(57)【要約】      （修正有）【課題】高い自由度と高い近似度をもつ参照画像を作成することが出来る画像作成方法を提供する。【解決手段】学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成しＳ１８、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこないＳ２０、比較の結果を判断するＳ２２。【選択図】図３
2016148747.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または前記学習パターンによって反射された前記照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、前記注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、前記第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または前記第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成し、
前記第１の学習パターン光学画像と前記第１の学習パターン参照画像または前記第２の学習パターン光学画像と前記第２の学習パターン参照画像の比較をおこない、
前記比較の結果を判断する、
画像作成方法。
【請求項２】
前記学習パターンを透過した前記照明光を結像した前記第１の学習パターン光学画像または前記学習パターンによって反射された前記照明光を結像した前記第２の学習パターン光学画像の前記注目画素の前記検査データと、前記注目画素の周囲に設けられた複数の前記設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、前記第１の学習パターン光学画像の参照となる前記第１の学習パターン参照画像または前記第２の学習パターン光学画像の参照となる前記第２の学習パターン参照画像を作成する前に、
前記第１の学習パターン光学画像または前記第２の学習パターン光学画像の位置と前記複数の設計データの位置を補正する請求項１記載の画像作成方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の画像作成方法を用いて被検査試料の検査をおこなう検査方法。
【請求項４】
前記学習パターンは前記被検査試料に設けられていることを特徴とする請求項３記載の検査方法。
【請求項５】
学習パターンに照明光を照射する照明部と、
前記学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または前記学習パターンによって反射された前記照明光を結像した第２の学習パターン光学画像を取得する結像部と、
前記第１の学習パターン光学画像または前記第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、前記注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、前記第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または前記第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成する学習パターン参照画像作成部と、
前記第１の学習パターン光学画像と前記第１の学習パターン参照画像または前記第２の学習パターン光学画像と前記第２の学習パターン参照画像の比較をおこなう比較部と、
前記比較の結果を判断する判断部と、
を備える画像作成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像作成方法、検査装置および検査方法に関する。たとえば、半導体素子の製造等に用いられるマスクなどの被検査試料に深紫外線（Ｄｅｅｐ  ＵｌｔｒａＶｉｏｌｅｔ：ＤＵＶ）光や超端紫外線（Ｅｘｔｒｅｍｅ  ＵｌｔｒａＶｉｏｌｅｔ：ＥＵＶ）光を照射してパターン像の光学画像を取得してパターンを検査するための基準となる参照画像の画像作成方法、上記の画像作成方法を用いて被検査試料の検査をおこなう検査方法、および上記の参照画像の画像作成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
たとえばスマートフォンに使われるプロセッサーやフラッシュメモリなどの半導体デバイスは、回路パターンが形成された原画パタン（以下マスクと総称する）を、１９３ｎｍ波長の深紫外線光（以下ＤＵＶと呼ぶ）を用いた縮小投影装置により、感光材料が塗布されたウェハに縮小露光することにより製造されている。このようにウェハに回路パターンを転写する技術をリソグラフィー技術と総称する。
【０００３】
光リソグラフィーは、石英ガラス上に遮光膜を形成したマスクのパターンをＤＵＶ光によりウェハに縮小投影する。また次世代の超端紫外線（以下ＥＵＶと呼ぶ）リソグラフィーはモリブデン・シリサイド（Ｍｏ／Ｓｉ）を数十層積層した多層膜の上に吸収体を形成されたＥＵＶマスクを用いてウェハに縮小投影する。ここで、ＥＵＶマスクはＤＵＶマスクが透過型であるのと異なり反射型マスクであるが、マスクパターンを１３．５ｎｍ波長のＥＵＶ光により縮小投影することにより、回路パターンを感光材料が塗布されたウェハに転写するものである。ＤＵＶリソグラフィーでは、１９３ｎｍの液浸リソグラフィーでも最小４０ｎｍの解像限界があるため、ダブルパターニング技術を併用して２０ｎｍ以下の微細パターンを形成している。これに対し、ＥＵＶリソグラフィーでは、短波長を生かして２０ｎｍ以下のパターンを直接形成することができる。
【０００４】
先端のリソグラフィー技術では、ＤＵＶリソグラフィーの延命技術と、ＥＵＶリソグラフィーの開発が並行して進められている。まず、ＤＵＶリソグラフィーの延命技術としては、（１）パターン密度によるウェハ転写寸法の変動を抑制するために、解像しない補助パターンを付加するＳＲＡＦ（Ｓｕｂ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ａｓｓｉｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）の採用、（２）逆問題を解くことにより所望のウェハパターンからマスクパターンを得るインバース・リソグラフィー、（３）照明光源形状とマスクの同時最適化（Ｓｏｕｒｃｅ  Ｍａｓｋ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ：ＳＭＯ）、（４）ダブルパターニング、（５）液浸リソグラフィーなどが挙げられる。しかし、以上列挙した延命技術によるマスクパターンの微細化および複雑化がＤＵＶマスク検査の課題となっている。さらに次世代ノードの先端デバイスに対してＥＵＶ光による縮小転写技術の開発が進められている。
【０００５】
ＤＵＶ、ＥＵＶのいずれもマスクパターンをウェハに転写する技術であるから、マスク欠陥を検出して修正する必要がある。特にＣＤ欠陥のように転写に影響を与えるマスク欠陥を見逃すと、半導体デバイスの歩留まりを落とすおそれがあるので、確実にこれを検出する必要がある。
【０００６】
以下にマスク検査技術について説明する。検査手法としては、拡大光学系を用いてマスク等の試料上に形成されているパターンを所定の倍率で撮像した光学画像と、設計データ、あるいは試料上の同一パターンを撮像した光学画像と比較することにより検査を行う方法が知られている。例えば、パターン検査方法として、同一マスク上の異なる場所の同一パターンを撮像した光学画像データ同士を比較する「ｄｉｅ  ｔｏ  ｄｉｅ（ダイ−ダイ）検査」や、パターン設計されたＣＡＤデータをマスクにパターンを描画する時に描画装置が入力するための装置入力フォーマットに変換した描画データ（パターンデータ）を検査装置に入力して、これをベースに設計画像データ（参照画像）を生成して、それとパターンを撮像した測定データとなる光学画像とを比較する「ｄｉｅ  ｔｏ  ｄａｔａｂａｓｅ（ダイ−データベース）検査」がある。
【０００７】
ダイ−データベース検査は、あらかじめ具体的な物理モデルを設定し、モデルパラメータを推定したのち、そのパラメータに基づいて参照データを生成し、検査データと比較することにより欠陥を検出する。したがって、検査データに対する参照データの近似度は欠陥検出感度およびマスク検査性を決定する重要な要素である。ここで参照データの物理モデルはマスク上の描画パターンに対する描画プロセス、マスクおよび照明・結像光学系の特性を考慮することが好ましい。
【０００８】
一方、ＥＵＶリソグラフィーでは、数十層のＭｏ／Ｓｉ多層膜上に吸収体を形成したＥＵＶマスクが用いられるため、正確な光学像を生成するためにはベクトル結像モデルが必要となる。ベクトル結像モデルは３次元電磁場を扱うため、従来のスカラー結像モデルと比べて多大な計算量を要求される。さらにＥＵＶマスクの光学検査方法としては、Ｐ／Ｓ偏光照明を用いることにより検出感度を向上させることができることが知られている。しかし、Ｐ／Ｓ偏光照明に対応した物理モデルを構築する必要がある。
【０００９】
以上述べたように、ＥＵＶマスクでは新しいマスク構造やスキャナー光学系に対して物理モデルを大幅に変更する必要があった。そこで、十分な近似度で物理モデルを安定に構築できる新たな手法が求められていた。
【００１０】
特許文献１には、試料の欠陥検出にサポートベクトルマシンなどの機械学習アルゴリズムなどの手法を用いることができることが記載されている。また、非特許文献１には、サポートベクトルマシンを用いたデータ解析の具体的な手法が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２０１４−０４１０８１号公報
【非特許文献】
【００１２】
【非特許文献１】赤穂昭太郎著、「カーネル多変量解析  非線形データ解析の新しい展開」岩波書店、２０１３年６月５日第５版発行、ｐ．８５〜ｐ．１０６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
本発明が解決しようとする課題は、高い自由度と高い近似度をもつ参照画像を作成することが出来る画像作成方法、上記の画像作成方法を用いて被検査試料の検査をおこなう検査方法、および高い自由度と高い近似度をもつ参照画像を作成することができる画像作成装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
実施形態の画像作成方法は、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成し、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこない、比較の結果を判断する。
【００１５】
上記実施形態の画像作成方法において、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成する前に、第１の学習パターン光学画像または第２の学習パターン光学画像の位置と複数の設計データの位置を補正することが好ましい。
【００１６】
実施形態の検査方法は、上記態様の画像作成方法を用いて被検査試料の検査をおこなう。
【００１７】
上記実施形態の検査方法において、学習パターンは被検査試料に設けられていることが好ましい。
【００１８】
実施形態の画像作成装置は、学習パターンに照明光を照射する照明部と、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像を取得する結像部と、第１の学習パターン光学画像または第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成する学習パターン参照画像作成部と、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこなう比較部と、比較の結果を判断する判断部と、を備える。
【発明の効果】
【００１９】
実施形態によれば、高い自由度と高い近似度をもつ参照画像を作成することが出来る画像作成方法、上記の画像作成方法を用いて被検査試料の検査をおこなう検査方法、および高い自由度と高い近似度をもつ参照画像を作成することができる画像作成装置の提供が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【図１】第１の実施形態におけるマスクの検査装置の要部の模式図。
【図２】第１の実施形態で用いられるマスクの模式図。
【図３】第１の実施形態のマスクの検査方法のフローチャート。
【図４】第１の実施形態で用いられる学習パターンの一例。
【図５】第１の実施形態の学習パターンの光学画像と学習パターンの設計画像の模式図。
【図６】第２の実施形態で用いられるマスクの模式図。
【発明を実施するための形態】
【００２１】
以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
【００２２】
なお、以下の記載においては、リソグラフィマスク（被検査試料）を単にマスクと表記する。
【００２３】
（第１の実施形態）
本実施形態の画像作成方法は、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成し、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこない、比較の結果を判断する。
【００２４】
本実施形態の画像作成装置は、学習パターンに照明光を照射する照明部と、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像を取得する結像部と、第１の学習パターン光学画像または第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成する学習パターン参照画像作成部と、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこなう比較部と、比較の結果を判断する判断部と、を備える。
【００２５】
図１は、第１の実施形態のマスクの検査装置１０００の模式図である。本実施形態の検査装置は、マスクの欠陥検査を行うパターン検査装置である。
【００２６】
保持部１００には、マスクＭが載置される。ステージ２００は保持部１００の下に配置され、保持部１００を支持する。第１のモーター２１０ａ、第２のモーター２１０ｂおよび第３のモーター２１０ｃは、それぞれステージのＸ方向移動、Ｙ方向移動、およびＸＹ面内回転に用いられる。移動制御部は、上記モーターを制御する。ステージ位置の測定には、レーザー測長計２２０が用いられる。
【００２７】
光源４１０から照射されたレーザー光などの照明光は、コンデンサレンズ４５０を用いてマスクＭの上面に、また第２の照明部用光束分配手段４８０を用いて下面に照射される。コンデンサレンズ４５０および第２の照明部用光束分配手段４８０は照明部４００の一部である。マスクＭを透過した照明光とマスクＭを反射した照明光は、対物レンズ４９０を通して、それぞれ、結像部５００の一部である第１の光検出器５１０と第２の光検出器５３０により、結像される。
【００２８】
制御回路６００は、第１の比較部（比較部）６１０と、第２の比較部６１２と、第１の判断部（判断部）６２４と、第２の判断部６２６と、設計データ記憶部６３０と、学習パターン参照画像記憶部６３２と、ＳＶＭモデル記憶部６３４と、位置検出部６４０と、制御計算機６５０と、バスライン６７０と、レビュー部６８０と、学習パターン参照画像作成部６９０と、参照画像作成部６９２と、を備える。設計データ記憶部６３０には、マスクＭの設計データが保存されている。
【００２９】
マスクＭの検査方法としては、たとえば、ステージ２００のＸ軸方向の移動により照明光をＸ軸方向に走査し、ステージ２００のＹ軸方向の移動により走査位置をＹ軸方向に所定のピッチで移動させる。
【００３０】
図２は、本実施形態で用いられるマスクＭの模式図である。マスクＭは、基板Ｓと、基板Ｓ上に設けられた検査パターン領域Ｃと、学習パターン領域Ｌを備える。ここで検査パターン領域Ｃには検査パターンＤが、また学習パターン領域Ｌには学習パターンＫが、それぞれ設けられている。なお基板Ｓは、たとえば、石英（クォーツ）からなる。
【００３１】
本実施形態においては、検査パターンを有するマスクと学習パターンを有するマスクを別々に準備しても良いし、検査パターンを有するマスクＭに学習パターンを設けても良い。ただし、学習と検査で露光条件を同様にすることができるため、学習パターンはマスクに設けられていることが好ましい。以下の説明においては、学習パターンがマスクＭに設けられているものとする。
【００３２】
図３は、本実施形態のマスクの検査方法のフローチャートである。
【００３３】
まず、制御計算機６５０またはオペレータが、学習に用いる学習パターンを選択する（Ｓ１０）。
【００３４】
図４は、本実施形態で用いられる学習パターンの一例である。図４（ａ１）と図４（ａ２）は、比較的大きなパターンの参照画像の近似度を高くするための学習パターンである。図４（ａ１）と図４（ａ２）は互いにパターンが４５度ずれている。近似度を高くするためには、図４（ａ１）と図４（ａ２）両方のパターンを学習させることが好ましい。図４（ｂ１）と図４（ｂ２）は、ラインの近似度を高くするための学習パターンである。図４（ｃ１）と図４（ｃ２）はホールの近似度を高くするための学習パターンである。図４（ｄ１）と図４（ｄ２）は、ＳＲＡＦの近似度を高くするための学習パターンである。図４（ｅ１）と図４（ｅ２）は、マスクプロセスの近似度を高くするための学習パターンである。図４（ｆ１）と図４（ｆ２）は、段差の近似度を高くするための学習パターンである。
【００３５】
図４（ｃ１）と図４（ｃ２）、図４（ｄ１）と図４（ｄ２）、図４（ｅ１）と図４（ｅ２）および図４（ｆ１）と図４（ｆ２）は基板Ｓ上に遮光膜Ｆが配置されている部分と遮光膜Ｆが配置されていない部分が互いに逆になっており、両方のパターンを学習させることが近似度の高い参照画像を作成する上で好ましい。また図４（ｅ１）と図４（ｅ２）および図４（ｆ１）と図４（ｆ２）では異なるｌ１、ｌ２、ｌ３およびｌ４の幅を持つ遮光膜が設けられている。図４（ｅ１）と図４（ｅ２）および図４（ｆ１）と図４（ｆ２）の学習パターンは、寸法が特に小さい検査パターンにかかるマスク製造プロセスの特性を学習させる上で好ましい。
【００３６】
次に、制御計算機６５０が、照明部４００を用いて、マスクＭに照明光を照射し（Ｓ１２）、結像部５００を用いて学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像を取得する（Ｓ１４）。
【００３７】
次に、制御計算機６５０が、第１の学習パターン光学画像または第２の学習パターン光学画像の位置と設計データ記憶部６３０に保存されている学習パターンの設計データの補正をおこなう。（Ｓ１６）ここでかかる位置の補正は、光学画像の各画素におけるグレーレベルと、設計データの各画素を比較することによりおこなう。
【００３８】
次に、制御計算機６５０が、学習パターン参照画像作成部６９０を用いて、第１の学習パターン光学画像または第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成する（Ｓ１８）。
【００３９】
ここで、複数の設計データは、マスクを描画するために用いられた多層の設計データに相当する。通常の二層のマスクすなわち基板Ｓと基板Ｓ上の遮光膜Ｆとを有するマスクの場合は、一層の設計データで十分である。他方、基板上に、ハーフトーン膜と、ハーフトーン膜上に配置された遮光膜と、が設けられている三層のトライトーンマスクの場合は、二層の設計データがあることが好ましい。
【００４０】
図５は、本実施形態の学習パターン光学画像と学習パターンの設計データの模式図である。図５（ａ）は本実施形態の学習パターン光学画像の模式図であり、図５（ｂ）は本実施形態の学習パターンの設計データの模式図である。
【００４１】
図５（ａ）で任意の画素をとり、その画素を注目画素とする。また、注目画素での検査データ（画素のグレーレベル）をｙとする。本実施形態で望ましくは、図５（ｂ）のように、注目画素と注目画素の周囲に設けられたＮ×Ｎ個の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化する。ここで、Ｎは自然数であり、光学系の点応答関数の広がりを画素サイズで割り算したサイズにとることが好ましい。上記の光学系の点応答関数の広がりは、照明光の検査波長λを、照明光の結像に用いられる対物レンズ４９０の開口数ＮＡで割り算したものの約１．２２倍である。また、ここで画素サイズＴは、マスク上換算の第１の光検出器５１０または第２の光検出器５３０が有する光検出用センサのピクセルサイズである。ここで光検出用センサとは、たとえばＣＣＤセンサである。すなわち、Ｎは（λ×１．２２）／（ＮＡ×Ｔ）を四捨五入して得られる自然数であることが好ましい。また、上記の注目画素がＮ×Ｎ個の設計データの中央に位置するように、Ｎ×Ｎ個の設計データをとることが好ましい。なお、モデル化されたサポートベクトルマシンモデルは、ＳＶＭモデル記憶部６３４に保存される。
【００４２】
すなわち、本実施形態の画像作成方法は、好ましくは、被検査試料上に設けられた学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素および注目画素の周囲に設けられたＮ×Ｎ個の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成し、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこない、比較の結果を判断する画像作成方法であって、Ｎは照明光の検査波長λと、照明光の結像に用いられる対物レンズの開口数ＮＡと、照明光の結像に用いられる光検出器が有する光検出用センサの被検査試料上におけるピクセルサイズＴを用いて（λ×１．２２）／（ＮＡ×Ｔ）を四捨五入して得られる自然数である。
【００４３】
また、本実施形態の画像作成装置は、好ましくは、被検査試料上に設けられた学習パターンに照明光を照射する照明部と、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像を取得する結像部と、第１の学習パターン光学画像または第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素および注目画素の周囲に設けられたＮ×Ｎ個の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成する学習パターン参照画像作成部と、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこなう比較部と、比較の結果を判断する判断部と、を備え、Ｎは照明光の検査波長λと、照明光の結像に用いられる対物レンズの開口数ＮＡと、照明光の結像に用いられる光検出器が有する光検出用センサの被検査試料上におけるピクセルサイズＴを用いて（λ×１．２２）／（ＮＡ×Ｔ）を四捨五入して得られる自然数である、画像作成装置である。
【００４４】
ここで、サポートベクトルマシン回帰について説明する。サポートベクトルマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ：ＳＶＭ）とは、教師付機械学習の手法である。教師付機械学習とは、目的変数ｙを説明変数Ｘで表す回帰式を求める手法である。
【００４５】
本実施形態においては、サポートベクトルマシン回帰により、学習パターン参照画像での任意の位置における注目画素の検査データｙを、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データＸによって表現する回帰式を求める。
【００４６】
サポートベクトルマシン回帰では、説明変数Ｘを非線形カーネル関数Ｋ（Ｘｉ、Ｘ）に置き換えることで、ｙ＝α＊Ｋ（Ｘｉ、Ｘ）により非線形関数を表す。ここで＊は畳み込みでありたとえば関数ｆと関数の畳み込みはｆ＊ｇと記載される。αを計算するためには、学習データ{ｙｉ、Ｘｉ}を用いる。ここで０≦ｉ≦Ｎ−１である。
【００４７】
次に、サポートベクトルマシン回帰計算を実施する際に用いられるコントロール変数である、βとεとＣについて説明する。
【００４８】
βは、非線形カーネル関数として用いられるガウス関数ｅｘｐ（−β｜Ｘｉ−Ｘ｜＾２）や多項式β（Ｘｉ＊Ｘ＋１）＾ｋに使われるコントロール変数である。ここでｋ＝１の場合、非線形カーネル関数は一次（ｌｉｎｅａｒ）関数であり、ｋ＝２の場合には二次の多項式を用いた二次関数である。
【００４９】
次にεについて説明する。サポートベクトルマシンでは、誤差関数Ｅ（ｘ）としてε―非感線形誤差を用いている。誤差絶対値｜ｘ｜がε以下の場合は０で、εより大きい場合は｜ｘ−ε｜として定義される。一方、最小二乗法では、Ｅ（ｘ）＝ｘ＾２である。ε―非感線形誤差の方が大きな誤差の副作用を受けにくいという特徴がある。サポートベクトルマシンは、誤差がεより大きい学習データのみを使ってモデル化する方法である。モデル化に用いられる学習データのことをサポートベクトルという。したがって、εが小さいほどサポートベクトルの数が増えて精度を高くすることができる。
【００５０】
Ｃはコスト変数である。コスト変数Ｃは、誤差に対する評価関数のペナルティに相当する。Ｃが大きいほど近似精度が高くなり、誤差からはずれないように回帰計算がおこなわれるようになる。一方で、Ｃが大きいほど、ノイズ等の影響を受けやすくなるという問題がある。
【００５１】
上記のコントロール変数は、問題ごとにグリッドサーチにより最適化することが望ましい。グリッドサーチとは、各コントロール変数を交差検定法により最適化する手法である。たとえば、ランダムにｍ分割した学習点のうち、（ｍ−１）個で各コントロール変数について回帰計算を行い、残りの１個の学習点で各コントロール変数の評価をおこなう。この評価結果を各学習点についておこない、その平均値を用いて最適化する。
【００５２】
本実施形態でいくつかの非線形カーネル関数を用いてサポートベクトルマシンによりモデル化を透過および反射の光学データに対して行った推定結果を表１と表２に示す。評価の基準としては、サポートベクトルの数が少なく、また近似精度である標準偏差が小さいものを良好なものとした。
【００５３】
【表１】
2016148747.tif 000003
【００５４】
【表２】
2016148747.tif 000004
【００５５】
カーネル関数として１次関数を用いた場合、およびシグモイド関数を用いた場合には、計算が収束しなかったためモデル化することができなかった。そのため、評価結果を×（Ｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ）とした。カーネル関数としてガウシアン関数を用いた場合には計算が収束した。そのため、評価結果を△（Ｆａｉｒ）とした。カーネル関数として２次関数、３次関数、４次関数を用いた場合には、計算が収束した。また、カーネル関数として２次関数、３次関数、４次関数を用いた場合には、ガウシアン関数の場合よりもサポートベクトル数が少なく、かつ標準偏差が小さかった。そのため、評価結果を○（Ｇｏｏｄ）とした。このように、本実施形態では、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいたサポートベクトルマシンによるモデル化が好ましい。
【００５６】
次に、制御計算機６５０が、第１の比較部６１０を用いて、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこなう（Ｓ２０）。
【００５７】
次に、制御計算機６５０が、第１の判断部６２４を用いて、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較の結果を判断する（Ｓ２２）。比較の結果が良好であれば、第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン参照画像は学習パターン参照画像記憶部６３２に保存される（Ｓ２４）。比較の結果が良好でなければ、もう一度制御計算機６５０が、設計データ記憶部６３０に保存されている学習パターンの設計データと、結像部５００によって取得された学習パターンの位置の補正（Ｓ１６）をおこなう。
【００５８】
次に、制御計算機６５０が、照明部４００を用いて、マスクＭに照明光を照射し、結像部５００を用いて検査パターンを透過した照明光を結像した第１の光学画像と検査パターンによって反射された照明光を結像した第２の光学画像を取得する（Ｓ２６）。なお、第１の光学画像と第２の光学画像のいずれか一方を取得してもよい。
【００５９】
次に、上記のモデル化されたサポートベクトルマシンモデルを用いて、設計データ記憶部６３０に保存された検査パターンの設計データから検査パターンの設計データから、第１の参照画像または第２の参照画像を作製する。（Ｓ２８）ここで、上記のモデル化されたサポートベクトルマシンモデルには、ＳＶＭモデル記憶部６３４に保存されたサポートベクトルマシンモデルを用いることができる。
【００６０】
次に、制御計算機６５０が、第２の比較部６１２を用いて、第１の光学画像と第１の参照画像の比較または第２の光学画像と第２の参照画像の比較をおこなう（Ｓ３０）。
【００６１】
次に、制御計算機６５０が、第２の判断部６２６を用いて、第１の光学画像と第１の参照画像の比較または第２の光学画像と第２の参照画像の比較の結果を判断する（Ｓ３２）。
【００６２】
次に、本実施形態の作用効果を説明する。
【００６３】
参照画像の作成は、マスクＭのパターン及びスキャナー光学系に対応した物理モデルの未知パラメータを同定することでおこなわれている。この場合、マスクの構造、照明光学系、結像光学系またはマスク描画プロセスの特性に応じて、物理モデルの変更が望ましいとされていた。また、光リソグラフィーの延命技術による回路パターンの微細化および複雑化、さらにＥＵＶリソグラフィーの３次元マスク構造の採用により、上記物理モデルもより複雑なものが求められていた。
【００６４】
本実施形態で用いるサポートベクトルマシンは、任意のマスクパターンおよび光学系に最適なモデルを機械学習する。参照画像の作成は非線形モデルのパラメータ推定という問題になるが、サポートベクトルマシンによる回帰は非線形モデルに対する学習の安定性を有する。また、未知の検査パターンとなる非学習データに対しても、高い精度を得ることができる。
【００６５】
２次以上の多項式を用いた回帰式に基づくサポートベクトルマシンによるモデル化により、マスク検査に用いられる参照画像作成のためのモデル計算を収束させ、かつ計算量を減らすことができる。特に、パターンのサイズが小さくなると学習させるべきパターンの種類が増大するため、サポートベクトルの数が増大する。そのため、計算量を減らすことは特に好ましい。さらに、本実施形態ではグリッドサーチにより最適化が可能である。また、交差検定法により過補正を防止できるため、ロバストである。
【００６６】
モデル化されたサポートベクトルマシンモデルをＳＶＭモデル記憶部６３４に保存することにより、異なるパターンを有するマスクの検査に対応できる画像作成方法、検査方法および検査装置の提供が可能となる。
【００６７】
以上のように、本実施形態の画像作成方法、検査方法、および画像作成装置によれば、近似度の高い参照画像を作成することが出来る画像作成方法、検査方法および画像作成装置の提供が可能となる。
【００６８】
（第２の実施形態）
本実施形態の画像作成方法は、学習パターンは被検査試料に設けられている点で、第１の実施形態の画像作成方法と異なっている。ここで、第１の実施形態と重複する点については、記載を省略する。
【００６９】
図６は、本実施形態で用いられるマスクＭの模式図である。
【００７０】
図６（ａ）では、第１の学習パターン領域Ｌ１はペリクルＰが設けられている領域外に設けられている。一方、第２の学習パターン領域Ｌ２、第３の学習パターン領域Ｌ３および第４の学習パターン領域Ｌ４は、ペリクルＰが設けられている領域内に設けられている。学習パターンは、第１の学習パターン領域Ｌ１第２の学習パターン領域Ｌ２、第３の学習パターン領域Ｌ３および第４の学習パターン領域Ｌ４のいずれにも設けられている。ここで、第２の学習パターン領域Ｌ２と第４の学習パターン領域Ｌ４は検査パターン領域Ｃ内に設けられているが、第３の学習パターン領域Ｌ３は検査パターン領域Ｃ内に設けられている。このような場合、ペリクルＰが設けられている領域内とペリクルＰが設けられている領域外で明るさが異なるため、近似度の高い参照画像を作成するための学習パターンとして用いることは困難であった。また、検査パターン領域Ｃ内と検査パターン領域Ｃ外のいずれにも学習パターン領域が設けられているため、相対的な位置ずれ補正量が各学習パターン間でばらつくおそれがあった。
【００７１】
図６（ｂ）では、すべての学習パターンはペリクルＰが設けられている領域内の第５の学習パターン領域Ｌ５内に設けられている。この場合、ペリクルの有無による明るさの違いと位置ずれ補正量のばらつきを考慮しなくてよい。
【００７２】
以上のように、本実施形態の画像作成方法、検査方法、および画像作成装置によれば、近似度の高い参照画像を作成することが出来る画像作成方法、検査方法および画像作成装置の提供が可能となる。
【００７３】
（第３の実施形態）
本実施形態の画像作成方法は、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の、対応する注目画素の周囲に設けられた複数の検査データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像を作成し、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像の比較をおこない、比較の結果を判断する。ここで、第１および第２の実施形態と重複する点については、記載を省略する。
【００７４】
本実施形態の画像作成方法は、透過画像から反射画像を予測するものである。このようなサポートベクトルマシンにより、透過画像を入力して、反射画像を生成するモデル化を、異物がない遮光部の学習データを用いてあらかじめ行う。仮に遮光部にある異物は、透過画像では見えないので、透過画像から生成された反射参照画像と実際の反射画像を比較すると異物だけを検出することができる。これが第一の検出原理である。
【００７５】
なお、学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像の、対応する注目画素の周囲に設けられた複数の検査データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成し、第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこない、比較の結果を判断してもよい。
【００７６】
上記のような、反射画像から透過画像を予測するサポートベクトルマシンにより、反射画像を入力して、透過画像を生成するモデル化を、異物がないクォーツ（基板Ｓ）部の学習データを用いてあらかじめ行う。仮にクォーツ部にある異物は、パターン部とは異なる物理特性を有するので、反射画像から生成された透過参照画像と実際の透過画像を比較すると異物だけを検出することができる。これが第二の検出原理である。
【００７７】
この方法によれば、透過および反射で見えるパターン欠陥やマスク線幅変動には鈍感であり、異物だけを高感度で検出することができる。そのため、異物に特化した検査には好適な手法である。
【００７８】
以上、本実施形態の画像作成方法によれば、学習パターンを透過した照明光を結像した第１の学習パターン光学画像または学習パターンによって反射された照明光を結像した第２の学習パターン光学画像の注目画素の検査データと、注目画素の周囲に設けられた複数の設計データを、２次以上の多項式を用いた回帰式に基づいてサポートベクトルマシンによりモデル化し、第１の学習パターン光学画像の参照となる第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像の参照となる第２の学習パターン参照画像を作成し、第１の学習パターン光学画像と第１の学習パターン参照画像または第２の学習パターン光学画像と第２の学習パターン参照画像の比較をおこない、比較の結果を判断することにより、近似度の高い参照画像を作成することが出来る画像作成方法の提供が可能となる。
【００７９】
以上の説明において、制御回路、第１の比較部、第２の比較部、第１の判断部、第２の判断部、位置検出部、マップ作成部、レビュー部の処理内容或いは動作内容は、コンピュータで動作可能なプログラムにより構成することができる。或いは、ソフトウェアとなるプログラムだけではなく、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせにより実施させても構わない。或いは、ファームウェアとの組み合わせでも構わない。また、プログラムにより構成される場合、プログラムは、図示していない磁気ディスク装置、磁気テープ装置、ＦＤ、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）の記録媒体に記録される。また、設計データ記憶部、学習パターン参照画像記憶部、ＳＶＭモデル記憶部は、たとえば磁気ディスク装置、磁気テープ装置、ＦＤ、ＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ＳＳＤ（ソリッドステートドライブ）の記録媒体である。
【００８０】
実施形態では、構成等、本発明の説明に直接必要としない部分等については記載を省略したが、必要とされる構成等を適宜選択して用いることができる。また、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全ての検査装置および検査方法は、本発明の範囲に包含される。本発明の範囲は、特許請求の範囲およびその均等物の範囲によって定義されるものである。
【符号の説明】
【００８１】
１００        保持部
２００        ステージ
２１０ａ      第１のモーター
２１０ｂ      第２のモーター
２１０ｃ      第３のモーター
２２０        レーザー測長計
３００        移動制御部
３１０        走査範囲設定機構
３２０        モーター制御機構
４００        照明部
４１０        光源
４２０        第１の照明部用レンズ
４３０        第２の照明部用レンズ
４４０        第１の照明部用ミラー
４５０        コンデンサレンズ
４６０        第１の照明部用光束分配手段
４７０        第２の照明部用ミラー
４８０        第２の照明部用光束分配手段
４９０        対物レンズ
５００        結像部
５１０        第１の光検出器
５２０        第１の結像部用レンズ
５３０        第２の光検出器
５４０        第２の結像部用レンズ
５５０        分離ミラー
６００        制御回路
６１０        第１の比較部（比較部）
６１２        第２の比較部
６２４        第１の判断部（判断部）
６２６        第２の判断部
６３０        設計データ記憶部
６３２        学習パターン参照画像記憶部
６３４        ＳＶＭモデル記憶部
６４０        位置検出部
６５０        制御計算機
６６０        マップ作成部
６７０        バスライン
６８０        レビュー部
６９０        学習パターン参照画像作成部
６９２        参照画像作成部
７００        オートフォーカス部
７１０        オートフォーカス光束分配手段
７２０        フォーカスずれ検出機構
７３０        フォーカス制御機構
７４０        オートフォーカス部用モーター
１０００      検査装置
Ｍ            マスク（被検査試料）
Ｓ            基板
Ｆ            遮光膜
Ｃ            検査パターン領域
Ｄ            検査パターン
Ｐ            ペリクル
Ｌ            学習パターン領域
Ｌ１          第１の学習パターン領域
Ｌ２          第２の学習パターン領域
Ｌ３          第３の学習パターン領域
Ｌ４          第４の学習パターン領域
Ｌ５          第５の学習パターン領域
Ｋ            学習パターン
【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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