(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンが形成された試料に光を照射し、前記パターンの光学像を受光して光電変換する手段と、該手段により得られた信号を基に前記パターンに対応した測定パターンデータを発生する手段と、前記試料にパターンを形成するときに用いられた設計データから多値階調パターンデータを発生するパターンデータ発生手段と、該手段により得られた多値階調パターンデータに対し膨張／収縮を行うリサイズ手段と、該手段により膨張／収縮が行われた多値階調パターンデータと前記測定パターンデータとを比較して前記試料に形成されたパターンの欠陥有無を判定する判定手段とを備えたパターン欠陥検査装置であって、
前記リサイズ手段は、前記パターンデータ発生手段により得られた多値階調パターンデータの特定領域内で該パターンデータの方向を検出して該パターンデータの方向を合わせる多値階調パターンデータ回転手段と、方向が合わされた多値階調パターンデータの形状を認識し分類する多値階調パターンデータ形状分類手段とを有し、前記分類された形状に応じて前記膨張／収縮を行うことを特徴とするパターン欠陥検査装置。
【請求項２】
前記リサイズ手段は、前記多値階調パターンデータを５画素×５画素の走査ウインドで順次走査し、該走査ウインド内のデータに基づいて前記多値階調パターンデータの方向及び形状を検出し、前記多値階調パターンデータの膨張／収縮に際しては該走査ウインドの中心画素に対して値を計算するものであり、前記多値階調パターンデータに対する１回の膨張／収縮を１画素以下とし、１画素以上の膨張／収縮は１画素以下の膨張／収縮を繰り返し行うことにより達成することを特徴とする請求項１記載のパターン欠陥検査装置。
【請求項３】
前記リサイズ手段の前段に、前記多値階調パターンデータに対して膨張を行うか収縮を行うかにより選択される第１のパターンデータ反転手段を設け、前記リサイズ手段の後段に、第１のパターンデータ反転手段と同期して選択される第２のパターンデータ反転手段を設けたことを特徴とする請求項１記載のパターン欠陥検査装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、試料上のパターンを検査する装置に係わり、特に半導体製造に使用されるフォトマスク等の試料に形成されたパターンの欠陥を検査するパターン欠陥検査装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
大規模集積回路（ＬＳＩ）の製造における歩留まりの低下の大きな原因の一つとして、デバイスをフォトリソグラフィ技術で製造する際に使用されるフォトマスクに生じているパターンの欠陥があげられる。このような欠陥を検査するために種々のパターン欠陥検査装置が開発され、既に実用化されている。
【０００３】
パターン欠陥検査装置において検査の対象となるフォトマスクのパターンは、クロム等の金属膜をガラス基板上に蒸着した後、露光，エッチングプロセスにより金属膜をパターニングすることにより形成される。ここで、ウェットエッチングでパターニングしたか、ドライエッチングでパターニングしたか、或いはどのような条件でエッチングしたかにより、パターンのアンダーカット量，異方度，パターン変換差等は異なる。
【０００４】
現実のマスクパターンの側壁は完全な垂直側壁とは限られず、その光学的な測定像は完全な白黒の色分けパターンにはならず、その境界部はぼかしパターンとなり、エッジの位置が不明確となることもある。この場合、パターンの大きさ，線幅或いはパターンエッジの位置等が検査の基準である設計データのパターンデータに比べ多少変化するため、パターン欠陥検査装置において欠陥と指摘してしまう。
【０００５】
この問題を解決する方法として従来のパターン欠陥検査装置では、パターンの設計データをパターンデータに展開しリサイズ処理を施し、フォトマスクのパターンにパターンデータを合わせている。このリサイズ処理方法では、パターンを描画する際に用いられたパターンの設計データを多値階調のパターンデータに展開した後、多値階調のパターンデータの特定領域内の最大値を検出する回路と、パターンの傾きを検出する斜辺検出回路の出力結果から、垂直，水平の多値階調パターンデータと斜めの多値階調パターンデータとを分類し個別に修正を行う。
【０００６】
これによって、設計データから得られるパターンデータの大きさ或いは線幅等を、フォトマスク上のパターンに合わせている。そして、フォトマスク上に形成されたパターンに応じた透過光をセンサで検出した観測値と上記修正されたパターンデータとを適切な欠陥検出手段によって比較して、欠陥の検出が行われていた。
【０００７】
しかしながら、この種のパターン欠陥検査装置においては、次のような問題があった。即ち、上記従来技術では、設計データから得られる多値階調パターンデータとフォトマスク上のパターンの合わせを行う際に、垂直，水平及び斜めの多値階調パターンデータに分類して処理をしているものの、最近益々複雑になるＯＰＣ（Optical Proximity Correction：光近接効果補正）パターンなどのパターンデータの細かい変化部分（コーナー部）では適切なリサイズ処理を行うことができない。このため、パターンデータの細かい変化部分が擬似欠陥として検出される恐れがある。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
このように、フォトマスクにパターンを描画する際に用いられた設計データをパターン展開回路で展開した多値階調パターンデータと、フォトマスクに描かれたパターンを光学的に走査して得られた測定データと、を比較する従来のパターン欠陥検査装置では、リサイズ処理において、フォトマスク上に形成されるパターンのエッチングプロセスによって生じるパターンの微妙な変化や複雑なパターン形状に対応したパターンデータの合わせを行うことができないという問題があった。
【０００９】
本発明は、上記事情を考慮して成されたもので、その目的とするところは、現実のフォトマスク上に形成されるパターンのエッチングプロセスによって生じるパターンエッジの位置に微妙な変化がある場合の測定データに対してもパターンデータの合わせを行うことができ、疑似欠陥の発生を招くことなく精度良い検査を行い得るパターン欠陥検査装置を提供することにある。
【００１０】
より具体的には本発明は、図形のコーナー部分や微小な段差が含まれるような複雑な図形でも、より正確なリサイズ処理を行うことを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
（構成）
上記課題を解決するために本発明は次のような構成を採用している。
【００１２】
即ち本発明は、パターンが形成された試料に光を照射し、前記パターンの光学像を受光して光電変換する手段と、該手段により得られた信号を基に前記パターンに対応した測定パターンデータを発生する手段と、前記試料にパターンを形成するときに用いられた設計データから多値階調パターンデータを発生するパターンデータ発生手段と、該手段により得られた多値階調パターンデータに対し膨張／収縮を行うリサイズ手段と、該手段により膨張／収縮が行われた多値階調パターンデータと前記測定パターンデータとを比較して前記試料に形成されたパターンの欠陥有無を判定する判定手段とを備えたパターン欠陥検査装置であって、前記リサイズ手段は、前記パターンデータ発生手段により得られた多値階調パターンデータの特定領域内で該パターンデータの方向を検出して該パターンデータの方向を合わせる多値階調パターンデータ回転手段と、方向が合わされた多値階調パターンデータの形状を認識し分類する多値階調パターンデータ形状分類手段とを有し、前記分類された形状に応じて前記膨張／収縮を行うことを特徴とする。
【００１３】
ここで、リサイズ手段は、多値階調パターンデータを５画素×５画素の走査ウインドで順次走査し、該走査ウインド内のデータに基づいて前記多値階調パターンデータの方向及び形状を検出し、前記多値階調パターンデータの膨張／収縮に際しては該走査ウインドの中心画素に対して値を計算するものであり、多値階調パターンデータに対する１回の膨張／収縮を１画素以下とし、１画素以上の膨張／収縮は１画素以下の膨張／収縮を繰り返し行うことが望ましい。また、パターンデータに対する膨張と収縮を簡易に行うために、リサイズ手段の前段に第１のパターンデータ反転手段を設け、リサイズ手段の後段に第２のパターンデータ反転手段を設けることが望ましい。
【００１４】
（作用）
本発明によれば、多値階調パターンデータの特定領域内でその方向を検出して方向を合わせる多値階調パターンデータ回転手段と、多値階調パターンデータの形状を認識して分類する多値階調パターンデータ形状分類手段を設け、分類された形状に応じて前記膨張／収縮を行うことにより、多値階調パターンデータの垂直，水平の多値パターンデータや斜めの多値パターンデータのみでなく、その他図形のコーナー部などの様々な図形形状に対して、最適なリサイズ処理が可能となり、より実用性の高いパターン欠陥検査を行うことができる。これにより、ＯＰＣ等の今後益々複雑になるマスクパターンに対しても正確なリサイズ処理を行うことができ、擬似欠陥を抑えて正確なパターン検査が実現できる。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の詳細を図示の実施形態によって説明する。
【００１６】
図１は、本発明の一実施形態に係わるパターン欠陥検査装置を示す概略構成図である。
【００１７】
本装置は、検査対象となるフォトマスク１を載置するＸＹテーブル（図示せず）と、フォトマスク１に対して検査用の光を照射する光源２と、フォトマスク１を透過した光を検知するフォトダイオードアレイ等のセンサ３とを主とする光学的測定系を具備している。この光学的測定系には、さらにフォトマスク１に光を集光するための集光レンズ４１がＸＹテーブルの上部に、センサ３に光を集光するための対物レンズ４２がＸＹテーブルの下部に配置されている。センサ３はセンサ回路５に接続され、センサ回路５は欠陥判定回路６に接続されている。
一方、本実施形態のパターン検査装置は計算機９を具備し、計算機９には多値階調パターン展開回路８が接続され、この多値階調パターン展開回路８はリサイズ回路７に接続されている。リサイズ回路７は後述する図２に示すような構成になっており、このリサイズ回路７は欠陥判定回路６に接続されている。そして、この欠陥判定回路６によって、リサイズ回路７を介して得られた多値階調パターンデータとセンサ回路５で得られた測定データとを比較することにより、パターン欠陥の有無が判定されるものとなっている。なお、計算機９にはパターンの設計データを格納した磁気ディスク装置が接続されているが、簡単化のため図示を省略している。
【００１８】
図１に示す構成において、パターンが形成されたフォトマスク１に対し光源２により光を照射すると、フォトマスク１を透過した光は対物レンズ４２を介してセンサ３にパターンの光学像として結像され、センサ回路５では当該パターンの像が測定される。こうして測定された測定データ（センサデータ）は、センサ回路５の中でＡ／Ｄ変換され、欠陥判定回路６に送られる。
【００１９】
Ａ／Ｄ変換後のセンサデータは観測光学系で発生するぼやけに起因して、フィルタが作用したデータとなっている。即ち、マスクパターンのエッジがシャープであってもセンサデータは完全な矩形波に対応したデータではなく、丸まりを有したデータとなっている。観測光学系で発生するぼやけは、レンズの解像度，開口特性やセンサにおける隣接画素の干渉（アパーチャ効果）等に起因している。
【００２０】
一方、パターンの設計データは、計算機９より多値階調パターン展開回路８に送られ、この回路８で多値階調パターンデータに展開された後、リサイズ回路７に送られる。そして、フォトマスクのエッチングプロセスによって生じるパターンエッジの位置の微妙な変化に対応した多値階調パターンデータの合わせを行い、欠陥判定回路６に送られる。
【００２１】
欠陥判定回路６の前段では、リサイズ処理された設計データをセンサの丸まりに対応すべく、ぼやけ補正を行う。即ち、点広がり分布関数を用いて、リサイズ処理されたデータに対し重み付け加算，多値化処理を行い、観測光学系で発生するぼやけによるセンサデータの丸まりの近似を行う。こうして、センサ回路５より送られるフォトマスク１の観測データ（パターン像）とリサイズ回路７より送られる設計データのぼやけ補正後のパターンデータとを欠陥判定回路６の後段で比較し、フォトマスク１上の欠陥を判定する。
【００２２】
リサイズ回路７は、図２に示すように、第１のパターンデータ反転回路１０、第２のパターンデータ反転回路１４、図形回転回路１１、図形形状分類回路１２、パターン膨張回路１３から構成されている。前記多値階調パターン展開回路８により展開された多値階調パターンデータは、第１のパターンデータ反転回路１０を介して、又は直接的に図形回転回路１１に供給される。図形回転回路１１により回転処理されたデータは、図形形状分類回路１２及びパターン膨張回路１３に供給される。そして、図形形状分類回路１２で分類された図形形状に応じてパターン膨張回路１３によりデータの膨張処理が行われる。パターン膨張回路１３により処理されたデータは、第２のパターンデータ反転回路１４を介して、又は直接的に前記欠陥判定回路６に供給される。
【００２３】
図２において、パターンデータの収縮或いは膨張処理の違いにより、第１のパターンデータ反転処理回路１０では“Ａ”或いは“Ｂ”が選択される。同様に、パターンデータの収縮或いは膨張処理に応じて、第２のパターンデータ反転回路１４では“Ｃ”或いは“Ｄ”が選択される。パターンデータの膨張処理が選択された場合、第１のパターンデータ反転回路１０では“Ｂ”が選択され、第２のパターンデータ反転回路１４では“Ｄ”が選択される。この場合、データ反転回路１０，１４は共にパスされることになる。
【００２４】
パターンデータの収縮処理が選択された場合、第１のパターンデータ反転回路１０では“Ａ”が選択され、第２のパターンデータ反転回路１４では“Ｃ”が選択される。この場合、パターン展開回路８により展開される多値階調パターンデータの最大値が例えば“２５６”の場合、“０”を“２５６”、“１”を“２５５”、〜、“２５６”を“０”にそれぞれ反転処理が行われる。
【００２５】
図形回転回路１１は、図３に示すように、パターン展開回路８により展開された多値階調パターンデータ２０を、例えば５×５ウインドの特定領域（走査ウインド）２１で順次走査し、走査ウインド２１の中央部である例えば３×３ウインド（走査ウインド）２２内のデータに基づいて図形の向きを判定する。
【００２６】
この判定は、次のようにして行う。まず、図３における走査ウインド２２内の画素を、左上から右下に順にそれぞれ、ａ，ｂ，ｃ，ｄ，ｚｚ，ｅ，ｆ，ｇ，ｈと定義する。そして、図４（ａ）に示すように、画素ａ，ｂ，ｃの値が“０”でない画素の総数ｕｕ、画素ｆ，ｇ，ｈの値が“０”でない画素の総数ｄｄ、画素ａ，ｄ，ｆの値が“０”でない画素の総数ｌｌ、画素ｃ，ｅ，ｈの値が“０”でない画素の総数ｒｒをカウントする。さらに、ｕｕとｄｄで大きい方の値をｍａｘｕｄ、ｌｌとｒｒで大きい方の値をｍａｘｌｒとする。これらｕｕ，ｄｄ，ｌｌ，ｒｒ，ｍａｘｕｄ，ｍａｘｌｒの関係から、図４（ｂ）に示す関係に従い走査ウインド２１内の図形の向きを判定する。
【００２７】
図形の向きが、ある特定の向きになるように走査ウインド２１内のパターンデータを回転させ、回転した結果のパターンデータを出力する。図５に、走査ウインド２１のパターンデータを特定の向きに回転したイメージを示す。ここでは、図５（ａ）〜（ｄ）に示したように、下側、左側、上側、右側にパターンの重みを有するものを、図５（ｅ）に示すように、下側にパターンの重みを有するものに回転する。
【００２８】
また、走査ウインド２２内に画素値“０”が一つも存在しない場合は、図４（ｃ）に示すように、走査ウインド２２内の画素ａ，ｂ，ｃの値が“２５６”未満の画素の総数ｄｄ、画素ｆ，ｇ，ｈの値が“２５６”未満の画素の総数ｕｕ、画素ａ，ｄ，ｆの値が“２５６”未満の画素の総数ｒｒ、画素ｃ，ｅ，ｈの値が“２５６”未満の画素の総数ｌｌをカウントし、ｕｕとｄｄで大きい方の値をｍａｘｕｄ、ｌｌとｒｒで大きい方の値をｍａｘｌｒとする。これらｕｕ，ｄｄ，ｌｌ，ｒｒ，ｍａｘｕｄ，ｍａｘｌｒの関係から、図４（ｂ）に示す関係のように走査ウインド２１内の図形の向きを判定する。
【００２９】
図形の向きが、ある特定の向きになるように走査ウインド２１内のパターンデータを回転させ、回転した結果のパターンデータを出力する。このとき、走査ウインド２２内に“０”の画素が存在する場合と、存在しない場合とで、ｕｕとｄｄ、ｌｌとｒｒの位置関係が逆になっていることが特徴で、これは画素値“０”でない画素数を数える場合と、画素値“２５６”未満の画素数を数える場合とでは、論理が逆になっているためである。こうすることによって、全く同じ判断で走査ウインド２１内の図形の方向を検出することができる。
【００３０】
図形形状分類回路１２は、走査ウインド２１内のパターンデータを２値化し、２値化されたパターンデータの分布から図形の形状を分類するものである。図６（ａ）〜（ｓ）に分類する図形の一例を示す。
【００３１】
図形を判断する際には走査ウインド２１内の全ての画素の２値化データの分布から直接形状を分類しても良いが、図６（ａ）のような垂直，水平エッジや、図６（ｂ）のような斜めエッジ図形などは、走査ウインド２２内の２値化されたパターンデータの分布から判断が可能であるため、実際には図７に示すように、中央部３５，ＴＯＰ３６，ＢＯＴＴＯＭ３７，ＬＥＦＴ３８，ＲＩＧＨＴ３９の領域に分け、基本的には中央部３５で形状を分類し、中央部３５だけでは判断のつかない場合に、ＴＯＰ３６，ＢＯＴＴＯＭ３７，ＬＥＦＴ３８，ＲＩＧＨＴ３９のどれかの領域又は複数の領域を使用して形状を分類している。
【００３２】
分類した図形は、それぞれ異なる図形分類番号Ｅを定めている。実際にはそれぞれの図形に全て異なる図形分類番号Ｅが設けられており、後述するパターン膨張回路１３で、この図形分類番号Ｅをもとにパターンデータの形状を認識できるようになっている。
【００３３】
パターン膨張回路１３は、図形回転回路１１により走査ウインド２１内の多値階調パターンデータがある特定の向きになるように回転した結果の多値階調パターンデータと、図形形状分類回路１２より送られる図形分類番号Ｅと計算機９より指示されるリサイズ量Ｒをもとにパターンデータの膨張処理を行う。リサイズ量Ｒはマスクの製造プロセスによって決まるので、予め特定の製造プロセスに対応したリサイズ量Ｒを決定しておき、検査対象に応じて対応するリサイズ量を選択すればよい。
【００３４】
次に、本実施形態におけるリサイズ処理の一例を、図８を用いて説明する。これは、４５度コーナー部のリサイズ処理を行う例である。パターンデータを走査ウインド２１で走査し、抜き出された５×５の画素データは図形回転回路１１により、一定の向きにパターンデータが回転され、回転されたデータから図形形状分類回路１２で図形を分類し、図形に応じた図形分類番号Ｅをパターン膨張回路１３に出力する。パターン膨張回路１３は、この図形分類番号Ｅと計算機９より指定されるリサイズ量Ｒを使って中心画素ｚｚの値を計算する。「中心画素」とは走査ウインドの中央に位置する画素の意である（図３参照）。
【００３５】
まず、図形分類番号Ｅにより図形形状が図８（ａ）のような分布になっていることを認識する。次に、図８（ｂ）に示すように画素ｄの画素値から、画素ｄ内に位置する図形の高さＨを求め、次に画素ｇの値から、画素ｇ内に位置する斜めのエッジの通過点Ｗが求められる。従って、この高さＨと斜めエッジの通過点Ｗとから中心画素ＺＺの図形の形状及び画素値が把握でき、これに与えられたリサイズ量Ｒだけ膨らませた図形を想定し、この中心画素ｚｚのリサイズ後の値を計算する。
【００３６】
なお、本実施形態では、パターンデータを１画素以下の収縮、膨張処理するリサイズ処理について説明したが、１画素以上の収縮、膨張処理するリサイズ処理を行う場合は、同じ処理を繰り返すことで可能である。これは次のような理由による。即ち、図９（ａ）に示すように、１回に行うリサイズ処理のリサイズ量を１画素（“２５６”）にした場合、三角形の頂点などで走査ウインド２１が位置する中心画素値ｚｚを求めるための、走査ウインド２１内に位置する元パターンデータの情報が得られないため、リサイズ処理を行うことができない。これに対し図９（ｂ）に示すように、１回に行うリサイズ処理のリサイズ量を１画素以下にした場合、走査ウインド２１内に位置する元パターンデータの情報から、忠実にリサイズ処理を行うことができる。
【００３７】
ここで、走査ウインド２１と最大リサイズ量ｒとの関係は次のようにして求められる。即ち、１画素の階調を「Ｎ」とすると、画素の一辺の長さは「√Ｎ」となる。走査ウインドの中心画素を含む走査ウインド端までの画素数を「Ｍ」とする。一番厳しいのが４５度図形のコーナー部である。図形を判断するためには、走査ウインド端から２画素内側まで基図形がかかっている必要がある。リサイズは中心画素に対して値を算出する。
【００３８】
従って、基図形が走査ウインド端からギリギリ２画素内側にかかっている状態でリサイズした結果が、中心画素にギリギリかかるケース「（Ｍ−２）×√Ｎ」の距離が誤差を出さないための最大の距離ということになる。
【００３９】
リサイズ量Ｒで４５°コーナーをリサイズ処理した場合、コーナー部の頂点位置は、
Ｒ＋Ｒ√２＝Ｒ（１＋√２）            … (1)
だけ移動する。この関係を利用して、最大リサイズ距離「ｒ’」と「Ｍ」との関係は、
（Ｍ−２）×√Ｎ≧ｒ’×（１＋√２）
∴ｒ’≦（Ｍ−２）×√Ｎ／（１＋√２）… (2)
となる。従って、最大リサイズ量ｒ（画素）は、
ｒ＝ｒ’／√Ｎ                        … (3)
となる。
【００４０】
なお、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。実施形態では、リサイズ手段の前段及び後段にパターンデータ反転手段を設けたが、リサイズ手段そのもので膨張／収縮の両方を行うことができるものであれば、パターンデータ反転手段は不要である。また、図２に示した図形回転回路や図形形状分類回路の機能は実施形態で説明したものに限定されるものではなく、仕様に応じて適宜変更可能である。図形回転回路としては、多値階調パターンデータの特定領域内で該パターンデータの方向を検出して該パターンデータの方向を合わせるものであればよい。図形形状分類回路としては、方向が合わされた多値階調パターンデータの形状を認識し分類するものであればよい。
【００４１】
その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施することができる。
【００４２】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、パターンデータ発生手段により得たパターンデータをリサイズするリサイズ手段において、パターンデータの特定領域内で該パターンデータの方向を検出すると共にその方向を合わせ、パターンデータの形状を認識して分類し、分類された形状に応じて膨張／収縮を行うことにより、エッチングプロセスによって生じるフォトマスク上の微妙なパターンの変化に対応したパターンデータの合わせが可能となり、様々な検査の要求に合わせた、より実用性の高いパターン欠陥検査装置を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係わるパターン検査装置を示す概略構成図。
【図２】図１の実施形態に用いたリサイズ回路の具体的構成例を示すブロック図。
【図３】同実施形態の特定領域の考え方を説明するための図。
【図４】同実施形態の図形回転回路の処理方法を説明するための図。
【図５】同実施形態の図形回転のイメージを説明するための図。
【図６】同実施形態の図形形状分類回路により分類される図形の一部を示した図。
【図７】同実施形態の図形形状分類回路の処理方法を説明するための図。
【図８】同実施形態のパターン膨張回路の処理方法を説明するための図。
【図９】同実施形態のリサイズ量と走査ウインドの大きさとの関係を示す図。
【符号の説明】
１…フォトマスク
２…ランプ
３…センサ
４１…集光レンズ
４２…対物レンズ
５…センサ回路
６…欠陥判定回路
７…リサイズ回路
８…多値階調パターン展開回路
９…計算機
１０，１４…パターンデータ反転回路
１１…図形回転回路
１２…図形形状分類回路
１３…パターン膨張回路
２０…多値階調パターンデータ
２１，２２…走査ウインド
【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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