(57)【要約】【課題】疑似欠陥の割合を低減して信頼性の高い検査を行うことができ、検査の利便性を向上させる検査装置および検査方法を提供する。【解決手段】検査装置１００は、マスクＭａが載置されるテーブル１０１と、ストライプ毎にマスクＭａの被検査領域を撮像して光学像データを生成する撮像部１０４と、設計データから生成したイメージデータにフィルタ処理を施して参照像データを生成する参照像生成部１１６と、フィルタ処理の関数を求める参照像生成関数演算部１１５と、光学フレームデータと参照フレームデータを比較して、ストライプ毎に欠陥の検出数を集計する比較部１１７と、欠陥の検出数が許容値を超えるストライプにおける欠陥の多発の原因を比較部１１７から出力された欠陥情報を用いて解析する欠陥解析部１１８とを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
基材に形成されたパターンの欠陥を検査する検査装置であって、
前記基材が載置されるテーブルと、
前記基材の前記パターンが形成された被検査領域を仮想的に分割するストライプ毎に前記被検査領域を撮像して光学像データを生成する撮像部と、
前記パターンの設計データから生成したイメージデータに関数を用いたフィルタ処理を施して参照像データを生成する参照像生成部と、
前記関数を求める参照像生成関数演算部と、
前記光学像データを所定のサイズに分割した光学フレームデータと、該光学像データに対応する前記参照像データを前記サイズに分割した参照フレームデータとを比較して、前記光学像データの欠陥を検出し、前記ストライプ毎に欠陥の検出数を集計する比較部と、
前記比較部が集計した欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプについて、該ストライプでの欠陥の多発が、真の欠陥の多発によるものか、前記光学像データに対応する前記参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、前記パターンと前記テーブルとの位置合わせの精度の不足によるものかを、前記比較部から出力された該ストライプにおける欠陥の情報を用いて解析する欠陥解析部とを有することを特徴とする検査装置。
【請求項２】
前記欠陥解析部は、前記許容値を超えるストライプの欠陥の輝度値および該欠陥を構成する前記パターンの線幅誤差値の少なくとも一方から得られる値が、第１の閾値以下であって、該欠陥が前記パターンのエッジ以外の領域に分布している場合には、該欠陥の多発は真の欠陥の多発によるとして、検査の継続を指示する信号を出力することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
【請求項３】
前記欠陥解析部は、
前記許容値を超えるストライプで検出された欠陥の密度が、第２の閾値を超え、且つ、前記欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値の範囲に偏在している場合に、
該ストライプに連続して配列するストライプであって、該ストライプより先に前記比較部での処理を終えた１以上１０以下のストライプと該ストライプとのパターンずれの傾向を比較して、
前記許容値を超えるストライプにおける欠陥の多発が、前記光学像データに対応する前記参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、前記位置合わせの精度の不足によるものかを解析し、
前記光学像データに対応する前記参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものである場合には、前記関数を求め直すことを指示する信号を出力し、
前記位置合わせの精度の不足によるものである場合には、前記位置合わせのやり直しを指示する信号を出力することを特徴とする請求項１または２に記載の検査装置。
【請求項４】
前記参照像生成関数演算部は、前記許容値を超えるストライプに含まれるパターン形状のデータを機械学習して前記関数を求め直すことを特徴とする請求項３に記載の検査装置。
【請求項５】
前記許容値を超えるストライプの光学像を表示する表示装置と、
前記表示装置に前記光学像が表示されたときに、オペレータが機械学習させる前記パターン形状のデータを指示できる入力画面を併せて前記表示装置に表示させ、前記入力画面上で前記オペレータが欠陥として扱うべき前記パターン形状のデータを指示したときに該データの採用の適否を判断して、適当でない場合には他のデータの指示を推奨する情報を前記入力画面上に表示し、適当である場合には該データを機械学習して前記関数を求め直すよう前記参照像生成関数演算部に指示するデータ入力支援部とを有することを特徴とする請求項４に記載の検査装置。
【請求項６】
基材に形成されたパターンの欠陥を検査する検査方法であって、
前記基材をテーブルに載置する工程と、
前記パターンと前記テーブルとの位置合わせを行う工程と、
前記基材の前記パターンが形成された被検査領域を仮想的に分割するストライプ毎に前記被検査領域を撮像して光学像データを生成する工程と、
前記パターンの設計データから生成したイメージデータにフィルタ処理を施す際の関数を求める工程と、
前記関数を用いて前記イメージデータから参照像データを生成する工程と、
前記光学像データを所定のサイズに分割した光学フレームデータと、該光学像データに対応する前記参照像データを前記サイズに分割した参照フレームデータとを比較して、前記光学像データの欠陥を検出し、前記ストライプ毎に欠陥の検出数を集計する工程と、
前記比較部が集計した欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプについて、該ストライプでの欠陥の多発が、真の欠陥の多発によるものか、前記光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、前記位置合わせの精度の不足によるものかを、前記比較部から出力された該ストライプにおける欠陥の情報を用いて解析する工程とを有し、
前記許容値を超えるストライプの欠陥の輝度値および該欠陥を構成する前記パターンの線幅誤差値の少なくとも一方から得られる値が、第１の閾値以下であって、該欠陥が前記パターンのエッジ以外の領域に分布している場合には、該欠陥の多発は真の欠陥の多発によるとして、検査を継続し、
前記許容値を超えるストライプで検出された欠陥の密度が、第２の閾値を超え、且つ、前記欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値の範囲に偏在している場合に、
該ストライプに連続して配列するストライプであって、該ストライプより先に前記比較部での処理を終えた１以上１０以下のストライプと該ストライプとのパターンずれの傾向を比較して、
前記許容値を超えるストライプにおける欠陥の多発が、前記光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、前記位置合わせの精度の不足によるものかを解析し、
前記光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものである場合には、前記関数を求め直し、
前記位置合わせの精度の不足によるものである場合には、前記位置合わせをやり直すことを特徴とする検査方法。
【請求項７】
前記許容値を超えるストライプに含まれるパターン形状のデータを機械学習して前記関数を求め直すことを特徴とする請求項６に記載の検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検査装置および検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体素子の製造工程では、ステッパまたはスキャナと呼ばれる縮小投影露光装置により、回路パターンが形成された原画パターン（マスクまたはレチクルを指す。以下では、マスクと総称する。）がウェハ上に露光転写される。多大な製造コストのかかるＬＳＩにとって、製造工程における歩留まりの向上は欠かせない。マスクパターンの欠陥は、半導体素子の歩留まりを低下させる大きな要因になるので、マスクを製造する際には欠陥を検出する検査工程が重要となる。
【０００３】
近年の大規模集積回路（Ｌａｒｇｅ  Ｓｃａｌｅ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ；ＬＳＩ）の高集積化および大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路寸法は狭小化の一途を辿っている。例えば、代表的なロジックデバイスでは、数十ｎｍの線幅のパターン形成が要求される状況となっている。ウェハ上に形成される回路パターンの寸法の微細化に伴って、マスクパターンの欠陥も微細化している。また、マスクの寸法精度を高めることで、プロセス諸条件の変動を吸収しようとしてきたこともあり、マスクの検査工程においては、極めて小さなパターンの欠陥についても検出が必要とされる。そのため、微細な欠陥を検出できる検査装置の開発が進められている。
【０００４】
ところで、最近のマスクパターンにおいては、形状欠陥や線幅変動として指摘されるべき欠陥の寸法が、マスク全面での線幅変動（線幅誤差分布）と同等程度になってきている。それ故、本来は欠陥として検出する必要のない疑似欠陥の数が増加している。
【０００５】
マスク全面での線幅変動と疑似欠陥との関係について、ダイ−トゥ−データベース比較方式による検査を例にとって説明する。この検査では、マスクの典型的なパターン箇所で参照像生成関数の係数を学習して、光学像データに似た参照像データを生成する。つまり、参照像データは、学習を行った領域のパターン線幅に倣った線幅傾向を持つようになる。そのため、マスク全面での線幅寸法に誤差分布があると、学習を行った領域のパターン線幅とは異なるパターン線幅に仕上がった領域を検査しようとしたときに、光学像データと参照像データとが、パターンの線幅バイアス（偏差）を有した状態で比較されることになる。その結果、実際には問題のない程度の形状や線幅誤差が欠陥として検出されて疑似欠陥であったということが多くなる。
【０００６】
そこで、パターン形状や線幅の微細な変動を検出できることに加えて、疑似欠陥の割合を低減して信頼性の高い検査を行うことのできる検査装置が求められている。
【０００７】
疑似欠陥を低減可能な検査装置としては、例えば、特許文献１に記載のものがある。この検査装置では、被検査対象である表示装置に画像を表示させたときの状態を撮影し、この撮影画像を用いて、欠陥検査を阻害する阻害要因の有無や阻害要因の種類を判定し、判定された阻害要因に応じて、欠陥の検出を自動的に行う検査領域と欠陥の検出を自動的には行わない非検査領域とに区分し、非検査領域については作業員が目視によって欠陥検出を行う。
【０００８】
また、特許文献２には、マスクに形成されたパターンの欠陥を検査するにあたって、重要なパターンが形成された領域に対しては厳しい判定閾値で欠陥の検査を行い、それほど重要ではないパターンが形成された領域に対しては不必要に厳しい判定閾値で欠陥の検査を行わないようにすることによって、疑似欠陥の多発を防止した検査装置が記載されている。
【０００９】
さらに、特許文献３には、被検査対象である検査基板の光学像データと参照像データとを比較して欠陥を検出するにあたって、被検査対象の光学像データを時間遅延積分センサによって検出画像データに変換する一方で、ステージの速度むらやヨーイングによって生じる位置ずれをステージ座標を用いて補正して参照像データを作成し、検出画像データと参照像データとを比較して欠陥を検出することにより、欠陥検出の感度向上を図って、疑似欠陥の検出の防止を可能にした欠陥検査装置が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開２０１２−１０７９１２号公報
【特許文献２】特開２０１１―１４５２６３号公報
【特許文献３】特開２００３―９０７１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
特許文献１の検査装置は、被検査領域を作業員が目視することで疑似欠陥を低減するので、自動検査との併用であるものの、検査に要する時間が長くなり、作業員への負荷が大きい。また、特許文献２や特許文献３の検査装置では、検査途中で欠陥数が急激に増加した場合、その欠陥数の急激な増加が、真の欠陥によるものか、あるいは、疑似欠陥によるものかの判断がつかない。このため、検査を最初からやり直すことが必要となって、それまでの検査が全て無駄になるという問題が生じる。
【００１２】
本発明は、以上の点に鑑みてなされたものである。すなわち、検査装置としては、微細な欠陥を検出できるだけでなく、疑似欠陥の割合を低減して信頼性の高い検査を行うことのできるものが必要とされているが、さらに、検査の利便性を向上させることのできる検査装置が求められている。具体的には、検査を行っている途中で、検出される欠陥の数が急激に増加した場合、これらの欠陥を解析し適切な処置をとったうえで検査を継続するようにすれば、疑似欠陥の多発を防ぐだけでなく、欠陥が急増する前の検査結果を無駄にせずに済むので、検査の利便性を格段に向上させることが可能である。さらに、原因を推定する機能や、それに応じた適切な処置を決定する機能を検査装置が有していれば、作業員への負荷を軽減することができる。そこで、本発明は、疑似欠陥の割合を低減して信頼性の高い検査を行うことができ、また、検査の利便性を向上させることのできる検査装置および検査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】
【００１３】
本発明の第１の態様は、基材に形成されたパターンの欠陥を検査する検査装置であって、
基材が載置されるテーブルと、
基材の前記パターンが形成された被検査領域を仮想的に分割するストライプ毎に被検査領域を撮像して光学像データを生成する撮像部と、
パターンの設計データから生成したイメージデータに関数を用いたフィルタ処理を施して参照像データを生成する参照像生成部と、
上記の関数を求める参照像生成関数演算部と、
光学像データを所定のサイズに分割した光学フレームデータと、この光学像データに対応する参照像データを同等サイズに分割した参照フレームデータとを比較して、光学像データの欠陥を検出し、ストライプ毎に欠陥の検出数を集計する比較部と、
比較部が集計した欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプについて、このストライプでの欠陥の多発が、真の欠陥の多発によるものか、光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、パターンとテーブルとの位置合わせの精度の不足によるものかを、比較部から出力されたこのストライプにおける欠陥の情報を用いて解析する欠陥解析部とを有することを特徴とするものである。
【００１４】
本発明の第１の態様において、欠陥解析部は、欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプの欠陥の輝度値およびこの欠陥を構成するパターンの線幅誤差値の少なくとも一方から得られる値が、第１の閾値以下であって、欠陥がパターンのエッジ以外の領域に分布している場合には、欠陥の多発は真の欠陥の多発によるとして、検査の継続を指示する信号を出力することが好ましい。
【００１５】
本発明の第１の態様において、欠陥解析部は、
欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプで検出された欠陥の密度が、第２の閾値を超え、且つ、欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値の範囲に偏在している場合に、
このストライプに連続して配列するストライプであって、このストライプより先に比較部での処理を終えた１以上１０以下のストライプとこのストライプとのパターンずれの傾向を比較して、
欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプにおける欠陥の多発が、光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、位置合わせの精度の不足によるものかを解析し、
光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものである場合には、関数を求め直すことを指示する信号を出力し、
位置合わせの精度の不足によるものである場合には、位置合わせのやり直しを指示する信号を出力することが好ましい。
【００１６】
本発明の第１の態様において、参照像生成関数演算部は、欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプに含まれるパターン形状のデータを機械学習して、光学像データに対応する参照像データを生成する関数を求め直すことが好ましい。
【００１７】
本発明の第１の態様は、欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプの光学像を表示する表示装置と、
表示装置に光学像が表示されたときに、オペレータが機械学習させるパターン形状のデータを指示できる入力画面を併せて表示装置に表示させ、入力画面上でオペレータが欠陥として扱うべきパターン形状のデータを指示したときにこのデータの採用の適否を判断して、適当でない場合には他のデータの指示を推奨する情報を入力画面上に表示し、適当である場合にはこのパターン形状のデータを機械学習して関数を求め直すよう参照像生成関数演算部に指示するデータ入力支援部とを有することが好ましい。
【００１８】
本発明の第２の態様は、基材に形成されたパターンの欠陥を検査する検査方法であって、
基材をテーブルに載置する工程と、
パターンとテーブルとの位置合わせを行う工程と、
基材のパターンが形成された被検査領域を仮想的に分割するストライプ毎に被検査領域を撮像して光学像データを生成する工程と、
パターンの設計データから生成したイメージデータにフィルタ処理を施す際の関数を求める工程と、
上記の関数を用いてイメージデータから参照像データを生成する工程と、
光学像データを所定のサイズに分割した光学フレームデータと、この光学像データに対応する参照像データを同等サイズに分割した参照フレームデータとを比較して、光学像データの欠陥を検出し、ストライプ毎に欠陥の検出数を集計する工程と、
比較部が集計した欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプについて、このストライプでの欠陥の多発が、真の欠陥の多発によるものか、光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、位置合わせの精度の不足によるものかを、比較部から出力されたストライプにおける欠陥の情報を用いて解析する工程とを有し、
欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプの欠陥の輝度値およびこの欠陥を構成するパターンの線幅誤差値の少なくとも一方から得られる値が、第１の閾値以下であって、欠陥がパターンのエッジ以外の領域に分布している場合には、欠陥の多発は真の欠陥の多発によるとして、検査を継続し、
欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプで検出された欠陥の密度が、第２の閾値を超え、且つ、欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値の範囲に偏在している場合に、
このストライプに連続して配列するストライプであって、このストライプより先に比較部での処理を終えた１以上１０以下のストライプとこのストライプとのパターンずれの傾向を比較して、
欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプにおける欠陥の多発が、光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、位置合わせの精度の不足によるものかを解析し、
光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものである場合には、関数を求め直し、
位置合わせの精度の不足によるものである場合には、位置合わせをやり直すことを特徴とするものである。
【００１９】
本発明の第２の態様においては、欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプに含まれるパターン形状のデータを機械学習して、光学像データに対応する参照像データを生成する関数を求め直すことが好ましい。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の第１の態様の検査装置によれば、比較部が集計した欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプについて、このストライプでの欠陥の多発が、真の欠陥の多発によるものか、光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、パターンとテーブルとの位置合わせの精度の不足によるものかを、比較部から出力されたこのストライプにおける欠陥の情報を用いて解析する欠陥解析部を有するので、疑似欠陥の多発を防ぐとともに、欠陥が急増する前の検査結果を活用できる。また、作業員への負荷を軽減することもできる。
【００２１】
本発明の第２の態様の検査方法によれば、比較部が集計した欠陥の検出数が検査の継続を許可する許容値を超えるストライプについて、このストライプでの欠陥の多発が、真の欠陥の多発によるものか、光学像データに対応する参照像データを生成する関数とは不適合な関数によるものか、または、パターンとテーブルとの位置合わせの精度の不足によるものかを、比較部から出力されたストライプにおける欠陥の情報を用いて解析する工程を有するので、疑似欠陥の多発を防ぐだけでなく、欠陥が急増する前の検査結果を無駄にせずに済む。したがって、検査の利便性を向上させることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】実施の形態１における検査装置の概略構成図である。
【図２】実施の形態１の検査方法を示すフローチャートの一例である。
【図３】マスクと、ストライプおよびフレームとの関係を説明するための概念図である。
【図４】図１の検査装置におけるデータや指示の流れを示す概念図である。
【図５】欠陥解析部で行われる処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図６】実施の形態２における検査装置の概略構成図である。
【図７】学習ポイントの典型例を示す平面図である。
【図８】学習ポイントの典型例を示す平面図である。
【図９】学習ポイントの典型例を示す平面図である。
【図１０】光学像と参照像とで微細パターンの角部の形状が一致しない例である。
【図１１】光学像の一部の領域の輝度振幅が、参照像の輝度振幅に比べ不足している例である。
【図１２】光学像にＩｎｒｅｔ形状のパターンが含まれている例である。
【図１３】微細パターンの線幅変動値の面内分布の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
実施の形態１．
図１は、本実施の形態における検査装置の概略構成図である。尚、図１では、本実施の形態で必要な構成部を記載しているが、検査に必要な他の公知の構成部が含まれていてもよい。また、本明細書において、「〜部」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が、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やファームウェアとの組合せによって実施されるものであってもよい。プログラムにより構成される場合、プログラムは、磁気ディスク装置などの記録装置に記録される。例えば、オートローダ制御部１１２は、電気的回路で構成されてもよく、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されてもよい。また、電気的回路とソフトウェアの組み合わせによって実現されてもよい。
【００２４】
図１に示すように、検査装置１００は、被検査対象の光学像データを取得する構成部Ａと、構成部Ａで取得された光学像データを用いて検査に必要な処理等を行う構成部Ｂとを有する。構成部Ａは、マスクＭａの光学像を撮影して、この光学像に対応した光学像データを出力する。ここで、マスクＭａは、透明なガラス基板などの基材の主面に、被検査対象としてのパターンが形成された構成を有しており、構成部Ａは、かかるパターンの光学像データを出力する。本明細書では、マスクＭａにおけるパターンの光学像データを単にマスクＭａの光学像データと言うことがある。一方、構成部Ｂは、マスクＭａの設計パターンデータと所定の参照像生成関数とを用いて生成された参照像データと、構成部Ａが出力した光学像データとを用いて、マスクＭａにおけるパターンの欠陥を検出する。
【００２５】
構成部Ａは、水平方向（Ｘ軸方向、Ｙ軸方向）および回転方向（θ軸方向）に駆動可能なテーブル１０１と、テーブル１０１の位置を測定するレーザ測長システム１０２と、テーブル１０１上に載置されたマスクＭａを照明する照明光学系１０３と、マスクＭａの光学像データを生成する撮像部１０４と、オートローダ１０５とを有する。
【００２６】
テーブル１０１は、テーブル制御部１１４によって制御されたＸ軸モータＭ１、Ｙ軸モータＭ２、およびθ軸モータＭ３によって駆動される。これらの駆動機構には、例えば、エアスライダと、リニアモータやステップモータなどとを組み合わせて用いることができる。
【００２７】
詳細な図示は省略するが、レーザ測長システム１０２は、ヘテロダイン干渉計などのレーザ干渉計を有する。レーザ干渉計は、テーブル１０１に設けられたＸ軸用とＹ軸用の各ミラーとの間でレーザ光を照射および受光することによって、テーブル１０１の位置座標を測定する。レーザ測長システム１０２による測定データは、位置情報部１１３へ送られる。尚、テーブル１０１の位置座標を測定する方法は、レーザ干渉計を用いるものに限られず、磁気式や光学式のリニアエンコーダを用いるものであってもよい。
【００２８】
照明光学系１０３は、光源１０３ａと、拡大光学系１０３ｂとを有しており、照明光学系１０３から所定のビームがマスクＭａに照射される。拡大光学系１０３ｂは、光源１０３ａから出射した照明光のビームを、必要に応じて、マスクＭａに対し透過照明する光路と反射照明する光路に分割する手段や、円偏光や直線偏光などに変える手段、点光源や輪帯などの光源形状に変える手段などを備える。
【００２９】
撮像部１０４は、マスクＭａを通過または反射した照明光を集束させてマスクＭａのパターンの光学像を結像させる集束レンズ１０４ａと、この光学像を光電変換するフォトダイオードアレイ１０４ｂと、フォトダイオードアレイ１０４ｂから出力されるアナログ信号を光学像データとしてのデジタル信号に変換して出力するセンサ回路１０４ｃとを有する。撮像部１０４には、例えばＴＤＩ（Ｔｉｍｅ  Ｄｅｌａｙ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）イメージセンサを用いることができる。尚、撮像部１０４は、図示しない自動焦点機構によって自動的に焦点調整がなされるように構成されていてもよい。
【００３０】
構成部Ｂは、検査装置１００全体の制御を司る制御計算機１１０と、データ伝送路となるバス１１１と、バス１１１を介して制御計算機１１０に接続されたオートローダ制御部１１２、位置情報部１１３、テーブル制御部１１４、参照像生成関数演算部１１５、参照像生成部１１６、比較部１１７、欠陥解析部１１８、主記憶装置の一例となる磁気ディスク装置１１９、補助記憶装置の一例となる磁気テープ装置１２０、補助記憶装置の他の例となるフレキシブルディスク装置１２１、表示装置の一例となるモニタディスプレイ１２２、表示装置の他の例となるＩＴＶカメラによる顕微鏡パターンモニタ１２３、およびプリンタ１２４を有する。
【００３１】
次に、図１の検査装置１００を用いてマスクＭａを検査する方法の一例を述べる。
【００３２】
図２は、本実施の形態の検査方法を示すフローチャートの一例である。この図に示すように、本実施の形態による検査方法は、光学像データ取得工程Ｓ１、参照像データ生成工程Ｓ２、欠陥検出工程Ｓ３、欠陥解析工程Ｓ４、およびリカバリ工程Ｓ５を含む。
【００３３】
＜光学像データ取得工程Ｓ１＞
図２の光学像データ取得工程Ｓ１では、マスクＭａの光学像が取得され、次いで、この光学像をデジタル変換して、検査に使用する光学像データを得る。
【００３４】
まず、オートローダ１０５により、テーブル１０１上にマスクＭａが載置される。ここで、オートローダ１０５はオートローダ制御部１１２によって駆動され、オートローダ制御部１１２は制御計算機１１０によって制御される。マスクＭａは、真空チャックなどの手段でテーブル１０１に固定される。
【００３５】
マスクＭａがテーブル１０１に載置されると、マスクＭａに形成されたパターンに照明光学系１０３から光が照射される。具体的には、光源１０３ａから照射される光束が、拡大光学系１０３ｂを介してマスクＭａに照射される。マスクＭａを透過または反射した照明光を集束させてマスクＭａのパターンの光学像が得られる。
【００３６】
正確な検査結果を得るためには、被検査対象である（マスクＭａの）パターン（以下、被検査パターンとも言う。）がテーブル１０１上で所定の位置に位置合わせされている必要がある。そこで、例えば、マスクＭａに位置合わせ用のアライメントマークを形成し、このアライメントマークを実際に撮像部１０４で撮影して、テーブル１０１上でマスクＭａの被検査パターンの位置合わせを行う。尚、本実施の形態では、マスクＭａの被検査パターンとテーブル１０１との相対的な位置合わせをプレートアライメントと言うことがある。
【００３７】
例えば、マスクＭａの被検査パターンの四隅付近で長方形の各頂点となる位置に、十字形状のマスクアライメントマークＭＡが形成されているとする。また、マスクＭａには、複数のチップパターンが形成されており、各チップにもチップアライメントマークＣＡが形成されているとする。一方、テーブル１０１は、水平方向に移動するＸＹテーブルと、このＸＹテーブル上に配置されて回転方向に移動するθテーブルとによって構成されるものとする。この場合、位置合わせ工程は、具体的には、マスクＭａをテーブル１０１上に載置した状態で、被検査パターンのＸ軸およびＹ軸と、ＸＹテーブルの走行軸とを合わせる工程になる。
【００３８】
まず、４箇所に設けられたマスクアライメントマークＭＡのうちで、Ｙ座標の数値が小さい２点のマスクアライメントマークＭＡを撮影し、両マークが正確に同じＹ座標となるように、θテーブルを回転させてマスクＭａの回転方向の微調整を行う。このとき、マスクアライメントマークＭＡ間の距離も正確に測定しておく。次に、Ｙ座標の数値が大きい２点のマスクアライメントマークＭＡを撮影する。これによって、４点すべてのマスクアライメントマークＭＡの座標が正確に測定される。
【００３９】
上記の測定から、Ｙ座標の数値が小さい２点のマスクアライメントマークＭＡを底辺の両端に有する四角形の頂点に、他の２点のマスクアライメントマークＭＡが位置するとする。ここで、長方形の各頂座標に位置するはずの他の２点のアライメントマークが、測定された座標にずれていることによって歪んだ形となっていること、また、測定されたアライメントマーク間の距離が設計上の座標距離に対して伸縮を帯びていることから、検査対象となるパターンの領域も、上記の四角形と相似する歪みと伸縮を帯びていると推測され、これを反映した補正が、参照像生成部１１６で参照像データを生成する際に行われる。
【００４０】
尚、マスクＭａには、マスクアライメントマークＭＡがなくてもよい。その場合は、マスクＭａのパターンのうちで、できるだけマスクＭａの外周に近くてＸＹ座標が同一であるコーナーの頂点やエッジパターンの辺を使って、位置合わせを行うことができる。
【００４１】
マスクＭａの被検査領域（被検査パターンが形成された領域）を、短冊状の複数の領域に仮想的に分割する。尚、この短冊状の領域はストライプと称される。各ストライプは、例えば、幅が数百μｍであって、長さがマスクＭａの被検査領域のＸ方向の全長に対応する１００ｍｍ程度の領域とすることができる。
【００４２】
さらに、各ストライプに、格子状に分割した複数の被撮像単位（以下、個々の被撮像単位を「フレーム」と表記する。）を仮想的に設定する。個々のフレームのサイズは、ストライプの幅、または、ストライプの幅を４分割した程度の正方形とするのが適当である。
【００４３】
図３は、マスクＭａにおける被検査領域と、ストライプおよびフレームとの関係を説明するための概念図である。この例では、マスクＭａにおける被検査領域は、４つのストライプＳｔ１〜Ｓｔ４によって仮想的に分割されており、さらに、個々のストライプＳｔ１〜Ｓｔ４には、４５個のフレームＦが仮想的に設定されている。
【００４４】
各ストライプＳｔ１〜Ｓｔ４は、Ｙ軸方向に整列している。一方、各フレームは、例えば十数μｍ□程度の矩形を呈する。ここで、撮像漏れを防ぐため、隣り合う２つのフレーム間においては、一方のフレームの縁部と他方のフレームの縁部とが所定の幅で重なるように設定される。所定の幅は、例えば、フォトダイオードアレイ１０４ｂの画素サイズを基準とすると、その２０画素分程度の幅とすることができる。尚、ストライプも同様であり、隣り合うストライプの縁部が互いに重なるように設定される。
【００４５】
マスクＭａの光学像は、ストライプ毎に撮像される。すなわち、図３の例で光学像を撮像する際には、各ストライプＳｔ１，Ｓｔ２，Ｓｔ３，Ｓｔ４が連続的に走査されるように、テーブル１０１の動作が制御される。具体的には、まず、テーブル１０１が図３の−Ｘ方向に移動しながら、ストライプＳｔ１の光学像がＸ方向に順に撮像されていく。そして、図１のフォトダイオードアレイ１０４ｂに光学像が連続的に入力される。ストライプＳｔ１の光学像の撮像を終えると、ストライプＳｔ２の光学像が撮像される。このとき、テーブル１０１は、−Ｙ方向にステップ移動した後、ストライプＳｔ１における光学像の取得時の方向（−Ｘ方向）とは逆方向（Ｘ方向）に移動していく。撮像されたストライプＳｔ２の光学像も、フォトダイオードアレイ１０４ｂに連続的に入力される。ストライプＳｔ３の光学像を取得する場合には、テーブル１０１が−Ｙ方向にステップ移動した後、ストライプＳｔ２の光学像を取得する方向（Ｘ方向）とは逆方向、すなわち、ストライプＳｔ１の光学像を取得した方向（−Ｘ方向）に、テーブル１０１が移動する。同様にしてストライプＳｔ４の光学像も撮像される。
【００４６】
マスクＭａを通過した光は、撮像部１０４によって、マスクＭａのパターンの光学像として結像した後、Ａ／Ｄ（アナログデジタル）変換され、光学像データとして出力される。具体的には、フォトダイオードアレイ１０４ｂがマスクＭａの光学像を撮像して、光学像に対応するアナログ信号をセンサ回路１０４ｃに順次出力する。センサ回路１０４ｃは、フォトダイオードアレイ１０４ｂが出力した各アナログ信号をそれぞれ光学像データであるデジタル信号に変換して出力する。
【００４７】
尚、光学像データは、センサ回路１０４ｃに設けられて画素毎にオフセット・ゲイン調整可能なデジタルアンプ（図示せず）に入力される。デジタルアンプの各画素用のゲインは、キャリブレーションによって決定される。例えば、透過光用のキャリブレーションでは、撮像部１０４が撮像する面積に対して十分に広いマスクＭａの遮光領域を撮影中に黒レベルを決定する。次いで、撮像部１０４が撮像する面積に対して十分に広いマスクＭａの透過光領域を撮影中に白レベルを決定する。このとき、検査中の光量変動を見越して、例えば、白レベルと黒レベルの振幅が８ビット階調データの約４％から約９４％に相当する１０〜２４０に分布するよう、画素毎にオフセットとゲインを調整する。
【００４８】
＜参照像データ生成工程Ｓ２＞
図２の参照像データ生成工程Ｓ２では、マスクＭａの設計パターンデータを基に参照像データが生成される。参照像データは、ダイ−トゥ−データベース比較方式による検査において、光学像データにおける欠陥判定の基準となるものである
【００４９】
図４は、図１の検査装置１００におけるデータや指示の流れを示す概念図である。図１および図４を参照しながら、参照像データの生成工程Ｓ２について説明する。
【００５０】
マスクＭａの設計パターンデータは、検査装置１００の磁気ディスク装置１１９に格納されている。この設計パターンデータは、磁気ディスク装置１１９から制御計算機１１０によって読み出されて参照像生成部１１６に送られる。
【００５１】
参照像生成部１１６は、展開回路１１６ａと参照回路１１６ｂを有しており、磁気ディスク装置１１９から読み出された設計パターンデータは、展開回路１１６ａで２値ないしは多値のイメージデータに変換される。
【００５２】
イメージデータは、展開回路１１６ａから参照回路１１６ｂに送られる。参照回路１１６ｂでは、イメージデータに適切なフィルタ処理が施される。その理由は、次の通りである。
【００５３】
一般に、マスクのパターンは、その製造工程でコーナーの丸まりや線幅の仕上がり寸法などが加減されており、設計パターンと完全には一致しない。また、例えば、図１の撮像部１０４で得られた光学像データは、拡大光学系１０３ｂの解像特性やフォトダイオードアレイ１０４ｂのアパーチャ効果などによってぼやけた状態、言い換えれば、空間的なローパスフィルタが作用した状態にある。
【００５４】
そこで、マスクの設計パターンデータや光学像データを基に、マスクの製造プロセスや検査装置の光学系による変化を模擬した参照像生成関数を決定する。この決定は、検査に先立って行われる。検査装置は、参照像生成関数を用いてイメージデータに２次元のデジタルフィルタをかける。このようにして、参照像データに対して光学像データに似せる処理が行われる。
【００５５】
参照像生成関数の決定に際しては、マスクの典型的なパターンを用いて、検査装置１００にパラメータを機械学習させている。典型的なパターンは、例えば、製造工程でマスクとともに流通される手順書で指定されたパターンとすることができる。また、例えば、大パターンと微細パターンというように、オペレータが経験に基づいて選択したパターンとしてもよい。一方、学習に用いられるマスクは、製造工程で決められた基準となるマスクであってもよく、また、被検査対象となるパターンが形成されたマスク（本実施の形態ではマスクＭａ）であってもよい。
【００５６】
本実施の形態では、参照像生成関数演算部１１５で参照像生成関数を決定する。具体的には、制御計算機１１０によって磁気ディスク装置１１９から読み出された設計パターンデータと、撮像部１０４から出力された光学像データとが、参照像生成関数演算部１１５に送られる。そして、設計パターンデータと光学像データを基に、参照像生成関数演算部１１５において、マスクの製造プロセスや検査装置の光学系による変化を模擬した参照像生成関数が決定される。
【００５７】
次いで、参照像生成関数は、参照像生成関数演算部１１５から参照像生成部１１６へ送られる。すると、参照像生成部１１６内の参照回路１１６ｂにおいて、展開回路１１６ａから出力されたイメージデータに参照像生成関数を用いたフィルタ処理が施され、参照像データが生成する。
【００５８】
＜欠陥検出工程Ｓ３＞
光学像データ取得工程Ｓ１で得られた光学像データと、参照像データ生成工程Ｓ２で得られた参照像データとを用いて、欠陥検出工程Ｓ３において、マスクＭａの欠陥検出が行われる。
【００５９】
まず、撮像部１０４から光学像データが、参照像生成部１１６から参照像データが、それぞれ比較部１１７へ送られる。また、テーブル１０１の位置座標を測定した位置データが、位置情報部１１３から比較部１１７へ送られる。
【００６０】
図１の検査装置１００によれば、撮像部１０４は、マスクＭａを通過した照明光を集束させてマスクＭａの光学像を得るので、比較部１１７では、透過の光学像データと参照像データが比較されることになる。尚、検査装置がマスクＭａで反射した照明光を集束させてマスクＭａの光学像を得る構成であれば、反射の光学像データと参照像データが比較される。
【００６１】
領域分割処理部１１７ａでは、撮像部１０４から出力された光学像データが、所定のサイズ、本実施の形態では、フレーム毎のデータに分割される。また、参照像生成部１１６から出力された参照像データも、光学像データに対応するフレーム毎のデータに分割される。尚、以下では、フレーム毎に分割された光学像データの各々を「光学フレームデータ」と称し、フレーム毎に分割された参照像データの各々を「参照フレームデータ」と称する。
【００６２】
比較部１１７では、光学フレームデータと参照フレームデータとが比較されることによって、光学フレームデータの欠陥が検出される。また、位置情報部１１３より送られた位置データを用いて、欠陥の位置座標データが作成される。
【００６３】
比較部１１７には、数十個の比較ユニットが装備されている。これにより、複数の光学フレームデータが、それぞれ対応する参照フレームデータと並列して同時に処理される。各比較ユニットは、フレームアライメント部と、アルゴリズム比較処理部と、欠陥登録部とを有する。そして、各比較ユニットは、１つの光学フレームデータの処理が終わると、未処理の光学フレームデータと、これに対応する参照フレームデータを取り込む。このようにして、多数の光学フレームデータが順次処理されて欠陥が検出されていく。
【００６４】
比較ユニットでの処理は、具体的には次のようにして行われる。
【００６５】
まず、光学フレームデータと、この光学フレームデータに対応する参照フレームデータとがセットになって、領域分割処理部１１７ａから、各比較ユニットのフレームアライメント部（１１７ｂ１，１１７ｂ２・・・）へ出力される。フレームアライメント部では、光学フレームデータと参照フレームデータとの位置合わせ（フレームアライメント）が行われる。このとき、パターンのエッジ位置や、輝度のピーク位置が揃うように、（フォトダイオードアレイ１０４ｂの）画素単位で平行シフトさせる他、近隣の画素の輝度値を比例配分するなどして、画素未満の合わせ込みも行う。本実施の形態では、光学フレームデータと参照フレームデータとを位置合わせするときの光学フレームデータの座標系または光学フレームデータに対応する参照フレームデータの座標系の変位量および変位方向を、それぞれ「フレームアライメント量」、「フレームアライメント方向」という。
【００６６】
光学フレームデータと参照フレームデータとの位置合わせを終えた後は、アルゴリズム比較処理部（１１７ｃ１，１１７ｃ２・・・）において、適切な比較アルゴリズムにしたがった欠陥検出が行われる。例えば、光学フレームデータと参照フレームデータとの画素毎のレベル差の評価や、パターンエッジ方向の画素の微分値同士の比較などが行われる。そして、光学像データと参照像データの差異が所定の閾値を超えると、その箇所が欠陥と判定される。
【００６７】
例えば、線幅欠陥として登録される場合の閾値は、光学像データと参照像データとの線幅（ＣＤ：Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）の寸法差（ｎｍ）および寸法比率（％）単位で指定される。例えば、線幅の寸法差が１６ｎｍ、寸法比率が８％というように２通りの閾値が指定される。光学像データのパターンが２００ｎｍの線幅を有するとき、参照像データとの寸法差が２０ｎｍであれば、寸法差の閾値と寸法比率の閾値のいずれよりも大きいため、このパターンには欠陥があると判定される。
【００６８】
尚、欠陥判定の閾値は、線幅が参照像データよりも太い場合と細い場合とについて、それぞれ別々に指定することも可能である。また、線幅でなく、線間のスペース幅（パターン間の距離）が、参照像データよりも太い場合と細い場合とについて、それぞれ閾値を指定してもよい。さらに、ホール形状のパターンに対しては、ホールの直径の寸法や直径の寸法比率の閾値を指定することができる。この場合、閾値は、ホールのＸ方向の断面とＹ方向の断面のそれぞれについて指定され得る。
【００６９】
欠陥検出に用いられるアルゴリズムは、上記の他にも、例えば、レベル比較法や微分比較法などがある。レベル比較法では、例えば、光学フレームデータにおける画素単位の輝度値、すなわちフォトダイオードアレイ１０４ｂの画素に対応する領域の輝度値が算出される。そして、算出された輝度値と参照フレームデータでの輝度値とが比較されることによって、欠陥が検出される。また、微分比較法では、光学フレームデータ上での微細パターンのエッジに沿った方向、例えば、ラインパターンのエッジに沿った方向における画素単位の輝度値の変化量が微分によって求められる。この変化量と参照フレームデータでの輝度値の変化量とが比較されることによって、欠陥が検出される。尚、比較アルゴリズムによる欠陥の検出に用いられる線幅の寸法差、寸法比率、輝度値、輝度値の変化量などの物理量の値を「欠陥反応値」という。
【００７０】
図４のアルゴリズム比較処理部で光学フレームデータに欠陥があると判定されると、その光学フレームデータ、欠陥の位置座標データ、比較された参照フレームデータなどの欠陥の情報が、欠陥登録部（１１７ｄ１，１１７ｄ２・・・）に登録される。具体的には、欠陥の位置座標データ、欠陥検出の根拠となった欠陥反応値、欠陥検出の根拠となった光学フレームデータおよび参照フレームデータ、並びにフレームアライメント部での位置合わせの際に座標系を変位させたフレームデータの種別とフレームアライメント量とフレームアライメント方向（以下、「フレームアライメント情報」という。）がフレーム毎に登録される。
【００７１】
尚、比較部１１７は、光学フレームデータとこれに対応する参照フレームデータとのセット毎であって且つ比較アルゴリズム毎に、フレームデータの位置合わせ、欠陥検出、および欠陥検出数の集計という一連の比較判定動作を、フレームデータの位置合わせの条件を変えて複数回行い、欠陥検出数が最も少なかった比較判定動作での欠陥検出結果を欠陥登録部に登録することができる。
【００７２】
例えば、１回目の比較判定動作では光学フレームデータに対応する光学像中の右側上部に相当する領域に重きを置いて位置合わせを行い、２回目の比較判定動作では光学フレームデータに対応する光学像中の右側下部に相当する領域に重きを置いて位置合わせを行い、３回目の比較判定動作では光学フレームデータに対応する光学像中の左側下部に相当する領域に重きを置いて位置合わせを行い、４回目の比較判定動作では光学フレームデータに対応する光学像中の左側上部に相当する領域に重きを置いて位置合わせを行う。そして、これら４回の比較判定動作の各々による欠陥検出数を比較して、欠陥検出数が最も少なかった比較判定動作での欠陥検出結果を登録するようにすることができる。
【００７３】
比較判定動作をフレームデータの位置合わせの条件を変えて複数回行う場合の具体的回数は、上記の４回に限定されるものではなく、２回以上の所望の回数とすることができる。また、フレームデータの位置合わせの条件も、上記に限定されるものではなく、例えば、光学フレームデータに対応する光学像中のどの領域に重きを置いて位置合わせを行うかは、個々の比較判定動作で適宜設定可能である。
【００７４】
以上のようにして、比較部１１７に光学像データと参照像データが順次取り込まれ、比較処理されることによって、光学像データにおける欠陥検出が行われていく。ここで、同一のマスクＭａにおいて、欠陥登録部に登録された欠陥の数が検査途中で急激に増加した場合、真の欠陥の数が増加したことも考えられるが、疑似欠陥の数が増加した可能性もある。後者の場合、その原因の１つとして、検査装置１００のステータス異常が挙げられる。例えば、光源１０３ａの出力の変動、テーブル１０１の蛇行、あるいは、撮像部１０４の自動焦点機構の異常などである。
【００７５】
検査装置１００に上記のようなステータス異常が発生すると、正確な検査結果が得られなくなる。例えば、光源１０３ａの出力が変化して光量が変動すると、フォトダイオードアレイ１０４ｂの出力も変動する。一方、上述したキャリブレーションで決定されたデジタルアンプのゲインは、光源１０３ａの出力が変化する前に調整されたものである。したがって、実際のゲインとは異なるので、疑似欠陥を誘発しやすい。
【００７６】
検査装置１００にステータス異常が発生した場合には、検査装置１００が自動的にかかる異常を検出して検査を停止または終了することで、検査結果に多くの疑似欠陥が含まれることになる無駄な検査を未然に防ぐことができる。例えば、光源１０３ａの出力が変化して光量が変動した場合、その変動量は、照明光学系１０３に光量センサ（図示せず）を設けることで検知できる。光量センサで検知された変動量が予め定めた許容範囲を超えた場合には、検査装置１００が検査を自動的に停止または終了するようにする。また、テーブル１０１が蛇行した場合や、自動焦点機構が正常に作動せず焦点位置が定まらない場合にも、それらの異常を定量化しておくことによって、検査装置１００が検査を自動的に停止または終了するようにすることができる。
【００７７】
一方、検査装置１００が検査を自動的に停止または終了するまでには至らない程度にステータスが変化した場合であっても疑似欠陥を生じることがある。こうしたことは、形状欠陥や線幅変動として指摘されるべき欠陥の寸法が、マスク全面での線幅変動（線幅分布）や、パターンの位置ずれ誤差（位置ずれ誤差分布）と同等程度になってきている最近のマスクパターンで特に問題となる。
【００７８】
検査装置１００のステータスの変動量の許容範囲を狭くすれば、小さな変動量があった場合でも検査装置１００が自動的に検査を停止または終了するようにすることは可能であるが、微細でないパターンについては不要な動作となるため現実的でない。また、検査装置１００のステータスの変動以外にも疑似欠陥を誘発する原因となるものとして、参照像生成関数が適当でなかった場合や、プレートアライメントが適当でなかった場合が挙げられる。尚、プレートアライメントは、マスクを検査装置にロードして直ぐであって、検査の開始前に行われる。しかし、検査装置の内外における温度差、検査中にマスクに照射される光を原因としたマスク自体の温度変化、大気圧の変化によって、レーザ測長システムが測定誤差を生じたり、光学系が状態変化を起こしたりすると、プレートアライメントが経時的に変化することがある。そこで、所定時間毎にプレートアライメントを再実行する
工程を検査に組み込むことも行われている。しかしながら、こうした場合においても、プレートアライメントを再実行するまでの間に欠陥検出数が急変する事態は避けきれていない。
【００７９】
そこで、本実施の形態では、検査を行っている途中で検出される欠陥の数が急激に増加した場合、（後述するように）検査装置１００は、図２の欠陥解析工程Ｓ４で欠陥を解析して検査を継続するか否かを判断し、必要な場合には、リカバリ工程Ｓ５において、キャリブレーションの再実行、参照像生成関数の再決定、プレートアライメントの再実行をする。
【００８０】
検査で検出される欠陥数の変動は、比較部１１７で把握される。具体的には、欠陥登録部が、上述した欠陥検出結果を登録する他に、ストライプ単位で欠陥の検出数を随時集計する。集計された検出数がそれまでのストライプにおける検出数と比べて急増した場合、具体的には、検査継続許容値を超えた場合、検査装置１００は、欠陥を解析して採るべき処置を決定する。
【００８１】
検査継続許容値は、例えば、ストライプ当たりの欠陥数や、検査済みのストライプでの欠陥検出数に対する増加割合などによって定義することができる。ストライプ当たりの欠陥数によって検査継続許容値を定義する場合、その値は、例えば、５０個程度から１００個程度の範囲内とすることができる。また、検査済みのストライプでの欠陥検出数に対する増加割合によって検査継続許容値を定義する場合は、例えば、５０倍程度以下の範囲内とすることができる。検査継続許容値は、こうした範囲内からさらに実験や経験則にしたがって適切な値に定められ、磁気ディスク装置１１９に格納される。以下、検出した欠陥数が検査継続許容値を超えるストライプを「欠陥多発ストライプ」という。
【００８２】
欠陥登録部で集計した欠陥検出数が検査継続許容値以下であるとき、欠陥登録部に登録された欠陥検出結果は、磁気ディスク装置１１９へ送られる。また、比較部１１７は、検査の継続を指示する信号（検査継続指示）を出力する。すると、検査装置１００は、欠陥の検出数が集計されたストライプ、すなわち、比較部１１７での比較判定動作を終えたストライプに隣接するストライプについて欠陥検出動作を開始する。この流れは、図２において、欠陥検出工程Ｓ３から検査継続に至る矢印で示される。
【００８３】
一方、欠陥登録部で集計した欠陥検出数が検査継続許容値を超えるとき、比較部１１７は、欠陥解析の開始を指示する信号（欠陥解析指示）を欠陥解析部１１８に送る。また、検出数が検査継続許容値を超えたストライプに対応する欠陥検出結果が欠陥解析部１１８へ送られる。続いて、欠陥解析部１１８において欠陥解析工程Ｓ４が行われる。
【００８４】
＜欠陥解析工程Ｓ４＞
図５は、欠陥解析部１１８で行われる処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【００８５】
既に述べたように、検査装置１００の光源１０３ａやテーブル１０１などに予め定めた許容範囲を超えるステータス異常が生じた場合、検査装置１００は検査を自動的に停止または終了する。この工程は、図５のＳ１０で示される。
【００８６】
一方、検査装置１００が検査を自動的に停止または終了するまでに至らなくても疑似欠陥を生じることがある。具体的には、検査装置１００に設定されたステータスにかかる値がいずれも許容範囲内であるが、同一のマスクＭａで欠陥登録部に登録された欠陥の数が検査途中で急激に増加する場合である。これは、図５において、Ｓ１０で検査装置１００のステータス異常が検出されず、Ｓ１１で欠陥多発ストライプが発生した場合に対応する。こうしたとき、欠陥解析部１１８が、検出数が急増した欠陥を解析して適切な処置を下す。
【００８７】
欠陥解析部１１８は、まず、欠陥を解析して、検査継続許容値を超える欠陥数の増加を生じさせている原因を特定し、次の（１）〜（４）のいずれかに分類する。続いて、欠陥解析部１１８は、上記で分類した原因に応じた処置を下す。
（１）真の欠陥の多発
（２）検査装置のステータスの変動
（３）不適当な参照像生成関数
（４）位置合わせ（プレートアライメント）の精度不足
【００８８】
図４を参照しながら、欠陥解析部１１８を構成する各部について説明する。
【００８９】
欠陥解析部１１８は、欠陥反応値傾向統計部１１８ａと、線幅誤差判定部１１８ｂと、座標特徴判定部１１８ｃと、フレームアライメント集積統計部１１８ｄとを有し、各部において、欠陥の解析と欠陥数が急増した原因の特定が行われる。
【００９０】
欠陥反応値傾向統計部１１８ａは、欠陥多発ストライプで検出された各欠陥について、欠陥反応値の傾向と欠陥の分布傾向を解析する。例えば、欠陥反応値が高く、欠陥の面積が大きい場合には、「大欠陥」と判断する。また、例えば、パターンのエッジ以外の領域に欠陥が密集している場合には、「ヘイズ欠陥」の可能性がある。ヘイズ欠陥は、ガラスに異物が付着して生じたものであり、紫外線によって増大する成長性欠陥である。ヘイズ欠陥は、他の欠陥に比較して欠陥反応値が低い。したがって、パターンのエッジ以外の領域に欠陥が分布していて、欠陥反応値が低い場合には、「ヘイズ欠陥」と判断できる。
【００９１】
「大欠陥」および「ヘイズ欠陥」のいずれも、「（１）真の欠陥の多発」によるものであって疑似欠陥ではないと判定される。尚、「大欠陥」や「ヘイズ欠陥」と判断する際の基準となる欠陥反応値は、欠陥多発ストライプにおける欠陥の輝度値、および（線幅欠陥の場合には）欠陥を構成するパターンの線幅誤差値の少なくとも一方から得られる値、例えば、輝度値、輝度値の変化量、線幅の寸法差、寸法比率である。ヘイズ欠陥と判断される欠陥反応値の閾値（第１の閾値）は、実験を含む経験則に基づいて適切な値に決定されて、磁気ディスク装置１１９に格納される。
【００９２】
線幅誤差判定部１１８ｂは、欠陥多発ストライプで検出された各欠陥における線幅の実寸誤差または線幅の誤差比率の傾向を解析する。線幅の実寸誤差または線幅の誤差比率が許容範囲を超える欠陥について、かかる欠陥の欠陥全体に占める割合が予め定めた閾値（第３の閾値）以下であるか否かを調べる。第３の閾値を超えて欠陥が多発している場合には、検査装置１００における光源１０３ａの光量変動、すなわち、「（２）検査装置のステータスの変動」による疑似欠陥であると判定する。
【００９３】
例えば、線幅の実寸値と設計値との寸法差の許容範囲が±１６ｎｍであり、寸法比率の許容範囲が±８％であるとする。欠陥多発ストライプで欠陥として検出されたパターンの線幅が２００ｎｍであり、参照像データとの寸法差が＋２０ｎｍである場合、このパターンは設計値より線幅が太くなっていることが分かる。こうした欠陥の欠陥全体に占める割合が予め定めた第３の閾値を超えて存在する場合には、検査装置１００における光源１０３ａの光量増大によって生じた疑似欠陥と判定する。一方、設計値より線幅の細い欠陥の欠陥全体に占める割合が第３の閾値を超えて存在する場合には、光源１０３ａの光量低下によって生じた疑似欠陥と判定する。尚、第３の閾値は、実験を含む経験則から検査を継続することが妥当な値に決められて、磁気ディスク装置１１９に格納される。
【００９４】
尚、参照像生成部１１６の回路や処理系に異常が生じて参照像データが生成できない場合にも、欠陥多発ストライプが発生する。かかる異常は、欠陥多発ストライプの光学像データをダイ−トゥ−ダイ比較することで把握可能である。ダイ−トゥ−ダイ比較方式により検出される欠陥数が検査継続許容値以下であれば、参照像データの生成工程Ｓ２に異常があると判定して、検査を停止または終了する。
【００９５】
座標特徴判定部１１８ｃは、位置座標データを用いて、欠陥反応値の傾向を解析するとともに、欠陥多発ストライプで検出された欠陥の密度を算出する。そして、得られた密度が、予め定めた閾値（第２の閾値）以下であるか否かを調べ、第２の閾値を超える場合には、さらに、各欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値の範囲内に偏在しているか否かを調べる。偏在している場合、対象としている欠陥多発ストライプに連続して配列するストライプであって、この欠陥多発ストライプより先に比較部１１７での処理を終えたストライプにおける欠陥とその周囲の光学像が、この欠陥多発ストライプにおける欠陥の光学像と似たパターンずれの傾向を示さない場合には、「（３）不適当な参照像生成関数」によって誘発された疑似欠陥と判定する。尚、先に比較部１１７での処理を終えたストライプの数は、１以上１０以下とすることができ、好ましくは、２以上５以下である。また、これらのストライプの欠陥情報は、磁気ディスク装置１１９に格納されている欠陥検出結果から読み出される。密度に関する第２の閾値と偏在の閾値は、それぞれ、実験を含む経験則に基づいて適切な値に決定されて、磁気ディスク装置１１９に格納される。
【００９６】
「（３）不適当な参照像生成関数」によって誘発された疑似欠陥には、欠陥反応値が低いものが多い。また、こうした疑似欠陥が生じるパターンには、マスクに描画するパターンの解像度を高めるための補助パターン（ＳＲＡＦ：Ｓｕｂ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ａｓｉｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ）や、入り組んだ形状（Ｉｎｒｅｔ形状）のパターンが含まれていることが多い。座標特徴判定部１１８ｃでは、このような経験則に基づく情報も参照して判定することが好ましい。
【００９７】
フレームアライメント集積統計部１１８ｄは、比較部１１７から送られた欠陥多発ストライプについての欠陥検出結果と、磁気ディスク装置１１９に格納されている欠陥検出結果とを用いて、欠陥多発ストライプと、この欠陥多発ストライプに連続して配列するストライプであって、この欠陥多発ストライプより先に比較部１１７での処理を終えたストライプとの間に、フレームアライメント時に座標系を変位させたフレームデータのフレームアライメント量とフレームアライメント方向に類似性があるか否かを解析する。また、欠陥多発ストライプで検出された欠陥の密度が、予め定めた第２の閾値以下であるか否かを調べるとともに、各欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値範囲内に偏在しているか否かを調べる。
【００９８】
フレームアライメント集積統計部１１８ｄにおいて、先に比較部１１７での処理を終えたストライプの数は、１以上１０以下とすることができ、好ましくは、２以上５以下である。また、密度に関する第２の閾値と偏在の閾値は、それぞれ、実験を含む経験則に基づいて適切な値に決定されて、磁気ディスク装置１１９に格納される。尚、これらは、いずれも座標特徴判定部１１８ｃと同じとすることができる。
【００９９】
欠陥密度が第２の閾値を超え、また、各欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値範囲内に偏在している場合であって、さらに、上記のフレームアライメント量とフレームアライメント方向に類似性がある場合には、「（４）位置合わせ（プレートアライメント）の精度不足」によって誘発された疑似欠陥と判定する。
【０１００】
座標特徴判定部１１８ｃと、フレームアライメント集積統計部１１８ｄとは、欠陥多発ストライプで検出された欠陥の密度を算出し、得られた密度が予め定めた第２の閾値以下であるか否かを調べる処理と、各欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値範囲内に偏在しているか否かを調べる処理とにおいて共通する。したがって、座標特徴判定部１１８ｃと、フレームアライメント集積統計部１１８ｄのいずれか一方でこれらの処理を行い、その結果を他方が利用するようにすることができる。
【０１０１】
図５にしたがって、欠陥解析部１１８は、欠陥反応値傾向統計部１１８ａ、線幅誤差判定部１１８ｂ、座標特徴判定部１１８ｃ、フレームアライメント集積統計部１１８ｄの各部において、欠陥の解析と急増原因の特定を行い、さらに原因に応じた処置を下す。尚、欠陥解析部１１８における処理の順序は図５の例に限られるものではなく、適宜順序を入れ替えることが可能であり、また、並列して処理を行ってもよい。
【０１０２】
図５のＳ１１で欠陥多発ストライプが発生すると、Ｓ１２において、欠陥反応値傾向統計部１１８ａで、欠陥多発ストライプで検出された各欠陥の欠陥反応値の傾向と欠陥の分布傾向が解析される。その結果、欠陥数が急増した原因が「（１）真の欠陥の多発」によるものであって疑似欠陥ではないと判定されると、これらの欠陥の欠陥検出結果は、磁気ディスク装置１１９へ送られる。また、欠陥解析部１１８は、検査の継続を指示する信号（検査継続指示）を出力する。すると、検査装置１００は、例えば、この欠陥多発ストライプに隣接するストライプを対象として欠陥検出動作を開始する。この流れは、図５において、Ｓ１２から検査継続に至る矢印で示される。
【０１０３】
Ｓ１２の解析によって、欠陥多発ストライプで検出された各欠陥に「大欠陥」や「ヘイズ欠陥」に特徴的な傾向が見られない場合には、図５のＳ１３に進む。そして、線幅誤差判定部１１８ｂにおいて、欠陥多発ストライプで検出された各欠陥における線幅の実寸誤差または線幅の誤差比率の傾向が解析される。その結果、線幅の実寸誤差または線幅の誤差比率が許容範囲を超える欠陥について、かかる欠陥の欠陥全体に占める割合が予め定めた第３の閾値を超えている場合には、検査装置１００における光源１０３ａの光量変動、すなわち、「（２）検査装置のステータスの変動」による疑似欠陥であると判定する。次いで、欠陥解析部１１８は、センサ回路１０４ｃにおけるキャリブレーションの再実行を指示する信号（キャリブレーション再実行指示）を出力する。
【０１０４】
Ｓ１３において、欠陥多発ストライプで検出された各欠陥における線幅の実寸誤差または線幅の誤差比率が許容範囲を超える欠陥（エッジ欠陥）の欠陥全体に占める割合が予め定めた第３の閾値を超えていない場合には、図５のＳ１４に進む。そして、座標特徴判定部１１８ｃにおいて、位置座標データを用いて、欠陥反応値の傾向が解析されるとともに、欠陥多発ストライプで検出された欠陥の密度が算出される。得られた密度が、予め定めた第２の閾値を超え、さらに、各欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値範囲内に偏在している場合には、Ｓ１５に進む。
【０１０５】
一方、Ｓ１４の座標特徴判定部１１８ｃにおいて、欠陥多発ストライプで検出された欠陥の密度が第２の閾値以下である場合、または、各欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値範囲内に偏在していない場合には、「（１）真の欠陥の多発」によるものであって疑似欠陥ではないと判定する。そして、これらの欠陥の欠陥検出結果は、磁気ディスク装置１１９へ送られる。また、欠陥解析部１１８は、検査の継続を指示する信号（検査継続指示）を出力する。すると、検査装置１００は、この欠陥多発ストライプに隣接するストライプについて欠陥検出動作を開始する。この流れは、図５において、Ｓ１４から検査継続に至る矢印で示される。
【０１０６】
Ｓ１５では、フレームアライメント集積統計部１１８ｄが、比較部１１７から送られた欠陥多発ストライプについての欠陥検出結果と、磁気ディスク装置１１９に格納されている欠陥検出結果とを用いて、欠陥多発ストライプと、この欠陥多発ストライプに連続して配列するストライプであって、この欠陥多発ストライプより先に比較部１１７での処理を終えたストライプとの間に、フレームアライメント時に座標系を変位させたフレームデータのフレームアライメント量とフレームアライメント方向に類似性があるか否かを解析する。
【０１０７】
また、フレームアライメント集積統計部１１８ｄは、「欠陥多発ストライプで検出された欠陥の密度が予め定めた許容範囲を超え、また、各欠陥の位置座標（ｘ，ｙ）のｘの値またはｙの値が１つまたは複数の特定の数値範囲内に偏在しているという情報」を座標特徴判定部１１８ｃから受け取る。
【０１０８】
Ｓ１５において、フレームデータのフレームアライメント量とフレームアライメント方向に類似性がない場合、フレームアライメント集積統計部１１８ｄは、欠陥多発ストライプで検出された欠陥を「（３）不適当な参照像生成関数」によって誘発された疑似欠陥と判定する。すると、欠陥解析部１１８は、参照像生成関数の再決定を指示する信号（関数再決定指示）を出力する。
【０１０９】
一方、フレームデータのフレームアライメント量とフレームアライメント方向に類似性がある場合、フレームアライメント集積統計部１１８ｄは、欠陥多発ストライプで検出された欠陥を「（４）位置合わせ（プレートアライメント）の精度不足」によって誘発された疑似欠陥と判定する。次いで、欠陥解析部１１８は、プレートアライメントの再実行を指示する信号（プレートアライメント再実行指示）を出力する。
【０１１０】
＜リカバリ工程Ｓ５＞
欠陥解析部１１８から、キャリブレーション再実行指示、関数再決定指示、プレートアライメント再実行指示のいずれかの信号が出力されると、図２のリカバリ工程Ｓ５が行われる。リカバリ工程Ｓ５は、各信号に対応した工程、すなわち、キャリブレーション再実行工程と、関数再決定工程と、プレートアライメント再実行工程とを含む。
【０１１１】
キャリブレーション再実行工程では、例えば、制御計算機１１０がセンサ回路１０４ｃの白レベルを調整して光学像データに対応する光学像のコントラストを下げ、マスクＭａの撮影時に比較的低輝度であった領域に対する解像度を上げる光量キャリブレーションを行う。あるいは、制御計算機１１０がセンサ回路１０４ｃの黒レベルを調整して光学像データに対応する光学像のコントラストを上げ、マスクＭａの撮影時に比較的高輝度であった領域に対する解像度を下げる光量キャリブレーションを行う。
【０１１２】
関数再決定工程では、制御計算機１１０が、磁気ディスク装置１１９から欠陥多発ストライプについての欠陥検出結果を読み出して、参照像生成関数演算部１１５に送る。参照像生成関数演算部１１５は、欠陥多発ストライプの光学像データを用いて機械学習の学習ポイントを自動抽出し、かかる学習ポイントを欠陥でないとして扱うように参照像生成関数を生成する。尚、学習ポイントとは、欠陥多発ストライプに含まれるパターン形状のデータであって、機械学習させるデータをいう。
【０１１３】
機械学習の学習ポイントの自動抽出は、例えば、欠陥多発ストライプ中で欠陥が偏在している領域のＸＹ座標（ｘ，ｙ）について、ｘの値の中央値ｘｍとｙの値の中央値ｙｍを算出し、座標（ｘｍ，ｙｍ）に最も近い欠陥（座標（ｘｍ，ｙｍ）上に欠陥がある場合を含むものとする。）と、この欠陥の周囲における微細パターンの形状とを抽出するようにすることができる。尚、欠陥の周囲における微細パターンの形状をどの程度の広さの範囲に亘って抽出するかは、適宜選定可能である。
【０１１４】
また、機械学習の学習ポイントの自動抽出では、欠陥多発ストライプで検出された各欠陥をこの欠陥の周囲における微細パターンの形状に基づいて分類し、出現頻度が高い順に、１つの欠陥と、この欠陥の周囲における微細パターンの形状とを機械学習の学習ポイントとして抽出するようにすることもできる。この場合、出現頻度が最も高い１つの欠陥と、この欠陥の周囲における微細パターンの形状とを、機械学習の学習ポイントとして自動抽出するように参照像生成関数演算部１１５を構成することもできるし、出現頻度が最も高い順に２つ以上の所望数の欠陥について、この欠陥とその周囲における微細パターンの形状とを機械学習の学習ポイントとして自動抽出するように参照像生成関数演算部１１５を構成することもできる。
【０１１５】
プレートアライメント再実行工程では、上述したプレートアライメントを再度行い、マスクＭａの被検査パターンがテーブル１０１上で所定の位置に正確に撮像されるよう位置合わせする。
【０１１６】
リカバリ工程Ｓ５を終えると、検査装置１００は、ストライプの検査順序を所定数遡らせて検査を再開する。すなわち、欠陥多発ストライプより先に比較部１１７での処理を終えたストライプの中で、欠陥多発ストライプの直前に検査を終了したストライプから検査順に所定のストライプまで戻って検査を再開する。遡らせるストライプ数は、１以上の所望の値とすることができ、また、マスクＭａにおける総ストライプ数の５％程度を上限値とすることができる。検査が再開されると、図２の光学像データ取得工程Ｓ１、参照像データ生成工程Ｓ２、欠陥検出工程Ｓ３が順に行われる。
【０１１７】
以上述べたように、本実施の形態の検査方法によれば、検査を行っている途中で、検出される欠陥の数が急激に増加した場合、これらの欠陥を解析し適切な処置をとったうえで検査を継続するので、疑似欠陥の多発を防ぐだけでなく、欠陥が急増する前の検査結果を無駄にせずに済む。したがって、検査の利便性を向上させることが可能である。
【０１１８】
また、本実施の形態の検査装置によれば、欠陥が急増した原因を推定する機能や、それに応じた適切な処置を決定する機能を有しているので、疑似欠陥の多発を防ぐとともに、欠陥が急増する前の検査結果を活用でき、さらに、作業員への負荷を軽減することもできる。
【０１１９】
実施の形態２．
図６は、本実施の形態による検査装置の概略構成図である。図６の検査装置１００Ａは、図１に示した参照像生成関数演算部１１５に代えて参照像生成関数演算部１１５Ａを備えるという点、および学習ポイント入力支援部１２６を備えるという点をそれぞれ除き、図１に示した検査装置１００と同様の構成を有する。図６に示した各構成要素のうちで参照像生成関数演算部１１５Ａと学習ポイント入力支援部１２６とを除いた残りの構成要素については、図１で用いた参照符号と同じ参照符号を付してその説明を省略する。
【０１２０】
検査装置１００Ａを構成する参照像生成関数演算部１１５Ａは、図１に示した参照像生成関数演算部１１５と同様に、欠陥多発ストライプの光学像データを用いて機械学習の学習ポイントを自動抽出して、この学習ポイントを欠陥でないとして扱うように参照像生成関数を再決定する機能を有する。さらに、参照像生成関数演算部１１５Ａは、学習ポイント入力支援部１２６の入力支援機能を用いてオペレータが指摘した機械学習の学習ポイントを欠陥として扱うように、あるいはこの学習ポイントを欠陥でないとして扱うように、参照像生成関数を再決定する機能を有する。
【０１２１】
検査装置１００Ａを用いて実施される本実施の形態の検査方法は、実施の形態１で説明した光学像データ取得工程Ｓ１、参照像データ生成工程Ｓ２、欠陥検出工程Ｓ３および欠陥解析工程Ｓ４を有する。欠陥解析工程Ｓ４の後は、本実施の形態においてもリカバリ工程が行われるが、欠陥解析部１１８から、参照像生成関数の再決定を指示する信号（関数再決定指示）が出力された後の関数再決定工程において相違する。尚、リカバリ工程における他の工程、すなわち、キャリブレーション再実行工程とプレートアライメント再実行工程は、実施の形態１と同様である。
【０１２２】
以下では、本実施の形態による参照像生成関数の再決定方法を説明する。
【０１２３】
関数再決定指示が欠陥解析部１１８から出力されると、学習ポイント入力支援部１２６は、（１）参照像生成関数演算部１１５Ａが機械学習の学習ポイントを自動抽出するか、または（２）オペレータが機械学習の学習ポイントを手動抽出するかを選択するための画面を、例えばＣＲＴ１２２に表示させるよう指示する信号（選択画面表示指示）を出力する。そして、（２）の手動抽出が選択され、入力装置１２５からその旨の信号（手動抽出指示）が入力されると、学習ポイント入力支援部１２６は、学習ポイント入力画面を、例えばパターンモニタ１２３に表示することを指示する信号（入力画面表示指示）を出力する。ここで、学習ポイント入力画面とは、欠陥として扱うべき学習ポイントまたは欠陥でないとして扱うべき学習ポイントをオペレータが欠陥多発ストライプの光学像上で指摘することができる入力画面をいう。
【０１２４】
学習ポイント入力画面上でオペレータが学習ポイントを指摘すると、学習ポイント入力支援部１２６は、この学習ポイントを採用することの適否を判断する。そして、適切でない場合には、他の学習ポイントの指摘を推奨する情報を学習ポイント入力画面上に表示することを指示する信号（入力支援指示）を出力する。一方、オペレータが指摘した学習ポイントが適切である場合、学習ポイント入力支援部１２６は、この学習ポイントを欠陥（または欠陥でない）として参照像生成関数を再決定するよう参照像生成関数演算部１１５Ａに指示する。
【０１２５】
尚、学習ポイントとしての採用の適否は、例えば、レイアウト解析ソフトを用いて、パターンの頂点数、頂点密度、パターン密度等を求め、これらが推奨条件に合致するか否かによって判断される。また、上記の（１）または（２）を選択する画面の画像データや、学習ポイント入力画面の画像データは、磁気ディスク装置１１９に予め格納される。さらに、磁気ディスク装置１１９には、学習ポイントの典型例のデータを予め格納しておくことができる。この場合、オペレータが指摘した適切な学習ポイントのデータも、磁気ディスク装置１１９に格納しておくことが好ましい。
【０１２６】
図７〜図９は、それぞれ学習ポイントの典型例を示す平面図である。また、図１０〜図１２は、それぞれオペレータが指摘する学習ポイントの例を示す平面図である。尚、これらの図において、白抜きの領域は、マスクＭａでのスペースパターンを示しており、それ以外の領域は、マスクＭａでのラインパターンを示している。
【０１２７】
図７に示す学習ポイントＬＰ１は、大きなパターンエッジを含む図形の一例である。また、図８に示す学習ポイントＬＰ２は、大きなパターンエッジを含む図形の他の例である。さらに、図９に示す学習ポイントＬＰ３は、マスクＭａにおける代表的な微細パターンの一例である。
【０１２８】
図１０は、光学像データに対応する光学像と、参照像データに対応する参照像とで、微細パターンの角部の形状が一致していない例を示している。この図において、微細パターンの各角部は、学習ポイントＬＰ１１〜ＬＰ１４としている。尚、図１０では、実線が光学像の輪郭を表しており、点線が参照像の輪郭を表しているが、実線が参照像の輪郭を表し、点線が光学像の輪郭を表していてもよい。
【０１２９】
図１１は、光学像データに対応する光学像での一部の領域において、輝度振幅が参照像データに対応する参照像での輝度振幅に比べて不足している例を示している。この図において、輝度振幅値が不足している領域は、学習ポイントＬＰ２１，ＬＰ２２としている。尚、図１１中の上側の図は、マスクＭａの光学像データに対応する光学像での一部の領域を示す平面図であり、下側の図は、上側の図中のＡ−Ａ線断面における輝度振幅を示すグラフである。
【０１３０】
図１２は、光学像データに対応する光学像に、入り組んだ形状（Ｉｎｒｅｔ形状）のパターンが含まれている例を示しており、この形状を学習ポイントＬＰ３１としている。尚、光学像に、補助パターン（ＳＲＡＦ：Ｓｕｂ−Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ａｓｉｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ）が含まれている場合には、この補助パターンを学習ポイントとすることもできる。
【０１３１】
本実施の形態の検査装置１００Ａは、実施の形態１の検査装置１００と同様に、欠陥が急増した原因を推定する機能や、それに応じた適切な処置を決定する機能を有しているので、疑似欠陥の多発を防ぐとともに、欠陥が急増する前の検査結果を活用でき、また、作業員への負荷を軽減することもできる。
【０１３２】
さらに、検査装置１００Ａでは、参照像生成関数を再決定するにあたってオペレータが機械学習の学習ポイントを学習ポイント入力画面上で指摘することができるので、機械学習の学習ポイントを自動抽出する機能のみを備えた検査装置１００に比べて学習ポイントの選択の自由度が高い。そのため、検査装置１００Ａによれば、検査装置１００に比べてより適切な参照像生成関数を参照像生成関数演算部１１５Ａで決定することが可能である。
【０１３３】
例えば、マスクＭａに形成された微細パターンの線幅に製造工程で変動が生じた場合を考える。線幅の変動値は、微細パターンの形成位置によって変化し、マスクＭａの全面で見ると線幅の変動値には分布が生じているものとする。こうした場合において、マスクＭａの検査開始に先立って、マスクＭａにおける代表的な微細パターンを複数箇所抽出し、これらの光学像データを用いて参照像生成関数を参照像生成関数演算部１１５Ａで作成する従来の例では、抽出された箇所以外の領域において、この参照像生成関数では適切に欠陥を検出できないことがあり、その結果として疑似欠陥を生じてしまう。
【０１３４】
図１３は、マスクＭａにおける微細パターンの線幅の変動値についての面内分布の一例を示す図である。図１３中の上側の図は、線幅の変動値のマップであり、下側の図は、上側の図中のＢ−Ｂ線断面における微細パターンの線幅の変動値を示している。
【０１３５】
本実施の形態の検査装置１００Ａによれば、オペレータが指摘した機械学習の学習ポイントの光学像データを用いて参照像生成関数演算部１１５Ａで参照像生成関数を再決定するので、マスクＭａにおける微細パターンの線幅の変動値に上記のような分布が生じていても、変動値が異なる領域毎に適切な参照像生成関数を用いて参照像データを生成することができる。したがって、疑似欠陥を抑制して、正確な検査を行うことが可能となる。
【０１３６】
また、検査装置１００Ａでは、オペレータが機械学習の学習ポイントとして適当でない学習ポイントを学習ポイント入力画面上で指摘したときに、他の学習ポイントの指摘を推奨する情報が例えばパターンモニタ１２３に表示される。これにより、学習ポイントの選択に習熟していないオペレータであっても、適切な参照像生成関数を参照像生成関数演算部１１５Ａに生成させることが容易になる。
【０１３７】
以上、本発明の検査装置および検査方法それぞれの実施の形態について説明したが、本発明は実施の形態で説明した検査装置および検査方法に限定されるものではない。本発明については種々の変更、改良、組み合わせ等が可能である。本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更し得る全ての検査装置および検査方法は、本発明の範囲に包含される。
【符号の説明】
【０１３８】
１００，１００Ａ  検査装置
１０１  テーブル
１０４  撮像部
１１３  位置情報部
１１４  テーブル制御部
１１５，１１５Ａ  参照像生成関数演算部
１１６  参照像生成部
１１７  比較部
１１８  欠陥解析部
１１８ａ  欠陥反応値傾向統計部
１１８ｂ  線幅誤差判定部
１１８ｃ  座標特徴判定部
１１８ｄ  フレームアライメント集積統計部
１２６  学習ポイント入力支援部
Ｍａ  マスク
Ｓｔ  ストライプ
Ｆ  フレーム
Ｓ１  光学像データ取得工程
Ｓ２  参照像データ生成工程
Ｓ３  欠陥検出工程
Ｓ４  欠陥解析工程
Ｓ５  リカバリ工程
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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