(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フォトマスク上に存在する欠陥部を検出し、該検出した欠陥部の画像データを出力する欠陥検出手段と、
該欠陥部の画像データに基づいて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類し、その結果を欠陥情報として出力する欠陥判別手段と、
前記欠陥判別手段から出力された欠陥情報と共に、該欠陥情報に関連づけられた前記フォトマスクの入力された全ての製造プロセス情報を記憶，蓄積する記憶手段と、
該記憶手段に蓄積された欠陥情報および製造プロセス情報を、検索、抽出、統計処理、引用、または、編集するデータ処理手段と、
前記欠陥判別手段の欠陥判別結果および前記記憶手段に蓄積された欠陥情報と、それら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前記欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原因を解析する解析手段と
を具備することを特徴とするフォトマスク欠陥解析装置。
【請求項２】
前記欠陥検出手段から出力された画像データをビットマップ画像データに変換する画像データ変換手段と、
該ビットマップ画像データに基づいて前記欠陥部および前記フォトマスクのパターン部の輪郭を検出し、該欠陥部およびパターン部を判別する判別手段と、
該判別された欠陥部およびパターン部から、欠陥部のみを認識する欠陥部認識手段とを有し、
前記欠陥判別手段は、該認識された欠陥部の輪郭に基づいて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類することを特徴とする請求項１に記載のフォトマスク欠陥解析装置。
【請求項３】
フォトマスク上に存在する欠陥部を検出し、該検出した欠陥部の画像データを出力し、
該欠陥部の画像データに基づいて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類してその結果を欠陥情報として出力し、
前記欠陥情報と共に、該欠陥情報に関連づけられた前記フォトマスクの入力された全ての製造プロセス情報を記憶，蓄積し、
該記憶，蓄積した欠陥情報および製造プロセス情報を、検索、抽出、統計処理、引用、または、編集を行い、
前記判別・分類した欠陥情報と、蓄積した欠陥情報と、それら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前記欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原因を解析する
ことを特徴とするフォトマスク欠陥解析方法。
【請求項４】
前記検出した欠陥部の画像データをビットマップ画像データに変換し、
該ビットマップ画像データに基づいて、前記欠陥部および前記フォトマスクのパターン部の輪郭を検出し、
該検出した欠陥部およびパターン部から欠陥部のみを認識し、該認識された欠陥部の輪郭に基づいて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類することを特徴とする請求項３に記載のフォトマスク
欠陥解析方法。
【請求項５】
フォトマスク上に存在する欠陥部の解析を行うフォトマスク欠陥解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、該欠陥解析プログラムはコンピュータに、
欠陥検査機によってフォトマスク上から検出された欠陥部の画像データに基づいて、当該欠陥部の欠陥情報として、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類させ、
前記欠陥情報と共に、該欠陥情報に関連づけられた前記フォトマスクの入力された全ての製造プロセス情報を記憶，蓄積させ、
該記憶，蓄積した欠陥情報および製造プロセス情報を、検索、抽出、統計処理、引用、または、編集を行わせ、
前記判別・分類した欠陥情報と、蓄積した欠陥情報と、それら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前記欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原因を解析させること
を特徴とするフォトマスク欠陥解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体製造に用いられるフォトマスク製造工程において、フォトマスク上の欠陥を観察し、その欠陥の特徴を判別・分類して欠陥データベースに蓄積し、これを利用して欠陥解析を行うための、フォトマスク欠陥解析装置および欠陥解析方法ならびにフォトマスク欠陥解析プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、フォトマスク上の欠陥解析は、フォトマスク欠陥検査機を用いて検出された欠陥情報に基づいて行われていた。フォトマスク欠陥検査機の欠陥検出方法には大別して２種類ある。一つはフォトマスク上に同一の回路パターンが２面以上配置されている場合に、そのパターン対称性を利用して２つの面の同一位置を同時に光学観察するようにして、位置関係を維持しながら走査することで全面のパターン比較を行い、どちらか一方の側に差異があった場合にはそれをパターン欠陥として欠陥を検出する方法であり、比較照合方式と称する。
【０００３】
もう一つは上述したような複数チップ配置がなされていない場合に適用される方法であって、フォトマスクパターンの光学観察像と、そのパターンの原画を描くために用いられたパターンデータのモニタ上のイメージとを画像比較することにより、画像間の差異を欠陥として検出する方法であり、データ照合方式と称する。これらの方法による欠陥検査機は、既に実用化され、現在一般的に用いられている。
【０００４】
上述した欠陥検査機を用いて実際にフォトマスクの欠陥検査を行う工程では、まずフォトマスクの検査領域全体を自動走査してすべての欠陥を検出し、その後検出された欠陥について１個ごとに画像をモニタに表示して検査者が確認し、最終的に欠陥であることを確定する。これは主として、疑似欠陥と称する実態のない欠陥をカウントすることを防止するためと、この際に欠陥形状を確認して修正不可能な致命的欠陥がないかどうかを判定することを目的とする。ここで欠陥としてカウントされ、位置や種類等を記録された欠陥情報を元にして、次工程であるフォトマスク欠陥修正工程に入り、欠陥を修正する。
【０００５】
なお、上述した疑似欠陥が現れる原因は、比較照合パターンのわずかな位置ずれやパターンのコーナー部形状の丸み（規格内のもの）等が考えられるが、このため、検出精度を上げて微細な差異を検出できるように設定すると、疑似欠陥が却って増加することが多い。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上記フォトマスク欠陥検査において検出された欠陥情報の内容は、欠陥数と欠陥の位置および欠陥サイズである。ここで、欠陥サイズは実際の作業工程ではほとんどの場合、欠陥規格に沿って大・中・小という便宜的な区別がされる程度である。これらの欠陥情報は、次工程の欠陥修正を行うために使用されるため、欠陥については上述した内容の情報がフォトマスク毎に出力される。
【０００７】
この欠陥情報は、フォトマスク自身の欠陥を修正するために用いられるため、上述したような内容であれば一応の目的は達成できるが、さらに重要な役割を担うことができる可能性を持っている。それはフォトマスク製造工程において、上記のような欠陥情報が製造プロセス全体に係わる問題点を示している可能性があり、欠陥情報を系統的に蓄積してデータを解析することによって、製造プロセスにおける異常の発生やその傾向を知ることが可能になる、ということである。そのために欠陥のできるだけ詳細な情報、例えば、それぞれの欠陥の正確な形状や大きさ、隣接パターンとの位置関係、欠陥密度等を情報として持つことが望ましい。しかしながら、従来の欠陥検査機による出力情報では、そのような解析を行うには不十分であった。
【０００８】
そこで本発明は上記の問題点を鑑み、フォトマスク欠陥の正確な形状・大きさ・隣接パターンとの位置関係、および、欠陥密度等の詳細な欠陥情報を蓄積することにより、製造プロセスにおける異常の発生を解析可能なフォトマスクパターン欠陥解析装置および方法ならびにフォトマスク欠陥解析プログラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明に係るフォトマスク欠陥解析装置は、フォトマスク上に存在する欠陥部を検出し、該検出した欠陥部の画像データを出力する欠陥検出手段と、該欠陥部の画像データに基づいて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類し、その結果を欠陥情報として出力する欠陥判別手段と、前記欠陥判別手段から出力された欠陥情報と共に、該欠陥情報に関連づけられた前記フォトマスクの入力された全ての製造プロセス情報を記憶，蓄積する記憶手段と、該記憶手段に蓄積された欠陥情報および製造プロセス情報を、検索、抽出、統計処理、引用、または、編集するデータ処理手段と、前記欠陥判別手段の欠陥判別結果および前記記憶手段に蓄積された欠陥情報と、それら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前記欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原因を解析する解析手段とを具備することを特徴としている。
【００１０】
ここで、上述した欠陥情報としては、欠陥部の面積，形状，大きさ，種類の他に、コンタミネーション（半透明付着物）や位相欠陥（半透明で位相差を生じるもの）等の欠陥の種類、および、フォトマスクパターン上における欠陥部の位置、一定面積内の欠陥密度ならびに欠陥分布等を求め、これを欠陥情報としてもよい。また、上述した製造プロセス情報とは、上記フォトマスクの品質，フォトマスクの製造装置を識別し得る情報（例えば製造装置に付与されたシリアル番号等），リソグラフィプロセス条件，フォトマスクの製造ロット等の様々な工程管理情報を意味する。
【００１２】
また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のフォトマスク欠陥解析装置において、前記欠陥検出手段から出力された画像データをビットマップ画像データに変換する画像データ変換手段と、該ビットマップ画像データに基づいて前記欠陥部および前記フォトマスクのパターン部の輪郭を検出し、該欠陥部およびパターン部を判別する判別手段と、該判別された欠陥部およびパターン部から、欠陥部のみを認識する欠陥部認識手段とを有し、前記欠陥判別手段は、該認識された欠陥部の輪郭に基づいて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類することを特徴としている。
【００１３】
また、請求項３に記載の発明に係るフォトマスク欠陥解析方法は、フォトマスク上に存在する欠陥部を検出し、該検出した欠陥部の画像データを出力し、該欠陥部の画像データに基づいて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類してその結果を欠陥情報として出力し、前記欠陥情報と共に、該欠陥情報に関連づけられた前記フォトマスクの入力された全ての製造プロセス情報を記憶，蓄積し、該記憶，蓄積した欠陥情報および製造プロセス情報を、検索、抽出、統計処理、引用、または、編集を行い、前記判別・分類した欠陥情報と、蓄積した欠陥情報と、それら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前記欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原因を解析することを特徴としている。
【００１５】
また、請求項４に記載の発明は、請求項３に記載のフォトマスク欠陥解析方法において、前記検出した欠陥部の画像データをビットマップ画像データに変換し、該ビットマップ画像データに基づいて、前記欠陥部および前記フォトマスクのパターン部の輪郭を検出し、該検出した欠陥部およびパターン部から欠陥部のみを認識し、該認識された欠陥部の輪郭に基づいて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類することを特徴としている。
【００１６】
さらに、請求項５に記載の発明は、フォトマスク上に存在する欠陥部の解析を行うフォトマスク欠陥解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、該欠陥解析プログラムはコンピュータに、欠陥検査機によってフォトマスク上から検出された欠陥部の画像データに基づいて、当該欠陥部の欠陥情報として、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類させ、前記欠陥情報と共に、該欠陥情報に関連づけられた前記フォトマスクの入力された全ての製造プロセス情報を記憶，蓄積させ、該記憶，蓄積した欠陥情報および製造プロセス情報を、検索、抽出、統計処理、引用、または、編集を行わせ、前記判別・分類した欠陥情報と、蓄積した欠陥情報と、それら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前記欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原因を解析させることを特徴としている。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の内容を詳述する。
図１は本発明に係るフォトマスク欠陥解析装置の一実施形態における構成を示すブロック図である。この図において、１は欠陥観察検査部（欠陥検出手段）であり、検査の対象となるフォトマスク上の欠陥を光学的に観察し検出する。ここで、欠陥観察検査部１は、従来の欠陥検査機に相当する部分であり、欠陥の検出方法は従来の欠陥検査機と同様であるが、フォトマスクの製品欠陥規格に関わらず欠陥すべてを検出できることが望ましいため、欠陥の検出精度ができるだけ高く設定されている。ただし、疑似欠陥が多数生じてしまうことのないよう、事前のキャリブレーションやフォトマスク自身のパターン精度は充分なものとする。
【００１８】
次に２は演算部２ａおよびメモリ２ｂからなる画像入力部（画像データ変換手段）であり、演算部２ａによって、欠陥観察検査部１によって観察された欠陥部の観察画像をデジタルビットマップ画像に変換し、ディジタルデータ（ビットマップ画像データ）として出力する。また、演算部２ａは、このデータ変換前後の情報をメモリ２ｂに記憶させる。３は画像処理部（欠陥部認識手段）であり、画像入力部２で変換されたビットマップ画像データから、平面図形のパターン認識技術を利用して欠陥形状認識等の画像処理を行う。
【００１９】
４は欠陥判定部（欠陥判別手段）であり、画像処理部３によって認識された欠陥形状に基づいて、欠陥の面積，大きさ，形状の種類等を判定する。また、コンタミネーション（半透明付着物）や位相欠陥（半透明で位相差を生じるもの）等の欠陥の種類を判別し、さらに、フォトマスクパターン上における欠陥部の位置，一定面積内の欠陥密度および欠陥分布も求める。
【００２０】
そして、これらの情報を欠陥情報とし、この欠陥情報に、キーボード等の入力装置（図示略）から入力されたフォトマスク自体の製造プロセス情報、すなわち、フォトマスクの品質，フォトマスクの製造装置を識別し得る情報（例えば製造装置に付与されたシリアル番号等），リソグラフィプロセス条件，フォトマスクの製造ロット等の様々な工程管理情報が関連づけられ、データ解析部６に出力すると共に欠陥情報データベース（記憶手段）５に蓄積させる。さらに、欠陥判定部４は、データベースエンジン（データ処理手段）を有し、欠陥情報データベース５に蓄積されている情報の検索・抽出・統計処理・引用・編集等を行う。
【００２１】
データ解析部（解析手段）６は、欠陥判定部４から出力された欠陥情報およびその欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報と、欠陥情報データベース５に蓄積されていた過去の欠陥情報およびその欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前後の製造プロセスの履歴、マスクパターン品種等による層別、欠陥数の時系列変化等の統計的手法等により、欠陥部の解析を行う。７はプリンタやモニタ等のデータ出力部であり、データ解析部６の解析結果を印刷または画面に表示する。
【００２２】
次に図２を参照して、上述した欠陥解析装置の動作について説明する。
まず、ステップＳ１において、欠陥観察検査部１により、検査対象となったパターン上を自動走査し、欠陥部を観察，検出する。そして、ステップＳ２で、検出された欠陥部およびその周囲のパターンの観察画像が画像入力部２に出力される。ここで、上述した観察画像は、モニタに表示される画像であるため、アナログの走査線画像である。
【００２３】
次に、ステップＳ３で、欠陥部を含むパターンの観察画像が、画像入力部２においてビットマップ画像に変換される。このビットマップ画像のデータ（ビットマップデータ）は、欠陥部を含む周囲のパターン領域を細分化し、光透過率を表す画像の濃淡を数値化したデータということもできる。この時、遮光部分と透過部分の数値の差は適宜定めればよく、遮光部分に相当する数値と透過部分に相当する数値をそれぞれ最小値・最大値として、中間階調部分の数値（階調）はその間の等分で求められる。
【００２４】
次にステップＳ４へ進み、画像処理部３において、欠陥形状認識のための画像処理が行われる。すなわち、まず、ステップＳ３で変換れさたビットマップ画像データから、輪郭形状認識を行う。この輪郭形状認識の方法の詳細については、類書等の文献（例えば、情報調査会編「形状パターンの認識技術」高野著等）に記載されている方法が利用可能であるが、ここでは、ビットマップデータの値の分布から、パターンあるいは欠陥の境界を認識する。すなわち、ビットマップ画像において、遮光部から透過部へ変化する点、および、その逆の点を見い出し、これらの点をつなげていくことで境界を判断することができる。実際には、パターンの特徴によってさらに効率的に境界を認識する手順が存在するが、基本的には上記のようにしてフォトマスクパターン図形および欠陥形状を認識する。
【００２５】
そして、ステップＳ５へ進み、欠陥でない正規のパターン図形は直線部および角部から成るということを前提として、認識されたフォトマスクパターン図形および欠陥形状のうち、欠陥形状のみを抽出する。すなわち、欠陥部の形状は、一般にフォトマスクプロセスの過程で生成されるため、曲線やジグザグの線からなる不定形となることが殆どであり、このことから、直線と角部からなる図形を正規のパターンと見なし、この部分を排除することによって欠陥形状を抽出する。
【００２６】
次にステップＳ６へ進み、欠陥判定部４は、ステップＳ４で抽出された欠陥形状の輪郭に基づいて、ステップＳ１で検出された欠陥部の欠陥情報が収集される。まず、欠陥形状の輪郭内に含まれるビット数を数え、欠陥部の面積を算出する。ここで、上記ビットは画素の最小単位であり、ここでは欠陥部の面積を算出するための最小単位面積となる。この単位ビットの面積は、欠陥観察検査部１における観察倍率に基づいて、ビットに変換する画像入力部２で定められ記憶される。また、欠陥部の輪郭のＸ，Ｙ方向軸（ビットマップ画像上、水平・垂直方向）の長さを求めてこれを欠陥部の大きさとし、さらに、予め記憶しておいた円・楕円・多角形・不定形等の図形的特徴データを参照して欠陥部の形状種類を類別する。
【００２７】
次に、欠陥判定部４は、欠陥観察検査部１における観察位置、および、ビットマップ画像内の欠陥部の位置から、フォトマスク上における欠陥部の位置を求める。また、観察された画像内（これを一定面積と見なす）に存在している欠陥部の数および位置を求め、これらに基づいて欠陥密度および欠陥分布を算出する。さらに、検出された欠陥部の階調を調べ、検出された欠陥がコンタミネーションや位相欠陥か否かを判別する。
【００２８】
そして、これら収集された欠陥情報は、ステップＳ７において、欠陥情報として欠陥情報データベース５に蓄積される。また、同時にフォトマスク自体の製造プロセス情報も、収集された欠陥情報と関連づけられて欠陥情報データベース５に蓄積される。これらの情報はデータベースとして運用可能であり、欠陥判定部４のデータベースエンジンを用いて使用者の操作により、検索・抽出・統計処理・引用・編集等の情報処理が行われる。これらの情報処理は、必要に応じて随時行うことができ、操作自体も使用者の操作による他、実行手順を自動化して定期的に自動実行させることも可能である。
【００２９】
次にステップＳ８で、データ解析部６により、ステップＳ５で処理された欠陥情報と、欠陥判定部４のデータベースエンジンにより過去に遡って検索抽出された欠陥情報とを併せることにより、前後の製造プロセスの履歴やマスクパターン品種等による層別や欠陥数の時系列的変化等の統計的手法による解析を行う。これにより、従来は個々のフォトマスクの検査結果のみからしか判断できなかった欠陥情報が、統計的手法により欠陥の発生原因，発生工程等の解析が可能となる。
【００３０】
もちろん、欠陥情報データベース５およびデータベースエンジンを具備せず、欠陥判定部４から出力される個々のフォトマスクの欠陥情報のみでも、従来より詳細な欠陥情報が引用できることで、より正確かつ高精度な解析ができる。
【００３１】
そして、ステップＳ９へ進み、データ出力部７より、データ解析部６で解析された結果をまとめて、印刷出力やファイル出力、または、モニタ出力される。ここで、解析結果の出力形態は、上記の形態に限定されるものでなく、他のプロセス装置や設計システムに対して適切な出力形態をとってもよい。
【００３２】
なお、図１に示したフォトマスク欠陥解析装置をパーソナルコンピュータを用いて構成することも可能である。その場合のフォトマスク欠陥解析装置の構成を図３に示す。この図において、１０はパーソナルコンピュータ本体（以下、パソコンという）であり、その内部に、記録媒体１１に記録された、図２に示すフローチャートのステップＳ３以降の処理を実行するフォトマスク欠陥解析プログラムを読み取るための、データ読取装置１０ａを具備している。ここで、記憶媒体１１は、例えば、フロッピーディスク等の磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等であり、上述したデータ読取装置１０ａは、それら記憶媒体の種類に対応したものであることはいうまでもない。
【００３３】
また、１２はキーボード，マウス等の入力装置、１３は、ハードディスクドライブまたはＭＯ（Magneto Optical） ドライブ等の読み書き可能な記憶装置、１４はモニタおよびプリンタ等の出力装置である。ここで、記憶装置１３は図１に示すフォトマスク欠陥解析装置の欠陥情報データベース５に相当し、同様に、出力装置１４はデータ出力部７に相当する。
【００３４】
また、図３において、２０は欠陥検査機であり、検査対象となったパターン上を自動走査し、欠陥部を観察，検出し、検出された欠陥部およびその周囲のパターンの観察画像（アナログの走査線画像）をパソコン１０へ出力する。ここで、欠陥検査機２０は、図１に示すフォトマスク欠陥解析装置の欠陥観察検査部１に相当するものであり、従来の、検査対象となるフォトマスク上の欠陥を光学的に観察し検出する欠陥検査機が使用可能である。
【００３５】
図３に示すフォトマスク欠陥解析装置においては、まず、パソコン１０が、データ読取装置１０ａを介して記憶媒体１１に記憶されたフォトマスク欠陥解析プログラムを読み込み、読み込んだフォトマスク欠陥解析プログラムに従って、欠陥検査機２０より出力された欠陥部およびその周囲のパターンの観察画像（アナログの走査線画像）に対し、図２に示すフローチャートのステップＳ３以降の処理を行う。
【００３６】
【発明の効果】
以上の説明したように、本発明によれば、フォトマスク上の欠陥部を画像データとして形状認識等の画像処理を行い、その結果に基づいて欠陥部に関する詳細な情報を収集し、上記検出された欠陥部の製造プロセス情報と関連づけると共に、データベースに蓄積し、収集した欠陥情報、および、蓄積された欠陥情報、ならびにそれら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報に基づいて、前後の製造プロセスの履歴、マスクパターンの品種による層別、欠陥数の時系列的変化等のデータ解析処理を行うことにより、従来は精度良く行うことや製造プロセスの異常原因推定を行うことが困難であった欠陥解析を、高精度かつ正確・迅速に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明に係るフォトマスク欠陥解析装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】  同フォトマスク欠陥解析装置の処理動作を示すフローチャートである。
【図３】  同フォトマスク欠陥解析装置を、パーソナルコンピュータを用いて構成した場合のブロック図である。
【符号の説明】
１      欠陥観察検査部
２      画像入力部
３      画像処理部
４      欠陥判定部
５      欠陥情報データベース
６      データ解析部
７      データ出力部
１０    パーソナルコンピュータ本体
１０ａ  データ読取装置
１１    記録媒体
１２    入力装置
１３    記憶装置
１４    出力装置
２０    欠陥検査機
【図１】
0004088990.tif 000002
【図２】
0004088990.tif 000003
【図３】
0004088990.tif 000004