(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
繰り返しパターンを有する被検物上の欠陥をマクロ検査するマクロ欠陥検査装置において、被検物表面の略全体領域又はマクロ検査を行うために複数の繰り返しパターンを持つように分割された領域を一度に撮像する二次元の撮像素子であって、繰り返しパターンに対して画素が粗く、画素間に隙間を有する撮像素子を持つ撮像光学系と、前記撮像素子に対して被検物を相対的に移動させる移動手段と、前記繰り返しパターンの周期が前記撮像素子の画素の周期と異なる被検物上の欠陥をマクロ検査するために、繰返しパターンの大きさデータに基づいて前記撮像素子の画素に対する第１位置のパターンと第２位置のパターンとの位置関係が同じ関係になるように前記移動手段を制御する移動制御手段と、該移動制御手段による移動の前後の画像を取り込み、取り込まれた移動の前後の画像データを差分処理してモアレ等による疑似欠陥が除去されたデータに基づいて被検物上の欠陥を検出する欠陥検出処理手段と、を備えることを特徴とするマクロ欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターン付き半導体ウエハや液晶ガラス基板等の繰返しパターンを持つ被検物の欠陥を検査する欠陥検査装置に関する。
【０００２】
【従来技術】
繰り返しパターンのチップが形成された半導体ウエハ（以下、単にウエハという）を巨視的に検査するいわゆるマクロ検査は、従来、ウエハに強力な光を斜めから照射し、その散乱光や回折光の状態をオペレータが目視で観察して、ウエハ表面のキズやごみ、レジスト塗布不良、露光不良等の欠陥を検査していた。
【０００３】
このようなマクロ検査は、オペレータが習熟すれば一瞬にして良否を判定でき、高スループットの検査が可能であるが、オペレータ自身がウエハに接近することによる汚染の発生やクリーン度の維持が難しく、製品の歩留まりの向上に大きな障害となる。また、オペレータには検査能力のバラツキや見落としがあるため、安定した品質の確保に難点があり、優秀な人材の確保や育成にも多大な費用と時間を要する。そこでマクロ検査の自動化が望まれている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
マクロ検査の自動化としては、ＣＣＤ等の撮像素子によりウエハ全体を撮像し、その画像データを画像処理して欠陥を抽出する方法が考えられる。しかし、普通に撮像したのでは、検査対象のチップパターンに対するＣＣＤの画素が粗いため、撮像素子の画素周期とチップパターンの周期との関係によりモアレが発生して疑似欠陥の原因となり、微小な欠陥が抽出できない。ズームレンズを使用してモアレの発生を抑える対応も考えられるが、一般に、チップパターンの縦横の周期、ＣＣＤの縦横（水平、垂直）の画素周期はそれぞれ異なるため、モアレを完全に生じないようすることはできない。
【０００５】
本発明は、上記従来技術に鑑み、モアレの影響を排除して欠陥情報を検出でき、これによって信頼性の高いマクロ検査の自動化を可能にする装置を提供することを技術課題とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明は以下のような構成を備えることを特徴とする。
【０００７】
（１）  繰り返しパターンを有する被検物上の欠陥をマクロ検査するマクロ欠陥検査装置において、被検物表面の略全体領域又はマクロ検査を行うために複数の繰り返しパターンを持つように分割された領域を一度に撮像する二次元の撮像素子であって、繰り返しパターンに対して画素が粗く、画素間に隙間を有する撮像素子を持つ撮像光学系と、前記撮像素子に対して被検物を相対的に移動させる移動手段と、前記繰り返しパターンの周期が前記撮像素子の画素の周期と異なる被検物上の欠陥をマクロ検査するために、繰返しパターンの大きさデータに基づいて前記撮像素子の画素に対する第１位置のパターンと第２位置のパターンとの位置関係が同じ関係になるように前記移動手段を制御する移動制御手段と、該移動制御手段による移動の前後の画像を取り込み、取り込まれた移動の前後の画像データを差分処理してモアレ等による疑似欠陥が除去されたデータに基づいて被検物上の欠陥を検出する欠陥検出処理手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施例を図面に基づいて説明する。図１は実施例の装置の概略構成図である。
【００１２】
１は明視野照明光学系を示し、ハロゲンランプ等の明視野照明用光源２、集光レンズ３、絞り４、後述する撮像光学系２０の光軸と照明光軸とを同軸にするハーフミラー５、検査対象であるウエハ８より一回り大きい径を持つコリメータレンズ６を備える。光源２から発せられた光は集光レンズ３、絞り４を経た後、ハーフミラー５で反射し、コリメータレンズ６により略平行光にされ、ＸＹステージ７に載置されたウエハ８の略全面領域を垂直方向から照明する。
【００１３】
１０は暗視野照明光学系を示し、ハロゲンランプ等の明視野照明用光源１１、レンズ１２を備える。光源１１はレンズ１２の前側焦点付近に配置され、光源１１から発した光はレンズ１２により略平行光束にされて、ウエハ８の略全面領域を斜め方向から照明する。
【００１４】
２０は撮像光学系を示し、ＣＣＤカメラ２１、結像レンズ２２、絞り２３、明視野照明光学系１と共用されるハーフミラー５及びコリメータレンズ６を備える。絞り２３はコリメータレンズ６の焦点付近に配置され、結像レンズ２２は絞り２３の近傍に配置されている。なお、ＣＣＤカメラ２１は微細化したチップパターンを検査するために高解像度のものが好ましい。また、ＣＣＤカメラ２１の撮像素子面はモアレの発生で変化する欠陥レベルを評価しやすくするために、僅かにデフォーカスとなる位置に配置されている。
【００１５】
明視野照明光学系１により照明されたウエハ８からの正反射光は、コリメータレンズ６により収束され、ハーフミラー５、絞り２３を経て結像レンズ２２に入射し、結像レンズ２２によりウエハ８のほぼ全面の像がＣＣＤカメラ２１の撮像素子面に結像する（検査対象物は分割して撮像することもできる）。明視野照明光学系１の照明によりＣＣＤカメラ２１はウエハ８の明視野画像を得る。暗視野照明光学系１０により照明されたウエハ８からの散乱反射光は、同様の光路を経てＣＣＤカメラ２１の撮像素子面に捕らえられ、ＣＣＤカメラ２１はウエハ８のほぼ全面の暗視野画像を得る。
【００１６】
３０は画像処理装置であり、ＣＣＤカメラ２１からの画像をＡ／Ｄ変換等の所定の処理を施して取り込んだ後、ノイズ除去、シェーディング補正、撮像素子の感度補正等の必要な前処理（ＣＣＤカメラ２１から画像を取り込むときに行っても良い）を施して欠陥検出を行う。３１はディスプレイであり、画像処理装置３０に取り込まれた画像等を表示する。３２はＸＹステージ７を駆動する駆動装置、３５はウエハを収納する図示なきキャリアとＸＹステージ７との間でウエハの受け渡しを行う搬送装置である。３３は各装置や光源２、３の点灯を制御する制御装置、３４は制御装置に接続されたキーボード等の入力装置である。
【００１７】
以上のような装置における動作を説明する。まず、検査対象であるウエハ８を搬送装置３５により搬送してＸＹステージ７に載置する。ウエハ８は、図示しないオリフラ（Orientational Flat）検出機構により検出されたオリフラを基準にして、ＣＣＤカメラ２１の画素の配列方向とウエハ８上に形成されたチップの配列方向が一致するように、載置される。
【００１８】
ウエハ８の載置が完了したら、検査を開始する。制御装置３３は光源２を点灯して、明視野照明光によりウエハ８を照明する。この照明により反射する正反射光による像をＣＣＤカメラ２１が撮像する。ＣＣＤカメラ２１からの画像データは画像処理装置３０に取り込まれ、明視野照明光による１枚目の画像データが記憶される。
【００１９】
続いて、制御装置３３は光源２を消灯するとともに光源１１を点灯して、暗視野照明光によりウエハ８を照明する。ウエハ８で乱反射した光がＣＣＤカメラ２１に入射し、ＣＣＤカメラ２１からの画像データは画像処理装置３０に取り込まれ、暗視野照明光による１枚目の画像データが記憶される。
【００２０】
次に、制御装置３３はウエハ８上のチップの配列方向に１チップ分（パターンの１ピッチ分）ずれるように駆動装置３２を駆動制御してＸＹステージ７を移動する。この移動量は、ウエハ８上に形成されたチップの大きさのデータに基づいて容易に決定できる。その後、前述と同様に光源２及び光源２１により照明されたウエハ８の像をＣＣＤカメラ２１でそれぞれ撮像し、明視野照明光及び暗視野照明光による２枚目の画像データを画像処理装置３０に取り込んで記憶する。２枚目の画像データが取り込まれると、画像処理装置３０は１枚目の画像データとの比較による画像処理を施して欠陥検出を行う。
【００２１】
画像処理装置３０が行う欠陥検出について説明する。繰り返し性のあるパターンの中から僅かな違いを検出する方法として、隣り合うパターンの画像同士を差分演算する方法（パターンマッチング）がある。ところが、ウエハ全体を撮像した画像では、検査対象のチップパターンに対するＣＣＤカメラの画素は粗く、撮像する画像にはモアレが発生する。ウエハに形成される実際のチップのピッチはＣＣＤの画素ピッチの正数倍でないため、１枚の画像データから隣り合うパターンの画像同士を比較しても、画素と隣り合うチップのパターンは位置ずれを起こしてしまう。チップが形成されたウエハを検査する場合、チップのパターンは輝度差が大きくて細かいため、この僅かな位置ずれでも大量の疑似欠陥が発生してしまう。さらに、ＣＣＤカメラの有効受光面積は１００％でないので（画素間には隙間がある）、受光されなかったパターンの輝度情報は失われてしまう。このような要因により発生する疑似欠陥は、通常の平均化処理を施しても除去できず、本来の欠陥を正確に検出することはできない。
【００２２】
そこで、本実施例では、パターンと画素の関係が一致するように１チップ分（パターンの１ピッチ分）ずらして撮像した２枚の画像データを用いることにより、モアレ等による疑似欠陥の発生を無くして本来の欠陥を検出する。この検出方法を図２を使用して説明する。ここでは明視野照明による移動前後の２枚の画像データを例にとって説明する。
【００２３】
図２（ａ）はウエハの移動前におけるＣＣＤカメラの画素に対する、２つの隣り合うチップ１及びチップ２のパターンの位置関係を模式的に示した図であり、図２（ｂ）はそのときの画像データの輝度信号を示した図である。（ｃ）、（ｄ）は、同様に移動後のものをそれぞれ模式的に示した図である（相対的に光学系側を移動したときのものと同じになる）。ここでチップ１側のパターンに欠陥パターン５０があるものとする。図２（ａ）のチップ１のパターンに対する画素の位置関係は、１チップのピッチ分ずらしたものである図２（ｃ）のチップ２のパターンと画素の位置関係は同じなる。従って、図２（ｂ）におけるチップ１のパターンの画像データと、図２（ｄ）におけるチップ２のパターンの画像データにはそれぞれ同じモアレが発生していることになり、この２つの画像データを差分処理すれば、図２（ｅ）に示すように、欠陥のデータ５０だけが残り、モアレ等による疑似欠陥の発生のない欠陥検査ができる。
【００２４】
なお、差分処理する２つのチップのパターンの画素に対する位置関係を同じにするために、上記の説明では１チップ分ずらすものとしたが、繰返しピッチの正数倍をずらすようにしても良い。また、１チップ分まるまる移動しなくても、１つのチップのパターンがいくつの画素上にかかるか（画素数の割合）により、最小限の移動量で画素との位置関係を同じにできる。例えば、１つのチップの繰返しピッチが２０．５画素分であれば、０．５画素分の微小移動で画素とパターンの位置関係は同じになる。この場合、単にＣＣＤカメラ２１を移動しても良いので（光学歪みの影響が少ないことが望ましい）、移動機構が簡素化できる。
【００２５】
また、ＣＣＤカメラ２１の画素の配列方向とウエハ８上に形成されたチップの配列方向が必ずしも一致するように、ウエハ８の方向を決めて載置しなくても良い。この場合、ＣＣＤカメラ２１からの画像データを処理して、差分処理するチップのパターンと画素の位置関係が同じになる方向及び移動量を求め、そのデータに基づいてウエハ８を移動すれば良い。
【００２６】
次に、任意の方向に繰り返し性のあるパターンにおいて、パターン間のパターンマッチングによって検出した欠陥がいずれに存在するかを特定する方法を、図３及び図４のフローチャートを使用して説明する。
【００２７】
いま、図３（ａ）に示すように、繰り返し性のあるチップパターン中に欠陥の形状がお互い重なり合う同じ欠陥パターン６０ａ、６０ｂが連続してあり、さらに形状の異なる欠陥パターン６１、６２、６３があるものとする（欠陥パターンは模式的に示している）。これを先に説明したようにウエハの移動前後の１チップ分ずらした２枚の画像データを用いて差分処理する。任意の一定の間隔で配列している同形状パターンのｎ番目のパターンデータをＰ(ｎ)、ｎ＋１番目のパターンデータをＰ(ｎ＋１)、この２つのパターンデータを差分処理した差分データをＳ(ｎ)とし（ｎは配列間隔を単位とする配列座標）、
Ｓ(ｎ)＝Ｐ(ｎ)−Ｐ(ｎ＋１)   ……式（１）
によりＳ(ｎ)を計算するものと定義する（STEP-1、STEP-2）。
【００２８】
図３（ａ）の画像データＰに対して、式（１）による差分計算を行うと、各座標における差分データＳには、図３（ｂ）のように欠陥データ７０〜７５が得られる。ここで、式（１）により欠陥データ７０、７３は「−」の差分データとなり、欠陥データ７１、７２，７５は「＋」の差分データ、欠陥データ７４は「−」と「＋」が混在した差分データとなる。
【００２９】
次に、同じ欠陥がＫ個連続する可能性があるとすると、差分データＳが擬似的に無欠陥というデータになるのはＫ−１個しか連続しない。つまり、差分データＳにＫ個の無欠陥データ（所定の信号レベルの値より小さいもの）が並んでいる場合、画像データＰ上でのその座標に相当するパターンは間違いなく無欠陥であると判別できる。従って、連続して無欠陥データがＫ個並んでいる部分を捜して、この座標を無欠陥の座標として覚えておき、検索の基準とする（STEP-3）。図３の例では、Ｋ＝２と設定した場合、無欠陥データは差分データＳ上の座標（ｉ＋４）と座標（ｉ＋５）として得られる。
【００３０】
なお、上記のＫの値は検査対象の種類や各製造工程、あるいは状況に応じた値を経験的に設定することができる。例えば、ウエハ上のキズやゴミを検査する場合、欠陥が連続することはあっても同じ形状のものが規則的に並ぶことはほとんど考えられないので、Ｋ＝１で実用上問題ないが、余裕を考えて２以上でも良い。また、レジストの場合、ウエハを回転させながら塗布するため、塗布量が不足するとウエハ周辺部に塗布されない部分ができる。この部分の欠陥状態は全く同じであるため、擬似的に無欠陥領域と判定される可能性がある。これを避けるためにはＫを大きくすれば良いが、余りにも大きな欠陥についてはその形状や程度を厳密に検査しても実用上の意味は薄い。従って、Ｋの値は検査対象の状況に応じた値を経験的に決定する。
【００３１】
次に、この無欠陥の座標から座標上のプラス方向及びマイナス方向にそれぞれ差分データＳを検索する。まずプラス方向に検索していき、所定の信号レベルの値より大きいデータの座標を検出する（STEP-4）。所定の値より大きいものがあった場合には、初めに検出された差分データはその座標＋１における画像データＰに存在する欠陥パターンのゴーストであるので、検出された差分データの符号を反転したものを、その座標＋１の座標の欠陥データとする（STEP-5、STEP-6）。差分データの符号を反転するのは、差分処理を行っているので、検索の方向によって欠陥データの極性が反転したものを修正するためである。図３の例では、座標（ｉ＋６）に欠陥データ７３が初めに検出されるので、この符号を反転することにより、画像データＰでの座標（ｉ＋７）の欠陥６２が求まる。
【００３２】
この検出ができたら、差分データＳ上の座標を＋１更新し（STEP-8）、この差分データから画像データＰの同じ座標の欠陥データを差し引く（STEP-9）。この処理を行ったデータが所定の信号レベルの値より大きければ欠陥があると判定でき（STEP- 10）、この場合はSTEP-9の処理後の差分データの符号を反転したものをこの座標＋１の画像データＰにおける欠陥データとする（STEP- 11）。図３の例では、差分データＳの座標（ｉ＋７）の欠陥データ７４から画像データＰでの座標（ｉ＋７）の欠陥６２を差し引き、その符号を反転したものが画像データＰでの座標（ｉ＋８）の欠陥６３として特定できる。以後、同様のことを座標上のプラス方向に繰り返していけば、画像データＰにおける純粋な欠陥データが得られる。
【００３３】
座標上のプラス方向の全ての検索ができたら（STEP-７）、覚えておいた無欠陥の座標に検索開始点として（STEP- 12）、今度は座標上のマイナス方向へ差分データを検索し、所定の信号レベルの値より大きいデータの座標を検索する（STEP- 13）。所定の値より大きいものがあった場合には（STEP- 14）、初めに検出された差分データは、式（１）の差分処理により、その座標における画像データＰでの本来の欠陥データとすることができる（STEP- 15）。図３の例では、差分データＳでの座標（ｉ＋３）の欠陥データ７２がそのまま画像データＰでの欠陥６１として求まる。
【００３４】
この検出ができ、マイナス方向への検索が残っている場合は（STEP- 16）、差分データＳ上の座標を−１更新し（STEP- 17）、この座標の差分データに画像データＰ上での＋１の座標の欠陥データを加算する（STEP- 18）。この処理を行ったデータが所定の信号レベルの値より大きければ欠陥があると判定でき（STEP- 19）、そのデータを画像データＰにおける同じ座標上の欠陥データとする（STEP- 20）。以後、同様のことを座標上のマイナス方向に繰り返していけば、欠陥が連続している場合でも正確な欠陥データを特定することができる。
【００３５】
図３の例では、差分データＳ上の座標を−１更新した座標（ｉ＋２）の欠陥データ７１に画像データＰ上での欠陥６１を加算したものが、座標（ｉ＋２）の欠陥６０ｂとして特定できる。さらに、差分データＳ上の座標（ｉ＋１）は、画像データＰ上での同一欠陥による差分処理のため無欠陥となっているが、これに画像データＰ上での座標（ｉ＋２）の欠陥６０ｂを加算することにより、画像データＰ上での座標（ｉ＋１）の欠陥６０ａを特定できる。
【００３６】
なお、上記で説明した差分処理の計算を、
Ｓ(ｎ)＝Ｐ(ｎ)−Ｐ(ｎ-１)
とした場合には、図４のフローにおけるプラス方向、マイナス方向の考え方は逆になる。
【００３７】
画像処理装置３０は、以上のような欠陥検出の処理を、明視野照明光及び暗視野照明光による画像データのそれぞれについて行う。明視野照明光の画像データによる欠陥検出では、例えば、チップパターンのフォーカスぼけやレジスト塗布不良の欠陥が検出され、暗視野照明光の画像データによる欠陥検出では、ごみやキズ等の欠陥が検出される。
【００３８】
画像処理装置３０による欠陥検出の情報は制御装置３３に入力される。制御装置３３はその情報に基づいてウエハの良否を判定し、不良候補として判定したウエハは、欠陥情報の履歴を付与してキャリアに収納、又は別のキャリアに収納するように搬送装置３５に指令する。欠陥情報の履歴が付されたウエハは、さらにオペレータによる確認等、必要な処理が施される。
【００３９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、モアレの発生等による疑似欠陥を排除できるため、欠陥の情報を高感度で検査できる。これにより信頼性の高いマクロ検査の自動化が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の装置の概略構成図である。
【図２】ウエハの移動前後でパターンと画素の関係が一致するようにして、疑似欠陥の発生を無くして本来の欠陥を検出する方法を説明する図である。
【図３】パターンマッチングによって検出した欠陥がいずれに存在するかを特定する方法を説明するための、欠陥パターン例である。
【図４】パターンマッチングによって検出した欠陥がいずれに存在するかを特定する方法を説明するためのフローチャートである。
【図５】パターンマッチングによって検出した欠陥がいずれに存在するかを特定する方法を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
１  明視野照明光学系
７  ＸＹステージ
８  ウエハ
１０  暗視野照明光学系
２０撮像光学系
２１  ＣＣＤカメラ
３０  画像処理装置
３２  駆動装置
３３  制御装置
【図１】
0004038339.tif 000002
【図２】
0004038339.tif 000003
【図３】
0004038339.tif 000004
【図４】
0004038339.tif 000005
【図５】
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