JP2000321038A

JP2000321038A - パターン欠陥検出方法

Info

Publication number: JP2000321038A
Application number: JP13249799A
Authority: JP
Inventors: Haruhiko Yokoyama; 晴彦横山
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1999-05-13
Filing date: 1999-05-13
Publication date: 2000-11-24

Abstract

(57)【要約】【課題】回路パターンの欠陥をプロセス条件のばらつ
きの影響を受けることなく正確に検出するパターン欠陥
検出方法を提供する。【解決手段】検査対象物を撮像した検査パターン画像
を、良品である基準サンプルを撮像した基準パターン画
像と同一座標位置に位置決めし、それぞれのパターンの
境界点間の距離を検出して、各境界点間の距離の最大値
から欠陥を判定する。基準パターン画像の境界線１４と
対象パターン画像の境界線１５との各境界点座標間の距
離が大きくなるのは、膨張方向または縮小方向の欠陥１
６、１７があるためで、最大距離を所定の閾値で検出し
て欠陥を判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、シリコンウエハ上
に形成された回路パターンのように一定形状に形成され
るべきパターンに生じた欠けや膨出あるいは異物付着等
による欠陥を検出するパターン欠陥検出方法に関するも
のである。

【０００２】

【従来の技術】パターン欠陥の検出方法として、シリコ
ンウエハ上に形成された回路パターンの欠陥を検出する
従来方法について説明する。

【０００３】図１に示す検査装置により、まず、検査対
象物３の良品として確定されている基準サンプルの回路
パターンをカメラ１により撮像した基準パターン画像を
画像処理装置４に入力する。この基準パターン画像の画
像信号はＡ／Ｄ変換部５によりデジタル信号に変換され
て画像メモリ６に格納される。次に、検査対象とする検
査対象物３の回路パターンについて同様に撮像した検査
パターン画像を画像処理装置４に入力する。ＣＰＵ７は
この検査パターン画像と基準パターン画像とを比較して
欠陥の有無を検査する。

【０００４】欠陥検査を行うには、まず、検査パターン
画像を基準パターン画像と同一位置にテンプレートマッ
チング法により位置合わせする。テンプレートマッチン
グ法は、図２に示すように、シリコンウエハ８上にパタ
ーン９が形成された検査対象物３の基準サンプルを撮像
した基準パターン画像のパターンから、その特徴部分を
破線で囲った範囲のテンプレート１２として抽出し、こ
れを位置合わせの基準として使用する。このテンプレー
ト１２を検査パターン画像上で走査して、テンプレート
１２と最も似た部分を検出して位置合わせする。具体的
には、テンプレート１２と検査パターン画像との濃度差
総和が最も少ない部分を見つけることによって位置合わ
せする。

【０００５】位置合わせを行うときの前記濃度差総和
は、以下に示すように計算される。

【０００６】テンプレート１２の濃度を集合｛Ｔ_i,j｜
（ｉ，ｊ）はテンプレートに含まれる座標点｝で表す。

【０００７】検査画像の濃度を集合｛Ｐ_k,l｜（ｋ，
ｌ）は検査対象範囲に含まれる座標点｝で表す。

【０００８】テンプレート左上隅点が検査画像の座標
（ｋ，ｌ）となるように重ね合わせたときの濃度差総和
Ｄ（ｋ，ｌ）は、下式（１）として計算される。

【０００９】

【数１】この計算から導出された濃度差総和Ｄ（ｋ，ｌ）が最小
となるような座標（ｋ，ｌ）を求めることによって位置
合わせする。

【００１０】但し、基準画像と検査画像とは、照明状態
のばらつきなどによって全体的な濃度レベルが異なるこ
とがあり、このようなときには濃度レベルの差を補正し
ながら比較する。そのために、濃度差総和の代わりに
｛Ｔ_i,j｝と｛Ｐ_k+i,l+j｝の相関係数の大きさを用い
る。以下に示す相関関数ＣＰ（ｋ，ｌ）が最大となるよ
うな座標（ｋ，ｌ）を求めることによって位置合わせす
ることができる。

【００１１】前記相関関数ＣＰ（ｋ，ｌ）は下式（２）
によって求められる。

【００１２】ＣＰ（ｋ，ｌ）＝ＣＯＶ（Ｔ，Ｐ）／√｛ＶＡＲ（Ｔ）・ＶＡＲ（Ｐ）｝ ……（２）ここで、ＣＯＶ（Ｔ，Ｐ）は、｛Ｔ_i,j｜（ｉ，ｊ）ε
テンプレート｝と｛Ｐ _k+i,l+j｜（ｉ，ｊ）εテンプレ
ート｝との間の共分散、ＶＡＲ（Ｔ）は｛Ｔ_i, _j｜
（ｉ，ｊ）εテンプレート｝の分散、ＶＡＲ（Ｐ）は
｛Ｐ_k+i,l+j｜（ｉ，ｊ）εテンプレート｝の分散であ
る。

【００１３】上記のようにして算出される位置合わせ座
標（ｋ，ｌ）を用いて基準画像と検査画像とを重ね合わ
せる。具体的にはテンプレート１２の左上隅座標と、検
査画像の座標（ｋ，ｌ）とが一致するように両画像を重
ね合わせる。

【００１４】この位置決めされた検査パターン画像の所
定の検査領域について濃度差総和を求め、これを同一領
域について予め求められた基準パターン画像の濃度差総
和と比較して、両者の差が所定の閾値を越えている場合
に、検査対象物３の回路パターンに欠陥があると判定さ
れる。例えば、図３に示すように、検査パターン画像上
にパターン９が欠けた欠陥１１や異物１０の付着がある
と、基準パターン画像との濃度差総和に差が生じること
になり、これは欠陥として判定される。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来方法では、つぎのような問題点があった。

【００１６】シリコンウエハ上に形成される回路パター
ンは、プロセス環境の温度等の要因によって、パターン
の幅が変化する。この幅の変化が過大になるとパターン
のかすれやショートの発生を来すので、パターンの幅が
大きく変動しないように温度等のプロセス条件が管理さ
れる。しかし、管理される範囲内でパターン幅の変化は
温度等の要因によって一斉に太くなったり細くなったり
するので、濃度差総和のような級数計算はパターン幅の
変動の影響を大きく受けることになる。パターンの欠け
や異物の付着等の欠陥は一般に局所的な変動であるた
め、パターン幅のばらつきの中に埋もれて欠陥が検出さ
れないことになる。

【００１７】本発明が目的とするところは、パターン幅
の変動等の影響を受けることなく安定した欠陥検査がで
きるようにしたパターン欠陥検出方法を提供することに
ある。

【００１８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本願の第１発明に係るパターン欠陥検出方法は、検査
対象パターンを撮像した検査パターン画像を、同一条件
下で正常な検査対象パターンを撮像した基準パターン画
像と同一座標位置に位置決めし、基準パターン画像及び
検査パターン画像それぞれのパターンの輪郭を境界点の
集合として検出し、基準パターン画像の境界点座標と検
査パターン画像の境界点座標との間の最大距離から検査
対象パターンの欠陥を検出することを特徴とするもの
で、検査パターン画像と基準パターン画像との境界点の
距離が所定の閾値以上であるとき、この検査パターン画
像に欠陥があると判定する。前記閾値をパターン幅の変
動の範囲に設定することにより、パターン幅の変動の影
響を受けることなく欠陥検査を行うことができる。

【００１９】上記パターン欠陥検出方法において、境界
点の検出は、パターン画像を２次微分して、微分データ
の極大値と極小値との間のゼロ交差位置を境界点座標と
して抽出することができる。

【００２０】また、境界点の検出は、パターン画像を二
値化して、この二値化画像の輪郭点を境界点座標として
抽出することができる。

【００２１】また、上記目的を達成するための本願の第
２発明に係るパターン欠陥検出方法は、検査対象パター
ンを撮像した検査パターン画像を、同一条件下で正常な
検査対象パターンを撮像した基準パターン画像と同一座
標位置に位置決めし、基準パターン画像及び検査パター
ン画像を複数の二値化レベルで二値化して、各二値化レ
ベルそれぞれの二値化画像の輪郭を基準パターン画像及
び検査パターン画像それぞれの境界点の集合として抽出
し、検査パターン画像の境界点座標と基準パターンの境
界点座標との間の各二値化レベル画像毎の距離を求め、
各二値化レベル画像それぞれから求められた距離の平均
値の最大距離から検査対象パターンの欠陥を検出するこ
とを特徴とするもので、各パターン画像を複数の二値レ
ベルにより二値化して、それぞれパターン間の距離を検
出するので、二値化レベルによるパターン境界線検出の
ばらつきが抑制される。

【００２２】また、上記目的を達成するための本願の第
３発明に係るパターン欠陥検出方法は、検査対象パター
ンを撮像した検査パターン画像を、同一条件下で正常な
検査対象パターンを撮像した基準パターン画像と同一座
標位置に位置決めし、基準パターン画像及び検査パター
ン画像を二値化した各二値化画像の輪郭を基準パターン
画像及び検査パターン画像それぞれの境界点の集合とし
て抽出し、検査パターン画像の境界点座標と基準パター
ンの境界点座標との間の濃度差総和を求め、この濃度差
総和の最大値から検査対象パターンの欠陥を検出するこ
とを特徴とするもので、検査パターン画像の境界点座標
と基準パターンの境界点座標との間の濃度差総和の最大
値が所定の閾値以上である場合に、境界点間の位置ずれ
が大きく、検査対象物に欠陥があると判定される。

【００２３】

【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照してシリコ
ンウエハ上に形成された回路パターンの欠陥を検出する
パターン欠陥検出方法について説明する。

【００２４】まず、第１の実施形態によるパターン欠陥
検出方法をその手順（１）〜（５）の順に説明する。（１）シリコンウエハである検査対象物３の良品として
確定されているものを基準サンプルとして、図１に示し
た検査装置のカメラ１によりシリコンウエハ上に形成さ
れた回路パターンを撮像する。撮像された基準パターン
画像は画像処理装置４に入力され、Ａ／Ｄ変換部により
デジタル変換された後、画像メモリ６に格納される。（２）次に、欠陥検査する検査対象物３の回路パターン
をカメラ１により撮像する。撮像された検査パターン画
像は同様に画像メモリ６に格納する。（３）画像メモリ６に格納された基準パターン画像と検
査パターン画像とについて、ＣＰＵ７の制御によりテン
プレートマッチング法によって画像の位置合わせを行
う。テンプレートマッチングによる位置合わせの方法
は、先に従来技術において説明した手順と同様である。（４）基準パターン画像及び検査パターン画像それぞれ
についてパターン境界点を抽出する。パターン境界点の
抽出は、図４に示すようなエッジオペレータを用いて画
像の濃度変化について２次微分し、この微分値の極大値
と極小値との間のゼロ交差点をパターンの境界点とす
る。図５に示すように、このパターン境界点１３の集合
により、パターン画像９のエッジが検出される。（５）基準パターン画像と検査パターン画像とについて
抽出されたパターン境界の間の距離を計算する。距離計
算の方法は次の通りである。

【００２５】図６は、基準パターン画像及び検査パター
ン画像それぞれのパターン境界の間の距離を計算する検
査範囲内のパターン例を示すもので、検査パターン画像
のパターンの境界線１５に対し、同一座標に位置決めさ
れた基準パターン画像の境界線を破線１４で示してい
る。境界線は、各画像の前記パターン境界点の集合なの
で、ここで基準パターン画像の境界線はそのパターン境
界点の集合｛ＭＢＰ_i｝で表し、検査パターン画像の境
界線はそのパターン境界点の集合｛ＯＢＰ_j｝で表す。

【００２６】まず、基準パターン画像のパターン境界点
の集合｛ＭＢＰ_i｝に属する各点ＭＢＰ_iについて、検
査パターン画像のパターン境界点の集合｛ＯＢＰ_j｝に
属する各点ＯＢＰ_jとの距離の最小値ｍｉｎｄｉｓｔ１
（ｉ）を求める。全てのｉについての最小値は下式
（４）となる。

【００２７】ｍｉｎｄｉｓｔ１（ｉ）＝ｍｉｎ〔ｄｉｓｔ（ＭＢＰ_i,ＯＢＰ_j）｜〕 ……（３）次に、ｍｉｎｄｉｓｔ１（ｉ）について、全てのｉにつ
いての最大値ｍａｘｄｉｓｔ１を下式（５）のように基
準パターン画像側からの最大距離とする。図６に示すパ
ターン例においては、凸部１６が基準パターン画像側か
らの最大距離ｍａｘｄｉｓｔ１となる。

【００２８】ｍａｘｄｉｓｔ１＝ｍａｘ〔ｍｉｎｄｉｓｔ１（ｉ）〕……（４）次に、上式（３）（４）において、｛ＭＢＰ_i｝と｛Ｏ
ＢＰ_j｝とを入れ替えて、もう一種類の最大距離を計算
する。即ち、｛ＯＢＰ_j｝に属する各点ＯＢＰ _jにつ
き、検査パターン画像に属するパターン境界点との距離
ｍｉｎｄｉｓｔ２（ｊ）を求める。全てのｊについての
最小値は下式（５）となる。

【００２９】ｍｉｎｄｉｓｔ２（ｊ）＝ｍｉｎ〔ｄｉｓｔ（ＭＢＰ_i,ＯＢＰ_j）｜〕 ……（５）次に、ｍｉｎｄｉｓｔ２（ｊ）について、全てのｊにつ
いての最大値ｍａｘｄｉｓｔ２を下式（６）のように検
査パターン画像側からの最大距離とする。図６に示すパ
ターン例においては、凹部１７が対象パターン画像側か
らの最大距離ｍａｘｄｉｓｔ２となる。

【００３０】ｍａｘｄｉｓｔ２＝ｍａｘ〔ｍｉｎｄｉｓｔ２（ｊ）〕……（６）上記のように計算される基準パターン画像側から検査パ
ターン画像への最大距離ｍａｘｄｉｓｔ１は、図６に示
す凸部１６のように、パターンが膨張する方向の欠陥の
度合いを表し、検査パターン画像側から基準パターン画
像への最大距離ｍａｘｄｉｓｔ２は、図６に示す凹部１
７のように、パターンが縮小する方向の欠陥の度合いを
表している。

【００３１】図６に示すように、検査対象パターンに生
じた凸部１６のような欠陥、あるいは凹部１７のような
欠陥は、回路パターンの構成上で支障となる状態から、
両者を検出するか、いずれか一方のみを検出するかを決
定する。例えば、凹部１７は、その最大距離ｍａｘｄｉ
ｓｔ２が小さい状態においては、回路構成に支障は生じ
ないが、大きい状態になるとパターンが断線した状態に
なる。この凹部１７あるいは凸部１６のような欠陥の大
小は、回路構成に支障を生じさせない範囲での閾値を設
定して、検出された最大距離が閾値を越えるものを不良
と判定する。

【００３２】上記検出方法においては、パターン画像の
境界線を微分により得られた境界点の集合として求めて
いるが、パターン画像を二値化して、二値化画像の輪郭
線を境界線として検出することもできる。

【００３３】次に、本発明の第２の実施形態に係るパタ
ーン欠陥の検出方法について説明する。手順（１）〜
（３）までは、第１の実施形態の方法と同様である。（１）検査対象物３の良品として確定されているものを
基準サンプルとして、図１に示した検査装置のカメラ１
によりシリコンウエハ上に形成された回路パターンを撮
像する。撮像された基準パターン画像は画像処理装置４
に入力され、Ａ／Ｄ変換部によりデジタル変換された
後、画像メモリ６に格納される。（２）次に、欠陥検査する検査対象物３の回路パターン
をカメラ１により撮像する。撮像された検査パターン画
像は同様に画像メモリ６に格納する。（３）画像メモリ６に格納された基準パターン画像と検
査パターン画像とについて、ＣＰＵ７の制御によりテン
プレートマッチング法によって画像の位置合わせを行
う。（４）基準パターン画像及び検査パターン画像それぞれ
についてパターン境界点を抽出する。

【００３４】図７は、基準パターン画像及び検査パター
ン画像それぞれのパターン境界の間の距離を計算するパ
ターン例を示すもので、基準パターン画像の境界線を一
点鎖線１４で示し、検査パターン画像の境界線１５を実
線で示している。この画像上に濃度変化の検出ライン１
９を設定する。検出ライン１９の方向は、濃度変化が最
も大きな方向に設定する。図８は、前記検出ライン１９
上の濃度変化グラフを示し、一点鎖線で示す基準パター
ン画像の濃度変化グラフ２２と、実線で示す検査パター
ン画像の濃度変化グラフ２３とである。（５）基準パターン画像及び検査パターン画像それぞれ
の境界点間の最大距離を求める。

【００３５】図８に示す基準パターン画像の濃度変化グ
ラフ２２と検査パターン画像の濃度変化グラフ２３との
間の距離２５から、検出ライン１９上での基準パターン
画像及び検査パターン画像それぞれの境界点間の距離が
求められるので、検査範囲内に設定した全ての検出ライ
ン１９から求められる境界点間の距離の最大値を欠陥の
度合いとして検出する。

【００３６】また、図８に示すように、パターン境界点
を定めるための二値化閾値２４を複数に設定し、各二値
化閾値２４による基準パターン画像と検査パターン画像
との間の距離２５の平均値を算出し、検査範囲内に設定
した全ての検出ライン１９から求められる境界点間の平
均距離の最大値を欠陥の度合いとして検出するようにす
ることもできる。このように二値化閾値２４を複数に設
定して、各二値化画像間の距離の平均値から欠陥検出す
ることによって、二値化閾値２４のレベルによる検出誤
差の発生を抑制することができる。

【００３７】次に、本発明の第３の実施形態に係るパタ
ーン欠陥の検出方法について説明する。手順（１）〜
（４）までは、第２の実施形態の方法と同様である。（１）検査対象物３の良品として確定されているものを
基準サンプルとして、図１に示した検査装置のカメラ１
によりシリコンウエハ上に形成された回路パターンを撮
像する。撮像された基準パターン画像は画像処理装置４
に入力され、Ａ／Ｄ変換部によりデジタル変換された
後、画像メモリ６に格納される。（２）次に、欠陥検査する検査対象物３の回路パターン
をカメラ１により撮像する。撮像された検査パターン画
像は同様に画像メモリ６に格納する。（３）画像メモリ６に格納された基準パターン画像と検
査パターン画像とについて、ＣＰＵ７の制御によりテン
プレートマッチング法によって画像の位置合わせを行
う。（４）基準パターン画像及び検査パターン画像それぞれ
についてパターン境界点を抽出する。第２の実施形態と
同様に、図９に示すように、検出ライン１９上の基準パ
ターン画像の濃度変化グラフ２２と、実線で示す検査パ
ターン画像の濃度変化グラフ２３とを求める。（５）指定された検査範囲内における基準パターン画像
の各検出ライン１９上での濃度変化関数Ｍｉと、検査パ
ターン画像の各検出ライン１９上での濃度変化関数Ｐｉ
とから、図９に示す斜線部２６の濃度差総和Σ｜Ｍｉ−
Ｐｉ｜を求め、これを欠陥の度合いとする。

【００３８】

【発明の効果】以上の説明の通り本発明によれば、検査
対象物のパターンを撮像した検査パターンの境界点を検
出して、これを基準パターン画像の同一座標上の境界点
との距離を求め、各境界点間の距離の最大値から良否を
判定するので、パターン形成のプロセス条件のばらつき
によるパターン幅の変動の影響を受けることなく、正確
な欠陥検出を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】パターン欠陥の検査装置の構成を示すブロック
図。

【図２】基準パターン画像の例を示すパターン図。

【図３】欠陥のある検査パターン画像の例を示すパター
ン図。

【図４】微分処理のためのエッジオペレータを示す図。

【図５】パターンの境界点検出を示すパターン図。

【図６】境界点間の最大距離検出の例を示すパターン
図。

【図７】濃度変化の検出ラインの設定を示すパターン
図。

【図８】検出ライン上の濃度変化を示すグラフ。

【図９】検出ライン上の濃度差総和を示すグラフ。

【符号の説明】

１カメラ３検査対象物４画像処理装置９パターン１２テンプレート１３境界点１４基準パターン画像の境界線１５検査パターン画像の境界線２４二値化閾値２５境界点間の距離

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続きＦターム(参考） 2F065 AA22 AA49 AA56 BB02 BB28 CC19 DD03 FF01 JJ03 JJ26 QQ03 QQ05 QQ13 QQ24 QQ30 QQ39 TT02 UU05 2G051 AA51 AB20 CA03 CA04 EA08 EA11 EA12 EA14 EB01 EB02 EC03 ED14

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】検査対象パターンを撮像した検査パター
ン画像を、同一条件下で正常な検査対象パターンを撮像
した基準パターン画像と同一座標位置に位置決めし、基
準パターン画像及び検査パターン画像それぞれのパター
ンの輪郭を境界点の集合として検出し、基準パターン画
像の境界点座標と検査パターン画像の境界点座標との間
の最大距離から検査対象パターンの欠陥を検出すること
を特徴とするパターン欠陥検出方法。
【請求項２】境界点の検出は、パターン画像を２次微
分して、微分データの極大値と極小値との間のゼロ交差
位置を境界点座標として抽出する請求項１記載のパター
ン欠陥検出方法。
【請求項３】境界点の検出は、パターン画像を二値化
して、この二値化画像の輪郭点を境界点座標として抽出
する請求項１記載のパターン欠陥検出方法。
【請求項４】検査対象パターンを撮像した検査パター
ン画像を、同一条件下で正常な検査対象パターンを撮像
した基準パターン画像と同一座標位置に位置決めし、基
準パターン画像及び検査パターン画像を複数の二値化レ
ベルで二値化して、各二値化レベルそれぞれの二値化画
像の輪郭を基準パターン画像及び検査パターン画像それ
ぞれの境界点の集合として抽出し、検査パターン画像の
境界点座標と基準パターンの境界点座標との間の各二値
化レベル画像毎の距離を求め、各二値化レベル画像それ
ぞれから求められた距離の平均値の最大距離から検査対
象パターンの欠陥を検出することを特徴とするパターン
欠陥検出方法。
【請求項５】検査対象パターンを撮像した検査パター
ン画像を、同一条件下で正常な検査対象パターンを撮像
した基準パターン画像と同一座標位置に位置決めし、基
準パターン画像及び検査パターン画像を二値化した各二
値化画像の輪郭を基準パターン画像及び検査パターン画
像それぞれの境界点の集合として抽出し、検査パターン
画像の境界点座標と基準パターンの境界点座標との間の
濃度差総和を求め、この濃度差総和の最大値から検査対
象パターンの欠陥を検出することを特徴とするパターン
欠陥検出方法。