなると、照明のコヒーレンスが増加し、それによってσの値が減少する。σの値は、集光レンズのＮＡの対物レンズのＮＡに対する比率として表すことができる。露光システムは、約０．３〜約０．９の範囲のσの値を有することができる。したがって、アパーチャ２０６は、検査サブシステムが約０．３〜約０．９の間のσの値を有するように変更することができる。σの値は、フォトマスク上の特徴によって変更することができる。例えば、フォトマスクが接触孔を含む場合よりも、フォトマスクがラインおよびスペースを含む場合には、σにより高い値を使用することができる。制御機構はまた、アパーチャを変更して、環状またはオフアクシス照明を提供するように構成してもよい。アパーチャはまた、四重極または双極照明など他のタイプの照明を提供するように構成されてもよい。アパーチャは、光線の形状を変更するようにさらに構成されてもよい。例えば、アパーチャは、回折光学素子またはアポダイゼーションアパーチャであってもよい。
【００４７】
照明サブシステムはまた、多数の追加の光学部品（図示せず）を含んでもよい。例えば、照明サブシステムはまた、光ビーム直径を変更するように構成された望遠鏡を含んでもよい。さらに、照明サブシステムは、１つまたは複数のリレーレンズ、フィールドレンズなどの追加のレンズ、折り返しミラー、追加のアパーチャ、およびビームスプリッタを含んでもよい。
【００４８】
照明サブシステムはまた、集光レンズ２０８を含むことができる。集光レンズ２０８は、物体（フォトマスク）面内の光の直径を、サブシステムの視野とほぼ同じかまたはそれより大きくなるように変更するように構成することができる。集光レンズを出る光は、ビームスプリッタ２０９に方向付けられることができ、ビームスプリッタ２０９は、集光レンズからの光をフォトマスク２１０に方向付けることによってステージ２１２上に支持されたフォトマスク２１０を照明する。ビームスプリッタ２０９としては、当技術分野で既知の任意の適切なビームスプリッタを挙げることができる。ステージは、フォトマスクの外側縁部に近接してフォトマスクに接触することによってフォトマスクを支持するように構成されている。ステージ２１２は、フォトマスクの位置合わせを変更することができるように、また光がフォトマスクを横切って走査することができるように、フォトマスクを移動するように構成することができる。あるいは、照明システムは、光がフォトマスクを横切って走査する間フォトマスクを実質的に静止したままとすることができるように、音響光学偏向器または機械的走査アセンブリなどの走査要素（図示せず）を含んでもよい。ステージ２１２はまた、スルーフォーカスでフォトマスクを移動することによって、検査サブシステムの焦点設定を変更するように構成することができる。ステージはまた、検査中に検査サブシステムの焦点設定を維持するために、ステージの位置を変更することによってフォトマスクの位置を変更するように構成されたオートフォーカス装置（図示せず）に結合されることができる。あるいは、検査中に焦点設定を維持するために、オートフォーカス装置を対物レンズに結合して、対物レンズの位置を変更してもよい。
【００４９】
検査サブシステムはまた、収集サブシステムを形成するように配置された多数の光学部品を含んでもよい。例えば、収集サブシステムは、対物レンズ２１４を含む。フォトマスクによって反射された光は、対物レンズ２１４によって収集される。収集サブシステムはまた、調整可能なＮＡを有するアパーチャ２１６を含む。アパーチャ２１６のＮＡはまた、アパーチャを出る光が選択された倍率を有するように選択することができる。アパーチャ２１６は、対物レンズ２１４と、チューブレンズとして構成され得るレンズ２１８との間に配置されることができる。レンズ２１８からの光は、ビームスプリッタ２２０に方向付けることができる。ビームスプリッタ２２０は、光を３つの検出器２２２、２２４、および２２６に方向付けるように構成することができる。収集サブシステムはまた、拡大レンズなどの多数の追加の光学部品（図示せず）を含んでもよい。拡大レンズは、レンズ２１８とビームスプリッタ２２０との間に配置することができる。
【００５０】
検出器２２２、２２４、および２２６は、フォトマスクの照明された部分によって反射された光の画像を形成するように構成することができる。このような画像は、「空間像」と呼ばれることがある。検出器としては、例えば、ＣＣＤまたはＴＤＩカメラを挙げることができる。検出器はまた、ピクセルの１次元または２次元アレイを有してもよい。３つの検出器のそれぞれが別々の焦点設定を有してもよい。このように、３つの検出器は、３つの異なる焦点設定で実質的に同時にフォトマスクの画像を形成することができる。例えば、１つの検出器は実質的に焦点が合っていてもよく、他の２つの検出器は、合焦状態に対してそれぞれ逆方向に焦点がずれていてもよい。さらに、検査サブシステムは、検査サブシステムの機械的または物理的制約に応じて、このような検出器を任意の数だけ含むことができる。
【００５１】
あるいは、検査サブシステムは、フォトマスクの画像を形成するように構成された１つの検出器のみを含んでもよい。この検出器は、露光システムの焦点設定とほぼ等しい焦点設定を有することができる。異なる焦点設定でのフォトマスクの画像は、各画像が形成された後に検出器の焦点設定を変更することによって形成され得る。このような実施形態では、光を複数の検出器に分割するためのビームスプリッタ２２０は不要であろう。
【００５２】
コンピュータサブシステム２２８が、検査サブシステム２００に結合されることができる。例えば、コンピュータサブシステムは、検査サブシステムの検出器、例えば、検出器２２２、２２４、および２２６に（例えば、図２の破線で示される、当技術分野で既知の任意の適切な伝送媒体を含み得る、１つまたは複数の伝送媒体によって）結合されることができる。コンピュータサブシステムは、任意の適切な方法で検出器に結合することができる。コンピュータサブシステムは、任意の他の適切な方法で検査サブシステムに結合することができ、画像と、検査サブシステムによって生成されたフォトマスクに関する他の情報とを、コンピュータサブシステムに送信できるように、また、任意選択で、コンピュータサブシステムが検査サブシステムに命令を送信して本明細書に記載の１つまたは複数のステップを実行することができるようにする。
【００５３】
なお、図１および図２は、本明細書に記載の各実施形態に含まれ得る検査サブシステムおよび荷電粒子ビームサブシステムのいくつかの構成を全体として説明するために本明細書において提供される。言うまでもなく、本明細書に記載の検査サブシステムおよび荷電粒子ビームサブシステムの構成は、商用検査システムを設計するときに通常実行されるシステムのパフォーマンスを最適化するように変更することができる。さらに、本明細書に記載のフォトマスク検査システムは、ＫＬＡから市販されているフォトマスク検査ツールなどの既存の検査サブシステムおよび荷電粒子ビームサブシステムを使用して（例えば、本明細書に記載の機能を既存の検査システムおよび／または荷電粒子ビーム検査システムに追加することによって）実現することができる。いくつかのこのようなシステムについて、本明細書に記載の各実施形態は、システムのオプション機能として（例えば、システムの他の機能に加えて）提供されてもよい。あるいは、本明細書に記載のフォトマスク検査システムは、完全に新しいシステムを提供するために「ゼロから」設計されてもよい。
【００５４】
上記のように、検査サブシステムは、１つまたは複数の波長を有する光でフォトマスクを走査するように構成された光学検査サブシステムとして構成することができる。ただし、この検査サブシステムは、別のタイプの検査サブシステムにすることができる。例えば、一実施形態では、検査サブシステムによってフォトマスクに方向付けられたエネルギーが、電子を含む。別の実施形態では、検査サブシステムによってフォトマスクに方向付けられたエネルギーが、イオンを含む。このような実施形態では、検査サブシステムは、図１の電子カラム１２２によって示されるのと同様に構成されることができる（場合によって、電子源がイオンビーム源に置き換えられる）。このようにして、図１に示される光学検査サブシステムは、電子ビームまたはイオンビーム検査サブシステムに置き換えることができ、本システムは、２つの荷電粒子ビームサブシステム（一方は検査用、他方は検出された欠陥の荷電粒子ビーム画像の生成用）を含むことができる。
【００５５】
２つの荷電粒子ビームサブシステムは、これらのサブシステムのうちの一方が検査に特に適し、他方が荷電粒子ビーム画像を生成するのに特に適するように、１つまたは複数のパラメータが異なっていてもよい。例えば、２つのサブシステムは、解像能力が異なっていてもよい（検査に使用されるサブシステムの解像能力は、荷電粒子ビーム画像化に使用されるサブシステムの解像能力よりも低くなる）。別の代替案では、システムは、検査と荷電粒子ビーム画像化との両方に使用される１つの荷電粒子ビームサブシステムを含むことができ、このサブシステムの１つまたは複数のパラメータは、このサブシステムが両方のタスクに使用できるように、検査と画像化との間で変更されることができる。例えば、図１に示される荷電粒子ビームサブシステムは、検査ではなく画像化に使用される場合には、より高い解像度を有するように構成することができる。換言すれば、図１に示される荷電粒子ビームサブシステムの実施形態は、多数の方法で適合されることができる荷電粒子ビームサブシステムのいくつかの一般的かつ様々な構成を説明しており、これらの方法は、様々に異なる用途に大なり小なり適している別々の画像化能力を有するサブシステムを製造するために当業者には明らかとなるものである。フォトマスクの電子ビーム検査はまた、参照によって本明細書に完全に記載されているものとして組み込まれる、Ｎａｋａらによる「Ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ  ｏｆ  Ｍｏｄｅｌ  ＥＢＥＹＥ  Ｍ  ｆｏｒ  ＥＵＶ  Ｍａｓｋ  Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ」、２０１２年１１月８日、ＳＰＩＥ  Ｐｈｏｔｏｍａｓｋ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ２０１２、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  Ｖｏｌｕｍｅ  ８５２２、１４ページに記載されているように実行することもできる。本明細書に記載の各実施形態は、この参考文献に記載されるようにさらに構成することができる。
【００５６】
典型的なＥＵＶフォトマスクスタックを図３に示す。マスク基板（図示せず）は、ルテニウム（Ｒｕ）からなる比較的薄い層を冠した、図３に薄膜３００としてまとめて示された４０対のモリブデン（Ｍｏ）／シリコン（Ｓｉ）多層（ＭＬ）薄膜で覆われている。窒化ホウ素タンタル（ＴａＢＮ）３０２と酸化ホウ素タンタル（ＴａＢＯ）３０４からなる二層膜がアブソーバとしての機能を果たし、このアブソーバが選択的にエッチングされてマスクパターンが形成される。ＥＵＶマスク検査は、欠陥部位を捕捉するためにＤＵＶ検査ツールによって実行されることができる。ＤＵＶ検査ツールにおいてＥＵＶマスクの欠陥が生成する信号対雑音比（Ｓ／ＮまたはＳＮＲ）は比較的低いため、ＤＵＶ検査ツールが比較的高感度モードで使用される場合、欠陥部位の数は数千から数十万になり得る。
【００５７】
コンピュータサブシステムは、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて検出された欠陥を処理するように構成されている。本明細書で使用されるその用語としての「処理」は、検出された欠陥を適切に処理する方法についての最終決定を下すために使用することができる、検出された欠陥についての追加情報を判定することとして定義され、この最終決定とは、例えば、検出された欠陥を修復する必要がある、検出された欠陥はニューサンスであり無視できる、検出された欠陥を修復する必要はないが、フォトマスクを用いて印刷されたウエハを、検出された欠陥がそのフォトマスクを用いて形成されたウエハパターンに及ぼす影響について監視する必要がある、などである。例えば、本明細書に記載のマスクの二次荷電粒子ビーム（電子ビームまたはイオン）画像化は、比較的高い加速電圧を用いた検査よりも高い解像度をもたらし、マスク上で検出された欠陥のはるかに良いレビューを可能にする。したがって、荷電粒子ビーム画像を使用して、検出された欠陥の検査画像よりも正確に（より高い解像度で）検出された欠陥についての情報を判定することができ、それによって、追加情報が、検出された欠陥についてより効果的に決定を行う（処理する）ために使用することができるその荷電粒子ビーム画像から判定されることが可能になる。マルチビームおよびマルチカラム電子ビーム画像化の最近の進歩により、大量のＳＥＭデータ収集もまた可能になっている。このようにして、検査が完了した後、テストＳＥＭ画像を、検査出力の前のステップから判定された各検出された欠陥の位置（または検出された欠陥の位置の選択されたサブセット）で、マスクレビュー、ＣＤ−ＳＥＭ、または電子ビーム検査ツールで捕捉することができる（あるいは、イオンビーム画像を、本明細書に記載のイオンビームツールの１つを使用して捕捉することができる）。次に、各テスト荷電粒子ビーム画像は、本明細書でさらに説明される以下の態様、すなわち、欠陥の分離、分類、および印刷適性のうちの１つまたは複数により処理されることができる。
【００５８】
一実施形態では、１つまたは複数のコンピュータサブシステムは、ホット閾値を使用して欠陥を検出するように構成され、これは、本明細書でさらに説明されるように実行されることができる。このようにして、本明細書に記載の各実施形態は、ホット検査実行を使用するかなり高感度のＥＵＶフォトマスク欠陥検査と、それに続く、二次荷電粒子ビーム画像を使用する実質的に多数の検出された欠陥の分類およびウエハ印刷適性シミュレーションとを提供することができる。荷電粒子ビーム画像は、検査よりも、検出される欠陥の解像度が高いため、荷電粒子ビーム画像は、検査画像または信号に比べて、検出された欠陥についてのより正確な情報（例えば、より正確な位置、より正確な寸法、およびテクスチャ、形状などのその他の特性）をもたらす。
【００５９】
別の実施形態では、検出された欠陥を処理することが、検出された欠陥が実際の欠陥であるか偽の欠陥であるかを判定することを含む。例えば、検出された欠陥が本物かどうかを評価するために、各荷電粒子ビーム画像をレビューすることができる。検出された欠陥が本物かどうかを判定することには、検出された欠陥の１つまたは複数の特性を判定することと、その１つまたは複数の特性を、実際の欠陥を偽の欠陥から分離する所定の基準と比較することとを含むことができる。例えば、検出された欠陥の荷電粒子ビーム画像を、コンピュータサブシステムによって処理加工し、検出された欠陥の寸法を判定することができる。次に、判定された寸法を、コンピュータサブシステムによって、サイズに基づいて実際の欠陥を偽の欠陥から分離する閾値と比較することができる。荷電粒子ビーム画像から判定された、検出された欠陥の他の特性を同様の方法で使用し、実際の欠陥を偽の欠陥から分離することができる。
【００６０】
コンピュータサブシステムは、検査サブシステムの出力にホット閾値を適用することによってフォトマスク上の欠陥を検出するように構成することができるので、検出された欠陥の大部分は、「偽の」または「ニューサンス」欠陥を含み得る。本明細書で使用されるその用語としての「偽の欠陥」は、概して、あるがままの状態でフォトマスク上で検出されるが実際にはフォトマスク上の実際の欠陥ではない欠陥として定義される。むしろ、「偽の欠陥」は、フォトマスク上の非欠陥ノイズ源（例えば、ラインエッジラフネス（ＬＥＲ）、パターン化された特徴、厚さのばらつきなどの比較的小さい限界寸法（ＣＤ）の変動）により、および／または検査サブシステム自体もしくは検査に使用されるその構成の周縁性により、検出され得る。
【００６１】
したがって、一般に、マスク検査の目的は、フォトマスク上の偽の欠陥を検出することではない。しかしながら、本明細書に記載の各実施形態では、コンピュータサブシステムは、ホット走査（すなわち、エネルギーがフォトマスクを横切って走査されるときにフォトマスクに対して出力が生成され、欠陥を検出するためにホット閾値がその出力に適用されることによって、「ホット走査」となる走査）を実行することができ、全ての実際の欠陥（ＳＮＲが比較的低いものさえも含む）が検査によって確実に捕捉される。換言すると、ホット走査であるために、かなりの数の偽の欠陥が検出されることになり、少なくともいくつかの実際の欠陥または対象の欠陥（ＤＯＩ）も検出されることになる（それらもまたホット走査によって検出されることになるため）。検査によって検出された実際の欠陥および偽の欠陥の数にかかわらず、荷電粒子ビーム画像を使用して、実際の欠陥を偽の欠陥から分離することができる。そして、本明細書で使用されるその用語としての「実際の」欠陥は、偽の欠陥とは違い、一般に、検査によって検出され、荷電粒子ビーム画像処理によって実際の欠陥および／またはＤＯＩとして確認される欠陥として定義することができる。したがって、最終的に実際の欠陥または偽の欠陥と見なされるものは、フォトマスクユーザが設定した品質仕様によって制御することができる。
【００６２】
いくつかの実施形態では、検出された欠陥を処理することが、本明細書でさらに説明されるように実行することができる、検出された欠陥が実際の欠陥であるか偽の欠陥であるかを判定することと、ウエハがフォトマスクを用いてリソグラフィプロセスで印刷される場合に、ウエハ上の実際の欠陥の印刷適性を判定することと、を含む。換言すると、印刷適性の判定では、フォトマスクを使用して実行されることになるウエハ印刷（リソグラフィ）プロセスをシミュレートし、それによって実際の欠陥がウエハ上に印刷されるパターンにどのように影響するかを予測する。例えば、検出された欠陥に対して生成された各荷電粒子ビーム画像をレビューして、検出された欠陥が本物かどうか、そして本物である場合には、それが重大であり、ウエハ印刷で比較的大きなエラーを引き起こすか、又はニューサンスであり、ウエハ印刷でかろうじて観察できるエラーを引き起こすかを評価する。これを手動で実行して人間による判断を使用する代わりに、ＥＵＶリソグラフィプロセスをモデル化する、自動化された実質的に正確な方法が、本明細書に記載の各実施形態によって提供され、それによって検出された欠陥の荷電粒子ビーム画像で開始する、マスクアブソーバ欠陥の印刷適性の実質的に正確な予測を可能にする。
【００６３】
このような一実施形態では、印刷適性を判定することが、実際の欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像をリソグラフィプロセスのモデルに入力し、それによって実際の欠陥がリソグラフィプロセスでウエハ上に印刷される１つまたは複数のパターンにどのように影響するかを示すシミュレーションウエハ画像を生成することを含む。印刷適性の判定では、ウエハ露光条件シミュレーションによって欠陥印刷の影響を予測する。このシミュレーションとしては、マスク近接場シミュレーションを挙げることができ、このマスク近接場シミュレーションは、キルヒホッフ近似、厳密な有限差分時間領域（ＦＤＴＤ）ソルバ、厳密結合波解析（ＲＣＷＡ）、または、例えば、Ｄｅｆｅｃｔ  Ｐｒｉｎｔａｂｉｌｉｔｙ  Ｓｉｍｕｌａｔｏｒ（ＤＰＳ）マスクモデルなどのコンパクトな近似モデル（この例は、参照によって本明細書に完全に記載されているものとして組み込まれる、Ｃｌｉｆｆｏｒｄらによる、「Ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄｓ  ｕｓｉｎｇ  ａ  ｎｅｗ  ｍｏｄｅｌ  ｆｏｒ  ｂｕｒｉｅｄ  ｄｅｆｅｃｔｓ  ｉｎ  ｅｘｔｒｅｍｅ  ｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔ  ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ  ｍａｓｋｓ」、Ｐｈｏｔｏｍａｓｋ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ  ２０１０、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＰＩＥ、７８２３巻、７８２３０Ｖ、２０１０年９月２４日、１０ページに記載されている）、光学系、ならびにレジスト露光および現像モデル（当技術分野で既知の任意の適切なそのようなモデルを含み得る）を使用することができる。ウエハプロセスがまだ固定されていない場合、またはマスク近接場モデルが十分に決定されていない場合は、大まかな見積もりのために、ウエハ露光条件シミュレーションを行わずに、マスク２値レイアウトで印刷適性を直接確認することができる。本明細書に記載の各実施形態は、上記の論文に記載されているように構成してもよい。印刷適性の判定はまた、参照によって本明細書に完全に記載されているものとして組み込まれる、２０１５年４月７日にＭａｒｅｌｌａらに発行された米国特許第９，００２，４９７号および２０１６年１０月２５日にＳｅｚｇｉｎｅｒらに発行された同第９，４７８，０１９号に記載されているように実行することもできる。
【００６４】
別の実施形態では、検出された欠陥を処理することが、ウエハがフォトマスクを用いてリソグラフィプロセスで印刷される場合に、ウエハ上の検出された欠陥の印刷適性を判定することを含み、印刷適性を判定することが、フォトマスクについての設計情報を荷電粒子ビームサブシステムのモデルに入力することによって、フォトマスクの欠陥のないバージョンのシミュレートされた荷電粒子ビーム参照画像を生成することと、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像と、シミュレートされた荷電粒子ビーム参照画像とについて、空間像をシミュレートすることと、シミュレートされた空間像に基づいて、検出された欠陥がリソグラフィプロセスでウエハに印刷された１つまたは複数のパターンにどのように影響するかを判定することと、を含む。
【００６５】
上記の実施形態では、欠陥のないマスクは、設計データ比較タイプのアプローチにおいて検出された欠陥の位置に対応する、ＯＰＣ後の設計データベースクリップからレンダリングすることができる。そして、荷電粒子ビームベースの処理ワークフローには、図６に示すように３つの主要なフェーズが含まれる。
【００６６】
最初のフェーズでは、荷電粒子ビームツールからの元の画像（荷電粒子ビーム画像化中に生成されたフォトマスクの画像）を最初にノイズ除去および微細化して、画像の品質を向上させることができる。図６に示す例では、元の荷電粒子ビーム画像６００は、ノイズ除去され微細化されて、ノイズ除去済みテスト画像６０２を生成することができる。元の荷電粒子ビーム画像のノイズ除去および微細化は、当技術分野で既知の任意の適切な方法で実行することができる。次に、検出された欠陥と同じ位置にあるＯＰＣ後の設計データベースがクリップされ（すなわち、抽出され）、荷電粒子ビームモデルが適用されて、欠陥のない参照荷電粒子ビーム画像がレンダリングされる。荷電粒子ビームモデルとしては、当技術分野で既知の任意の適した荷電粒子ビームモデルを挙げることができる。図６に示す例では、設計データクリップ６０４（例えば、ＧＤＳデータ部分）が、設計データ内でルックアップ機能（ルックアップは、テスト荷電粒子ビーム画像を使用して実行されることができる）を使用して生成され、荷電粒子ビームモデルが、この設計データクリップに適用され、欠陥のない参照荷電粒子ビーム画像６０６を生成する。レンダリングは、実際の欠陥のない荷電粒子ビーム画像およびそれに対応する設計データクリップを使用して較正することができる。レンダリングされた欠陥のない荷電粒子ビーム画像は、グレースケール画像でもよい。ノイズ除去されたテスト画像と、レンダリングされた参照荷電粒子ビーム画像とが、位置合わせされてから減算処理され、グレースケール差分画像が生成され、この画像は、その後、局所的なグレーレベル変動によって欠陥部位を分離するために使用される。位置合わせおよび減算処理は、当技術分野で既知の任意の適切な方法で実行することができる。図６に示されるように、ノイズ除去されたテスト画像６０２から参照画像６０６が減算され、差分グレースケール画像６０８を生成することができる。欠陥分離は、本明細書でさらに説明されるように実行され、差分画像６０８を使用して欠陥位置画像６１０を生成することができる。
【００６７】
第２フェーズでは、ノイズ除去された荷電粒子ビームテスト画像から２値輪郭を抽出して、検出された欠陥を含むテスト２値画像を生成し、また、レンダリングされた荷電粒子ビーム画像から参照２値画像を生成することができる。輪郭抽出は、当技術分野で既知の任意の適切な方法で、テスト荷電粒子ビーム画像およびレンダリングされた荷電粒子ビーム画像の両方に適用することができる。図６に示すように、２値輪郭は、ノイズ除去されたテスト画像６０２から抽出され、それによってテスト２値画像６１２を生成することができ、また２値輪郭は、欠陥のない参照荷電粒子ビーム画像６０６から抽出され、それによって参照２値画像６１４を生成することができる。次に、参照２値画像をテスト２値画像から減算することによって、２値差分画像を生成することができる。例えば、図６に示されるように、参照２値画像６１４が、テスト２値画像６１２から減算され、それによって２値差分画像６１６を生成することができる。
【００６８】
次に、このように生成されたグレー差分画像および２値差分画像を使用して、第１のフェーズで分離された欠陥から欠陥メトリックを計算し、欠陥のタイプ、例えば、ラインエッジラフネス（ＬＥＲ）、ピンホール、ピンドット、欠け、突起などを効果的に判定することができる。例えば、図６に示されるように、差分画像６０８および２値差分画像６１６を使用して、欠陥メトリック６１８を計算することができる。欠陥メトリックは、欠陥情報テーブルなどのデータ構造に編成することができ、２値差分画像における欠陥領域、２値差分画像におけるｘおよびｙ方向のサイズ、グレースケール差分画像における欠陥領域、及びグレースケール差分画像におけるｘおよびｙ方向のサイズなどの情報を含むことができる。欠陥メトリックは、様々に異なる欠陥タイプを定義して欠陥分類６２２を生成するガイドライン６２０と共に使用されるか、またはガイドライン６２０に入力されることができる。また、欠陥メトリックは、それ以外の場合、当技術分野で既知の任意の適切な方法で、グレースケール差分画像および２値差分画像から決定されてもよい。欠陥分類はまた、本明細書でさらに説明されるように実行されることもできる。
【００６９】
第３のフェーズでは、適したマスクモデルを、関連するスキャナ露光条件を用いてテスト２値画像および参照２値画像の両方に適用して、テストＥＵＶ空間像および参照ＥＵＶ空間像を生成することができる。マスクモデルは、本明細書でさらに説明されるように画像に適用することができる。このようにして、コンピュータサブシステムは、スキャナの光学的条件を用いて印刷適性シミュレーションを実行することができる。例えば、図６に示すように、テスト２値画像６１２をＥＵＶリソグラフィシミュレーションに入力してテスト空間像６２４を生成することができ、また参照２値画像６１４をＥＵＶリソグラフィシミュレーションに入力して参照空間像６２６を生成することができる。次に、Ａｅｒｉａｌ  Ｉｍａｇｅ  Ａｎａｌｙｚｅｒ（ＡＩＡ）を実行して、欠陥が位置している荷電粒子ビームサブシステムの視野（ＦＯＶ）内の全ての特徴の印刷適性を計算することができる。例えば、図６に示されるように、テスト空間像６２４および参照空間像６２６をＡＩＡに入力することができ、ＡＩＡは、欠陥が、リソグラフィプロセス中にウエハ上に投影された空間像中のマスクの特徴にどのように影響するかを示すシミュレーション画像６２８を生成することができる。本明細書に記載の各実施形態で使用することができるＡＩＡの例は、参照によって本明細書に完全に記載されているものとして組み込まれる、Ｖｅｒｄｕｉｊｎらによる「Ｐｒｉｎｔａｂｉｌｉｔｙ  ａｎｄ  ａｃｔｉｎｉｃ  ＡＩＭＳ  ｒｅｖｉｅｗ  ｏｆ  ｐｒｏｇｒａｍｍｅｄ  ｍａｓｋ  ｂｌａｎｋ  ｄｅｆｅｃｔｓ」、ＳＰＩＥ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ、１０１４３巻、Ｅｘｔｒｅｍｅ  Ｕｌｔｒａｖｉｏｌｅｔ（ＥＵＶ）Ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ  ＶＩＩＩ、１０１４３０Ｋ、２０１７年３月２４日、１３ページに記載されている。本明細書に記載の各実施形態は、この刊行物に記載されるようにさらに構成することができる。
【００７０】
いくつかの実施形態では、荷電粒子ビームサブシステムが、検出された欠陥の位置の全てにおいて荷電粒子ビーム画像を自動生成するように構成されており、検出された欠陥を処理することが、検出された欠陥が実際の欠陥であるか偽の欠陥であるかを判定することを含み、１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、実際の欠陥であると判定された全ての検出された欠陥を自動処理するように構成されている。例えば、荷電粒子ビームサブシステムは、検査によって報告された検出された欠陥のそれぞれについて荷電粒子ビーム画像を自動的に生成するように構成することができる。具体的には、荷電粒子ビーム画像を生成するために使用されるレシピ（すなわち、一連の命令）は、コンピュータサブシステムによって判定された検出された欠陥の各位置において荷電粒子ビーム画像を生成するように荷電粒子ビームサブシステムに対して命令することができ、これによって全ての検出された欠陥の荷電粒子ビーム画像の自動生成が可能になる。さらに、コンピュータサブシステムは、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像のそれぞれを自動的に加工して、検出された欠陥を自動的に処理するように構成することができ、この処理は、場合によっては本明細書に記載の任意の他の処理と組み合わせて、検出された欠陥が実際の欠陥であるか偽の欠陥であるかを判定することを含むことができる。コンピュータサブシステムが、検出された欠陥のどれが本物であるか偽物であるかを判定すると、それ以上の処理は、本物の欠陥に対してのみ実行されることができ、それによって処理がより効率的になる。
【００７１】
さらなる実施形態では、検出された欠陥の処理は、検出された欠陥の位置を中心とした（または検出された欠陥の位置がその内部に位置する）荷電粒子ビームサブシステムのＦＯＶ内のパターン化された特徴に対する検出された欠陥の分離を判定することを含む。欠陥分離では、荷電粒子ビーム画像のＦＯＶ内で検出された欠陥の位置を特定する。例えば、検出された欠陥の位置は、局所的なグレーレベルの変動および欠陥位置で取得された荷電粒子ビーム画像から生成された差分画像を使用して判定されることができる。このような一例では、局所的なグレーレベルの変動は、差分画像内の位置の関数として判定されることができ、局所的なグレーレベル変動の最大値が、欠陥位置として判定され得る。しかしながら、荷電粒子ビーム画像ＦＯＶ内の欠陥の位置の判定は、当技術分野で既知の任意の他の適切な方法で実行してもよい。
【００７２】
欠陥分離の判定はまた、荷電粒子ビーム画像のＦＯＶ内のフォトマスクのパターン化された特徴のうち検出された欠陥に最も近いのはどれか、および検出された欠陥がそれらのパターン化された特徴にどれだけ近いのかを判定することを含み得る。例えば、荷電粒子ビーム画像のＦＯＶ内の検出された欠陥の位置が上記のように判定されると、その欠陥位置情報を使用して、フォトマスク上のパターン化された特徴に対する検出された欠陥についての空間情報を、検出された欠陥に対するテスト画像を使用して特定することができる。欠陥分離の判定は、パターン化された特徴のうちのどれと検出された欠陥が重複しているか、それは、欠陥が１つまたは複数のパターン化された特徴内に位置している場合もしくは１つまたは複数のパターン化された特徴と少なくとも部分的に重複している場合に当てはまるか、あるいはパターン化された特徴のどれが欠陥であるか、を特定することを含み得る。欠陥分離はまた、ＦＯＶ内のパターン化された特徴に関して検出された欠陥の位置を（検出された欠陥がパターン化された特徴自体と重複するかまたはその内部にあるかどうかに関係なく）判定することを含んでもよい。例えば、検出された欠陥がパターン化された特徴と（少なくとも部分的に）空間的に一致している場合、欠陥分離を判定することは、パターン化された特徴の周囲または外側境界に関して検出された欠陥の位置を判定することを含み得る。検出された欠陥が荷電粒子ビームサブシステムのＦＯＶ内のパターン化された特徴と空間的に一致しない場合、欠陥の分離を判定することは、欠陥に最も近いパターン化された特徴を特定し、そして欠陥がそのパターン化された特徴にどれだけ近いかを判定することを含み得る。欠陥分離はまた、検出された欠陥がパターン化された特徴の特定の部分（例えば、角、側面、端部など）に（なんらかの長さ寸法において）どれだけ近いかを判定することを含んでもよい。検出された欠陥とそれに最も近いパターン化された特徴との間の空間は、１つの値、値の範囲、平均、関数として、または任意の他の適切な方法で表すことができる。さらに、ユーザは、検出された欠陥が、フォトマスクの他のパターン化された特徴と比べて、フォトマスクのそのパターン化された特徴のサブセットにどれだけ近いかについて特に関心をもつ場合がある。例えば、欠陥分離ステップの１つまたは複数のパラメータは、その最も近いパターン化された特徴に対して検出された欠陥位置が判定されるように、および／または任意の１つのタイプのパターン化された特徴に対して検出された欠陥位置が、その１つのタイプのパターン化された特徴が荷電粒子ビームサブシステムのＦＯＶ内にある場合に判定されるように、設定することができる。欠陥に最も近くない可能性があるパターン化された特徴に対する検出された欠陥の相対的な位置は、その他の方法で本明細書に記載されるように判定されてもよい。
【００７３】
このような一実施形態では、コンピュータサブシステムが、検出された欠陥の判定された分離をフォトマスク修復ツールに送信するように構成されており、フォトマスク修復ツールは、フォトマスクに対して実行される修復プロセスにおいて、検出された欠陥の判定された分離を使用する。このようにして、マスクを修正する必要がある場合に、修復ツールにおいて欠陥分離情報を使用することができる。このような一例では、図１に示されるように、コンピュータサブシステム１１８（または本システムの任意の他のコンピュータサブシステム）は、検出された欠陥の判定された分離をフォトマスク修復ツール１４０（本システムの一部であってもなくてもよい）に送信するように構成することができる。フォトマスク修復ツールは、当技術分野で既知の任意の適切な構成を有し得る。さらに、フォトマスク修復ツールは、Ｃａｒｌ  Ｚｅｉｓｓ  ＳＢＥ，ＬＬＣ（ニューヨーク州ソーンウッド）から市販されているＭｅＲｉＴ  ｎｅＸＴ  ｓｙｓｔｅｍなどの市販のフォトマスク修復ツールとすることができる。フォトマスク修復ツールは、判定された分離を使用して、検出された欠陥に近接した正確に形成された特徴を変更することなく、検出された欠陥を修復する目的で、修復位置および面積など、修復プロセスの１つまたは複数のパラメータを決定することができる。
【００７４】
別の実施形態では、検出された欠陥を処理することが、検出された欠陥のタイプを特定することによって、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて、検出された欠陥を分類することを含む。分類では、欠陥のタイプを定義する。図４は、欠陥のないマスクパターン４００の一例を示しており、色のついた領域はアブソーバを示し、色のついていない領域はＭＬを示している。図５に、様々に異なるタイプの欠陥の例をいくつか示す。重大な欠陥がなく、局所的なラインエッジラフネス（ＬＥＲ）のみが、検出された検査信号または画像に寄与している場合、その検出された欠陥は、ＬＥＲと呼ばれ、欠陥例５００に示される。突起または欠けなどの欠陥がアブソーバにつながっている場合、その検出された欠陥は、ハード欠陥と呼ばれ、欠陥例５０２に示される。アブソーバにピンホールがあり、下部のＭＬがピンホールによって露出している場合、その検出された欠陥は、欠陥例５０４に示されるようにピンホール欠陥である。粒子の一部分または粒子全体がＭＬ上にある場合、その粒子または粒子部分は、ウエハ露光に印刷適性の影響を及ぼし、欠陥例５０６に示すようにＭＬ上の粒子（ｐａｒｔｉｃｌｅ−ｏｎ−ＭＬ）として分類される。粒子が完全にアブソーバ上にある場合、その粒子はウエハ露光に印刷適性の影響を及ぼさずに別のビンに行き、これは、欠陥例５０８に示すようにアブソーバ上の粒子（ｐａｒｔｉｃｌｅ−ｏｎ−ａｂｓｏｒｂｅｒ）である。
【００７５】
検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて検出された欠陥を分類することは、任意の適切な方法で実行されることができる。例えば、コンピュータサブシステムは、荷電粒子ビーム画像に基づいて、検出された欠陥の１つまたは複数の特性を判定することができる。それらの特性としては、例えば、サイズ、形状、向き、位置、近くのパターン化された特徴に対する位置、テクスチャなどを挙げることができる。任意の判定された特性、および場合によっては荷電粒子ビーム画像が、コンピュータサブシステムによって欠陥分類器に入力されることができる。欠陥分類器は、検出された欠陥のクラス（またはタイプ、ビンなど）を、それらの判定された特性および／または荷電粒子ビーム画像に基づいて判定するように構成することができる。欠陥分類器は、当技術分野で既知の任意の適切な欠陥分類方法またはアルゴリズムであり得る。このような欠陥分類器の一例は、比較的単純な決定木であり、この決定木では、様々に異なるタイプの欠陥が、様々に異なるタイプの欠陥を互いに分離する様々に異なるカットラインを欠陥特性に対して適用することによって、分離される。適切な欠陥分類器の他の例としては、機械学習タイプの欠陥分類器があり、そのいくつかの例は、参照によって本明細書に完全に記載されているものとして組み込まれる、２０１８年４月１９日にＺｈａｎｇらによって公開された米国特許出願公開第２０１８／０１０７９２８号及び２０１９年３月７日にＨｅらによって公開された同第２０１９／００７３５６８号に記載されている。本明細書に記載の各実施形態は、これらの刊行物に記載されるようにさらに構成することができる。
【００７６】
さらなる実施形態では、本システムは、検出された欠陥の位置でフォトマスクを走査することによって、検出された欠陥の位置についての高さ情報を生成するように構成された原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）サブシステムを含む。例えば、アブソーバ関連の欠陥に加えて、本明細書に記載の実施形態は、ＭＬ内の埋め込み欠陥にも使用することができ、ここで、欠陥はたいていＭＬスタックの底部に位置しているが、その形態は、例えば図７に示すように、底部から表面に転写される。図７に、ＥＵＶフォトマスク上の典型的なＭＬ埋め込み欠陥の例を示す。線図７００はバンプタイプの欠陥を示し、線図７０２はピットタイプの欠陥を示す。線図７００、７０２に示されるように、ＥＵＶフォトマスクは、ＭＬスタック７０４およびパターン化されたアブソーバスタック７０６を含む。場合によっては、ＭＬスタックの底部のＭＬバンプ欠陥７０８は、表面上のＭＬバンプ欠陥７１０としてＭＬスタックの最上面に転写されることができる。さらに、ＭＬスタックの底部のＭＬピット欠陥７１２は、表面上のＭＬピット欠陥７１４としてＭＬスタックの最上面に転写されることができる。欠陥の性質は、ＭＬの底部に由来し、その形態をＭＬの最上面まで転写することができる。したがって、このような欠陥は、ウエハに放射される光に生じる可能性のある位相差のために、ウエハ上に印刷可能な欠陥を誘発する可能性がある。したがって、ＡＦＭツールを使用してＥＵＶフォトマスクの表面を走査し、画像としての高さ情報（すなわち、ＥＵＶフォトマスク全体のｘおよびｙ位置の関数としての高さ情報）を画像として取得することができ、これを使用して欠陥を処理することができる。
【００７７】
図１に示されるように、本システムは、コンピュータサブシステム１３８に結合されたＡＦＭサブシステム１３６を含むことができる。コンピュータサブシステム１３８は、情報、データなどがコンピュータサブシステム間で送信されることができるように、本明細書でさらに説明されるように、本システムの他のコンピュータサブシステムに結合されることができる。ＡＦＭサブシステムは、当技術分野で既知の任意の適切な構成を有することができる。例えば、本明細書に記載のＡＦＭサブシステムとして使用できる適切なＡＦＭツールは、Ｂｒｕｋｅｒ  Ｃｏｒｐ．（マサチューセッツ州ビレリカ）から市販されており（ＩｎＳｉｔｓｔ製品群など）、またＺｅｉｓｓから市販されている上記ＭｅＲｉＴｎｅＸＴ  ｓｙｓｔｅｍ内の高速プローブ顕微鏡（ＲＰＭ）などのフォトマスク修復ツールにおいて使用することができる。ＡＦＭサブシステムはまた、本システムの一部でなくてもよいが、何らかの方法で（例えば、それらのコンピュータサブシステムによって）本システムに結合され得る。
【００７８】
いくつかのこのような実施形態では、コンピュータサブシステムは、欠陥検出の結果をＡＦＭサブシステムに（例えば、検査結果ファイルとして）送信するように構成されることができ、ＡＦＭサブシステムは、全ての検出された欠陥についての高さ情報を自動的に生成することができる。別の実施形態では、コンピュータサブシステムは、本明細書でさらに説明されるように検出された欠陥の１つまたは複数を特定し、その特定された１つまたは複数の検出された欠陥をＡＦＭサブシステムによる走査のために選択することができる。全ての検出された欠陥よりも少数の欠陥がＡＦＭ走査のために選択された場合、選択された欠陥の欠陥検出結果のみがＡＦＭサブシステムまたはそれに結合されたコンピュータサブシステムに送信されることができる。いくつの検出された欠陥が選択されるかまたはＡＦＭ走査のために送信されるかに関わらず、ＡＦＭサブシステムは、検出された欠陥を自動走査するように構成することができ、走査は、本明細書でさらに説明されるように自動化することができる。検出された欠陥に使用されるＡＦＭ走査のパラメータは、すべて同じ（いくつかの所定の最もよく知られているＡＦＭパラメータ）であってもよいし、またはＡＦＭ走査の前または最中に検出された欠陥について生成された情報に基づいて動的に選択されてもよい。
【００７９】
このような一実施形態では、コンピュータサブシステムが、１つ又は複数の検出された欠陥の位置で生成された荷電粒子ビーム画像に現れない１つまたは複数の検出された欠陥を特定するように構成されており、ＡＦＭサブシステムが、特定されたその１つまたは複数の検出された欠陥の位置においてのみフォトマスクを自動走査するように構成されている。例えば、フォトマスク検査によって検出された重大な欠陥信号があるが、荷電粒子ビーム画像では欠陥が観察されない場合（これは、フォトマスクのアブソーバで覆われていない部分で欠陥が検出され、したがって、アブソーバ関連の欠陥ではない場合に特に当てはまり得る）、ＡＦＭサブシステムを使用して、再検出されなかった欠陥の位置で表面を走査し、高さ情報を画像として取得し、これを使用して検出された欠陥を処理することができる。具体的には、検査によって報告された欠陥位置が本明細書に記載の荷電粒子ビームサブシステムによって走査され、その欠陥位置に対して生成された荷電粒子ビーム画像に欠陥が見つからない場合（これは、荷電粒子ビーム画像に任意の適切な欠陥位置判定法を実行することによって判定することができる）、その欠陥位置をＡＦＭサブシステム走査に選択することができる。荷電粒子ビーム画像を使用して実行される欠陥の再検出は、検査に関して本明細書でさらに説明されるように、または当技術分野で既知の任意の他の適切な方法で、実行されることができる。ＡＦＭサブシステムは、検出された欠陥についての高さ情報を生成することができるため、ＡＦＭサブシステムによって生成された情報は、利用可能な検査画像（またはそこから判定された情報）および欠陥が再検出されなかった利用可能な荷電粒子ビーム画像よりも、欠陥処理に適し得る。
【００８０】
別のこのような実施形態では、コンピュータサブシステムが、ブランク基板を用いてフォトマスクを製造する前に、そのブランク基板上で検出されたさらなる欠陥についての情報を取得するように構成されており、原子間力顕微鏡サブシステムが、そのさらなる欠陥の位置でフォトマスクを走査し、それによってさらなる欠陥の位置についての高さ情報を生成するように構成されている。例えば、フォトマスクパターンを形成する前に、ブランク基板（例えば、パターン化されたアブソーバではなく、例えば、図３に示されるＭＬスタックからなる基板）を検査することができる。ブランク基板が検査に合格した場合（例えば、十分に欠陥がない状態と判定された場合）、パターン化されたアブソーバ層がそのブランク基板上に形成され、それによってフォトマスクを形成することができる。次に、そのフォトマスクを、本明細書に説明されるように検査することができる。フォトマスクの化学線ブランク検査で、アブソーバのパターン化の前にＭＬ欠陥の位置に気付いた場合、ＡＦＭツールを使用して表面を走査し、高さ情報を取得し、この情報は、その後、本明細書で説明するように実行される検出された欠陥の処理のための画像として使用される。
【００８１】
コンピュータサブシステムは、任意の適切な方法でブランク基板検査によって検出されたさらなる欠陥についての情報を取得することができる（例えば、ブランク基板検査を実行した検査システム（図示せず）から、または記憶媒体（例えば、ブランク基板検査結果がその内部に記憶されている図１に示される記憶媒体１２０）から）。さらなる欠陥についての情報は、ブランク基板検査によって報告されたさらなる欠陥に関する情報の一部および／または全部を含むことができ、これは、ブランク基板欠陥についての高さ情報を生成するためにＡＦＭ走査が実行されることになるフォトマスク上の位置を判定するために、本明細書に記載のコンピュータサブシステムによって使用されることができるそれらのブランク基板欠陥についての情報を含むことになる。ＡＦＭサブシステムは、本明細書でさらに説明されるようにさらなる欠陥の位置でフォトマスクを走査することができる。
【００８２】
いくつかのこのような実施形態では、コンピュータサブシステムは、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて検出された欠陥を処理するように構成されている。高さ情報に基づいて検出された欠陥を処理することは、任意の適切な方法で実行されることができる。例えば、高さ情報は、本明細書でさらに説明されるように欠陥分類器に入力することができ、欠陥分類器は、その高さ情報に基づいて欠陥タイプを判定することができる。このような一例では、高さ情報が、検出された欠陥がフォトマスクのＭＬスタックの上面より上に突出していることを示す場合、欠陥分類器は、その欠陥が図７に示すようなＭＬバンプ欠陥であると判定することができる。対照的に、高さ情報が、検出された欠陥がフォトマスクのＭＬスタックの表面内に侵入していることを示す場合、欠陥処理では、その欠陥が図７に示すようなＭＬピット欠陥であると判定することができる。高さ情報に基づいて検出された欠陥を処理することは、荷電粒子ビーム画像を使用して実行される本明細書に記載の他の処理のいずれかをまた含んでもよく、またはそれらを代替的に含んでもよい。
【００８３】
このような一実施形態では、高さ情報に基づいて検出された欠陥を処理することが、ウエハがフォトマスクを用いてリソグラフィプロセスで印刷される場合に、ウエハ上の検出された欠陥の印刷適性を判定することを含み、印刷適性を判定することが、フォトマスクについての設計情報をＡＦＭサブシステムのモデルに入力することによって、フォトマスクの欠陥のないバージョンのシミュレートされた参照高さ情報を生成することと、検出された欠陥に対して生成された高さ情報と、シミュレートされた参照高さ情報とについて、空間像をシミュレートすることと、シミュレートされた空間像に基づいて、検出された欠陥が、リソグラフィプロセスでウエハに印刷された１つまたは複数のパターンにどのように影響するかを判定することと、を含む。
【００８４】
この実施形態では、欠陥のないマスクは、設計データ比較タイプのアプローチにおいて、対応するＯＰＣ後の設計データベースクリップからレンダリングされることができる。そして、ＡＦＭベースのワークフローには、図８に示すように、３つの主要なフェーズが含まれる。最初のフェーズでは、ＡＦＭツールからの元の画像を最初にノイズ除去し、微細化して、画像の品質を向上させることができる。例えば、図８に示されるように、テストＡＦＭ画像８００を、ノイズ除去し、傾き補正し、微細化して、微細化されたテスト画像８０２を生成することができる。元のＡＦＭ画像のノイズ除去および微細化は、当技術分野で既知の任意の適切な方法で実行することができる。欠陥と同じ位置にあるＯＰＣ後の設計データベースの一部がクリップ（抽出）され、ＡＦＭモデルが適用されて、欠陥のない参照ＡＦＭ画像がレンダリングされる。例えば、微細化されたテスト画像を、設計データベースにおいてフォトマスクを検索するためにルックアップ機能とともに使用し、設計クリップ８０４として図８に示される対応する設計クリップを見つけることができる。次に、ＡＦＭモデルを設計クリップに適用して、参照ＡＦＭ画像８０６として図８に示される欠陥のない参照ＡＦＭ画像を生成することができる。ＡＦＭモデルは、既知の欠陥のないＡＦＭテスト画像およびそれに対応する設計クリップを使用して較正することができる。ＡＦＭモデルとしては、当技術分野で既知の任意の適切なＡＦＭモデルを挙げることができる。ノイズ除去されたテストＡＦＭ画像とレンダリングされた参照ＡＦＭ画像とを、位置合わせし、傾き補正し、減算処理して、グレースケール差分画像を生成することができ、これを使用して、その後、局所的な高さ情報によって欠陥部位を分離する。テストＡＦＭ画像と参照ＡＦＭ画像との位置合わせ、傾き補正、および減算処理は、当技術分野で既知の任意の適切な方法で実行することができる。欠陥部位は、当技術分野で既知の任意の適切な方法で、ＡＦＭ差分画像内の局所的な高さ情報によって分離することができる。
【００８５】
第２のフェーズでは、２値輪郭およびＭＬ形態を、ノイズ除去されたＡＦＭテスト画像からから抽出して、テスト２値画像および検出された欠陥を含むテストＭＬ形態の両方を生成し、また２値輪郭およびＭＬ形態を、レンダリングされたＡＦＭ画像からも抽出して、参照２値マスクおよび平坦なＭＬ形態を生成する。例えば、図８に示されるように、ノイズ除去されたＡＦＭテスト画像８０２を処理加工して、アブソーバ輪郭を抽出し、それによって２値輪郭画像８０８を生成することができる。ノイズ除去されたＡＦＭテスト画像はまた、ＭＬ形態の抽出のために処理加工され、それによってテストＭＬ形態画像８１０を生成することができる。２値輪郭およびＭＬ形態は、当技術分野で既知の任意の適切な方法で抽出することができる。テストＭＬ形態画像を使用して、第１のステップで分離された欠陥から欠陥メトリックを計算することができ、欠陥メトリックは、例えば、欠陥面積、サイズ、高さ、ＭＬ上にある欠陥のパーセンテージなどを含み得る。例えば、図８に示されるように、テストＭＬ形態画像８１０を使用して、欠陥メトリック８１２を決定することができ、欠陥メトリック８１２は、欠陥情報テーブルまたは任意の他の適切なデータ構造に記憶することができる。判定および記憶される欠陥情報は、ＭＬ高さなど、抽出されたＭＬ形態画像から判定することができる任意の適切な情報を含み得る。欠陥情報は、当技術分野で既知の任意の適切な方法で、テストＭＬ形態画像から抽出することができる。次に、この情報を使用して、例えば、ピット、バンプなど、欠陥の正確なタイプを判定することができる。例えば、図８に示されるように、欠陥メトリック８１２は、欠陥分類８１４に入力されることができ、欠陥分類８１４は、欠陥メトリック内の情報から欠陥のタイプを判定する。欠陥分類８１４は、本明細書でさらに説明されるように（例えば、欠陥分類器を使用して）、または当技術分野で既知の任意の他の適切な方法で、実行されることができる。
【００８６】
第３のフェーズでは、ＤＰＳマスクモデルを、関連するスキャナ露光条件を用いてテストＡＦＭ画像および参照ＡＦＭ画像の両方に適用して、テストＥＵＶ空間像および参照ＥＵＶ空間像を生成する。このステップは、本明細書でさらに説明されるように実行されることができる。さらに、このシミュレーションには、厳密なＦＤＴＤソルバおよびＲＣＷＡを含むことができる。例えば、図８に示されるように、２値輪郭画像８０８およびテストＭＬ形態画像８１０をＥＵＶシミュレーションモデルに入力してテスト空間像８１６を生成することができる。さらに、参照ＡＦＭ画像８０６をＥＵＶシミュレーションモデルに入力して、参照空間像８１８を生成することができる。ここでは、ＡＦＭによって測定された表面形態が、ＭＬスタック全体（たとえば、４０対のＭＬスタック）を通して底部まで同じであるコンフォーマルＭＬ堆積を想定している。参照空間像をテスト空間像から減算して、差分空間像８２０を生成することができ、次に、これを印刷適性分析に使用することができる。その後、ＡＩＡが実行され、ＦＯＶ内のすべての特徴の印刷適性が計算される。
【００８７】
さらなるこのような実施形態では、コンピュータサブシステムは、検出された欠陥に対して生成された高さ情報に基づいて検出された欠陥を自動処理するように構成されている。例えば、本明細書に記載の処理の一部または全部は、コンピュータサブシステムによって自動的に実行されることができる。換言すると、ＡＦＭサブシステムが、検出された欠陥についての高さ情報を生成すると、コンピュータサブシステムが、その高さ情報と、コンピュータサブシステムによって生成された、またはそうでなければコンピュータサブシステムにとって利用可能になった検出された欠陥についての任意の他の情報とを使用して、欠陥処理を自動的に実行することができる。自動処理を可能にすることが本明細書に記載の各実施形態によってもたらされるが、これは、本明細書にさらに説明されるように好都合である。
【００８８】
別の実施形態では、１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、検査サブシステムによって検出されたフォトマスクからのエネルギーから生成された画像と組み合わせた、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて、検出された欠陥を処理するように構成されている。これらの画像は、本明細書でさらに説明されるように生成することができる。このような一実施形態では、検査サブシステムによってフォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１９３ｎｍの波長を有する光を含む。例えば、フォトマスクの検査は、１９３ｎｍの光を用いて実行することができ、それによってフォトマスクの１９３ｎｍ画像を欠陥の処理に容易に利用できるようにする。具体的には、コンピュータサブシステムは、フォトマスク上で検出された任意の欠陥についての検査サブシステムの出力を記憶することができ、次に、その記憶した出力を荷電粒子画像と組み合わせて欠陥を処理するのに使用することができる。このような画像を荷電粒子画像と組み合わせて使用することは、荷電粒子ビーム画像において信号を全くもたない比較的浅い多層欠陥の場合に特に好都合であり得る。例えば、本明細書でさらに説明されるように、欠陥がフォトマスクの最上面より下にある場合、その欠陥は、荷電粒子ビーム画像において信号を生成しないことがある。荷電粒子ビーム画像と共に光学１９３ｎｍ画像を確認して欠陥を処理することはまた、高解像度ＡＦＭが一部のアプリケーションに対して十分に高速ではないまたは安定していない場合に、特に好都合であり得る。コンピュータサブシステムはまた、荷電粒子ビーム画像を、任意の他の検査画像（すなわち、１９３ｎｍ画像だけでなく）、および／またはフォトマスク上で検出された欠陥について利用可能な他の光学画像と組み合わせて使用してもよい。他の画像と組み合わせて荷電粒子ビームを使用して実行される欠陥処理は、その他の点では、本明細書でさらに説明されるように実行されてもよい。
【００８９】
コンピュータサブシステムはまた、本明細書に記載の各システムによって生成または取得される画像および情報の他の組み合わせを使用して欠陥を処理するように構成されてもよい。例えば、ＡＦＭサブシステムを使用して判定された欠陥についての高さ情報は、その欠陥の光学画像と組み合わせて使用されてもよい。このような一実施形態では、１つまたは複数のコンピュータサブシステムが、検査サブシステムによって検出されたフォトマスクからのエネルギーから生成された画像と組み合わせた、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて、検出された欠陥を処理するように構成されている。当該画像は、本明細書に記載の画像のいずれかを含み得る。このような一例では、その画像は、１９３ｎｍ光学画像であってもよい。例えば、一実施形態では、検査サブシステムによってフォトマスクに方向付けられたエネルギーが、１９３ｎｍの波長を有する光を含む。しかしながら、欠陥処理のための高さ情報と共に使用される光学画像はまた、上記の任意の他の光学画像を含みんでもよい。光学画像および高さ情報を使用して実行される欠陥処理は、それ以外の場合、本明細書でさらに説明されるように実行されてもよい。
【００９０】
上記の各システムのそれぞれの実施形態は、１つの単一の実施形態に組み合わせることができる。
【００９１】
本明細書に記載の各実施形態は、ＥＵＶフォトマスク検査のための他の方法およびシステムよりも多くの利点を有する。例えば、本明細書に記載の各実施形態の１つの利点は、二次画像（例えば、荷電粒子ビーム画像および／またはＡＦＭ画像）を設計データベースと比較することによって、正確な欠陥位置を分離することができることである。別の利点は、各実施形態が、かなり高解像度の荷電粒子ビーム画像／ＡＦＭ画像による欠陥タイプの分類を可能にすることである。さらなる利点は、オペレータの経験または化学線画像化ツールに依存することなく、印刷適性を予測することができることである。そのうえ、ワークフロー全体をソフトウェアで完全に自動化し、コンピューティングサーバによって並行して処理加工できるため、処理全体のスループットは手動処理よりもはるかに高速になる。
【００９２】
本発明者の知る限りにおいて、本明細書に記載の各実施形態は、かなり高感度のＥＵＶマスク検査と、それに続く完全に自動化された荷電粒子ビーム画像／ＡＦＭ画像分析による処理能力との融合を実施する最初の試みから生じたものであり、これは、ＥＵＶフォトマスク検査能力を好都合に拡張し、パターン化されたＥＵＶマスクの検査の欠陥処理精度およびスループットを改善する。本明細書に記載の各実施形態とは異なり、Ｚｅｉｓｓから市販されているＡＩＭＳツールなどの化学線画像化ツールは、ＥＵＶフォトマスク欠陥処理に使用できるものの、生産ラインで数百から数千の欠陥を終えるには速度が遅すぎる。本明細書に記載の各実施形態の別の代替案は、低開口数（ＮＡ）検査（ＬＮＩ）を用いた化学線検査ツールでの欠陥処理があり得るかもしれないが、そのような検査ツールは現在利用できない。
【００９３】
本明細書に記載の各実施形態はまた、いくつかの点でウエハの検査方法およびシステムとは異なる。例えば、フォトマスクの場合、一般に、フォトマスクの化学線波長で検査を実行することが所望されるが、これは、検出された欠陥の印刷適性を適切に構成された検査ツールで評価できること、および化学線波長の使用により欠陥をフォトマスク上で十分な感度で確実に検出することができることを含むいくつかの理由によるものである。対照的に、ウエハの検査の方法およびシステムは、多くの場合、主にウエハ上で検出する必要のある欠陥の最小サイズに基づいて設計される。しかしながら、それらの欠陥はすでにウエハ上に印刷されており、それらのウエハは他の基板を印刷するのには使用されないため、このようなウエハ検査を実行して、それらのウエハ上の欠陥の印刷可能性を判定する必要はない。逆に、フォトマスクの欠陥が高解像度ツールによって画像化されたとしても、その欠陥がウエハに印刷されることになるかという疑問が残り得る。この問題を解決するために、化学線レビューツールがスキャナ光学系（低解像度である）で画像を捕捉し、ウエハへの影響を模倣する。本明細書に記載の各実施形態では、化学レビュープロセスをシミュレーションに置き換えているが、これは、ウエハの検査およびウエハの欠陥分析に必須ではない。このようにして、フォトマスクの化学線波長と、フォトマスク用いて印刷されたウエハとが、同じになり得る（すなわち、光の波長を使用してフォトマスクからウエハにパターンを転写し、それによってウエハ上の１つまたは複数の材料（例えば、フォトレジスト）内で光化学反応を引き起こす）が、ウエハ検査プロセスは、その化学線波長に基づいて、またはその化学線波長で検査できるウエハ検査ツールの欠如に基づいて設計されたものではない。
【００９４】
したがって、ウエハの検査とは異なり、本明細書に記載の各実施形態は、ＥＵＶフォトマスクのための適切な検査方法またはシステムの欠如を克服するように設計されている。ＥＵＶフォトマスクの検査を可能にする本明細書に記載の各実施形態の特徴は、ＥＵＶフォトマスクの検査によって検出された膨大な数の欠陥を、欠陥処理のための荷電粒子ビーム画像（および任意選択でＡＦＭ画像）を使用することによって効率的に対処できることを含む。この特徴により、検査でホット閾値を使用できるため、検査プロセスに大きな影響を与えることなく、実際の欠陥と偽の欠陥の両方が多数検出されることになる。したがって、検査は、ＥＵＶフォトマスク検査のために検出される必要がある最小サイズの欠陥を検出することができ、結果として検出された偽の欠陥は、本明細書に記載の処理によって実際の欠陥から分離することができる。さらに、欠陥処理（およびこの欠陥処理を容易にするために実行される任意の画像生成）を自動化できるので、本明細書に記載の各実施形態は、特に、ＥＵＶフォトマスク検査のための他の利用可能なオプションと比較して、効率的で、使いやすく、正確となる。
【００９５】
別の実施形態は、フォトマスクの検査のための方法に関する。本方法は、エネルギーをフォトマスクに方向付け、フォトマスクからのエネルギーを検出することを含む。フォトマスクは、本明細書で説明するように構成される。本方法はまた、検出されたエネルギーに基づいてフォトマスク上の欠陥を検出することと、検出された欠陥の位置でフォトマスクの荷電粒子ビーム画像を生成することと、を含む。本方法は、検出された欠陥に対して生成された荷電粒子ビーム画像に基づいて検出された欠陥を処理することをさらに含む。
【００９６】
本方法のステップのそれぞれは、本明細書でさらに説明されるように実行されることができる。本方法はまた、検査サブシステム、荷電粒子ビームサブシステム、ＡＦＭサブシステム、および／または本明細書に記載の実施形態のいずれかに従って構成することができる本明細書に記載のコンピュータサブシステムまたはシステムによって実行されることができる、任意の他のステップを含んでもよい。さらに、本方法は、本明細書に記載のシステム実施形態のいずれかによって実行されることができる。
【００９７】
さらなる実施形態は、フォトマスクを検査するためのコンピュータ実装方法を実行するためのコンピュータシステム上で実行可能なプログラム命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体に関する。このような一システムの実施形態が、図９に示される。具体的には、図９に示されるように、非一時的なコンピュータ可読媒体９００が、コンピュータシステム９０４上で実行可能なプログラム命令９０２を含む。このコンピュータ実装方法は、本明細書に記載の任意の方法の任意のステップを含むことができる。
【００９８】
本明細書に記載されるような方法を実装するプログラム命令９０２は、コンピュータ可読媒体９００に格納されてもよい。コンピュータ可読媒体は、磁気ディスクもしくは光ディスク、磁気テープ、または当技術分野で既知の任意の他の適切な非一時的なコンピュータ可読媒体などの記憶媒体であり得る。
【００９９】
プログラム命令は、とりわけ、手順ベース技術、コンポーネントベース技術、および／またはオブジェクト指向技術を含む、様々な方法のいずれかで実装することができる。例えば、プログラム命令は、必要に応じて、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、Ｃ＋＋オブジェクト、ＪａｖａＢｅａｎｓ、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ  Ｃｌａｓｓｅｓ（「ＭＦＣ」）、ＳＳＥ（ストリーミングＳＩＭＤ拡張命令）、またはその他のテクノロジーもしくは方法論を使用して実装することができる。
【０１００】
コンピュータシステム９０４は、本明細書に記載の実施形態のいずれかに従って構成することができる。
【０１０１】
本発明の様々な態様のさらなる修正および代替の実施形態は、本明細書を考慮すれば、当業者には明らかであろう。例えば、フォトマスク上で検出された欠陥を処理するための方法およびシステムが提供される。したがって、本明細書は、例示としてのみ解釈されるべきであり、本発明を実施する一般的な方法を当業者に教示することを目的としている。本明細書に図示され、説明される本発明の各形態は、現在好ましい実施形態とみなされるべきであることを理解されたい。全て本発明の本明細書の利益を有した後に当業者に明らかとなるように、様々な要素および材料を本明細書に例示および記載されているものの代わりに使用してもよく、部品およびプロセスは逆転されてもよく、本発明の特定の特徴は独立的に利用されてもよい。以下の特許請求の範囲に記載される本発明の趣旨および範囲から逸脱することなく、本明細書に記載される要素に変更を加えてもよい。
【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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【国際調査報告】
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