(57)【要約】【課題】線幅欠陥についての検出感度が高いマスク検査方法、マスク検査装置及びマスク検査プログラムを提供する。【解決手段】  フォトマスクに形成されたラインパターンの線幅欠陥を検査するマスク検査方法において、フォトマスクを撮像することにより、ラインパターンに対して直交する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓを作成し、フォトマスクの参照データに基づいて参照輝度プロファイルＰｒｅｆを作成し、センサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓにおける閾値Ｔ以上の部分と直線ＬＴとにより囲まれた領域Ｒｓｅｎｓの面積Ｓｓｅｎｓを算出し、参照輝度プロファイルＰｒｅｆにおける領域Ｒｒｅｆの面積Ｓｒｅｆを算出し、面積Ｓｒｅｆに補正値Ｈを加えて補正後参照面積Ｓｒｅｆ−Ｈを算出し、面積Ｓｓｅｎｓと補正後参照面積Ｓｒｅｆ−Ｈとの差を算出し、この差に基づいてラインパターンの幅が正常であるか否かを判定する。【選択図】図１
2009053021.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マスクを撮像することにより、前記マスクに形成された直線状のパターンについて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成する工程と、
前記マスクの参照データに基づいて前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成する工程と、
前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出する工程と、
前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出する工程と、
前記参照輝度プロファイルにおける前記面積に補正値を加算して補正後参照面積を算出する工程と、
前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正後参照面積との差を算出する工程と、
前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定する工程と、
を備えたことを特徴とするマスク検査方法。
【請求項２】
前記補正後参照面積を算出する工程において、前記参照輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正値との関係を記載したテーブルを参照することにより、前記補正値を取得することを特徴とする請求項１記載のマスク検査方法。
【請求項３】
前記テーブルは、予め取得された前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記参照輝度プロファイルにおける前記面積との差と、前記参照輝度プロファイルにおける前記面積との関係に基づいて、作成されたものであることを特徴とする請求項２記載のマスク検査方法。
【請求項４】
前記テーブルは、前記参照輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正値との関係を表わす関数を設定し、前記関数に前記参照輝度プロファイルにおける前記面積及び前記補正値を代入することにより、最小二乗法により前記関数の係数を決定し、前記係数が決定された前記関数に基づいて作成されたものであることを特徴とする請求項２記載のマスク検査方法。
【請求項５】
マスクを撮像することにより、前記マスクに形成された直線状のパターンについて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを取得する工程と、
前記マスクの参照データに基づいて前記直線に沿った参照輝度プロファイルを取得する工程と、
前記参照輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出する工程と、
前記センサ輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出する工程と、
前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記参照輝度プロファイルにおける前記面積との差を算出する工程と、
前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか異常であるかを判定する工程と、
を備えたことを特徴とするマスク検査方法。
【請求項６】
マスクを撮像して前記マスクのセンサ画像を取得する撮像手段と、
前記センサ画像及び前記マスクの参照画像に基づいて、前記マスクに形成された直線状のパターンの幅を検査する演算手段と、
を備え、
前記演算手段は、
前記センサ画像に基づいて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成し、
前記参照画像に基づいて、前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成し、
前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出し、
前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出し、
前記参照輝度プロファイルにおける前記面積に補正値を加算して補正後参照面積を算出し、
前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正後参照面積との差を算出し、
前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定することを特徴とするマスク検査装置。
【請求項７】
前記参照輝度プロファイルにおける前記面積と補正値との関係を記載したテーブルを記憶した記憶手段をさらに備え、
前記演算手段は、前記テーブルを参照して前記補正値を取得することを特徴とする請求項６記載のマスク検査装置。
【請求項８】
マスクを撮像して前記マスクのセンサ画像を取得する撮像手段と、
前記センサ画像及び前記マスクの参照画像に基づいて、前記マスクに形成された直線状のパターンの幅を検査する演算手段と、
を備え、
前記演算手段は、
前記センサ画像に基づいて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成し、
前記参照画像に基づいて、前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成し、
前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出し、
前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出し、
前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記参照輝度プロファイルにおける前記面積との差を算出し、
前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定することを特徴とするマスク検査装置。
【請求項９】
コンピューターに、
マスクの撮像結果に基づいて、前記マスクに形成された直線状のパターンについて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成する手順と、
前記マスクの参照データに基づいて前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成する手順と、
前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出する手順と、
前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出する手順と、
前記参照輝度プロファイルにおける前記面積に補正値を加算して補正後参照面積を算出する手順と、
前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正後参照面積との差を算出する手順と、
前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定する手順と、
を実行させることを特徴とするマスク検査プログラム。
【請求項１０】
前記補正後参照面積を算出する手順において、前記コンピューターに、
前記参照輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正値との関係を記載したテーブルを参照させることにより、前記補正値を取得させることを特徴とする請求項９記載のマスク検査プログラム。
【請求項１１】
コンピューターに、
マスクの撮像結果に基づいて、前記マスクに形成された直線状のパターンについて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成する手順と、
前記マスクの参照データに基づいて前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成する手順と、
前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出する手順と、
前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出する手順と、
前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記参照輝度プロファイルにおける前記面積との差を算出する手順と、
前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定する手順と、
を実行させることを特徴とするマスク検査プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マスク検査方法、マスク検査装置及びマスク検査プログラムに関し、特に、半導体装置の製造に用いるフォトマスクの線幅欠陥を検査するマスク検査方法、マスク検査装置及びマスク検査プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の製造においては、フォトリソグラフィによってウェーハ上に素子及び回路を形成している。このフォトリソグラフィに際しては、ウェーハ上に転写するパターンが形成されたフォトマスクが使用される。このため、フォトマスクのパターンが設計どおりに形成されているかどうかの検査は、半導体装置の製造上極めて重要であり、種々の検査方法が提案されている（例えば、特許文献１及び２参照。）。
【０００３】
フォトマスクの欠陥の一つに、一方向に延びる直線状のパターン（以下、「ラインパターン」という）の幅が設計値よりも広い又は細いといった欠陥がある。以下、このような欠陥を「線幅欠陥」という。従来より、線幅欠陥の検出方法としては、フォトマスクを撮像してセンサ画像を取得し、このセンサ画像をある閾値で二値化して二値化画像を作成し、この二値化画像に基づいて線幅を測定する方法が知られている。例えば、このセンサ画像の二値化画像における線幅の測定結果を、フォトマスクの参照画像の二値化画像に基づいて決定された線幅と比較し、その差が大きければ線幅欠陥と判定する。しかしながら、この従来の方法では、ＳＮ（Signal-to-Noise：信号対雑音）比が低く、検出感度が不十分であるという問題がある。
【０００４】
【特許文献１】特開２００１−２６６１２６号公報
【特許文献２】特開２００６−２８４３７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明の目的は、線幅欠陥についての検出感度が高いマスク検査方法、マスク検査装置及びマスク検査プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の一態様によれば、マスクを撮像することにより、前記マスクに形成された直線状のパターンについて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成する工程と、前記マスクの参照データに基づいて前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成する工程と、前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出する工程と、前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出する工程と、前記参照輝度プロファイルにおける前記面積に補正値を加算して補正後参照面積を算出する工程と、前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正後参照面積との差を算出する工程と、前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定する工程と、を備えたことを特徴とするマスク検査方法が提供される。
【０００７】
本発明の他の一態様によれば、マスクを撮像することにより、前記マスクに形成された直線状のパターンについて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを取得する工程と、前記マスクの参照データに基づいて前記直線に沿った参照輝度プロファイルを取得する工程と、前記参照輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出する工程と、前記センサ輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出する工程と、前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記参照輝度プロファイルにおける前記面積との差を算出する工程と、前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか異常であるかを判定する工程と、を備えたことを特徴とするマスク検査方法が提供される。
【０００８】
本発明の更に他の一態様によれば、マスクを撮像して前記マスクのセンサ画像を取得する撮像手段と、前記センサ画像及び前記マスクの参照画像に基づいて、前記マスクに形成された直線状のパターンの幅を検査する演算手段と、を備え、前記演算手段は、前記センサ画像に基づいて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成し、前記参照画像に基づいて、前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成し、前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出し、前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出し、前記参照輝度プロファイルにおける前記面積に補正値を加算して補正後参照面積を算出し、前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正後参照面積との差を算出し、前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定することを特徴とするマスク検査装置が提供される。
【０００９】
本発明の更に他の一態様によれば、マスクを撮像して前記マスクのセンサ画像を取得する撮像手段と、前記センサ画像及び前記マスクの参照画像に基づいて、前記マスクに形成された直線状のパターンの幅を検査する演算手段と、を備え、前記演算手段は、前記センサ画像に基づいて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成し、前記参照画像に基づいて、前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成し、前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出し、前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出し、前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記参照輝度プロファイルにおける前記面積との差を算出し、前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定することを特徴とするマスク検査装置が提供される。
【００１０】
本発明の更に他の一態様によれば、コンピューターに、マスクの撮像結果に基づいて、前記マスクに形成された直線状のパターンについて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成する手順と、前記マスクの参照データに基づいて前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成する手順と、前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出する手順と、前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出する手順と、前記参照輝度プロファイルにおける前記面積に補正値を加算して補正後参照面積を算出する手順と、前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記補正後参照面積との差を算出する手順と、前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定する手順と、を実行させることを特徴とするマスク検査プログラムが提供される。
【００１１】
本発明の更に他の一態様によれば、コンピューターに、マスクの撮像結果に基づいて、前記マスクに形成された直線状のパターンについて、前記パターンに対して交差する直線に沿ったセンサ輝度プロファイルを作成する手順と、前記マスクの参照データに基づいて前記直線に沿った参照輝度プロファイルを作成する手順と、前記センサ輝度プロファイルにおける閾値以上の部分と前記閾値を表わす直線とにより囲まれた領域の面積を算出する手順と、前記参照輝度プロファイルにおける前記閾値以上の部分と前記直線とにより囲まれた領域の面積を算出する手順と、前記センサ輝度プロファイルにおける前記面積と前記参照輝度プロファイルにおける前記面積との差を算出する手順と、前記差に基づいて前記パターンの幅が正常であるか否かを判定する手順と、を実行させることを特徴とするマスク検査プログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、線幅欠陥についての検出感度が高いマスク検査方法、マスク検査装置及びマスク検査プログラムを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照しつつ、本発明の実施形態について説明する。
先ず、本発明の第１の実施形態について説明する。
図１は、本実施形態に係るマスク検査装置を例示するブロック図である。
図１に示すマスク検査装置１は、半導体装置を製造する際に使用するフォトマスク１０１について、ラインパターンの線幅欠陥を検出するものである。
【００１４】
図１に示すように、本実施形態に係るマスク検査装置１においては、フォトマスク１０１を撮像してセンサ画像を取得する撮像手段２が設けられている。一方、マスク検査装置１の外部にはデータベース５０が設けられており、このデータベース５０には、フォトマスク１０１の参照データとして、参照画像が記憶されている。参照画像とは、欠陥がない理想状態のフォトマスクに対応する画像であり、フォトマスク１０１の設計データ、例えば、ＣＡＤ（Computer Aided Design ：コンピューター支援設計）データに基づいて作成されたものである。
【００１５】
また、マスク検査装置１には、撮像手段２からセンサ画像が入力され、データベース５０からフォトマスク１０１の参照画像が入力されて、フォトマスク１０１の線幅欠陥を検査する演算手段３が設けられている。更に、マスク検査装置１には、ＬＵＴ（ルックアップテーブル）が記憶された記憶手段４が設けられている。ＬＵＴには、演算手段３がセンサ画像を参照画像と比較する際に、参照画像に加える補正値が記載されている。ＬＵＴの詳細については後述する。
【００１６】
次に、上述の如く構成された本実施形態に係るマスク検査装置の動作、すなわち、本実施形態に係るマスク検査方法について説明する。
図２は、本実施形態に係るマスク検査方法を例示するフローチャート図であり、
図３は、本実施形態における線幅欠陥の検出方法を例示するフローチャート図である。
なお、図３は図２に示すステップＳ２（線幅欠陥の検出工程）の内容を詳細に示す図である。
図４は、フォトマスクに形成されたラインパターン及び輝度プロファイルの測定位置を例示する平面図であり、
図５は、横軸にラインパターンが延びる方向に対して直交する方向における位置をとり、縦軸に輝度をとって、本実施形態における線幅欠陥の検出方法を例示するグラフ図であり、
図６は、横軸にラインパターンが延びる方向に対して直交する方向における位置をとり、縦軸に輝度をとって、断面積の算出方法を例示する図であり、
図７は、横軸に参照断面積をとり、縦軸に補正値をとって、ＬＵＴの内容を例示するグラフ図である。
【００１７】
先ず、図２のステップＳ１に示すように、図１に示すマスク検査装置１の撮像手段２が、フォトマスク１０１を撮像し、フォトマスク１０１のセンサ画像を取得する。この撮像は例えば深紫外線によって行う。そして、取得されたセンサ画像は演算手段３に入力される。このとき、フォトマスク１０１全体を一度に撮像してもよいが、そうすると、センサ画像のデータサイズが大きくなり過ぎ、扱いが不便になる場合がある。このような場合には、一度にフォトマスク１０１の一部分のみを撮像する。
【００１８】
次に、図２のステップＳ２に示すように、このセンサ画像に基づいて、線幅欠陥の検出を行う。すなわち、図３のステップＳ２１に示すように、検査対象となる部分のセンサ画像についてキャラクタ判定を行い、この部分にラインパターンが存在するか否かを判定する。そして、ラインパターンが存在しないと判定された場合は、ステップＳ２７に進み、この部分は正常部であると判定する。
【００１９】
一方、ラインパターンが存在すると判定された場合は、ステップＳ２２に進み、参照断面積、すなわち、参照画像における輝度プロファイルのうち、ラインパターンを横切る部分の面積を測定する。具体的には、先ず、演算手段３が、データベース５０から参照画像を読み込む。上述の如く、参照画像はフォトマスク１０１の設計データに基づいて作成されたものであり、欠陥のない理想状態のフォトマスク１０１に対応している。
【００２０】
図４に示すように、フォトマスク１０１においては、複数本のラインパターン１０２が相互に平行に形成されているものとする。そして、このラインパターン１０２に対して交差、例えば直交する直線１０３に沿って、参照画像の各画素の輝度を測定する。この結果、図５に示すように、参照輝度プロファイルＰｒｅｆが作成される。なお、図５の横軸は直線１０３における位置を示し、縦軸はこの位置にある画素の輝度を示す。
【００２１】
次に、図５に示すように、輝度に適当な閾値Ｔを設定する。図５においては、この閾値Ｔは直線ＬＴとして示されている。次に、参照輝度プロファイルＰｒｅｆにおける閾値Ｔ以上の部分と直線ＬＴとにより囲まれた領域Ｒｒｅｆの面積Ｓｒｅｆ（以下、「参照断面積」ともいう）を算出する。
【００２２】
具体的には、図６に示すように、領域Ｒｒｅｆを台形及び直角三角形の集合体として近似し、各台形及び直角三角形の面積をそれぞれ計算して合算する。すなわち、直線１０３上に配列された複数の画素のうち、隣り合う２つの画素の輝度がいずれも閾値Ｔよりも大きい場合には、領域Ｒｒｅｆのうち、この２つの画素に相当する部分は台形であるとみなし、隣り合う２つの画素のうち一方が閾値Ｔよりも大きく他方が閾値Ｔ以下である場合には、領域Ｒｒｅｆのうち、この２つの画素に相当する部分は直角三角形であるとみなす。なお、隣り合う２つの画素の輝度がいずれも閾値Ｔ以下である部分は、領域Ｒｒｅｆには含まれない。
【００２３】
図６に示す例では、参照輝度プロファイルＰｒｅｆにおいて連続した７個のプロットＡ〜Ｇのうち、５個のプロットＢ〜Ｆが直線ＬＴよりも上方に位置し、２個のプロットＡ及びＧが直線ＬＴよりも下方に位置している。この場合は、領域Ｒｒｅｆは６つの領域に分割され、両端部の２つの領域の形状は直角三角形となり、中央部の５つの領域の形状は台形となる。画素のサイズ、すなわち、各画素の直線１０３に沿った長さをＰとし、例えばプロットＡの輝度をｆＡとし、ｇＡ＝ｆＡ−Ｔとするとき、各領域の面積Ｓ１〜Ｓ６は、下記数式１〜６により算出することができる。そして、領域Ｒｒｅｆ全体の面積Ｓｒｅｆは、下記数式７により算出することができる。
【００２４】
【数１】
2009053021.tif 000003
【００２５】
【数２】
2009053021.tif 000004
【００２６】
【数３】
2009053021.tif 000005
【００２７】
【数４】
2009053021.tif 000006
【００２８】
【数５】
2009053021.tif 000007
【００２９】
【数６】
2009053021.tif 000008
【００３０】
【数７】
2009053021.tif 000009
【００３１】
次に、図３のステップＳ２３に示すように、参照断面積Ｓｒｅｆに対して補正を加え、補正後参照断面積（補正後参照面積）Ｓｒｅｆ−Ｈを計算する。参照画像は、フォトマスク１０１の設計データに対して、フォトマスク１０１を撮像した場合に発現する光学的作用を演算によって擬似的に付加して作成されたものである。しかしながら、撮像の際に発現する光学的作用を演算によって完全に再現することは困難であり、現実の撮像画像との間に線幅に応じた定常的な誤差が発生する場合がある。
【００３２】
そこで、本実施形態においては、記憶手段４に、図７に示すような参照断面積と補正値との関係を規定した参照断面積補正テーブル（ＬＵＴ）を記憶させておく。そして、演算手段３が、記憶手段４に記憶された参照断面積補正テーブル（ＬＵＴ）を参照し、参照断面積Ｓｒｅｆの値に応じて補正値Ｈを取得し、この補正値Ｈを参照断面積Ｓｒｅｆに加算する。これにより、下記数式８により、補正後断面積Ｓｒｅｆ−Ｈを計算する。なお、補正値Ｈは正の値の場合もあり、負の値の場合もあり、０の場合もある。
【００３３】
【数８】
2009053021.tif 000010
【００３４】
次に、ステップＳ２４に示すように、演算手段３がセンサ画像に関して、直線１０３に沿って各画素の輝度を測定する。この結果、図５に示すように、センサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓが作成される。次に、センサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓにおける閾値Ｔ以上の部分と直線ＬＴとにより囲まれた領域Ｒｓｅｎｓの面積Ｓｓｅｎｓ（以下、「センサ断面積」ともいう）を算出する。センサ断面積Ｓｓｅｎｓの算出方法は、上述の参照断面積Ｓｒｅｆの算出方法と同様である。すなわち、領域Ｒｓｅｎｓを台形及び直角三角形の集合体で近似して計算する。
【００３５】
次に、ステップＳ２５に示すように、演算手段３が、下記数式９に従って、センサ断面積Ｓｓｅｎｓと補正後断面積Ｓｒｅｆ−Ｈとに基づいて、線幅変動率Ｍを算出する。線幅変動率Ｍは、センサ断面積Ｓｓｅｎｓと補正後断面積Ｓｒｅｆ−Ｈとの差の大きさを表わしている。
【００３６】
【数９】
2009053021.tif 000011
【００３７】
次に、ステップＳ２６に示すように、演算手段３がこの線幅変動率Ｍと判定閾値Ｑとの大小関係を判断する。判定閾値Ｑは、線幅欠陥の有無を判定するための基準値であり、フォトマスク１０１に要求される寸法精度に応じて設定される。線幅変動率Ｍの絶対値が判定閾値Ｑ未満である場合には、ステップＳ２７に進み、このラインパターンは正常であると認め、この部分は正常部であると判定する。一方、線幅変動率Ｍの絶対値が判定閾値Ｑ以上である場合には、ステップＳ２８に進み、このラインパターンには線幅欠陥があると認め、この部分は欠陥部であると判定する。これにより、この部分の検査が終了する。
【００３８】
次に、図２のステップＳ３に示すように、フォトマスク１０１の全ての部分を検査したかどうかを判定し、未検査部分が残っていればステップＳ１に戻り、全ての部分の検査が終了していれば、フォトマスク１０１の検査を終了する。その後、演算手段３が、検査結果を出力する。
【００３９】
以下、参照断面積補正テーブル（ＬＵＴ）の作成方法を例示する。
先ず、ＬＵＴの第１の作成方法について説明する。
図８は、横軸に参照断面積をとり、縦軸にセンサ断面積をとって、参照断面積とセンサ断面積との関係を例示するグラフ図であり、
図９は、横軸に参照断面積をとり、縦軸にセンサ断面積と参照断面積との差をとって、センサ断面積と参照断面積との間の誤差の面積依存性を例示するグラフ図であり、
図１０は、横軸に参照断面積をとり、縦軸に補正量をとって、ＬＵＴの内容を例示するグラフ図である。
【００４０】
なお、図８及び図９においては、複数のフォトマスクについて参照断面積及びセンサ断面積を測定しており、ハッチングを付した各領域は、同一のフォトマスクにおいて測定されたデータのグループを示している。また、図８に示す直線は、傾きが１で切片が０の直線、すなわち、「センサ断面積＝参照断面積」を表わす直線である。更に、図１０は、図９に示すデータを測定点毎に示している。
【００４１】
図８に示すように、同一のフォトマスクについて測定された参照断面積とセンサ断面積とは相互に略一致しているが、若干の誤差が生じている。また、図９に示すように、この誤差、すなわち、（センサ断面積−参照断面積）の値は、参照断面積の大きさにある程度依存する。そこで、図１０に示すように、この依存性に基づいてＬＵＴを作成する。すなわち、測定点毎のデータを示す線１１に対して、参照断面積が０である場合の補正値を０とし、測定点間を線形補間し、スムージングを施した線１２を求める。又は、線１１に対して、参照断面積が０である場合の補正値を参照断面積が最小であるデータの補正量とし、測定点間を線形補間し、スムージングを施した線１３を求める。そして、線１２又は１３に基づいて、参照断面積に対する補正量を求め、ＬＵＴを作成する。
【００４２】
次に、ＬＵＴの第２の作成方法について説明する。
図１１は、横軸に参照断面積をとり、縦軸にセンサ断面積と参照断面積との差をとって、センサ断面積と参照断面積との間の誤差の面積依存性を例示するグラフ図である。
先ず、予め測定されたセンサ輝度プロファイルに基づいて、センサ断面積を求める。次に、これらのセンサ断面積について、センサ断面積と参照断面積との差を求める。この差の値を参照断面積についてプロットすると、図１１に示すプロット１４のようになる。
【００４３】
次に、参照断面積の基準幅を設定する。そして、この基準幅ごとに参照断面積の数値範囲を複数の区画に分割し、各区画について、差（センサ断面積−参照断面積）の値の平均値を算出する。次に、データ（プロット）が１以上存在する区画については、この平均値を代表値とする。一方、データが存在しない区画については、その区画の両隣の区画であってデータが１以上存在する区画の平均値を線形補間して補間値を求め、これを代表値とする。これにより、各区画が各１個の代表値、すなわち、平均値又は補間値を持つことになる。なお、プロット１４が分布している範囲の外側に位置する区画の代表値は、０としてもよく、データが存在する区画のうち最も近い区画の代表値と等しくしてもよく、参照断面積が０である位置を含む区画の代表値を０として、線形補間することにより決定してもよい。そして、これらの代表値を補正値Ｈとする。この代表値（補正値）を図１１に表わすと、線１５のようになる。
【００４４】
次に、ＬＵＴの第３の作成方法について説明する。
先ず、参照断面積Ｓｒｅｆと補正量Ｈとの関係を表わす関数Ｈ＝ｆ（Ｓｒｅｆ）を設定する。次に、実験的に求められた参照断面積と補正量との関係を上記関数Ｈ＝ｆ（Ｓｒｅｆ）に代入し、最小二乗法により、関数Ｈ＝ｆ（Ｓｒｅｆ）の各係数を決定する。そして、係数が決定された上記関数Ｈ＝ｆ（Ｓｒｅｆ）に基づいて、参照断面積に対する補正量Ｈを算出し、ＬＵＴを作成する。
【００４５】
このように、ＬＵＴは、線幅欠陥の検査に先立ち、予め取得されたセンサ断面積Ｓｓｅｎｓ及び参照断面積Ｓｒｅｆに基づいて作成されたものである。また、ＬＵＴは、画像の水平方向（Ｘ方向）及び垂直方向（Ｙ方向）についてそれぞれ作成する。ＬＵＴは検査の度に作成し直してもよく、一度作成したＬＵＴを継続して使用してもよい。
【００４６】
なお、本実施形態において、演算手段３は専用のハードウェアによって構成することもできるが、プログラムを記憶したコンピューターによって構成することもできる。この場合、このプログラムは、演算手段３を構成するコンピューターに、下記手順（１）〜（７）を実行させる。
【００４７】
（１）撮像手段２によって取得されたフォトマスク１０１のセンサ画像に基づいて、フォトマスク１０１に形成されたラインパターン１０２について、ラインパターン１０２に交差する直線１０３に沿ったセンサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓを作成する手順。
（２）フォトマスク１０１の参照データ（参照画像）に基づいて直線１０３に沿った参照輝度プロファイルＰｒｅｆを作成する手順。
（３）センサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓにおける閾値Ｔ以上の部分と閾値Ｔを表わす直線ＬＴとにより囲まれた領域Ｒｓｅｎｓの面積Ｓｓｅｎｓを算出する手順。
（４）参照輝度プロファイルＰｒｅｆにおける閾値Ｔ以上の部分と直線ＬＴとにより囲まれた領域Ｒｒｅｆの面積Ｓｒｅｆを算出する手順。
（５）参照輝度プロファイルＰｒｅｆにおける面積Ｓｒｅｆに補正値Ｈを加算して補正後参照断面積Ｓｒｅｆ−Ｈを算出する手順。
（６）センサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓにおける面積Ｓｓｅｎｓと補正後参照断面積Ｓｒｅｆ−Ｈとの差を算出し、線幅変動率Ｍを算出する手順。
（７）線幅変動率Ｍに基づいてラインパターン１０２の幅が正常であるか否かを判定する手順。
【００４８】
以下、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態においては、センサ画像及び参照画像のそれぞれについて、ラインパターンを横切る輝度プロファイルの面積を求め、これらを比較することにより、線幅欠陥を検出している。これにより、従来の線幅を直接比較する方法と比較して、検出のＳＮ比を向上させることができ、検出感度を高めることができる。以下、この本実施形態の効果を、比較例と比較して説明する。
【００４９】
図１２は、横軸にラインパターンが延びる方向に対して直交する方向における位置をとり、縦軸に輝度をとって、第１の比較例における線幅欠陥の検出方法を例示するグラフ図であり、
図１３は、横軸にラインパターンが延びる方向に対して直交する方向における位置をとり、縦軸に輝度をとって、第２の比較例における線幅欠陥の検出方法を例示するグラフ図である。
【００５０】
第１の比較例においては、センサ画像及び参照画像を閾値Ｔによって二値化し、ラインパターンの線幅を求める。そして、両画像の線幅を比較して、線幅欠陥を検出する。すなわち、図１２に示すように、センサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓと直線ＬＴとの交点間の部分うち、Ｐｓｅｎｓ≧ＬＴである部分の距離を求め、参照輝度プロファイルＰｒｅｆと直線ＬＴとの交点間の部分うち、Ｐｒｅｆ≧ＬＴである部分の距離を求め、両距離の差を求める。そして、この差を判定閾値と比較して、線幅欠陥を検出する。
【００５１】
第２の比較例においては、センサ画像及び参照画像において、ラインパターンの輝度のピーク値を求める。そして、両画像のピーク値を比較して、線幅欠陥を検出する。すなわち、図１３に示すように、センサ輝度プロファイルＰｓｅｎｓの最大値と参照輝度プロファイルＰｒｅｆの最大値との差を求める。そして、この差を判定閾値と比較して、線幅欠陥を検出する。
【００５２】
図１４は、横軸に欠陥サイズをとり、縦軸にＳＮ比をとって、本実施形態並びに第１及び第２の比較例の検出感度を示すグラフ図である。
図１４の横軸に示す欠陥サイズとは、ラインパターンの幅のずれ量、すなわち、測定されたラインパターンの幅と設計値との差である。
ＳＮ比が１以上であれば、検出信号がノイズに埋もれることがなく、線幅欠陥を確実に検出することができる。図１４に示すように、本実施形態によれば、上述の第１及び第２の比較例と比較して、より小さな欠陥サイズにおいてＳＮ比が１以上となっている。従って、本実施形態は、第１及び第２の比較例と比較して、検出感度が高いことがわかる。
【００５３】
この理由として、以下の事柄が考えられる。すなわち、第１及び第２の比較例においては、ラインパターンについて、線幅又は輝度の一方しか測定していない。しかしながら、線幅が測定光の波長程度又は波長以下であるラインパターンの画像においては、線幅が変動すると、線幅だけでなくラインパターンの輝度も変動する。すなわち、線幅が狭くなれば輝度は低下し、線幅が広くなれば輝度は増加する。本実施形態においては、輝度プロファイルで囲まれた領域の面積を測定しているが、この面積はラインパターンの線幅と輝度との積に相当するため、線幅の変動を増幅して検知することができる。このため、本実施形態においては、線幅欠陥に対する検出感度が高い。
【００５４】
また、本実施形態においては、輝度プロファイルと直線ＬＴとによって囲まれた領域の面積（断面積）の計算を行う際に、この領域を台形と直角三角形によって近似している。この断面積計算は、各画素の輝度を線形補間した場合と等価であり、元の画像における画素のエネルギーを保存することができる。一般に、画像中のある領域のエネルギーを算出する際には、この領域と画素との相対的な位置関係によって結果がばらつき、ノイズ（位置ずれノイズ）の原因となる。そこで、領域と画素との位置関係を揃えるために、領域の中心、すなわち、ピーク位置をサブ画素レベルで求めて、このピーク位置を中心とした領域をサブ画素精度で設定して、エネルギーの算出範囲とする必要がある。本実施形態における断面積比較アルゴリズムでは、輝度をある閾値Ｔで二値化して、その閾値Ｔ以上の部分の断面積を算出することにより、エネルギーを算出する領域を揃え、センサ画像と参照画像との位置ずれに起因するノイズを低減することができる。このため、本実施形態によれば、位置ずれノイズに対してロバストな比較が可能となる。これに対して、上述の第２の比較例においては、輝度プロファイルのピーク位置が必ずしも画素の位置と一致しないため、位置ずれノイズに対して敏感であり、ＳＮ比が低い。
【００５５】
更に、本実施形態においては、参照断面積に応じた定常的な誤差を記載したＬＵＴを作成し、記憶手段４に記憶させている。そして、参照断面積を求める際には、このＬＵＴを参照して補正を行っている。これにより、より精度が高い検出が可能となる。
【００５６】
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。
前述の第１の実施形態においては、参照断面積Ｓｒｅｆに補正値Ｈを加えて補正後参照断面積Ｓｒｅｆ−Ｈを算出し、この補正後参照断面積Ｓｒｅｆ−Ｈをセンサ断面積Ｓｓｅｎｓと比較する例を示したが、本実施形態においては、補正後参照断面積Ｓｒｅｆ−Ｈの算出を省略し、参照断面積Ｓｒｅｆとセンサ断面積Ｓｓｅｎｓとを比較する。フォトマスクの設計データに基づいて十分に精度よく参照輝度プロファイルＰｒｅｆを再現できる場合には、本実施形態に係る方法によって、線幅欠陥を検査することができる。
【００５７】
本実施形態に係るマスク検査装置の構成は、図１に示すマスク検査装置１の構成から、記憶手段４を省略した構成である。また、本実施形態に係るマスク検査方法の構成は、図３に示す構成から、ステップＳ２３に示す補正後参照断面積の計算工程を省略し、ステップＳ２５に示す工程において、断面積差として、補正していない参照断面積とセンサ断面積との差を求めるものである。更に、本実施形態に係るマスク検査プログラムは、前述の第１の実施形態に係るマスク検査プログラムから手順（５）を省略し、手順（６）においてセンサ断面積Ｓｓｅｎｓと参照断面積Ｓｒｅｆとの差を算出し、この差に基づいて、手順（７）において線幅欠陥の判定を行うものである。
【００５８】
本実施形態においても、前述の第１の実施形態と同様に、ラインパターンを横切る輝度プロファイルの面積に基づいて線幅欠陥を検出しているため、高い検出感度で線幅欠陥を検査することができる。本実施形態に係る上記以外の構成及び作用効果は、前述の第１の実施形態と同様である。
【００５９】
以上、実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されるものではない。例えば、前述の各実施形態に対して、当業者が適宜、構成要素の追加、削除若しくは設計変更、又は、工程の追加、省略若しくは条件変更を行ったものも、本発明の要旨を備えている限り、本発明の範囲に含有される。例えば、前述の各実施形態においては、参照画像を設計データに基づいて作成するＤｉｅ−ｔｏ−Ｄａｔａｂａｓｅ方式を例に挙げて説明したが、本発明はこれに限定されず、Ｄｉｅ−ｔｏ−Ｄｉｅ方式、及びＣｅｌｌ−ｔｏ−Ｃｅｌｌ方式のマスク検査にも適用可能である。また、ウェーハの検査にも適用可能である。また、図１に示すデータベース５０は、マスク検査装置１に内蔵されていてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の第１の実施形態に係るマスク検査装置を例示するブロック図である。
【図２】第１の実施形態に係るマスク検査方法を例示するフローチャート図である。
【図３】第１の実施形態における線幅欠陥の検出方法を例示するフローチャート図である。
【図４】フォトマスクに形成されたラインパターン及び輝度プロファイルの測定位置を例示する平面図である。
【図５】横軸にラインパターンが延びる方向に対して直交する方向における位置をとり、縦軸に輝度をとって、第１の実施形態における線幅欠陥の検出方法を例示するグラフ図である。
【図６】横軸にラインパターンが延びる方向に対して直交する方向における位置をとり、縦軸に輝度をとって、断面積の算出方法を例示する図である。
【図７】横軸に参照断面積をとり、縦軸に補正値をとって、ＬＵＴの内容を例示するグラフ図である。
【図８】横軸に参照断面積をとり、縦軸にセンサ断面積をとって、参照断面積とセンサ断面積との関係を例示するグラフ図である。
【図９】横軸に参照断面積をとり、縦軸にセンサ断面積と参照断面積との差をとって、センサ断面積と参照断面積との間の誤差の面積依存性を例示するグラフ図である。
【図１０】横軸に参照断面積をとり、縦軸に補正量をとって、ＬＵＴの内容を例示するグラフ図である。
【図１１】横軸に参照断面積をとり、縦軸にセンサ断面積と参照断面積との差をとって、センサ断面積と参照断面積との間の誤差の面積依存性を例示するグラフ図である。
【図１２】横軸にラインパターンが延びる方向に対して直交する方向における位置をとり、縦軸に輝度をとって、第１の比較例における線幅欠陥の検出方法を例示するグラフ図である。
【図１３】横軸にラインパターンが延びる方向に対して直交する方向における位置をとり、縦軸に輝度をとって、第２の比較例における線幅欠陥の検出方法を例示するグラフ図である。
【図１４】横軸に欠陥サイズをとり、縦軸にＳＮ比をとって、第１の実施形態並びに第１及び第２の比較例の検出感度を示すグラフ図である。
【符号の説明】
【００６１】
１  マスク検査装置、２  撮像手段、３  演算手段、４  記憶手段、５０  データベース、１０１  フォトマスク、１０２  ラインパターン、１０３  直線、ＬＴ  閾値Ｔを表わす直線、Ｐｒｅｆ  参照輝度プロファイル、Ｐｓｅｎｓ  センサ輝度プロファイル、Ｒｒｅｆ、Ｒｓｅｎｓ  領域、Ｓ１〜Ｓ６  面積、Ｓｒｅｆ  参照断面積、Ｓｒｅｆ−Ｈ  補正後参照断面積、Ｓｓｅｎｓ  センサ断面積、Ｔ  閾値
【図１】
2009053021.tif 000012
【図２】
2009053021.tif 000013
【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】
2009053021.tif 000018
【図８】
2009053021.tif 000019
【図９】
2009053021.tif 000020
【図１０】
2009053021.tif 000021
【図１２】
2009053021.tif 000022
【図１３】
2009053021.tif 000023
【図１１】
2009053021.tif 000024
【図１４】
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